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パーソナライゼーション（広くはカスタマイズとも呼ばれる）とは、特定の個人に合わせてサービスや製品をカスタマイズすることです。これは、個人のグループやセグメントに関連付けられることもあります。パーソナライゼーションには、ウェブ閲覧履歴、ウェブクッキー、位置情報など、個人に関するデータの収集が含まれます。さまざまな組織が、パーソナライゼーション（および反対のメカニズムである普及[ 1 ]）を使用して、顧客満足度、デジタル販売コンバージョン、マーケティング結果、ブランディング、ウェブサイト指標の改善、および広告に役立てています。パーソナライゼーションは、ソーシャルメディア[ 2 ]やレコメンデーションシステムの重要な要素として機能します。パーソナライゼーションは、仕事、レジャー、市民生活など、社会のあらゆる分野に影響を与えます。
パーソナライゼーションの概念は、古代の修辞学に根ざしており、発信者や伝達者が聴衆のニーズに応えるという実践の一部であった。産業化がマスメディアの台頭に影響を与えた際、メッセージのパーソナライゼーションの実践は一時的に衰退した。
近年、広告を主な収入源とするマスメディアの数が著しく増加している。これらの企業は、読者や視聴者の特定の人口統計学的および心理学的特性に関する知識を得る。 [ 3 ]その後、この情報は視聴者の体験をパーソナライズするために使用され、それによって、視聴者が興味を持つエンターテイメントや情報を使用して顧客を引き付ける。
パーソナライゼーションのもう 1 つの側面は、インターネット上のオープンデータの重要性の高まりです。多くの組織が、 API、Web サービス、オープンデータ標準を介してインターネット上でデータを公開しています。その一例が Ordnance Survey Open Data です。[ 4 ]このように公開されたデータは、相互接続して第三者が再利用できるように構造化されています。[ 5 ]
ユーザーのソーシャルグラフから得られるデータは、サードパーティのアプリケーションソフトウェアによってアクセスされ、パーソナライズされたウェブページや情報機器に適合するように利用される場合があります。
インターネット上の現在のオープンデータ標準は以下のとおりです。
ウェブページは、ユーザーの特性（興味、社会的カテゴリー、コンテキストなど）、行動（ボタンのクリック、リンクの開き方など）、意図（購入、エンティティのステータスの確認など）、または個人に関連付けられたその他の一般的なパラメータに基づいてパーソナライズできます。パーソナライズは、ユーザーの位置情報データに基づいて行うこともできます。これにより、ユーザーに合わせたエクスペリエンスが提供されます。エクスペリエンスとは、単にユーザーに対応するだけでなく、特定の行動を促して目的（例：ページの売上コンバージョン率の向上）を達成するための、ユーザーとサイト設計者の意図との関係であることに注意してください。カスタマイズという用語は、サイトが製品評価やユーザーの好みなどの明示的なデータのみを使用する場合によく使用されます。
技術的には、Webパーソナライゼーションは、訪問者セグメントを事前に定義されたアクションに関連付けることで実現できます。行動データ、コンテキストデータ、および技術データに基づいてユーザーエクスペリエンスをカスタマイズすることは、コンバージョン率最適化の取り組みにプラスの影響を与えることが証明されています。関連付けられるアクションは、Webページのコンテンツの変更、モーダルディスプレイの表示、インタースティシャル広告の表示、パーソナライズされたメールの送信、さらにはユーザーへの電話の自動化など、多岐にわたります。
調査会社Econsultancyが2014年に実施した調査によると、ウェブパーソナライゼーションの分野に投資しているeコマースウェブサイトは30%未満である。しかし、現在では多くの企業がウェブパーソナライゼーションのサービスや、パーソナライゼーションまたは匿名で収集されたユーザー行動に基づくウェブおよびメールのレコメンデーションシステムを提供している。 [ 6 ]
ウェブパーソナライゼーションには、以下のような多くのカテゴリがあります。
ウェブパーソナライゼーションの定義と実行方法には、いくつかの考え方があります。ウェブパーソナライゼーションの一般的な方法には、以下のようなものがあります。
