マーケティングのパーソナライゼーションを大規模に行う方法

パーソナライズもリードもありません。 あるいはほんの一握りだけです。

これは研究によって裏付けられた、2023 年の新しいパラダイムです。 消費者の 56% は、オファーが 100% パーソナライズされることを期待しています。 また、消費者の 83% は、パーソナライズされたエクスペリエンスと引き換えにデータを共有することに同意しています。

問題は、マーケティング担当者がどのようにしてキャンペーンを大規模にパーソナライズできるかということです。 パーソナライゼーションはどの程度細分化する必要がありますか? 顧客の行動データはどこで収集しますか?

これに答えるために、ここでは、有名企業がさまざまなマーケティング パーソナライゼーション ソフトウェア ソリューションをどのように活用して成功しているかをいくつか紹介します。

Domino's が Twilio セグメントで CPA を 65% 削減した方法

ドミノ・ピザは、顧客データのサイロ化という課題に直面しており、顧客エクスペリエンスを中心としたコラボレーションが妨げられ、一般的またはターゲットが絞られていないメッセージングが原因で広告費用対効果 (ROAS) が低下していました。

Domino の親会社である Alsea は、Twilio のセグメント CDP を活用したクラウド ストレージ プラットフォーム Snowflake 上にデータ レイクを作成し、Domino を含む 16 ブランドにわたるすべての顧客データ タッチポイントを収集および統合し、データ パイプラインを使用してデータ サイロを解消しました。あらゆる顧客タッチポイントに対応します。

これにより、Domino's は行動に基づいてさまざまなコホート向けにパーソナライズされたカスタマー ジャーニーを作成し、SQL 特性を使用して関連性の高いオーディエンスを構築できるようになりました。 これにより、すべての広告キャンペーンがより効果的になり、オンラインおよびアプリ ビジネスを通じてより多くの収益が得られるようになりました。

結果：

• 前月比で獲得単価 (CPA) が 65% 低下しました。
• Facebook キャンペーンでは、顧客獲得のコンバージョンが 23% 増加し、顧客維持率が 16% 増加しました。
• Google キャンペーンの結果、ROAS は 700% 増加し、顧客獲得コスト (CAC) は 65% 減少しました。

クラリは「死者を目覚めさせる」方法を学びました

かつて、収益プラットフォームである Clari は、真の購入意向を表明している企業に焦点を当てるのではなく、「スプレーアンドプレイ」の市場開拓戦略を利用していました。 これにより、思いつく限りの大手ブランドをターゲットにするようになりました。

ABM オーケストレーション プラットフォームである 6sense 機能を深く掘り下げた後、Clari は Wake the Dead アカウント ベースの戦略を使用して、失われたアカウントを取り戻しました。 彼らは 6sense ディスプレイ広告を活用して上級レベルのペルソナをターゲットにし、厳選されたランディング ページに送信しました。 フォローズによって提供されます。

そうすることで、Clari はわずか 1 四半期で 100 万ドルの見込み客獲得を達成しました。 彼らは、42 のアカウントに到達し、6 つの会議が予約され、50 万ドルのパイプラインに達するという KPI を設定しました。 しかし、6sense ディスプレイ広告を使用すると、79% の CTR で 42 アカウントすべてにリーチし、8 件の会議が予約されました。

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Appcues のパーソナライズされたホームページ

オンボーディング プラットフォーム Appcues は、既存のトラフィックからのコンバージョン率を最適化することで、デモとトライアルを強化する方法を探していました。 最初のステップは、Web サイトのパーソナライズ用ツールである UseProof を使用することでした。

次に、Clearbit データを使用して顧客を業界ごとにセグメント化し、メディア/エンターテイメント、健康、マーテック、エドテック、旅行、HR/採用、フィンテックの 7 つの業界オーディエンスを作成しました。

Appcues の需要創出チームは、UseProof のエクスペリエンス機能を適用して、業界ごとにパーソナライズされた 7 つのバリエーションのホームページを作成しました。

結果？ パーソナライズされたバリアントは、ジェネリック対照よりも 42.54% 多くの試験を変換しました。 さらに、このキャンペーンにより、エンジニアリング時間ゼロで 8,000 以上のパーソナライズされたエクスペリエンスが達成されました。

同様に、ProfitWell は、訪問者の行動に基づいてコンテンツ ジャーニーをパーソナライズするために UseProof を実装し、ブログでのコンテンツ ダウンロードによる見込み顧客が 162% 増加しました。

Zingtree は多くのソースからのデータと一致します

有料広告に多額の費用を費やした後、Zingtree は生成された適格な機会の数に満足できませんでした。 主な課題は、ネイティブ ターゲティングを使用しながら、Facebook、Instagram、LinkedIn で適切なユーザーを表示することでした。

この問題を解決するために、Zigntree はメタデータによる MetaMatch を組み込んで、技術データ、インテント データ、e コマース データ、アカウントと連絡先リストのアップロード、動的な Salesforce オーディエンスを収集して組み合わせました。

正確な結果は明らかにされていませんが、Zingtree は MetaMatch を使用してから最初の 30 日以内に、契約に基づく有料ソーシャルから見込み客を獲得しました。

ディックス スポーツ用品

DICK'S Sporting Goods は、適切な製品を適切な時間と場所で提示することで、さまざまなスポーツのアスリートである顧客のエクスペリエンスをパーソナライズする必要がありました。 何百万人ものアスリートにユニークな体験を大規模に提供するのは簡単なことではありません。

これを実現するために、同社は Adob​​e Real-Time Customer Data Platform を使用して、すべての顧客情報の単一の安全なソースを作成しました。 これにより、顧客がオンラインや店舗で何を閲覧、購入、体験しているかについての洞察が得られました。 また、Adobe Insights を使用して顧客のプロファイルをセグメント化し、電子メール、モバイル、テキスト通知をパーソナライズしました。

結果: 全売上高の 65% はオムニチャネル顧客によるもので、パーソナライズされたエクスペリエンスを体験した顧客による支出は 10% 以上です。

クラウドトーク

CloudTalk チームは、ブログ投稿などの「ファネルの最上位」コンテンツを閲覧している訪問者の企業を特定できなかったため、興味を持ったサイト訪問者を顧客に変えるのに苦労していました。 したがって、高度にカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できませんでした。

Leadfeader を使用して、CloudTalk は購入者のデータを追跡し、サイトの閲覧にかなりの時間を費やしてそれ以上の作業を行わなかった企業もフィルタリングしました。 さらに話を進めると、同社はデータを利用して、最もアクティブなブラウザの上位 20% に向けてマーケティング メッセージをパーソナライズしました。

それをまとめる

マーケティングのパーソナライゼーションは、ROAS の向上、CAC の削減、オムニチャネル キャンペーンによる売上増加を目指すすべての企業にとって転換点です。 最初は複雑で費用のかかるプロセスであり、しっかりとした勤勉さが必要です。 しかし、目的は手段を正当化します。

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