パーソナライズとは？ 仕組みやメリット、活用事例、成功のコツまで完全ガイド

現代では消費者のニーズも多様化し、ユーザー一人ひとりに合わせて最適な情報を届ける「パーソナライズ」が、重要な施策として注目されています。

今回は、パーソナライズについて解説。パーソナライズの仕組みから重要視されている理由、メリット・デメリット、成功ポイントや事例まで詳しく紹介します。

パーソナライズとは

まずは、パーソナライズの基本的な概念や仕組みについて解説します。

 

パーソナライズの定義と仕組み

パーソナライズとは、ユーザー1人ひとりの特性・興味関心・行動履歴・購買履歴などのさまざまなデータに基づいて、企業が最適なサービスやコンテンツ、体験を提供するマーケティング手法です。

下記3つの主要なデータなどを活用して、ユーザーに関連性の高い情報を提供し、顧客満足度を高めることや購買促進などを目的としています。

　　

カスタマイズ、レコメンド、ハイパーパーソナライズとの違い

パーソナライズと似た概念として「カスタマイズ」「レコメンド」「ハイパーパーソナライズ」などがあります。それぞれの違いについても理解しておきましょう。

 

カスタマイズ

カスタマイズは、 ユーザー自身が自分の好みに合った設定を選び、商品やサービス、体験を作ること を指します。

例えばニュースサイトにおいて、特定ジャンルの情報（経済・スポーツ・地域ニュースなど）が多く表示されるように設定することや、お気に入り機能で関心のある記事を集めることがカスタマイズに該当します。ユーザー自らが商品・サービスなどを取捨選択できることが大きな特徴です。

一方、パーソナライズは企業側がユーザーの行動履歴や購買履歴のデータを収集・分析して最適化します。つまり、主導権は企業にあることが大きな違いです。このようにカスタマイズとパーソナライズでは、 誰が設定をコントロールしているか に明確な違いがあります。

 

レコメンド

レコメンドとは、 ユーザーの属性や行動・購買履歴などに基づいて、特定の商品やサービスを「おすすめ」する機能のこと を指します。 例えば、動画配信サービスで表示される「おすすめ動画」や、ECサイトで表示される「おすすめ商品」はレコメンド機能により提供されているものです。

レコメンド機能では、ユーザーをグループ単位で分類し、似たような傾向を持つユーザーに対して情報提供するのが一般的です。

これに対して、パーソナライズでは、ユーザー一人ひとりの行動履歴や興味関心を細かく分析し、個人に最適化された情報を提供します。つまり、レコメンドは 「特定の嗜好や行動パターンを持つユーザーグループ」への情報提供 であり、パーソナライズは 「個人向け」の情報提供 であることに大きな違いがあります。

 

ハイパーパーソナライズ

ハイパーパーソナライズとは、AIやリアルタイムデータを活用し、ユーザー一人ひとりの状況に応じた、さらに高度な情報提供を行う手法です。従来のパーソナライズよりも 精度が高く、タイミング・チャネル・表示内容がすべて最適化 されていることが特徴です。

たとえば、ユーザーの購買履歴をはじめ、位置情報、アクセス時間、使用デバイス、閲覧ページなどを組み合わせて「ユーザーが今まさに必要としている情報は何か」を判断して、最適なコンテンツを表示します。

従来のパーソナライズが、個人に最適な情報を届ける施策に対して、ハイパーパーソナライズは 個人が情報を求めているタイミングや状況にも合わせる施策 となっています。

 

パーソナライズが重要視されている理由

パーソナライズが重要視されている背景には、主に3つの理由があると考えられています。

 

マスマーケティングの限界

従来のマーケティングは、テレビCMや広告などのマスメディアを通じて、不特定多数の消費者に一斉に情報を届ける「マスマーケティング」が主流でした。

しかし、インターネットの普及により状況は一変し、ユーザー自身がWeb上で商品を比較し、自分に合った商品を選ぶようになりました。そうした流れから、画一的なメッセージだけでは消費者の心を動かすことが難しくなり、マスマーケティングの効果が薄れてきているといった影響も。そのため、個人の趣向に合った情報がより求められています。