暗黙的パーソナライゼーションでは、ユーザーの間接的な観察から得られたデータに基づいてパーソナライゼーションが実行されます。このデータには、たとえば、他のサイトで購入したアイテムや閲覧したページなどがあります。[ 7 ]明示的パーソナライゼーションでは、システムが提供する機能を使用して、ユーザーがウェブページ（または情報システム）を変更します。ハイブリッドパーソナライゼーションは、上記の 2 つのアプローチを組み合わせて、システム上での明示的なユーザーアクションと暗黙的データの両方を活用します。
ウェブパーソナライゼーションは、アダプティブハイパーメディア（AH）の概念と関連付けることができます。主な違いは、前者は通常「オープンコーパスハイパーメディア」と呼ばれるものに基づいて動作するのに対し、後者は従来「クローズドコーパスハイパーメディア」に基づいて動作するという点です。しかし、AH分野における最近の研究動向では、クローズドコーパスとオープンコーパスの両方が考慮されており、両分野は非常に密接に関連しています。
パーソナライゼーションは、オンラインの世界におけるユーザーエクスペリエンスを向上させるため、あまりオープンではない商用アプリケーションでの利用も検討されている。インターネット活動家のエリ・パリサーは、パーソナライズされた検索について記録しており、GoogleやYahoo!ニュースでは、ログアウトしている場合でも、ユーザーごとに異なる検索結果が表示される。彼はまた、ソーシャルメディアサイトのFacebookが、ユーザーが見たいと思われる内容に基づいて、ユーザーの友人のフィードを変更していることも指摘している。これは明らかにフィルターバブルを生み出している。
ウェブサイトは、訪問者の位置データを使用してコンテンツ、デザイン、および機能全体を調整します。[ 8 ]イントラネットまたはB2Eエンタープライズ Web ポータルでは、パーソナライゼーションは、部門、機能領域、または指定された役割などのユーザー属性に基づいて行われることがよくあります。この文脈での「カスタマイズ」という用語は、ユーザーがページレイアウトを変更したり、表示するコンテンツを指定したりできる機能を指します。
デジタルウェブマップもパーソナライズされている。Googleマップは、過去の検索やプロフィール情報に基づいてマップの内容を変更する。[ 9 ]テクノロジーライターのエフゲニー・モロゾフは、マップのパーソナライズは公共空間への脅威だと批判した。[ 10 ] 2020 年代に入って「 AI」モデルの利用が広がるにつれ、マップアプリケーションのパーソナライズは主流になった。[ 11 ]
時が経つにつれ、携帯電話はユーザーのパーソナライゼーションにますます注目が集まるようになりました。かつての白黒画面や単調な着信音とはかけ離れて、スマートフォンは現在、インタラクティブな壁紙やMP3トゥルートーンを提供しています。英国やアジアでは、WeeMeesが人気を集めています。WeeMeesは壁紙として使用される3Dキャラクターで、ユーザーの傾向に応じて変化します。ビデオグラフィックスアレイ（VGA）画質により、ユーザーは手間をかけずに、また品質を損なうことなく背景を変更できます。これらのサービスはすべて、ユーザーが接続感を感じ、電話の使用体験を向上させることを目的として、プロバイダーによってダウンロードされます。[ 12 ]
雑誌から販促出版物まで、印刷媒体では、パーソナライゼーションは個々の受信者の情報データベースを使用します。文書は読者の名前で呼びかけるだけでなく、広告はデータベースやリスト内のフィールド（「名」、「姓」、「会社」など）を使用して、受信者の人口統計や興味に合わせてターゲット設定されます。 [ 13 ]
「パーソナライゼーション」という用語は、可変データと混同してはいけません。可変データとは、データベース内のフィールドだけでなく、媒体上で画像とテキストの両方を活用する、はるかに詳細なマーケティング手法です。パーソナライズされた児童書は、可変データ印刷（VDP）のあらゆる利点を活用している企業によって作成されています。これにより、印刷された書籍内で画像とテキストを完全に可変にすることができます。ShapewaysやPonokoなどのオンライン3Dプリントサービスの台頭により、パーソナライゼーションは製品デザインの世界に浸透しつつあります。
販促品（マグカップ、Tシャツ、キーホルダー、ボールなど）は、非常に幅広いレベルでパーソナライズされています。子どもが主人公となり、名前や写真がパーソナライズされた児童向け絵本は、大変人気があります。子ども向けのパーソナライズCDも販売されています。デジタル印刷の普及により、任意の月から始まるパーソナライズカレンダー、バースデーカード、グリーティングカード、Eカード、ポスター、フォトブックなども簡単に作成できるようになりました。
