「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2024年6月）：「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在

今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介します。【訂正あり】

[TecPlus]

　今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介します。まずは、パーソナライゼーション製品の国内売れ筋TOP5です。

　前月から順位の変動はありませんでしたが、全てのブランドがプラスに転じました。最も増加したのは3位の「TETORI」で、プラス12でした。

【訂正】：2024年7月8日午後14時30分　初出時のグラフに誤りがあったため、修正しました。

AIを活用したパーソナライゼーションの導入方法

　2023年、ITやAI、暗号資産の技術的問題を解決する情報メディアのTechopedia（テコペディア）が「How to implement AI-powered personalization？」を発表しました。

　AIを活用した効果的なパーソナライゼーション戦略を構築するには、慎重な計画と実行が必要です。効果的なAI搭載パーソナライゼーションシステムを開発するためのガイドラインを、いくつか紹介します。

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• 目標の設定：AIを活用したパーソナライゼーションを導入する前に、そもそもパーソナライゼーションが必要な理由を明確にすることが不可欠です。例えば、企業がパーソナライゼーションを必要とする理由としては、収益の向上や顧客満足度の向上、解約率の低下などがあります。パーソナライゼーションの目的を明確にすることで、基盤となる目的を達成するための戦略の開発と実行を導く指針となります。
• 高品質なデータの活用：AI搭載パーソナライゼーションの効果は、利用可能な顧客データの品質と量に大きく依存します。企業は、顧客の行動や嗜好を学習するために活用できる高品質なデータを収集・保存するための仕組みを構築する必要があります。
• テストと改良：パーソナライゼーション戦略は、顧客のフィードバックに基づいて継続的にテストおよび改良され、それに応じて改善され最新の状態に保たれるべきです。
• 透明性を持つ：顧客との信頼を築くために、企業はパーソナライゼーション目的でのデータ収集と利用には透明性が重要です。これには、明確なプライバシーポリシーを提供し、顧客データがどのようにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために使用されているかの説明が含まれます。
• チャネル横断でのパーソナライゼーション：パーソナライゼーションはメールやソーシャルメディア、店内での体験など、全ての顧客接点において統合される必要があります。顧客体験が全チャネルで一貫してパーソナライズされたものとなります。

出典：AI-Powered Personalization: How Machine Learning is Transforming Customer Experience（外部リンク／英語）

「A／Bテスト」ツール国内売れ筋TOP5

　次は、「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋TOP5を紹介します。

　5月度は、ランキングTop5の全てが増加しました。最も増加したのは、1位のイルグルム「AD EBiS　LPOエビス」でプラス26でした。その他、前月にランクインしたプレイドの「KARTE Blocks」も、プラス3の微増となりました。

この連載について

　TecPlus（テックプラス）はAI塔載型チャットツールを提供するチャットプラスが提供する競合テクノロジーの導入・解約情報データ（テクノグラフィック）サービスです。同サービスは高精度のトラッキング技術で国内150万以上の企業のドメイン・URLを解析。海外および国産の1000以上のツールについて、「いつから導入開始？」「いつに解約された」「企業のテクノロジー環境は」「どのサイトへ導入されている？」などを特定し、自社の営業活動やマーケティング効率を最大化するデータ提供を国内ICT企業やDXを促進する一般企業向けに提供しています。これを基に当連載ではテクノグラフィックデータにフォーカスし、関連製品の導入数ランキング（直近1カ月）を週替わりで紹介します。