顧客や見込み客の属性や行動、要望に応じて、提供する情報や対応（あるいは提案する商品やサービスそのもの）を個別にカスタマイズするone to oneマーケティングは、顧客と企業との結びつきを強め、良好な関係を作るために有効な方法のひとつです。

顧客側には、自分の好みに合った商品やサービス（もしくはそれに関する情報）がすぐに得られるメリットがあり、企業側には、顧客との信頼関係を築くことで、継続的に商品やサービスを利用してもらえる・顧客単価のアップが期待できるなどのメリットがあります。

このような手法は、特に真新しいものというわけではありません。個人商店などでは、ずっと以前から、自然に実施されてきた古典的な方法です。Webマーケティングにおいても、同様の効果が見込めます。
ただし、対面でのコミュニケーションが中心となる個人商店と、不特定多数の人に向けて情報発信し、多数の訪問ユーザーの中から、成果につながる見込み客との関係を育てていく……というプロセスを辿るWebマーケティングでは、具体的な施策は大きく異なります。

Webにおけるone to oneマーケティングでは、顧客データの蓄積・分析、適切な対応の判断・実行プロセスは、手作業ではとても対応しきれません。そうしたプロセスは、システムによって自動化され「パーソナライズ」と呼ばれるようになりました。

このような形での情報提供は、現時点では、大規模なWebサービスやECサイトでよく見られます。しかし、今後は、情報発信メインのインバウンドマーケティングを行うWebサイトでも、記事や会員登録のレコメンドなど、訪問ユーザーを成果に導くパーソナライズが広まっていくのではないでしょうか。

ここでは「検索エンジン」「EC」「ターゲティング広告」の3種を例に取り、パーソナライズのメリットとデメリットをご紹介します。
 

Googleは、アカウントごとに「検索履歴」を蓄積し、その情報に基づいて、検索結果をカスタマイズしています。この「検索履歴」には、閲覧したページだけでなく、検索した場所、表示された検索結果ページ、検索結果ページでの行動履歴（クリック等）など、さまざまなデータが含まれます。

そうして検索結果ページがカスタマイズされることにより、たとえば検索ユーザーが「カフェ」と検索した場合、現在地の近くのお店が検索上位に表示されるなど、検索結果ページに、検索ユーザーとの関連の強い情報や、過去にアクセスしたページが上がってきやすくなりました。結果、検索ユーザーは必要な情報を持つページに到達しやすくなった、という訳ですね。

しかし「同じキーワードで検索しても、結果は人によって異なる」という事実は、意外と広まっていないのではないでしょうか。検索エンジンが情報をパーソナライズすることは、情報をフィルタリングすることでもあります。便利な機能である一方で、検索から取得できる情報が偏ってしまう、というデメリットと感じる人もいるでしょう。Webサイト運営側としては、検索エンジンによる自サイトへの評価が正しく判断できないことも、デメリットですよね。

しかし、Google検索時に「検索履歴」によって結果をカスタマイズするかどうかは、ユーザー側が自由に設定することができます。サイトの運営に関わる方は、オフに設定しておくことをおすすめします。
 

Google パーソナライズ検索の設定

Googleの「検索履歴」は、初期状態で蓄積・活用される設定になっています。この設定では、Googleアカウントにログインしている状態で検索した場合、ブラウザに情報の残らないプライベート検索でも情報が残るので、検索結果をカスタマイズされたくない、という方だけでなく、検索履歴を絶対人に見られたくない！という方も、設定を変更しておいたほうが良いかもしれません。

Googleアカウントログイン時のパーソナライズ設定は、以下ページから変更可能です。
Google検索-ログイン時の設定変更（URL）

また、初期状態では、Googleアカウントのログアウト時にも、ブラウザに蓄積された履歴やCookieを元に、検索結果がカスタマイズされてしまいます。ログアウト時の設定は、以下ページから変更可能です。こちらでの設定は、同じコンピュータとブラウザを利用するすべてのユーザーに適用されます。

Google検索-ログアウト時の設定変更（URL）

 

ックしていた商品や閲覧した商品、それらの情報基づくおすすめ商品がレコメンドされます。

また、ECでのパーソナライズは「特定の商品をレコメンドする」だけでなく「レコメンドしない」ためにも使われています。購入済みの商品や、繰り返しレコメンドされるもののユーザーが全く関心を持っていない商品など、表示するメリットのない広告を排除することができます。

「どんな情報を提供するか」でなく「提供しないか」の判断をするためのパーソナライズ、という視点も、大規模な情報を持つWebサイトでは、参考にできる部分がありそうですね。

GoogleやYahoo!など、さまざまな企業が提供するWeb広告にも、情報の受け手の興味・関心や年齢、性別などによって、適切な広告を選択・表示できるサービスがあります。
※広告の場合、こうした機能は「パーソナライズ」ではなく、行動ターゲティング広告や、インタレストマッチ（興味関心連動型広告）などと呼ばれることが多く見られますが「個々に応じた適切な情報を表示する」ものであることは共通しています。

ECのパーソナライズにも言えることですが、ユーザーごとのニーズに適した広告が表示されることで興味や関心を引き出したり、まずは目に止めてもらえる機会が作れる、というメリットがある一方で、関心のない広告が繰り返し表示されてしまうと、かえって良くない印象を与えてしまう可能性があります。

GoogleやYahoo!では、ユーザーが自分の行動に合わせて広告がカスタマイズされることを拒否できる設定を用意していますが、広告を出稿する側でも、デメリットを踏まえ「どんな人に」「どの程度」表示するのか、という広告出稿の範囲については、しっかりと絞込んでおく必要があります。
 

Webが発展する以前の大規模な宣伝広告といえば、TVCMなど、画一的なものが主流でした。しかし、流通する商品・サービス、そして情報量が増えている現在、すべての人に同じ情報を発信して「欲しい人」と「必要とされるモノ」が自然に結びつくことは、難しくなってきています。

パーソナライズは、情報収集を行う人に変わって、膨大な情報の中から「必要な情報」を探しだす機能です。情報の受け手にとっては、情報収集の時間短縮という大きなメリットがあります。まだ自覚していない、潜在的な欲求にマッチした情報と出会うことも、あるかもしれません。企業側にとってはもちろん、利益を上げる機会を拡大するチャンスです。

このチャンスをより大きなものにするためには、どのような人が、どのようなものを必要としているのかの「状況判断の精度」を上げることが欠かせません。

上記の検索エンジン・EC・Web広告の例も参考にしながら、自サイトではどのような状況判断、パーソナライズができるか、考えてみてはいかがでしょうか。