動画ストリーミングのパーソナライゼーションとプライバシーの解決

現在では、ほとんどのマーケターが、オーディエンスとの深い関係を構築する上でパーソナライゼーションが果たす役割を理解しています。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りました。会社を知ってもらうだけでなく、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、顧客や見込み客は、製品やサービス、メッセージが、あたかも自分たちに直接語りかけてくれているかのように感じたいと願っています。自分たちの問題や課題、欲求、ニーズを理解してくれる企業とビジネスをしたいと願っています。

しかし、マーケターとして、私たちは今、消費者データ・プライバシー問題に巻き込まれています。消費者の71%はパーソナライゼーションを求めていますが、86%は自分のデータ・プライバシーについて懸念を抱いています。

このため、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ツール、ポリシー、運用を採用する必要があります。企業は、消費者が求めるパーソナライゼーションを提供する一方で、消費者のプライバシーを尊重し、データを安全に保つという責任を認識しているのです。

そしてそれは、消費者が望むバランスでもあるようです。Segmentによると、10人中7人の消費者が、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快く応じているとのことです。

変化する規制とテクノロジーの展望

消費者の懸念に加え、多くの規制や技術により、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が難しくなっています。よく知られた例としては、以下のようなものがあります。

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とセキュリティの法律」と自称しています。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です。
カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は、米国の法規制の中で最もよく知られているものです。この法律は、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ます。
AppleのApp Tracking Transparencyは、自社プラットフォーム上のアプリケーション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ものです。GoogleもAndroidで同様の取り組みを行っています。
Mozilla Firefoxは、トラッカーがWebを閲覧しているユーザーの情報を収集するのをブロックするために、Enhanced Tracking Protectionを使用しています。
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確立しています。実際、その市場シェアは2018年から2021年にかけて300％以上増加し、現在、米国のモバイル端末向け検索エンジンでは第2位となっています。

このようなプライバシー保護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が期待されています。しかし、幸いなことに、マーケティング担当者は、動画解析をよりよく理解し、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、これらの課題を克服しています。他のマーケティング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することが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傾向にあるが、マーケティング担当者はファーストパーティデータの3つの主要なカテゴリーにアクセスすることができます。

＜顧客データ＞　これは、あなたの顧客があなたのブランドや製品にどのように関わっているかについてのデータです。CRM（顧客関係管理ソフトウェア）によって収集されます。例としては、以下のようなものがあります。

購入履歴
登録期間
これまでのライフタイムバリュー

＜マーケティングデータ＞ これは、あなたの顧客がマーケティングコミュニケーションとどのように相互作用したかに関するデータです。お客様のMAP（マーケティングオートメーションプラットフォーム）によって収集されます。例えば、以下のようなものがあります。

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（SNSのいいね！、メールクリックスルーなど）
購入までのタッチポイント数

＜コンテンツデータ＞ 顧客がコンテンツをどのように消費しているかについてのデータです。CMS（コンテンツ・マネジメント・システム）や、OVP（オンライン・ビデオ・プラットフォーム）がある場合は、そこから収集されます。例えば、以下のようなものがあります。

PDFダウンロード
ウェブページのスクロールの深さ
動画再生回数

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どれを使っても可能です。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できるようになることです。

顧客データやマーケティングデータは、「誰が」「どのように」に答えることができますが、「何を」に答えることができるのはコンテンツデータだけです。そして、動画ほどその問いに答えるものはありません。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：動画を掲載しているページや投稿にたどり着いたすべての視聴者は、関心を示しているということで、これをインプレッションで測定することができます。電子書籍やブログなど、ほとんどのコンテンツフォーマットでも、このような行動の洞察を得ることができます。
インテント：動画の再生ボタンを押したすべての視聴者は、インテントを示しており、再生率（総ビュー数÷総インプレッション数）で測定することができます。電子書籍のように、ダウンロードなどの追加アクションを必要とする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：動画の長さに関わらずすべての視聴者は、エンゲージメントを示し、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）で測定することができます。動画ほど正確にこの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。ビューアビリティなどの高度な機能では、視聴者が動画の前をスクロールしたか、別のブラウザウィンドウやタブに移動した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（ビデオの再生回数だけではありません）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得ることができます。

コンテンツをパーソナライズするために、どのようにデータを活用しているか？

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の上に成り立っています。Investopediaによると、セグメンテーションとは、見込み客を、共通のニーズを持ち、マーケティング活動に対して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します。

データに基づいてセグメンテーションを行わないと、パーソナライズは全く行われません。1つの顧客リストがあり、その顧客に対してすべてのマーケティング・コミュニケーションが行われます。異なるデータに基づいてセグメント化することで、パーソナライズは1対多、1対少数、さらには1対1にまで高めることができます。複数の顧客セグメントを持ち、それぞれに独自のコミュニケーションプランを設定することができます。

