ビデオストリーミングでパーソナライズとプライバシーを解決

今やほとんどのマーケターは、パーソナライゼーションがオーディエンスとの深い関係構築に果たす役割を理解している。顧客は、最初のインタラクションから販売後のロイヤルティ活動まで、パーソナライズされた体験を期待するようになっている。彼らは、あなたが彼らのことを知るだけでなく、その知識を活用して、彼らが望むコンテンツ、製品、体験を提供することを期待しているのです。

B2BであれB2Cであれ、あなたの顧客や見込み客は、あなたの製品やサービス、メッセージが、あたかも彼らに直接、1対1で語りかけているように感じたいと願っています。彼らは、自分たちの問題、課題、願望、ニーズを理解してくれる企業とビジネスをしたいと考えているのです。

しかし、マーケターとして、私たちは今、消費者データ・プライバシーのキャッチ22に巻き込まれている。消費者の71％（71％）はパーソナライゼーションを求めているが、86％はデータ・プライバシーに対する懸念を強めている。

そのため、企業はこのジレンマを解決するために、効果的なバランスを生み出すことができるツール、ポリシー、慣行を採用する必要がある。このような企業は、消費者のプライバシーを尊重し、データを安全に保つ責任を認識しながら、視聴者が求めるパーソナライゼーションを提供することができる。

そしてそれは、消費者が望むバランスでもあるようだ。Segmentによると、10人中7人の消費者は、ブランドが自社のファーストパーティデータを使用し、責任を持って使用する限り、パーソナライゼーションに満足している。

変化する規制とテクノロジー

消費者の懸念に加え、多くの規制や技術が、パーソナライズされた体験を提供するために必要なデータの取得を難しくしている。よく知られている例としては、以下のようなものがある：

• 一般データ保護規則（GDPR）は、「世界で最も厳しいプライバシーおよびセキュリティ法」と自称している。これは、EU市民の個人データとプライバシーを保護するために設計された複雑な法律と規制のセットで構成されています。
• カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は、米国の規制の中で最もよく知られている。これは、企業が収集する個人情報を消費者がよりコントロールできるようにすることを目的としている。
• アップルのApp Tracking Transparencyは、プラットフォーム上のアプリによるトラッキングをオプトアウトする選択肢をユーザーに提供する。グーグルはアンドロイド向けに同様の取り組みを行っている。
• Mozilla FirefoxはEnhanced Tracking Protectionを採用し、トラッカーによるウェブ閲覧ユーザーの情報収集をブロックしています。
• インターネットブラウザ「DuckDuckGo」は、厳格なデータ・プライバシー・ポリシーを軸にブランドを築いてきた。実際、その市場シェアは2018年から2021年の間に300％以上増加し、現在では米国のモバイルデバイス向け検索エンジン第2位となっている。

このようなプライバシー・ツールや規制があるにもかかわらず、企業はデジタル時代の競争力を高めるパーソナライズされた体験を提供することを求められている。幸いなことに、マーケティング担当者は、動画アナリティクスをよりよく理解し、コンテンツの消費行動をセグメンテーションに適用することで、こうした課題を克服しています。他のマーテク・ツールと統合すれば、視聴者のプライバシーを尊重しながら、期待される 1 対 1 のパーソナライゼーションを提供できるようになります。

パーソナライゼーションに必要なデータとは？

サードパーティデータは減少しているかもしれないが、マーケティング担当者はまだファーストパーティデータの3つの主要カテゴリーにアクセスできる。

• Customer data.Customer data. This is data on how your customers engage with your brand and products. It’s collected by your CRM (customer relationship management software). Examples include:Purchase historyTime on fileLifetime value to date
• Marketing data.Marketing data. This is data on how your customers interact with your marketing communications. It’s collected by your MAP (marketing automation platform). Examples include:Marketing journey stageChannel engagement (social likes, email click-throughs, etc.)Number of touchpoints to purchase
• Content data.Content data. This is data on how your customers consume your content. It’s collected by your CMS (content management system) and—if you have one—your OVP (online video platform). Examples include:PDF downloadsWebpage scroll depthVideo views

パーソナライゼーションは、これらのデータカテゴリーのいずれでも可能である。しかし、パーソナライゼーションのルールは、使用するデータが多ければ多いほど、よりパーソナライズすることができるということです。

顧客データとマーケティング・データは "誰が "と "どのように "に答えることができるが、コンテンツ・データだけが "何を "に答えることができる。そして、動画ほどその問いに答えてくれるものはない。他のすべてのコンテンツフォーマットと比較して、動画だけが3段階の消費行動を提供します：