3Dプリンティングは、世界規模でユニークでパーソナライズされたアイテムを作成できる生産方法です。パーソナライズされたアパレルやジュエリーなどのアクセサリーの人気が高まっています。[ 14 ]このようなカスタマイズは、家電製品[ 15 ]や小売業[ 16 ]などの他の分野でも重要です。3Dプリンティングと複雑なソフトウェアを組み合わせることで、エンドユーザーが製品を簡単にカスタマイズできます。
マスパーソナライゼーションとは、大量生産の効率性と適応型設計、データ、プロセス制御を組み合わせた、個別化された製品やサービスを大規模に提供することです。ユーザーが事前に定義されたバリエーションから選択することが多いマス・カスタマイゼーションとは対照的に、マスパーソナライゼーションは、ユーザーのニーズとコンテキストのデータ対応モデルによって駆動されるきめ細かなカスタマイズを重視し、時には「バッチサイズ1」のレベルで行われます。[ 17 ] [ 18 ]
研究では、デジタル領域と物理領域にわたる大規模なパーソナライゼーションをサポートする実現レイヤーが区別されています。デジタル側では、プラットフォームがユーザー、製品、コンテキストのデータを集約および処理して、リアルタイムの意思決定とコンテンツを提供します。これは一般的に、アプリケーションの開発と展開のための管理された環境であるプラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）などのクラウドサービスモデルと、API を介してパーソナライゼーション機能を公開する「パーソナライゼーション・アズ・ア・サービス」アーキテクチャを組み合わせて使用します。[ 19 ] [ 20 ]
製造業においては、マスパーソナライゼーションは、デジタルツイン、積層造形、産業用IoT、高度な計画/スケジューリングなどのインダストリー4.0の概念と結びついています。デジタルツインフレームワークは、個別化された設計と運用をサポートするために、製品、プロセス、および使用状況のデータを同期する手段として研究されています。[ 21 ] [ 22 ]運用研究では、個別化された要件と容量制約を同時に満たす必要がある柔軟なシステムのための注文の約束、タスクの分割、およびスケジューリングに取り組んでいます。[ 23 ]
サービスベースの生産モデルは、パーソナライゼーションを大規模に経済的に実現可能にするために提案されています。サービスとしてのマスパーソナライゼーション（MPaaS）では、パーソナライゼーション機能は、バリューチェーン全体にわたるモジュール式のサービス指向アーキテクチャを介して提供されます。[ 24 ]並行して、サービスとしての製造（MaaS）とサービスとしての生産は、製造リソース（機械、スキル、プロセス）を、デジタルプラットフォームを通じて発見および調整可能なクラウドのようなサービスとして概念化し、オンデマンドで高度に個別化された生産（「バッチサイズ1」を含む）を可能にします。[ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]
関連するビジネスモデルの研究では、マスパーソナライゼーションをサービス化や製品サービスシステム（PSS）と関連付けており、これには製品の所有権ではなく機能へのアクセスを提供するサービスとしての製品提供が含まれます。これらのモデルは、循環性、ライフサイクル管理、収益メカニズムへの影響について研究されています。[ 29 ] [ 30 ]
予測パーソナライゼーションとは、顧客の行動、ニーズ、または欲求を予測し、オファーやコミュニケーションを非常に正確にカスタマイズする能力と定義されます。[ 31 ] ソーシャルデータは、特に構造化されたソーシャルデータなど、この予測分析を提供するソースの1つです。予測パーソナライゼーションは、パーソナライゼーションのかなり新しい手段であり、現在のパーソナライゼーションの提供を強化するために使用できます。予測パーソナライゼーションは、オンライン食料品店で特に重要な役割を果たすようになってきており、ユーザー、特にリピーターは、「スマートショッピングリスト」、つまり自分に似た顧客や過去のショッピング行動に基づいて必要な商品を予測するメカニズムを期待するようになっています。[ 32 ]
ボリュームコントロールモデルは、パーソナライゼーションがどのように権力獲得に役立つかを理解するための分析フレームワークを提供します。[ 1 ]このモデルは、情報パーソナライゼーションと反対のメカニズムである情報普及を結びつけています。このモデルは、パーソナライゼーションと普及の両方が、経済的、政治的、社会的権力を獲得するための補完的なメカニズムとして（テクノロジー企業、組織、政府、あるいは個人によって）どのように一緒に利用されているかを説明します。情報パーソナライゼーションの社会的影響の一つに、フィルターバブルの出現があります。