データに基づく洞察で購買パターンに影響を与える

2024/12/24 - 読み終える時間: 2 分

Influencing Buying Patterns with Data-Driven Insights の翻訳版です。

データに基づく洞察で購買パターンに影響を与える

2024年11月22日

著者: James Hannay / Chief Growth Officer

消費者はパーソナライズされた体験を提供するブランドから購入する傾向がありますが、企業はこうした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 などの強力なエンタープライズ e 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、シームレスなカスタマー ジャーニーが生まれ、購入者を関心から購入へと導けます。

HCLSoftware のアドバイスは、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、スムーズなエクスペリエンスを提供することで、企業がカスタマー ジャーニーを最適化することです。適切なアプローチをとれば、売上を大幅に伸ばし、顧客ロイヤルティを深められます。

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パスを通じて潜在的な購入者を導きます。適切なデータ利用により、効果的なマーケティング自動化が促進され、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、関連性が確保されます。

データ フローに断絶があると、ジャーニーは失敗します。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移動したと想像してください。このような一貫性のないエクスペリエンスは、多くの場合、ジャーニーを伝えるデータにギャップがあることが原因です。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作成します。

データの力は、カスタマー ジャーニーをガイドするだけではありません。データ分析によってフィードバック ループが作成され、カスタマー エクスペリエンスを継続的に改善できます。AI または人間による分析によって、データが実用的な洞察に変換されます。たとえば、アパレル会社は、冬のコートを着た家族を特集した広告は、カップルだけの広告よりもコンバージョン率が高く、家族が重要な人口統計であることを示唆していることに気付くかもしれません。この洞察により、広告とコマース サイトの推奨事項を調整して、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、ビジネスはリアクティブ 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、顧客のニーズが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競争上の優位性以上のものになり、今や基本的な期待となっています。McKinsey によると、消費者の 3 分の 2 (67%) が関連性の高い製品の推奨を望んでおり、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 40% の収益増加を実現しています。

購入履歴、閲覧行動、人口統計データを分析することで、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。

システム全体に分散している顧客データで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。顧客の好みを統一的に把握することで、会社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ます。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。

単純な製品推奨を超えて、AI 駆動型モデルを使用した予測マーケティングを行います。統合 CDP のデータを活用した予測マーケティングは、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とオファーを提供します。すべてのタッチポイントで顧客データを統合することで、すべてのやり取りが関連性が高くタイムリーになり、エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。

購入ジャーニーの最適化

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、購入が完了するか、ショッピングカートが放棄されるか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、エクスペリエンスが理解しやすくナビゲートしやすい場合、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、複数の支払いオプションの提供により、購入ジャーニーの摩擦が解消されます。

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、顧客の精神的な負担を軽減します。顧客のニーズに合った選択肢を提示することで、情報過多を防ぎ、迅速な意思決定を可能にします。

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。アクセンチュアの調査によると、2023 年第 4 四半期に消費者の 74% がコンテンツ、選択肢、意思決定に必要な労力に圧倒されたため、買い物カゴを放棄しました。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して、顧客が迅速かつ決定的な選択を行えるようにします。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向上

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し、すべて CDP によって支えられ、シームレスな顧客ジャーニーを作成します。このテクノロジー スタックは、購入プロセスを簡素化し、顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、購入パターンに影響を与えます。統合データ、AI 駆動型インサイト、合理化された購入プロセスの力を活用することで、大幅な売上増と顧客ロイヤルティの強化が実現します。

統合データ、AI 駆動型インサイト、シームレスな顧客体験を活用して、購買行動に影響を与え、今日の競争の激しい市場で成功しましょう。これらのツールを統合したカスタマイズされたロードマップを構築することで、売上の大幅な増加と顧客ロイヤルティの強化が実現します。