• 興味。あなたの動画をホストしているページや投稿にランディングするすべての視聴者は、インプレッションで測定することができる関心を示しています。電子書籍やブログを含むほとんどのコンテンツフォーマットも、この行動インサイトを提供することができます。
• 意図。動画の再生ボタンを押した視聴者はすべてインテントを示しており、再生率（総視聴数÷総インプレッション数）で測定することができます。ダウンロードのような追加アクションを必要とする電子書籍のようなコンテンツフォーマットだけが、このようなインサイトを提供することができます。
• エンゲージメント。動画のどの長さを視聴した視聴者でも、エンゲージメントを示しており、エンゲージメント率またはリテンション率（動画の平均視聴率）で測定できます。動画ほど正確なインサイトを提供するコンテンツ形式は他にありません。ビューアビリティのような高度な機能では、視聴者が動画をスクロールしたのか、別のブラウザ ウィンドウやタブに移動したのかを追跡することもできます。

インプレッション、再生率、エンゲージメント（動画視聴だけではない）を測定することで、One to Oneパーソナライゼーション戦略の構築に必要なすべてのコンテンツデータを手に入れることができる。

コンテンツをパーソナライズするためにデータをどのように活用していますか？

データ主導のパーソナライゼーションは、オーディエンスのセグメンテーションに基づいて構築される。Investopediaによると、セグメンテーションとは、購入希望者を共通のニーズを持ち、マーケティングアクションに同様の反応を示すグループまたはセグメントに集約することを指す。

データに基づいてセグメンテーションをしなければ、パーソナライズはまったくできていない。顧客リストは1つで、そのリストにはすべてのマーケティング・コミュニケーションが届く。異なるデータに基づいてセグメンテーションすることで、パーソナライゼーションは1対多、1対少数、さらには1対1にまで拡大することができる。複数の顧客セグメントを持ち、それぞれが独自のコミュニケーションプランを持つことができます。

しかし、すべてのセグメンテーションが同じように作成されるわけではなく、異なる方法は異なるカテゴリのデータへのアクセスを提供する。セグメンテーションを3つの主要な方法に分類することで、どのようなパーソナライゼーションが可能で、それを達成するために必要なツールが見えてくる。

マニュアル・セグメンテーション

最も基本的なセグメンテーションは、CRM内の顧客データ（購入履歴、顧客登録期間、これまでの生涯価値など）に基づき、手作業でリストを作成することです。他のツールは必要なく、必要なのはCRMへのアクセスだけです。

顧客データを活用することで、どのような商品を購入したかによって顧客をセグメントし、類似した商品を販売促進できるようになります。すべての商品をすべての顧客に宣伝する（一対多）のに比べ、これはかなりパーソナライズされた宣伝（一対多）となります。

課題は、手作業でセグメントを作成するのは時間がかかるということです。また、顧客の増減など、顧客データが変化するたびに更新する必要がある。

自動セグメンテーション

セグメンテーションのもう一つの方法は、CRMとMAPを統合し、リスト構築プロセスを自動化することです。時間の節約になるだけでなく、マーケティング・ジャーニーのステージ、チャネル・エンゲージメント、購入までのタッチポイント数など、MAPからのマーケティング・データ・ポイントが追加されます。

マーケティング・データがあれば、どのチャネルに最も関与しているかで顧客をセグメント化することなどができる。また、顧客データとマーケティングデータがつながっているため、顧客が好きなチャネルで、顧客が好きな商品を紹介するコンテンツを作成することができます。顧客データを使うだけ（一対多）に比べ、これはさらにパーソナライズされたもの（一対多）です。

自動セグメンテーションや手動セグメンテーションの課題は、コンテンツデータに基づいてコンテンツを作成していないことだ。ある商品を購入したからといって、その商品に関するビデオを見たいとは限らないし、あるチャンネルにエンゲージしたからといって、その記事をクリックしたいとも限らない。これらのデータポイントは重要だが、ストーリーのすべて、あるいは最も重要な部分さえも語ってはいない。

高度なセグメンテーション

自動化と同様に、高度なセグメンテーションには統合CRMとMAPが必要ですが、OVPの統合が追加されます。顧客データとマーケティング・データをコンテンツ・データと結びつけるため、真のパーソナライゼーションへの道となる。

コンテンツ・データを追加するということは、それぞれがどのようなコンテンツを消費し、どのようにそのコンテンツを受け取ることを好むかによって顧客をセグメント化できるということだ。3つのカテゴリーすべてのデータを使用することで、マーケティング担当者の夢であるOne to Oneパーソナライゼーションを実現することができます。

