近年の急速に進化するデジタル時代において、小売店舗や接客業、サービス業は常に他社との差別化する事が必要です。この差別化を達成するための最も効果的な戦略の一つとして、パーソナライズ化、すなわちパーソナライゼーションが上げられます。カスタマーサービスやプロモーションにパーソナライズ化された情報を適用することで、顧客やユーザーとのやり取りの方法を変えることができ、より高いロイヤルティを提供し、高いコンバージョン率や、顧客満足度の向上をもたらす事ができます。

パーソナライズとは

パーソナライズ（パーソナライゼーション）とは、顧客の好み、行動、過去の購買情報に基づいて、個々のユーザーに合わせた体提案や験を提供することです。それは、2人の顧客が同じではなく、それぞれが独自のニーズや好みを持っていることを認識することに起因しています。これらのデータを活用することで、販売シーンやビジネスシーンでユーザー・顧客にとってより個人の趣向に沿った意味のある体験を生み出すができます。

パーソナライズされたカスタマーサービスの力

カスタマーサービスは、顧客と自社の商品やサービスの重要な接点です。効率的に活用する事により、今まで興味を持っていただけない顧客に自社の製品を好きになっていただけたり、またはリピーターやロイヤルカスタマーになっていただく事ができます。カスタマーサービスにおけるパーソナライゼーションは、多くの形を取ることができます。

１）カスタマイズされた推薦
顧客の購入履歴に基づいて、ビジネスはその好みに合わせた製品やサービスを推薦することができます。例えば、Netflixお勧め機能は、ユーザーが以前に視聴したものに基づいて番組や映画を的確に提案し、視聴率の向上に繋げます。

２）パーソナライズされたサポート
データを使用することで、カスタマーサービスの担当者やスタッフは顧客の購買履歴や好みを把握することができます。これにより関連性のある製品の提案やサポートを提供することができます。

３）カスタマイズされたコミュニケーション
メール、チャット、電話を通じて、顧客の好みに合わせた提案やコミュニケーションを取ることにより、顧客の自社サービスに関わる体験を良質な物に向上させることができます。

パーソナライズドされたプロモーション

パーソナライゼーションを活用したプロモーションは、製品やサービスを興味のある可能性の高い顧客・オーディエンスに見ていただく事をサポートし、この効果をブーストすることができます。

１）セグメント化されたメールキャンペーン
すべてのリストに同一のメールを送る代わりに、購入履歴などに基づいて顧客をセグメント化します。例えば、ファッション小売業の場合は、Tシャツに興味を持つ顧客とビジネスバッグに興味を持つ顧客には異なるプロモーションを送る事により、より効果的なプロモーション施策を行うことが出来ます。

２）ダイナミックなウェブコンテンツ
ウェブサイトでは、訪問者の行動やトラフィックに基づいて商品やコンテンツを表示するように設計することができます。リピート顧客は、初めての訪問者とは異なる「おすすめ商品」が表示されたり、ページ上でのバナーが表示され、それによりリピート率や購買率の向上に繋がります。

３）ターゲット広告
GoogleやYahooのようなプラットフォームは、キーワードやユーザーのweb上の行動履歴に基づいてより興味のあるユーザーをターゲットにすることを可能にし、より自社に興味を持っていただく可能性の高い方に広告を表示するようになります。

パーソナライゼーションによる成功事例

1）コカ・コーラの「シェア・ア・コーク」キャンペーン
パーソナライズされたプロモーションの成功例の一つは、コカ・コーラの「シェア・ア・コーク」キャンペーンです。ボトルに特定の名前を印刷する事により自分の名前を探したり、友人や家族の名前が印刷されたコーラを贈ったりすることを目的としたキャンペーンです。これによりコカ・コーラは何百万人もの人々と共鳴するパーソナライズされた経験を作り出し売上の大幅な増加につながり、成功したキャンペーンの一つとなっています。

2）Spotifyの「Discover Weekly」
Spotifyのユーザーは、毎週「Discover Weekly」という名前のパーソナライズされたプレイリストを受け取ります。これは、ユーザーの過去のリスニングに合わせた曲が選ばれています。この機能は、ユーザー体験を向上させるだけでなく、多くのエンゲージメントをもたらし、Spotifyとそのユーザーの双方にとって良好な関係を築く事に成功したキャンペーンです。。

3）Sephora（セフォラ）の「ビューティー・インサイダー」プログラム
グローバルな美容小売業者であるセフォラは、「ビューティー・インサイダー」プログラムを使用して、パーソナライズされた製品のお勧めとそれによる報酬を提供しています。購入履歴や閲覧行動を分析することで、セフォラは、個々の顧客が興味の高い可能性のある製品を提案することができ、これにより売上と顧客満足度が増加しています。

小売店におけるパーソナライゼーションの課題点

小売業界におけるパーソナライゼーションは、顧客体験の向上や売上の増加を目指す重要な戦略として注目されています。しかし、その実施には多くの課題が伴います。以下は、主に小売店におけるパーソナライゼーションの主な課題点を記載したものです。

