購買パターンに影響を与える

2024/11/25 - 読み終える時間: ~1 分

購入パターンへの影響

消費者はパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するブランドから購入する傾向がありますが、企業はこれらの購入パターンに影響を与えるのに苦労することがよくあります。これに対処するには、適切なテクノロジー スタックを活用して顧客の購入パターンに影響を与える必要があります。HCL Unica などのマーケティング自動化ツール、HCL Commerce Cloud などの強力なコマース プラットフォーム、および顧客データ プラットフォーム (HCL CDP) を統合してデータ作業を統合すると、関心フェーズから購入に導くシームレスなカスタマー ジャーニーが生まれます。 企業は、データに基づく洞察を活用して、パーソナライズされ、関連性が高く、摩擦の少ないエクスペリエンスを提供することで、カスタマー ジャーニーを最適化する必要があります。適切なアプローチをとれば、企業は顧客ロイヤルティを深めながら売上を大幅に伸ばすことができます。

データとカスタマー ジャーニー

データは、すべての成功するカスタマー ジャーニーの中核です。データは、各タッチポイントを結び付ける重要な糸であり、自然でまとまりのある経路を通じて潜在的な購入者を導きます。適切なデータ利用は、効果的なマーケティング オートメーションを推進し、各メッセージとインタラクションがパーソナライズされ、関連性があることを保証します。

データ フローに断絶があると、ジャーニーは行き詰まります。顧客が広告をクリックして、自分の興味とは関係のない製品ページにアクセスすることを想像してください。このような断片的なエクスペリエンスは、多くの場合、ジャーニーを構成するデータのギャップが原因です。カスタマー データ プラットフォーム (CDP) は、さまざまなタッチポイントからのすべての顧客データを統合されたソースに統合することでこれらのギャップを埋め、マーケティング プラットフォームとコマース プラットフォームが常に同期し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

データの力は、カスタマー ジャーニーを導くだけではありません。データ分析により、継続的なカスタマー エクスペリエンスの改善を可能にするフィードバック ループが作成されます。 AI または人間による分析により、データが実用的な洞察に変換されます。たとえば、アパレル企業は、冬用のコートを着た家族を特集した広告の方が、カップルだけを特集した広告よりもコンバージョン率が高いことに気付くかもしれません。これは、家族が重要な属性データであることを示唆しています。この洞察により、企業は広告やコマース サイトの推奨事項を調整し、購入者のエクスペリエンスをさらに最適化できます。

強固なデータ基盤があれば、企業はリアクティブ マーケティングからプロアクティブ マーケティングに移行し、顧客のニーズを発生する前に予測できます。

予測マーケティングとパーソナライゼーション

パーソナライゼーションは単なる競争上の優位性ではなく、今や基本的で備えておくべきこととなっています。McKinsey によると、消費者の 3 分の 2 (67%) が自分と関連性の高い製品の推奨事項を望んでおり、パーソナライゼーションを提供する企業は、パーソナライズされたマーケティング活動から収益が 40% 増加しています。

購入履歴、閲覧行動、属性データを分析することで、企業は将来の行動を予測し、それに応じてマーケティング メッセージとオファーをカスタマイズできます。たとえば、顧客がアウトドア用品を頻繁に購入する場合、予測アルゴリズムは冬が近づくにつれて新しいハイキング ジャケットが必要になることを予測し、タイムリーで関連性の高いオファーを提供できます。

顧客データが複数のシステムに分散していると、このレベルのパーソナライゼーションを実現するのは困難です。顧客の好みを一元的に把握することで、企業は企業と顧客の両方にメリットをもたらすパーソナライズされたマーチャンダイジング エクスペリエンスを提供できます。履歴データとリアルタイムの行動に基づいて顧客の好みを反映したマーチャンダイジングは、ショッピング エクスペリエンスを向上させます。顧客は理解されていると感じるとブランドと関わりを持つ可能性が高くなり、企業はカスタマイズされたエクスペリエンスを提供すると売上とコンバージョン率が向上します。

企業は、AI 駆動型モデルを使用して、単純な製品推奨を超えて予測マーケティングを行うことができます。統合 CDP のデータを活用した予測マーケティングにより、企業は顧客の好みや将来のニーズに合わせてカスタマイズされたメッセージやオファーを提供できます。すべてのタッチポイントから得られる顧客データを統合することで、企業はすべてのやり取りが関連性がありタイムリーであることを保証し、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができます。

購入ジャーニー/プロセスの最適化

パーソナライゼーションにより、顧客は製品ページに誘導されます。シンプルな購入プロセスは、コンバージョン率に影響します。合理化された購入エクスペリエンスは、販売の完了とショッピングカートの放棄の違いを生む可能性があります。McKinsey によると、消費者の 75% は、ブランドがオンライン ナビゲーションを簡素化し、取引プロセスを容易にすることを期待しています。

認知流暢性の概念は、エクスペリエンスを理解してナビゲートしやすいと感じた場合、人々は購入する可能性が高くなることを示しています。直感的なナビゲーション、明確で簡潔なチェックアウト プロセス、および複数の支払いオプションの提供により、購入プロセスが容易になります。 マーケティング自動化およびコマース プラットフォームは、ターゲットを絞ったコンテンツを提供し、顧客の精神的な労力を軽減します。企業が顧客のニーズに合った選択肢を提示すると、情報過多を防ぎ、迅速な意思決定が可能になります。

今日の消費者は情報に圧倒されており、多くの人が意思決定疲れを経験しています。Accenture の調査によると、2023 年の第 4 四半期に、コンテンツ、選択肢、意思決定に必要な労力に圧倒されたため、消費者の 74% がショッピング カートを放棄することがわかりました。企業は、製品オプションとメッセージを簡素化することで、このストレスを軽減し、コンバージョン率を高めることができます。

ターゲットを絞った製品を提案し、不要なコンテンツを削除する企業は、顧客が迅速かつ決断力のある選択を行えるよう支援します。この戦略により、売上が増加し、顧客満足度が向上します。

購入パターンに影響を与えて売上を伸ばす

企業は、マーケティング自動化プラットフォームと堅牢なコマース プラットフォームを接続 (すべて CDP で支えられています) することで、シームレスな顧客体験を作成できます。このテクノロジー スタックにより、購入プロセスが簡素化され、顧客体験がパーソナライズされ、購入パターンに好影響を与えます。統合データ、AI 主導のインサイト、合理化された購入プロセスの力を活用する企業は、売上の大幅な増加と顧客ロイヤルティの強化が見込まれます。