 

ITテクノロジーの進化

ITテクノロジーの進化に伴い、個別対応もしやすくなってきています。各種ツールなどの普及により、顧客データをリアルタイムで分析し、最適なタイミングで適切なコンテンツを配信することが可能になりました。AIや機械学習を組み合わせた精度の高いマーケティングも実現できるようになり、活用する動きが加速しています。

 

消費者ニーズの多様化

世の中にモノがあふれるようになったことに加え、先述したインターネットの普及により、消費者は自ら情報を探し、より自分に合う商品を選ぶようになりました。年齢・性別・ライフスタイル・価値観などの違いに加え、購買行動や趣味嗜好にも差が出てきて多様化しています。

こうした背景からも、ユーザーの関心や行動に応じて最適な情報を届けて共感を得つつ、長期的な関係を築くことが重要とされています。

 

パーソナライズの具体例

パーソナライズは、BtoBとBtoCのどちらのビジネスモデルにおいても重要な手法ですが、それぞれ目的やアプローチの仕方が異なります。

 

BtoB

目的

企業や部署などに属する担当者（複数人の場合も）を対象とし、エンゲージメントの向上や信頼関係構築、リード育成などがメインとなります。

具体例

 

BtoC

目的

個人を対象とし、顧客体験の向上、購買促進などがメイン。個人の嗜好や行動履歴に基づいた情報提供が行われます。

具体例

 

パーソナライズのメリット・デメリット

パーソナライズはユーザー体験を最適化させるだけでなく、企業にもさまざまな面で良い影響を与えるでしょう。一方で、運用を誤ると逆効果を招くリスクも。パーソナライズのメリット4つ、デメリット2つを取り上げ、解説します。

 

マーケティングの効率化

パーソナライズのメリットは、マーケティング精度を高められることです。

従来のように不特定多数に向けて情報を発信する方法では、ユーザー一人ひとりの興味や関心、ニーズに応えることは困難でした。しかし、パーソナライズで「個」に対する情報を収集・蓄積していくことでデータの精度を高めたり、インサイトを深堀りすることも可能に。

さらに近年は、さまざまなツールにより、パーソナライズを手軽に実行できるようになっています。データ収集・分析・配信までを自動化し、検証を繰り返すことで施策の改善もしやすいと言えるでしょう。

 

顧客満足度の向上

パーソナライズは、ユーザー体験や満足度の向上にもつながるのがメリット。行動履歴や購買履歴などのデータ分析をもとに、ユーザーが求める情報やサービスをベストなタイミングで提供することで、「必要な時に求める情報をくれた」と感じ、価値を見出してくれるでしょう。

このようなパーソナライズされたコミュニケーションは、ユーザーとの関係性を強化したり、信頼感を深める上で重要です。またユーザーからのフィードバックを活かして商品・サービスを改善すれば、ファン化にもつながりやすくなるでしょう。

 

購買につながりやすい

パーソナライズは、ユーザーとの関係性を深めながら、購買意欲を高めるための有効な手段です。 ユーザーにとって役立つ情報を適切なタイミングで提供することで、サービスやブランドに対する興味が高まる可能性も。さらに接触する機会を増やすことで、問い合わせや購入につながることもあるでしょう。

また、過去に特定の商品を閲覧したユーザーに対し、その商品に関する詳細情報やクーポンを出して購入を後押しするなど、次の施策に活かすことも可能。このようにパーソナライズを上手く活用することで、購買促進にも効果的でしょう。

 

潜在顧客の獲得

パーソナライズは、潜在顧客を取り込める可能性も。ユーザーの行動履歴に基づいた情報を発信していけば、潜在ニーズに気づくきっかけになることもあるからです。

たとえば、特定のページを頻繁に閲覧しているユーザーに関連商品を紹介すれば「この商品はよさそう！」「探していたものに似ている！」などと気づいてもらえるかもしれません。このように潜在的なニーズを掘り起こす上でも、パーソナライズは重要な要素になります。