１）データの収集と管理
顧客の購買履歴や行動データを収集し、それを適切に管理することは容易ではありません。データの品質や整合性を保つためのシステムやプロセスが必要となり、これにはコストや時間がかかることが多いです。

２）プライバシーの懸念
顧客データの収集や利用に関するプライバシーの問題は、小売業界における大きな課題となっています。顧客の同意を得るプロセスや、データの安全な保管・利用方法を確立することが求められます。

３）過度なパーソナライゼーション
顧客に合わせた商品やサービスを提供することは重要ですが、過度なパーソナライゼーションは顧客を不快にさせるリスクがあります。適切なバランスを見つけることが必要です。

４）コストメリットと技術的な制約
最新のパーソナライゼーション技術を導入するための資金や専門知識が不足している小売店も多いです。また、導入後の継続的な更新やメンテナンスも課題となります。

５）変動する顧客の期待
パーソナライゼーションの技術や手法が進化するにつれて、顧客の期待も高まっています。常に最新のトレンドや技術を調査し対応する事が重要となり、これには多大な労力が伴う場合があります。

コカ・コーラ、Spotify、セフォラのキャンペーンの成功は、パーソナライズ化の大きな可能性を示しています。しかし、どのようなキャンペーンにも、常にユーザーの状況を把握しながら継続的な改善を行い、利点と課題の両方を考慮しながら取り組むことが重要です。

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データ分析、機械学習、自然言語処理（NLP）などにおいて、異なるデータやオブジェクト、小売業界だと製品、顧客などがどれだけ類似しているかを計算する類似度の手法はいままで多く存在します。このブログでは、この類似性を計算する４つの主要な手法—コサイン類似度、ユークリッド距離、ジャッカード係数、そして相関係数—について解説します。

コサイン類似度

コサイン類似度は、多次元空間において二つのベクトル間の類似度を測る指標です。この手法は特にテキスト分析、情報検索、機械学習でよく用いられます。基本的なアイデアは、二つのベクトルの間の角度のコサイン値を計算することです。

数学的には、コサイン類似度は以下の式で表されます。

ここで、A⋅BはベクトルAとBのドット積（内積）、||A||および||B||はそれぞれベクトルAとBの長さです。
この指標の利点は、ベクトルの長さに依存しないことです。つまり、商品ですと売れ筋の物やそうでない物、文書ですと長くても短くても、その方向性が同じであれば、類似度は高くなります。これは、良く売れる物・売れない物に左右されずに商品毎類似性や顧客の類似性を追求する場合に有用といえます。

ユークリッド距離

ユークリッド距離は、二点間の「直線距離」を計算する幾何学的な手法です。数学的には、n次元空間内での二点AとB間のユークリッド距離は下記の数式で求めることが出来ます。
直感的で理解しやすく、2Dまたは3D空間において特に有用ですが、高次元データでは効果が薄れる事があるために注意が必要です。

※高次元データとは、多数の属性（次元）を持つデータのことを指します。例えば、機械学習の文脈では、特徴ベクトルが多次元空間内で表現される場合があります。次元が非常に多いと、計算コストが高くなるだけでなく、「次元の呪い（curse of dimensionality）」という現象も発生する可能性があります。この「次元の呪い」によって、高次元空間内での距離や密度の計算が直感と異なる結果をもたらすことがあります。

ジャッカード係数

ジャッカード係数は、二つの集合間の類似度を測るための指標です。
この係数は、共通の要素の多さに基づき、0から1の値を取ります。特にテキストマイニングやカテゴリデータの比較によく用いられます。利点として計算が容易で、理解しやすい事が上げられます。特に、非専門家でも容易に取り扱いが可能です。

相関係数

相関係数は、二つの変数間の線形関係の強度と方向を測定する統計的指標です。特にピアソンの相関係数がよく用いられます。
利点として、相関係数は理解しやすく数学的な専門知識がなくても容易に解釈できます。また、散布図と併用することで、データのトレンドを直視的に把握することができます。

類似度計算の手法は多く存在し、それぞれが特有の利点と制約を持っています。何を目的とするかによって、最適な手法が異なる場合が多いです。理解と選択が重要です。

CRUNCHがコサイン類似度を採用する理由

弊社が展開しているCRUNCHではコサイン類似度をベースとした分析を行っています。このメリットとしては下記が上げられます。

スケーリング不要
コサイン類似度はベクトルの長さ（ここで言えば、購買量や頻度など）に依存しないため、大量購入客と少量購入客、または人気商品と不人気な商品を公平に比較できます。

高次元データに効果的
小売業では商品の種類が多く、顧客ごとに異なる商品を購入するため、データは高次元かつ煩雑になりがちです。コサイン類似度はこれに対処するのに適しています。

