顧客一人一人の好みや行動パターンをより深いレベルで学習した上で、さらに細かくカスタマイズされたマーケティング手法。

今より高度なレベルで各顧客に最適化された体験を提供することを目指す。セグメンテーション・グルーピング・カテゴライズの精細化に加え、各顧客のリアルタイムな状態への対応も期待される。また顧客満足度が向上し、購買や契約の成約率（コンバージョン率）を高めることが予想される。

例えば、従来のおすすめ機能は売れ筋商品ばかりが売れやすくなっており、新商品や本当に必要とされているマイナー商品が埋もれてしまうという課題が見えていたが、ハイパーパーソナライゼーションが普及した先では、リアルタイムデータを活用してこの問題を解決し、より精度の高いおすすめを行えるようになることが見込まれる。

活用例

・顧客の購入履歴やウェブ閲覧履歴を基に、最適な商品を提案し、購買意欲を高める。
・顧客が特定のエリアに訪れた際、関連する商品の割引情報をスマートフォンに通知し、購買を促進する。

課題

この仕組みは、マルチチャネルでのデータの収集と分析、およびAIや機械学習の活用によって成り立っている。これには個人情報を扱うため、プライバシー保護やデータセキュリティの確保が重要とされる。また、AI導入に必要な専門人材やコストも課題として挙げられる。

ハイパーパーソナライゼーションの実現は、消費者にとって価値のある体験を提供できるようになる上、企業にとっても競争力向上の鍵となる。