パーソナライズ機能
パーソナライズ機能とは？詳しく解説
ABテストにパーソナライズ機能を併用することで、ユーザーのニーズに応えられる情報や体験を開発・提供するためのサイト制作が可能になります。
つまり、よりユーザーが求めているコンテンツや導線を提供できるので、CVR向上が期待できるという事です。
そもそもABテストは、仮説を基にアイデアを比較し、どちらがより優れているのかを探るテストです。
しかしそのテストパターンをパーソナライズ（出し分け）する事で、いくつかのサイトパターンの中から、訪問したユーザーの興味や目的に合わせたサイトを表示させることができるようになります。
顧客セグメントに合わせたページへの誘導
すべてのユーザーに同じページを配信するよりも、複数のパターンごとにマッチしたユーザーにそれぞれカスタマイズされたページを配信できれば、ユーザ行動の変化が期待できます。
パーソナライズとは、「顧客セグメントに合わせたページへの誘導」とも言えるでしょう。
例えば、顧客セグメントを「既存顧客」「見込み客」「競合客」と分けた場合、それぞれに対してアピールポイントが異なります。
セグメントに対応した視点で内容を配信することで、コンバージョン率の向上に繋がりやすくなるということです。
パーソナライズされたサイトの配信には、基となるセグメントデータ（とそれを行うツール機能）が必用になります。
似ているけど違う「カスタマイズ」と「レコメンド」
パーソナライズに似た言葉に「カスタマイズ」と「レコメンド」があります。
カスタマイズもレコメンドも「ユーザーに合わせたコンテンツを表示すること」では共通していますが、カスタマイズでは「誰が行うか」、レコメンドでは「サイトからのおすすめ」として表示する部分が違います。
「カスタマイズ」は、ユーザー自身が必要な情報や好みをセッティングし、その登録された「欲しい情報」を配信する仕組みですが、パーソナライズは、コンテンツの提供元が、同じ属性の傾向データを基に、このユーザーに必要だろうと思われるコンテンツを自動で提供することを指します。
また、「レコメンド」は、年齢や性別、購買履歴などのセグメントデータ（ユーザー属性）を基に表示を変えるという機能ではパーソナライズと一見同じに見えますが、選んだ情報や商品を「おすすめ」と称して表示している点が異なります。
パーソナライズ機能のメリット
ユーザーが求めている情報や体験を提供できることは、「このサイトを訪れるユーザーの気持ちや要望を理解してくれている」といった信頼感・満足感の向上につながり、既存ユーザーの囲い込みにつながったり、新規ユーザーへのアプローチとして効果的です。
ABテストによるデータ検証だけでなく、その結果をそのままクリエイティブに反映できる機能なので、社内リソースの削減にも繋がります。
パーソナライズ機能が有効なケース
パーソナライズで活用できる情報には、リスティングやSNS広告といった流入元のデータに応じたセグメントや、地域・時間・デバイスといったアクセス環境に応じたセグメント、また自社で保有する顧客データ（会員の購買傾向や行動データ、リピート率）によるセグメント、あるいは第三者が保有する個人を特定しないビッグデータ（性別・年齢・年収・職種・趣味嗜好）によるセグメントなどが挙げられます。
特に、商品カテゴリの多いECサイトや、ユーザーによって行動が分岐しやすいサイトなどは、パーソナライズによる表示の出し分けが有効的と言えるでしょう。
注意点
ユーザーの感情やニーズは移ろいやすいので、パーソナライズに使用するデータの更新や、流行トレンドのチェックなどを常に意識しましょう。ユーザー情報は常にアップデートしていく必要があります。
ユーザーに関するどのような情報もパーソナライズに活用できますが、出し分けする際はできるだけ詳細なデータが望ましいです。セグメント機能でテスト対象を絞るのは、データの信頼性から慎重に行う必要がありますが、その結果を配信に活かす場合は、より細かいパターン設計で出し分けする方が効果的と言えるでしょう。
また、自動配信できる機能がツールに無い場合は、顧客セグメントに合わせたコンテンツを細かく作成する必要があります。クリエイティブリソースがかかるので、場合によっては時間と手間がかかり、非効率的になってしまいます。
まとめ
ABテストとパーソナライズ機能、そしてそのためのセグメントデータ（機能）の併用は、ユーザーが求める情報や体験コンテンツを知り、効果的に発信する手段となります。
テスト結果を元にページを最適化し、既存ユーザーはもちろん、新規顧客の獲得も可能にします。
本格的なABテストを実行するためには、テストの目的や、自社のサイト性質、流入ユーザーに合わせて適切な機能が必要です。
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