商品体験管理（PXM）とは、購買者に適切で魅力的な商品体験を創造する技術を指しています。小売業界の競争の激しさや現代の消費者の要求の厳しさを受け、この顧客中心のアプローチを取り入れることはこれまで以上に重要になってきています。買い手はもはや価格や商品だけで購買を決定しているのではなく、ブランドとの経験も重視しています。実際、73％が購買決定における重要な要因として価格や品質に次いで体験を挙げています。このため、65％以上の企業が2023年にCXへの支出を平均24％増やすとしています。
このブログでは、商品体験管理とは何か、なぜPXMがブランド・アイデンティティを伝え、購買者との感情的なつながりを生み出すために不可欠なのか、商品体験管理の概念について探っていきます。また、今日の商品体験管理の５大トレンドもご紹介します。
商品体験管理 (PXM)とは？
商品体験管理とは、消費者の新たな要求に対する包括的なアプローチであり、商品やサービスに関するすべてのインタラクションを包含しています。このメソッドで、消費者の場所、ニーズ、チャネルに応じてコンテクスト化（文脈化）した商品情報（商品情報管理「PIM」システムで管理したもの）を配信することができます。特定のツールやプラットフォームではなく、商品を取り巻く体験そのものを指しています。
ガートナー社によると、PXMはPIMソフトウェアに以下の1つ以上の機能を加えたものです。
- 商品コンテンツの分析
- パーソナライゼーション
- コンテクスト化（文脈化）
- 機械学習や人工知能（ML/AI）を使った自動化と最適化
PXMは、AIと機械学習ツールを活用し、あらゆるコマース・プラットフォームにおいて、消費者の要求に合わせて最適な商品体験をダイナミックに提供します。消費者の71％がブランドによるパーソナライズされたインタラクションの提供を期待しており、パーソナライゼーションがeコマースにとってより重要になってきたことで、PXMは一般的なマーケティング手法として台頭してきています。
なぜ企業にPXMが必要なのか？
関連性の高い、正確で完全な商品関連コンテンツが売上を伸ばし、ブランド・ロイヤルティを強化することは周知の事実です。顧客体験とは、単に商品の特徴を表示することではありません。
顧客がどのように商品と接し、どのように感じるかということでもあるのです。顧客の獲得と維持には、シームレスで包括的な商品データの統合が必要です。それによって、消費者が購入の意思決定をするために必要な情報を提供できるだけでなく、消費者について関係するインサイトを収集することもできます。顧客の有意義なプロフィールを作成することができ、真にパーソナライズされた商品体験を提供できるようになるでしょう。
顧客インサイトが優れているほどターゲットを絞ってパーソナライズされた商品体験を提供できる
PXMを検討すべき主な理由
- すべての顧客接点において、正確で完全な商品データの単一ビューを作成するため
- 新商品に関連する情報のオンボードにかかる時間を短縮するため
- オムニチャネルの顧客体験を最適化するため
- イベント、プロモーション、キャンペーンに必要な商品バンドルを簡単に組み立てるため
- 有意義でタイムリーな商品提案を行うため
- 顧客との関係を強化し、ブランド・ロイヤルティを構築するため
- サプライヤー情報をより適切に管理し、サプライヤーとの関係を改善するため
- クロスセリングやアップセリングの機会創出を促進するため
- さまざまなチャネルでパーソナライズされたインタラクションを実現し、維持するため
- デジタルマーケティング戦略の効果を高めるため
- 商品のパフォーマンスを測定して結果を検証し、顧客の購買行動をより深く理解するため
複雑なショッピング・ジャーニーを伴う体験主導の商取引の世界では、顧客を中心とした適切な商品体験を提供することが不可欠です。ブランドは、売上を伸ばし、ロイヤリティを築いて全体的なCLV（顧客生涯価値）を高めるために、購買者との感情的なつながりを確立する必要があります。それを実現する手段として、次にご紹介するようなトレンドを取り入れることを検討されてはいかがでしょうか。
商品体験管理分野の主なトレンド
リアルタイムのインテリジェントな顧客体験管理
超個別化された顧客体験の新基準は、あらゆるインタラクションにわたってリアルタイムのインテリジェンスを必要とします。毎秒生成されるデータの量、スピード、多様さに対応し、より正確に傾向を掴むために、リアルタイムのデータ分析が求められています。