 

過度になりすぎる

パーソナライズは個人の趣味趣向に合った情報提供できることが強みですが、過度に最適化を進めてしまうと、ユーザーに届ける情報が極端に限定され、内容が偏ってしまう可能性もあります。

例えばユーザーが一度興味を示した商品ばかりが関連表示されると、「いつも同じ情報が届く」といった印象を与えてしまう恐れも。その結果、ユーザーが新しい発見をしづらくなり、利便性が損なわれたり抵抗感につながるケースも。過度になりすぎないよう、バランスに注意しましょう。

 

個人情報の取り扱い

パーソナライズには、ユーザーの属性や行動・購買履歴、位置情報などのデータ収集と分析が欠かせません。このようなデータには、個人情報やプライバシーに関わる要素を含んでおり、取り扱いには十分な注意が必要です。

また、個人情報の取り扱いを誤ると、個人情報保護法などの法令違反に問われる可能性もあり、企業の信頼性や社会的評価を大きく損なうリスクがあります。パーソナライズを実施する際は、個人情報の保護とのバランスも重視し、下記のポイントにも注意しましょう。

 

パーソナライズの成功ポイント

パーソナライズを実装する上で、3つの成功ポイントを押さえておきましょう。

 

顧客行動の分析、情報の最適化

まずは、ユーザーの行動履歴や購買履歴を把握して、細かく分析することが大切。Webサイトの閲覧・購入履歴、クリックパターン、滞在時間、開封率、反応率など、詳細の情報を収集・解析し、ユーザーのニーズや関心を可視化します。この分析結果をもとに、ユーザーごとに最適なタイミング・チャネル・コンテンツを判断し、選択していきます。

また施策後は効果測定をし、継続的に最適化していく必要があります。ユーザーの変化を捉え、適時対応していきましょう。

 

適切なタイミング

パーソナライズにおいて「いつ届けるか」も重要な要素です。どれだけ価値のある情報を提供しても、ユーザーに響かなければ次の行動にはつながらないからです。

メールの開封時間やサイト訪問時間帯、見ているページなどを分析し、どのタイミングで情報を発信したら反応が得やすいのか、傾向を把握しましょう。定期的に見直すことで、購買促進やエンゲージメントの強化が見込めるでしょう。

 

多様な選択肢を提供

パーソナライズは、ユーザーごとに最適化された情報を届けることに価値がありますが、偏りすぎると「情報の幅が狭まる」というリスクも伴います。そのため、多様な選択肢を提案しましょう。

たとえば、ユーザーの興味関心に基づいたコンテンツを提示するだけでなく、関連性のあるカテゴリや異なるカテゴリの情報もバランス良く入れることで、ユーザーの選択の幅が広がります。意図的に選択肢を増やすことで、ユーザーが「自ら選んだ」という感覚を持ちやすくなり、抵抗感を減らすのにも有効です。

 

パーソナライズの成功事例

パーソナライズを取り入れている企業では、どのような工夫で効果を出しているのでしょうか？  ここでは4つの成功事例を紹介します。

 

Netflix

出典：Netflix公式サイト

Netflixは、人気の映画やドラマ、アニメ、オリジナル作品などの多彩なコンテンツを配信する動画ストリーミングサービス。全世界の有料会員数は3億人超え（2024年時点）、日本での会員数も1000万人突破（2024年時点）と人気を確立しています。

同サービスでは パーソナライズされたレコメンド機能 に注力しており、ユーザーがお気に入りのTV番組や映画、ゲームを見つけやすいようにサポート。全体視聴の約80％をレコメンド経由で獲得しているというデータも出ています。

レコメンド機能の主な要素として、ユーザーの視聴履歴（視聴作品や時間、視聴した時間帯、利用デバイスなど）や、作品への評価、検索方法やページのスクロールの仕方なども細かく分析。このようなユーザーの詳細データや作品に関する情報などを元に独自のアルゴリズムを作り、ホーム画面に表示する作品やジャンル、並び順を最適化させています。