個別の嗜好の把握
顧客が購入する商品の「方向性」を捉えることができます。これは、顧客が何に興味を持っているのかを理解し、パーソナライズされた推薦やマーケティング戦略に活用できます。

柔軟なアプリケーション
コサイン類似度は商品間の類似性だけでなく、顧客間、または商品と顧客間の類似性も計算できます。これにより、より精度の高いターゲティングが可能です。

リアルタイムで高速な分析
コサイン類似度の計算は比較的高速であり、大量の購買データに対しても長い時間をかける事なくリアルタイムで類似度分析が可能です。

このように、コサイン類似度は小売店舗における商品別・顧客別の類似度計算に多くの利点をもたらします。すでに購買情報を保有している店舗はもちろん、これから購買情報を活用する為にデータを蓄積する事を検討している企業に対して、それを活用する事は今後の店舗運営に必須となってきます。
これらを類似度を活用する事により、精度の高い顧客体験を提供し、最終的には売上向上に貢献する可能性があります。

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小売店舗でリピーターを増やしたり、顧客満足度を向上させるには、類似性の分析（顧客同士や商品同士の類似性を探る分析）は、不可欠な要素です。その理由を数点に分けて説明します。

パーソナライズされた購買体験

類似性の分析を用いて、特定の顧客が好むであろう商品やサービスを推測できます。これにより、顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされた商品の提案やサービスの提案をすることが可能になります。お客様のニーズに近い提案をする事により、信頼感が構築され顧客満足度が向上します。

効果的なマーケティングによる費用削減

商品同士や顧客同士の類似性を理解しておくことで、新製品のローンチやプロモーション戦略をより効果的に計画できます。たとえば、商品Aと商品Bが類似していると分かれば、商品Aを購入した顧客に対して商品Bを積極的にプロモーションするようなキャンペーンを行うことができます。これらは、今まで無駄に配送していたDMなどの削減にも繋がります。

顧客エンゲージメント

類似性の分析は、顧客が関心を持っているであろうコンテンツを特定する事をサポートします。例えば、オンライン上でのコンテンツ推薦などがこれに該当します。リアルな店舗や対面でのサービスでもこのようなパーソナライズが高まると、顧客は店舗やブランドに対してより深いエンゲージメント・信頼感を持っていただけます。

顧客ロイヤルティの強化

顧客が何を求め、何に反応するのかを勘に頼らずに理解することが出来ます。その結果、顧客が求める価値を的確に提供できるようになり、長期的な顧客ロイヤルティが確立され、コアなファンになっていただけます。

大手小売店の購買分析の例

海外に本拠地を持つ大手小売店は家庭用品から食品まで幅広く取り扱う店舗です。近年売上が伸び悩んでおり、特にリピート顧客が減少していました。そのため、顧客満足度を高めるための新しい戦略が必要とされました。

問題の認識と購買分析の導入
初めてのステップとして、この店舗は購買分析を導入しました。この分析には、購入履歴、在庫状況、季節のトレンド、顧客の行動パターンなど、さまざまなデータが利用されました。

データの収集
Point of Sale（POS）システムを用いて、購入時のデータを収集しました。また、顧客ロイヤルティカードを通じて、顧客の購買履歴も把握しました。

分析手法
1: 顧客セグメンテーション
顧客を異なるカテゴリーに分けることで、各グループの購買傾向を理解しました。

2: バスケット分析
どの商品が一緒に購入されるかを分析し、関連性のある商品を同じ場所に配置するなどの戦略を考えました。

3: 在庫分析
売れ筋商品と滞留商品を特定し、在庫を効率的に管理しました。

実施した改善策と結果
1: プロモーションの最適化
購買分析によって、特定の顧客セグメントが好む商品を特定し、ターゲットに合わせたプロモーションを展開しました。結果、プロモーションの効果が30%向上しました。

2: 商品配置の再構築
バスケット分析の結果、一緒に購入される商品を近くに配置することで、顧客の購買額が平均で10%増加しました。

3: 在庫の効率化
在庫分析により、売れ筋商品の在庫を増やし、滞留商品の在庫を減らすことで、全体の在庫コストを20%削減しました。

4: 顧客満足度の向上
上記の改善策により、顧客満足度調査でのスコアが前年比で15%向上しました。

顧客満足度・リピート率を向上させる方法として

類似性を分析する事により、これらの方法で顧客満足度を高める手助けをしてくれます。これはただのデータ解析以上のものであり、顧客に対する深い理解と、それに基づいた戦略的な意思決定が可能になる手段の一つです。また、これらを全てのスタッフの能力に偏りを少なくして全員がプロフェッショナルな対応をする事をサポートします。

例に上げた大手小売店舗は顧客満足度を大幅に向上させることに成功しました。これは単に直感や経験に依存するよりも効果的な側面もあるという事を示しています。そのため、小売店舗において顧客満足度を向上させる手段の一つに、類似性を分析する事がとても重要な要素の一つです。

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