顧客体験管理（CXM）は、人工知能、機械学習、ビッグデータ分析によって顧客データを深く掘り下げ、実用的な洞察をもたらすことで、よりスマートになってきました。潜在的なニーズや購買行動、製品の強化すべき箇所の提案、リード転換の傾向、どの顧客が他のブランドに乗り換えているかなどを明らかにしてくれています。これは企業の継続的な改善につながり、新たな機会を引き出し、顧客ベースを増やし、より良い顧客維持戦略を策定し、事業収益を向上させるでしょう。
例えばナイキは、NikePlusという購入時以外でも顧客と交流することができるロイヤリティ・プログラムでこのトレンドをリードしています。顧客はアプリを通じて、自分の健康状態やワークアウトを記録したり、パーソナライズされたトレーニング・プログラムを閲覧することができます。また、この取り組みによって収集されたより多くの顧客データと豊富なインサイトによって、同社は顧客体験をさらに向上させることができるのです。
NikePlusは、1つのアカウントですべてのパーソナライズされたサービスにアクセスできるロイヤリティプログラムであり、ナイキの顧客に広く利用されている
人工知能 (AI)
人工知能（AI）のような新しいテクノロジーは、商品体験の最適化を目指す企業に特別なメリットー商品データの品質改善をもたらしてくれます。商品情報が複雑化し、量が増えるにつれ、信頼性のあるデータを手作業で常に準備するのは、大変な作業です。PIMとAIが組み合わさることで、ビジネスに新たな可能性が生まれ、特にデータのオンボーディング、検証、正規化の分野でデータ管理のトレンドがパラダイムを変えつつあります。大規模なデータ統一という課題にAIを適用することで、翻訳やローカリゼーションプロセスの観点でもわかりやすいパスを作ることになります。このトレンドを採用する企業は増えており、世界のAIソフトウェア市場は2025年に1260億ドルに達すると予測されています。
例えば、ほとんどの建設会社が現在、バックエンドの紙ベースのプロセスを自動化し、機械可読で一貫性のある商品情報を提供するために、AIを使用して独自の意思決定を行っています。最近のAIの進歩で最も刺激的なのは、自動テキスト生成の分野であり、特に2020年にOpenAIがリリースしたGPT-3です。この機械学習モデルは、インターネット上のデータだけで、あらゆるタイプのテキストを生成することができ、顧客サービスの未来に無限の可能性を提供しています。
AIとPIMの力を組み合わせることで、商品データを強化し、適切な商品カテゴリーとのマッチングプロセスを自動化できる
拡張現実（AR）
顧客の体験を向上させるもう一つのテクノロジーが、拡張現実（AR）です。これを使えば、より豊かでリアルな、魅力的な購買体験を作り出すことができます。商品やサービスと（バーチャルに）接することで、顧客はより愛着を感じやすくなります。実物を模したバーチャル試着室で靴を試し履きし、自分にぴったり合った靴を選ぶことを想像してみてください。AdidasはiOSアプリで実際に拡張現実を実現しています。
IKEAもこのテクノロジーを採用しているブランドのひとつであり、ユーザーはIKEAのStudioアプリを使って、自分の部屋にIKEAの家具がどのように配置されるかを見たり、あるいは家具を完全にデザインし直したりすることができます。このような没入型体験は、ブランドとの強い結びつきを生み出し、売上を伸ばす上で役立ちます。
拡張現実の技術はまだ初期段階ですが、可能性は無限であり、アーリーアダプターがこのテクノロジーから最大の報酬を得ることは間違いありません。私たちが現在、お気に入りのブランドにユーザーフレンドリーなeコマース・ウェブサイトを期待しているのと同じように、顧客は間もなくARをブランドやサプライヤーに期待するようになるでしょう。
ARを使ってユーザーに没入感を与えるIKEAのアプリは、実際のスペースにIKEAの家具を置くとどんな感じかを見せている
コンテキスト化（文脈化）
ソーシャルメディアを見ながら服や家具を買ったことはありますか？Alexaアプリで商品代金を支払ったことは？オンラインで注文し、店舗で受け取るクリック・アンド・コレクト機能を利用したことは？すでに多くのブランドがコンテクスチュアル・コマースを採用し、消費者のコンテクストを活用して売上を上げています。顧客とのエンゲージメント、ライフサイクル・フェーズ、サービス、他のチャネルとのインタラクションといったコンテクストは、全体的な顧客体験の基礎を形成するものでなければなりません。パーソナライゼーションだけでなく、コンテクスト化にも重点を置くことで、有意義な顧客エンゲージメントのための適切な環境を作り出すことができます。