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、異なる手法によって異なるカテゴリーのデータにアクセスすることができます。セグメンテーションを3つの主要な手法に分解することで、どのようなパーソナライゼーションが可能か、そしてそれを達成するために必要なツールが見えてきます。

Segmentation Methods

マニュアルでの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上の顧客データ（購入履歴、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ものです。他のツールは必要なく、必要なのはCRMにアクセスすることだけです。

顧客データを使えば、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化し、類似商品の販促を行うといったことが可能になります。すべての顧客にすべての商品を宣伝する（１対すべて）のに比べ、かなりパーソナライズされた宣伝ができます（１対多）。

しかし、手作業でセグメントを作成すると、特に多くのセグメントを作成する場合、時間がかかるという問題があります。また、顧客の獲得や喪失など、顧客データが変化するたびに更新する必要があります。

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、リスト構築の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のマーケティングデータポイントをMAPから追加することができます。

マーケティングデータを使えば、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可能になります。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使った顧客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（１対多）に比べ、さらにパーソナライズ（１対少数）されたものになります。

自動化されたセグメントや手動化されたセグメントの課題は、コンテンツ・データに基づいてコンテンツを作成できていないことです。ある製品を購入したからといって、その製品に関する動画を見たいとは思わないし、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思うとも限りません。これらのデータポイントは重要ですが、ストーリーのすべて、あるいは最も重要な部分を語っているわけではありません。

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、統合されたCRMとMAPが必要ですが、さらに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ことで、真のパーソナライゼーションへの道筋をつけることができます。

コンテンツ・データを追加することで、それぞれの顧客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することができます。これら3つのデータを活用することで、マーケティング担当者の夢である「1対1のパーソナライゼーション」を実現することができるのです。

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、それをどのようにマーケティング戦略に適用するかということです。お客様一人ひとりのコンテンツの好み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スケールアップすることはできません。

1対1のパーソナライゼーションは実用的か？

1対1のパーソナライゼーションを大規模に実行するためには、データだけでなく、もう一つの要素、すなわちインサイトが必要です。

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 を備えている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、いくつかの有意義な指標を提供します。

エンゲージメントステータス　：　MAPでクリック率や頻度をトラッキングできるように、Engagement Statusで視聴率や頻度をトラッキングすることができます。これは消費行動の抜き打ち検査であり、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ます。
アテンション・インデックス　：　動画エンゲージメントがコンプリーションレートを平均化するのに対し、アテンション・インデックスはトップ・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に影響を与えるのではなく、誰かがどれだけ動画を気に入るかを示すことができるようになります。
エンターテインメント・インデックス　：　これは、アテンション・インデックスと同じですが、個々の視聴者について、何が視聴者の興味を引くか、引かないかを確認することができます。エンゲージメントステータスと組み合わせることで、エンターテインメント・インデックスは、視聴者が購入に近づいたり、離脱したりするのを追跡することができます。

これらの指標をもとに、オーディエンスが好むコンテンツに基づいたセグメントを作成することができます。

例えば、Audience Insights では、同じ動画に対するアテンション・インデックスが類似している共有オーディエンス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確認し、そのアテンション・インデックスを比較することができます。

Audience Insights は、顧客がすでに好きなものに基づいてセグメントを作成できるだけでなく、顧客が他に好きなものを予測することができます。

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第三者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す。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、その結果を分析するのは面倒で反復的なプロセスです。オーディエンスインサイトは分析を自動化し、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。

動画による顧客獲得のパーソナライズ

パーソナライゼーションは、顧客の情報が登録されるまで待つ必要はありません。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、ルックアライクキャンペーンを構築することができます。このようなプラットフォームは、リストを類似の属性を持つ他のユーザーとマッチングさせ、そのユーザーに商品の広告を配信することができます。

ルックアライクキャンペーンは顧客獲得を改善することができますが、オーディエンスインサイトの予測力なしには真の意味でパーソナライズすることはできません。CRMやMAPと同様に、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などの強力なインサイトにより、プライバシーを尊重しながら、新規顧客候補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コミット

パーソナライゼーションのためのマーケティング・スタックの設定は複雑に見えるかもしれませんが、ほとんどはすでに行っている多くの活動を取り込んで統合したものです。もちろん、大量のデータを取得し、CRMをMAPと統合することは可能です。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ことが必要です。

マーケティング担当者は、データ・プライバシーに関するツールや規制が今後も増加することを予期しています。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、依然として課題となっています。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、視聴者が求めるパーソナライゼーションと、視聴者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できます。