これまでのマーケティングはマスを対象にしたものが主流でしたが、顧客のニーズが多様化し、その変化サイクルが短縮化している今、一人ひとりに合わせたマーケティングを行い、柔軟に素早く変化に対応することが求められる時代になりました。この「マスから個へ」の考え方は、主流になりつつある顧客エンゲージメントマーケティング（CEM）には欠かせないもの。ここ数年でビジネスアジリティ（変化に素早く対応できる能力）とビジネスフレキシビリティ（変化に柔軟に対応できる能力）を重要視する企業が増えているのも、こういった背景があるからです。

それでもまだまだマスマーケティングを行っている企業が多いのも確か。でもこれでは今の時代、お客様の心を動かすことは難しいものです。ある調査では、マスを対象にしたメールマガジンよりも、顧客一人ひとりに合わせたものを送った方が、コンバージョンが360%も高くなるということも分かっているので、やはり「マスから個へ」目を向ける必要があるのは確かです。

ではマスを対象としたマーケティング戦略から個を対象にしたものにシフトするために、どのようなことができるのでしょうか。次に5つの心得をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

一人ひとりの顧客に合わせたOne to oneのコミュニケーションを考える

「1回きり」の顧客をリピーターに変え、長く自社の製品・サービスを利用していただくロイヤリティの高い顧客にするためには、そのお客様の心を動かす一人ひとりに関連性の高いコンテンツやパーソナライズされたメッセージを届けることが求められます。

顧客のニーズを知る

顧客が何を求めているのかを知るためには、「顧客層」を見るのではなく、一人ひとりの行動に注目する必要があります。自社製品・サービスにどのような反応を示しているのか、どの製品・サービスに興味を持っているのか、といった部分をデータとして集め、それをもとに、どのような顧客体験がどの顧客の心を動かすのかを分析することで、メッセージ、画像、コールトゥーアクションのパーソナライズ設定が可能となり、より大きな反応を得ることができるようになります。

オムニチャネルでパーソナライズされた顧客体験を提供する

お客様との接点となるチャネルは、リアルやデジタルでいくつもあると思いますが、この全てのチャネルにおいて、均一の質を保ち、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供し、かつこれらがシームレスに繋がることが求められます。ここで重要なのは、顧客がこれらのチャネルを移動する際（例えば、Webサイトからチャット、さらには電話へなど）、あらゆるチャネルで顧客一人ひとりの情報が共有できているということ、直前のタッチポイントで顧客がどんなことをしていたか、どんなことに引っかかったり、困ったりしていたか、といった状況に関わる情報が共有されているということです。

データを用いてより深みのあるパーソナライゼーションを生む

パーソナライズされた顧客体験というのはアマゾンがいい例ですが、これは内部と外部のデータを収集し、分析し、嗜好や行動を理解することで提供が可能となるもの。例えば顧客に「配偶者有」の場合、これだけでは深みのあるパーソナライゼーションを生むことはできません。さらにデータを掘り下げて、子供は何人いるのか、子供は何歳か、どの国のどの地域に住んでいるのか、購入パターンはどんなものか、などを見ていくことで、一人ひとりにあった製品・サービスを提供できるようになります。

One to oneの交流を行い、ファンを作る

顧客はよりパーソナライズされたサービスを求めているものです。ある調査では、自分に届けられたコンテンツが自分の興味にそぐわないものだと不満に感じると答えた割合が74%にものぼることが分かっています。顧客というのは日々実に多くのメールマガジン、フィード、広告などを目にしているもの。その中で見込み客の興味を惹き、「ここの製品・サービスを使いたい」と思ってもらい購入につなげ、ファンになってもらうためには、リアルタイムで価値ある交流を創出する必要があります。手法は色々ありますが、ネット社会となった今、一番効果的なのは、Webやモバイルプラットフォームを、有意義な交流を生み出す柔軟なチャネルへと変えることではないでしょうか。

より具体的に顧客エンゲージメントマーケティングについて知りたいという方は、まず下記eBookをご覧ください！

参考：
①http://www.gleanster.com/report/5-key-milestones-for-the-first-30-days-with-marketing-automation

②http://janrain.com/about/newsroom/press-releases/online-consumers-fed-up-with-irrelevant-content-on-favorite-websites-according-to-janrain-study/