初めての街に旅行したときに、手荷物受取所で荷物を待っている間に、たった1つのアプリでタクシーを呼んで、ホテルにチェックインし、夕食の予約をすることができたらどうでしょうか。Uberは、ZomatoやHiltonのような企業との戦略的提携を通じて、すでにこれを実現しています。これは、ユーザーが新しい目的地に降り立った直後という、まさにそのことを考えているときに必要な商品やサービスを提供する完璧な事例です。コンテクスト化は、リアルタイムのコンテクスチュアル・データの収集、新しい顧客インサイトによるプロファイルの充実、魅力的なジャーニーの作成、顧客の反応の評価、適切なメッセージを適切な顧客に適切なタイミングで届けるためのプロセスの最適化から始まることが多いです。
Hilton WorldwideはUberと提携し、ヒルトンゲストの旅行体験をさらに合理化する拡張デジタル機能を提供している
コンテンツ パーソナライゼーション
2021年に西欧と米国で実施された調査によると、消費者のほぼ半数は、ブランドが期待を下回った場合に競合他社に乗り換える可能性があることがわかっています。顧客は今やパーソナライズされた体験に慣れてしまっていて、それ以下のものを期待することはありません。近年、コンテンツのパーソナライゼーションは、ブランドにとってゲームチェンジャーとなり、顧客がブランドに忠誠を誓う確かな理由となっています。
コンテンツ・パーソナライゼーションの最良の例の一つがAmazonであり、同社のホームページは顧客ごとに完全にパーソナライズされています。ユーザーは、販売者、商品、購入者のレビューを見ることができ、関連するおすすめ商品も見ることができます。Netflixはこのやり方を採用し、ユーザーがすでに見た映画や、他のユーザーに人気のある映画に基づいておすすめを表示しています。
世界中の企業が、パーソナライズされたデジタル体験を提供することで、顧客との距離を縮め、これまでになかった方法で顧客を惹きつけようとしています。軽快でダイナミックなイメージやビジュアルコンテンツから、リッチビデオ、3Dアニメーション、グラフィックなど、デジタルアセットもパーソナライゼーションの重要な要素であることが証明されています。パーソナライゼーションはブランドが管理しているデータがスタートです。自社の商品データを効果的に管理できていなければ、顧客の期待を達成することは非常に難しいと言わざるを得ません。
Amazon Personalizeを利用することで、顧客はMLモデルを活用し、パーソナライズされたレコメンデーションとインテリジェントなユーザーセグメンテーションを大規模に迅速に展開することができる
Netflixはユーザーの視聴履歴や人気映画に基づきおすすめを表示する戦術を採用しています。世界中の企業が、パーソナライズされたデジタル体験を提供し顧客との距離を縮めることで、新しい方法で顧客を引きつけています。ビジュアルコンテンツからリッチなビデオ、3Dアニメーション、グラフィックなど、デジタルアセットもパーソナライゼーションの重要な要素となっています。ブランドは自社の商品データ管理を通じてこれらの顧客期待に応える必要があります。
商品体験管理は旅である
体験主導型コマースの世界がどのように進化しているかを見てきました。今後は、ハイパーコンテキスト化され、パーソナライズされた購買体験を提供することが、ビジネス成長の鍵となります。だからこそ、企業は常に商品情報と実用的な顧客インサイトを一致させる必要があるのです。
PXMの原則をマーケティングと商品管理に適用することで、すべてのコンテンツ要素を適切なタイミングで、適切な場所に、適切なペルソナに展開し、収集したすべてのデータを適切な商品開発にフィードバックすることができます。適切なテクノロジー・スタックを導入することで、顧客にパーソナライズされたインタラクションを提供し、返品を減らし、好意的な商品レビューを促し、ブランド・ロイヤルティを構築することが可能です。ただ、ひとつだけ心に留めておいていただきたいのは、PXMはプロジェクトではなく旅であり、顧客の期待とともに進化し続けていくということです。
