Master Marketing Profileを用いたパーソナライゼーション

　Adobe AnalyticsとAdobe Targetであれば、Master Marketing Profile（以下MMP）を利用することで、取り込んだオフライン情報を基にしたターゲティングを簡単に行うことが可能です。

　例えば、顧客管理データベースにある年代と性別、家族構成データをAdobe Analyticsに取り込んだ、通信販売サイトのケースを考えてみましょう。

　それらの顧客データを活用することで、どのようなアクションが可能になるでしょうか？ 3月のシーズナルイベントといえばホワイトデーがありますが、もし訪問者の性別等がわかればいろいろなパーソナライゼーションのアイディアが思いつくと思いませんか?

　まず性別というカスタマープロファイルで考えてみましょう。この時期、ホワイトデーに関心があるのは女性会員よりも、バレンタインデーのお返しを探している男性の訪問者だと考えられます。そして実際に昨年のデータを分析するとその傾向がはっきりと見いだせたとします。

　そうすると性別というプロファイルを利用し、男性だと認識できる訪問に対してはランディングページでホワイトデー特集を大きく訴求し、女性会員には通常のランディングページを見せることで、追加の売上を生み出す可能性があるかもしれない、と見立てることができます。

　さらに、年代と家族構成というプロファイルを掛けあわせてみましょう。

　もし家族構成が未婚ステータスであれば、｢本命チョコ｣へのお返しを探しに来ているかもしれません。その場合、多少高価でも魅力的なアイテムが売れるかもしれません。

　一方、既婚ステータスの40代の男性であれば｢ビズチョコ｣のお返しを探しにサイトに訪問しているのかもしれません。そうすると廉価で一度にたくさん購入できるアイテムが好まれるでしょう。

　これらの見立てがデータ分析によって裏付けられるとすれば、ランディングページの訴求内容に反映させることで、更なる効果が得られる可能性が考えられます。