サードパーティの Cookie は終わりに近づいています — 小売業者がファーストパーティのデータを受け入れる時が来ました

サードパーティの Cookie がなくなりつつあるため、小売業者がファーストパーティのデータを使用して効果的に顧客をターゲットにし続ける方法を次に示します。

これを回避することはできません。サードパーティ Cookie の終焉が近づいています。

プライバシーを懸念するオンライン ショッパーはこの考えを喜ぶかもしれませんが、e コマースの小売業者は、顧客の潜在的な購買行動に関する貴重な洞察を失う可能性にあまり熱心ではありません。 Cookie の終焉によってコンバージョンが損なわれないようにするために、小売業者は何ができるでしょうか? とにかく、サードパーティ Cookie は、エンゲージメントと売上の促進にどれほど効果的だったのでしょうか?

サードパーティ Cookie がパーソナライゼーションに不可欠な理由と、サードパーティ Cookie はどこへ行くのですか?

顧客を最も効果的にターゲティングするために、マーケティング担当者はパーソナライゼーションを完成させるためにサードパーティの Cookie に大きく依存してきました。

サードパーティの Cookie を使用すると、データ ブローカーは、年齢、性別、場所などの消費者人口統計情報の集合を提供できます。 それらは長い間、e コマース ビジネスがパーソナライゼーションを実現し、結果として販売を行うための最も効果的なツールと見なされてきました。

しかし、プライバシーに関する消費者と政府の両方の懸念により、この方法は望ましくないものとして汚染され、ブラウザとソフトウェアの放棄につながり、プライバシー法でさえその慣行を制限しています.

Chrome ブラウザーが世界のインターネット使用量のほぼ 3 分の 2 を占めている Google は、2024 年に Cookie を完全に廃止する予定ですが、Mozilla Firefox と Apple Safari は既に廃止しています。 これは、クッキーの終焉に迅速に備える必要があり、なおかつ商品を顧客に効果的に推奨する必要がある小売業者にとって大きな懸念事項です。 パーソナライゼーションを間違えたマーケティング担当者は、代償を払うことができます。 Gartner の調査^{[ 1 ]}によると、パーソナライゼーションの取り組みが「気味が悪い」と感じた場合、半数以上が企業のコミュニケーションの購読を取りやめ、38% がその企業との取引をやめるだろうと報告しています。

パーソナライゼーションのソリューションとしてのファーストパーティ データの台頭

サードパーティのデータは、プライバシーに関する懸念から段階的に廃止されていますが、顧客からの貴重なシグナルを活用して売り上げを伸ばす方法はまだあります。 ファースト パーティ データとは、ビジネスが自社の Web サイトまたはカタログとの直接的なやり取りを通じてユーザーから収集する情報を指します。 この情報は、それが収集されていること、および何のために収集されているかをユーザーに通知することによって収集されます。これは、消費者の 84% が進んで行うことを示しています。

小売業者にとって、ファースト パーティのデータには、サード パーティの Cookie よりも固有のメリットがあります。 まず、消費者とのオープンな交流を通じて情報を入手することで、消費者に安心感とブランドへの信頼をもたらします。

第二に、ビジネスにとってより重要なこととして、ファースト パーティ データは、同様の他のストアの集合体とは対照的に、特定の e コマース ストアのコンテキスト内でのユーザーの好みや好みを反映します。

実店舗のシナリオを e コマースのパーソナライゼーションに適用する

サードパーティ データは、e コマースを顧客に推奨するために使用される主要な顧客データとして機能してきましたが、真のパーソナライゼーションを実現するための最も効果的な方法ではありませんでした。 それは、人が何を望んでいるか、何に興味を持っているかに対して、その人が誰であるかに関心がありすぎるからです.

次の実店舗の小売店のシナリオを考えてみましょう。 店の販売員として、顧客が入ってきたときに 2 つの選択肢のいずれかを持っているとします。年齢、性別、住んでいる場所などの個人情報を開示するよう依頼できます。 または、顧客が独立してブラウジングし、店舗で最初の数分以内にどのアイテムを操作したかを観察できるようにすることもできます。

明らかに、後者のオプションを使用すると、顧客が個人として識別する方法に基づいて顧客が何を望んでいるかを推測するのではなく、顧客の実際の好みや好みに基づいてより正確に推奨を行うことができます。

AI の進歩により、ファーストパーティ データが特に価値のあるものに

実店舗のシナリオは、オンラインの顧客にも当てはまります。 問題は、e コマースの設定で Web サイトの訪問者の関心を正確に解釈して、Web サイトからのバウンスを防ぐのが難しい場合があることです。 しかし、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の最近の進歩により、オンラインでの行動ベースのレコメンデーションが実現しました。

企業は、最先端の AI および ML 技術を活用することで、顧客の行動 (カートの追加、いいね、ページのスクロールなど) に焦点を当てたアプローチを採用できます。

これは、効果的なパーソナライゼーションに関しては、サードパーティの Cookie はファーストパーティのデータよりも関連性が低いだけでなく、以前の閲覧履歴がなくても、コンバージョンを促進するレコメンデーションを達成できることを意味します。 新規または匿名のウェブサイト訪問者が多いため、これは特に重要です。

エンゲージメントとコンバージョンを促進する方法としての行動ベースのレコメンデーション

「ベストセラー」や「以前に閲覧したもの」を推奨する方法は、パーソナライゼーションにアプローチするための標準的ではありますが平凡な方法です。これらの方法では、ストア全体の無関係な購入データや過去の閲覧履歴に発見が制限されるためです。 これは、新規および匿名ユーザーにとって特に制限となります。

行動ベースのレコメンデーション^{[ 2 ]}を使用して高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを消費者に提供することで、小売業者は消費者が好むアイテムをより短い時間で表示できます。 これにより、コンバージョンの可能性とブランド ロイヤルティの両方が向上します。消費者は、ビジネスが自分を理解していると感じ、本当に興味のあるアイテムをすぐに見つけられるからです。

さらに、ブラウジング中の行動ベースのレコメンデーションを可能にするファースト パーティ データを使用して、チェックアウト エクスペリエンスを向上させることができます。 商品のバンドルやアップセルの機会を、顧客の習慣に基づいてより効果的に提示できます。

適切なレコメンデーション プラットフォームでファースト パーティ データを活用することによってのみ、小売業者はこれらの方法を最大限に活用できます。 サードパーティの Cookie やあまり高度でないレコメンデーション システムでは、顧客にこのような豊富なブラウジング エクスペリエンスを提供するには不十分です。

ファースト パーティ データを使用して、顧客がいる場所で対応する

消費者がサイトから離れた後でも、e コマース サイトでの顧客の時間からのファースト パーティ データは非常に貴重です。 ブランドのより大きなエコシステム内にいる顧客と再び関わることができることが重要です。 効果的なオムニチャネル アプローチは、放棄されたカートと販売の違いとなる可能性があり、メール、SMS、アプリ内、または店舗内でのやり取りのオンサイトでの行動を活用することで、そこにたどり着くことができます。

従来のオムニチャネル手法には、カートに残っていたもの、以前に購入したもの、または新しく人気のあるアイテムを推奨することが含まれます。 これらはいずれも再エンゲージメントという点ではある程度効果的ですが、ユーザーの行動に焦点を合わせてレコメンデーションを行うことができれば、興味をそそり、顧客の購買意欲を取り戻す可能性が高くなります。