また、同一の作品でもユーザーに合わせた形でサムネイル画像を出すことも大きな特徴。例えば、「好きな俳優」をきっかけに視聴するのか、「好みのジャンル」を軸に選ぶのか、ユーザーの傾向に合わせて画像を表示させることで、個人の好みやニーズに応え、サービスの活性化を実現しています。

 

Amazon

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　出典：About Amazon Japan公式サイト

Amazonは、書籍、家電、食品、ファッションなど、数億点を超える商品を取り扱う総合オンラインストア。世界で2億人を超えるAmazonプライム会員を誇り、業界の推定では パーソナライズされたレコメンド機能 によって約35％の売上を出しているとも言われています。

Amazonのレコメンド機能は、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、カート情報、検索キーワードなどをもとに、 「この商品を買った人はこんな商品も購入しています」「あなたへのおすすめ」 などと題して、おすすめ商品を表示。トップページや商品詳細ページ、メール、アプリ通知など、レコメンドの接触回数を複数チャネルで展開し、ユーザーの購買意欲を刺激しています。

また日本では2025年6月に 「Amazon プライムデー フェス」 も開催。同フェスでは、プライムデーに登場する100万点以上のセール対象商品の中から、150点以上の選りすぐりの注目商品を展示。「コスパ重視」「タイパ重視」「夏のおすすめ商品」の3つのコーナーに分けて、プライムデーのセール商品を実際に見たり触れたりできる体験の機会を作り、反響を集めました。

オンラインとともにリアルイベントでも、“一人ひとりの「欲しいもの」に出会える”ショッピング体験を実現し、盛り上げています。

 

アシックス

　出典：アシックス公式サイト

アシックスでは、足形に合うランニングシューズ選びをサポートするデジタルサービス「ASICS SHOE FITTER（アシックスシューフィッター）」を2022年より提供しています。

同サービスは、ランニングの目的や気になるシューズなどの質問に答えると、ユーザーの 3次元足形測定のパーソナルデータ（一部店舗で計測）をもとに、おすすめのシューズを提案 。アシックススポーツ工学研究所が開発した独自のアルゴリズムを用いて、おすすめサイズも算出しており、各シューズが足の長さや幅に対してどの程度フィットしているかも知ることができます。

またオンラインストアとも連携しており、おすすめシューズの商品詳細ページがワンクリックで閲覧でき、購入も可能。さらに店舗での試着やフィッティング体験とも連動しているため、オンラインとオフラインを融合させたシームレスな顧客体験を実現しています。

デジタル技術を活用してパーソナライズを強化し、購入までのスムーズな導線を設計することで購入促進に結びつけています。

 

airCloset（エアークローゼット）

出典：エアークローゼット プレスリリース

airCloset（エアークローゼット）は、ユーザーの登録情報（体形やサイズなど）やファッションの好み・悩みに合わせて、スタイリストがコーディネイトしたお洋服をお届けする、月額制ファッションレンタルサービス。2022年よりAIを活用したパーソナライズショップ機能も導入しています。

同機能では「airCloset」全アイテムの中から、ユーザーごとに「おすすめアイテム」をセレクトし、ランキング形式（1位から最大100位まで）で表示。 ユーザーの体型や好み、過去のレンタル傾向をもとに、アイテムとの高精度のマッチング を実現。毎週更新される“自分だけのセレクトショップ”で、服を探す時間や手間をかけずに買い物を楽しめるのが魅力です。

ユーザーは「自分にぴったりの服」と出会いやすくなり、ショッピング体験の質も大きく向上。新しい洋服との出会いからコーディネイト、自分に合うスタイリングまで、誰もが気軽にファッションを楽しめる場を提供し、会員数130万人（無料会員数、2025年時点）もの支持を集めています。

 

まとめ

パーソナライズは、顧客の行動・購買履歴などをもとに、一人ひとりに合った情報やサービスを提供し、顧客体験や満足度を向上させていくための取り組みです。今後も消費者ニーズは多様化し、パーソナライズやターゲティング、セグメントなどは一層大事な要素になっていくでしょう。

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