高度なセグメンテーションの課題は、これだけのデータがありながら、それをマーケティング戦略にどう生かすかということだ。各顧客のコンテンツ嗜好を発見することは貴重な情報ですが、個々のコミュニケーションを拡大することはできません。

ONE-TO-ONEパーソナライゼーションは実行可能か？

One-to-Oneパーソナライゼーションを大規模に実行可能にするには、データだけでなく、インサイトという別の要素が必要です。

ほとんどのマーケティング ソリューションは多くのデータを提供しますが、動画専用に設計された主要な顧客データ プラットフォーム（CDP）であるAudience Insights を持つのはブライトコーブだけです。Audience Insights は、現実的なセグメンテーションによって 1 対 1 のパーソナライゼーションを実現するのに役立つ、有意義なメトリックを提供します。

• エンゲージメント・ステータス。MAPでクリック率と頻度を追跡できるように、エンゲージメント・ステータスで視聴率と頻度を追跡できる。これは消費行動の抜き打ちチェックであり、購買意欲のある視聴者と離脱リスクのある視聴者を示すことができる。
• アテンション・インデックス。動画エンゲージメントが完了率を平均化するのに対し、Attention Indexはトップエンゲージメントからボトムエンゲージメントを差し引き、中間を無視します。その結果、受動的な視聴者が結果を左右するのではなく、その動画がどの程度好まれるかをより的確に示すことができます。
• エンターテイメント指数。これは、アテンション・インデックスですが、個々の視聴者について、何が視聴者を惹きつけるのか、あるいは惹きつけないのかを見ることができます。エンゲージメントステータスと組み合わせることで、Entertainment Indexは、視聴者が購入や離脱に近づいていくのを追跡することができます。

これらの指標を使えば、オーディエンスが好むコンテンツに基づいてセグメントを作成することができる。

例えば、Audience Insightsを使えば、同じ動画のアテンション・インデックスが似ている共有視聴者を見つけることができます。さらに、共有視聴者が視聴した他の種類の動画を見て、そのアテンション インデックスを比較することもできます。

そのため、Audience Insightsは、顧客がすでに気に入っているものに基づいてセグメントを作成できるだけでなく、顧客が他に気に入るものを予測することもできる。

パーソナライゼーションの要点は、顧客のプライバシーを侵害するサードパーティのデータ付加に頼ることなく、顧客が望むコンテンツを提供することである。ほとんどのセグメンテーションは正しい方向への一歩ですが、結果を分析するのは面倒で反復的なプロセスです。Audience Insightsは、分析を自動化し、コンテンツが何であるかを考えるのではなく、最高のコンテンツを作ることに集中できるようにします。

動画を使って顧客獲得をパーソナライズ

パーソナライゼーションは、顧客が登録されるまで待つ必要はない。Googleやソーシャルメディアなどのサードパーティプラットフォームでは、顧客の連絡先情報のリストをアップロードすることで、そっくりさんキャンペーンを構築することができます。これらのプラットフォームは、リストを類似した属性を持つ他のユーザーとマッチングさせ、自社製品の広告を配信することができます。

そっくりさんキャンペーンは顧客獲得を向上させるが、Audience Insightsの予測力なしには真のパーソナライズはできない。CRMやMAPのように、Audience Insightsも顧客、マーケティング、コンテンツデータに基づいたリストをエクスポートすることができます。エンゲージメントスコアやアテンションインデックスのような強力なインサイトにより、プライバシーを尊重しながら、潜在的な新規顧客の正確なリストを作成することができます。

パーソナライゼーションとプライバシーへの取り組み

パーソナライゼーションのためのマーケティングスタックのセットアップは複雑に見えるかもしれませんが、そのほとんどは、すでに行っている活動の多くを取り入れ、それらを統合することです。確かに、大量のデータを取得し、CRMとMAPを統合することはできる。しかし、消費者が望む真のパーソナライゼーションを実現するには、動画プラットフォームを統合し、顧客データプラットフォームを活用する必要があります。

マーケティング担当者は、データプライバシーをめぐるツールや規制が今後も増え続けることを予想できる。しかし、彼らが求めるパーソナライズされたコンテンツ、コミュニケーション、体験をオーディエンスに提供することは、依然として課題であることに変わりはない。適切なテクノロジーと適切な戦略を組み合わせることで、オーディエンスが求めるパーソナライゼーションと、それにふさわしいデータ・プライバシーの尊重を提供することが可能になります。