Einsteinを活用したパーソナライズ設計とは 最適化ロジックの組み方を分かりやすく解説

2025.12.11

#Marketing Cloud #Einstein #パーソナライズ設計

顧客一人ひとりに“ぴったり合う”情報を届けることは、BtoC通販においてもはや当然の戦略になりつつあります。
しかし、いざ実践しようとすると「セグメント分けはできても、どこまでパーソナライズすべきか分からない」と悩む担当者は少なくありません。

そんな課題を解決してくれるのが、Salesforce Marketing CloudのEinstein機能です。
AIの予測分析を活かすことで、顧客の行動や関心をリアルタイムに捉え、配信内容やタイミングを自動で最適化できます。

本記事では、Einsteinを活用したパーソナライズ設計の考え方や、ロジックの組み立て方をわかりやすく解説します。
単なる自動化ではなく、「どう設計すれば顧客体験が変わるのか」という視点から、実践的なヒントをお届けします。

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Einsteinで変わる3つのパーソナライズ設計ポイント

Einsteinを導入すると、これまで人の勘や経験に頼っていた配信設計が、データに裏付けられたものへと変わります。単なる自動化ツールではなく、“顧客理解の新しい視点”をもたらす仕組みと言ってもいいでしょう。

ここでは、Einsteinを取り入れることで変化する3つの設計ポイントを整理します。

セグメントではなく「行動予測」で設計する視点

従来のメール配信やWeb接客は、「年齢」「性別」「購買回数」といった静的な属性情報をもとにセグメントを作成する手法が一般的でした。しかしEinsteinは、過去データだけでなく次にどんな行動を取るかを予測できるのが大きな特徴です。

たとえば、「再購入の可能性が高い顧客」を自動で抽出し、リピート施策を集中投下する。
あるいは「離脱リスクの高い顧客」に対して、引き止めクーポンを配信する。こうした未来を見据えた設計が、Einsteinを活用したマーケティングの真価です。

重要なのは、AIが導き出した予測結果を鵜呑みにせず、マーケター自身がその理由を理解して設計に反映すること。「なぜこのユーザーが高確率なのか？」という仮説を持つことで、Einsteinの分析がより価値ある意思決定につながります。

レコメンデーションの自動進化と人の関与の最適バランス

Einstein Recommendationsは、ユーザーの閲覧履歴や購買傾向をもとに最適な商品を自動提示します。これにより、1人ずつ異なる商品提案が可能になり、リピーター育成やクロスセルにも効果を発揮します。

ただし、AI任せにしすぎると“売りたい商品”や“季節商材”が埋もれてしまうこともあります。重要なのは、自動化と人の意図を両立させる設計です。

たとえば、「売れ筋＋在庫過多商品を優先的に出す」「期間限定アイテムを推薦ロジックに加える」といったルールを設けると、ビジネス上の意図を反映できます。AIが提案を進化させる中でも、マーケターが“方向性を舵取りする”意識が欠かせません。

配信タイミングも“設計要素”に含めるという発想

配信設計というと、「誰に」「何を」届けるかを考えがちですが、Einsteinでは「いつ届けるか」も設計対象になります。Einstein Send Time Optimizationを使えば、顧客ごとに開封率が高い時間帯を自動で算出し、最適なタイミングでメールを送ることが可能です。

BtoC通販のように配信量が多い現場では、同じ内容でも“送る時間”ひとつで成果が大きく変わることがあります。AIが算出した最適タイミングをもとに配信設計を見直すだけでも、クリック率や購買率の向上が期待できるでしょう。

このように、Einsteinの導入は単なる効率化ではなく、マーケティング全体の考え方そのものを変える契機になります。AIのロジックを理解し、意図をもって設計することが、真に成果を上げる第一歩です。

パーソナライズ設計を成功させるロジック構築の3ステップ

Einsteinを活用する際に成果を左右するのは、「どんな順序で設計を進めるか」です。思いつきで条件を設定しても、AIが適切に学習できず、期待する結果は得られません。

ここでは、BtoC通販の現場でも効果が出やすい3つのステップを紹介します。

目的に応じた“データ軸”の設定（例：閲覧傾向、購買履歴など）

まず最初に整理すべきは、「どの目的でパーソナライズを行うのか」です。リピート促進なのか、新規育成なのか、あるいはアップセル・クロスセルの強化なのか。目的を明確にしなければ、どんなデータを使うべきかも定まりません。

たとえば、リピーター育成を狙う場合は「購入間隔」「平均購買単価」「お気に入り登録」などの行動指標が有効です。一方で、離脱防止を重視するなら「直近のサイト訪問日」「閲覧時間」「放棄カート数」などを組み合わせると良いでしょう。

Einsteinはあくまで“使い方次第”のツールです。目的とデータ軸が噛み合えば、アルゴリズムは自然に精度を高めてくれます。

行動と文脈を組み合わせたルール設計

次に行うのは、Einsteinの分析結果をもとに「行動」と「文脈」を掛け合わせるルール設計です。ここで言う文脈とは、顧客がその行動を取った背景のこと。

たとえば、「ギフトカテゴリを見ていたが購入には至らなかった顧客」。この行動だけを見ると「関心が低い」と判断しがちですが、実際にはイベント前の下調べかもしれません。このようなケースでは、1週間後に再度ギフト特集を配信するなど、行動の意図を読み取ったタイミング設計が有効です。

また、Einsteinが抽出するスコアや確率を、人の直感で補うことも大切です。AIの判断に「なぜそうなったのか？」という問いを重ねると、より深い洞察が得られます。最終的には、人の経験とAIの予測を掛け合わせたハイブリッド設計を目指しましょう。

仮説検証を前提としたパーソナライズPDCA

Einsteinを活用した設計は、一度作って終わりではありません。季節や商品サイクル、顧客のライフステージによって、効果的なロジックは常に変化します。そこで重要になるのが、仮説検証を前提にしたPDCA運用です。

たとえば、「閲覧履歴＋購買確率」のロジックで成果が頭打ちになってきた場合、「閲覧回数＋平均滞在時間」など別の指標を試すことで、新しい傾向が見つかることもあります。Einsteinは学習を重ねるほど精度が上がるため、データの更新頻度と検証サイクルの速さが成果に直結します。

「AIが自動で最適化してくれる」と安心せず、常に人が仮説を立てて調整する姿勢が欠かせません。Einsteinを運用の相棒として扱うようになると、施策の質は大きく変わります。

Marketing Cloud Personalizationとの連携で広がる設計の可能性

Einsteinは顧客データを分析し、最適な配信を導き出す強力なツールです。ただし、リアルタイムで変化する顧客の行動まで正確に捉えるには限界があります。

そこで効果を発揮するのが、Marketing Cloud Personalization（旧Interaction Studio）です。両者を組み合わせることで、「予測」と「即応」を両立した設計が可能になります。

ここでは、その連携によって広がるパーソナライズの新しい可能性を見ていきましょう。

リアルタイムデータ連携で可能になる施策

Personalizationを導入すると、Webサイト上の行動データをほぼリアルタイムでEinsteinに反映できます。

たとえば、商品ページを数回閲覧して離脱した顧客に、数分後「閲覧中の商品が残りわずかです」と通知を出す。そんな“瞬間の反応”を活かした施策が現実的になります。

地方のアパレル通販企業では、この仕組みを取り入れた結果、放棄カートからの復帰率が約1.8倍に改善しました。リアルタイムで行動を捉え、タイミングよくフォローできたことが成果につながっています。

Einsteinが中長期的な最適化を担い、Personalizationが瞬時の変化に対応する。この役割分担が、これまでにない顧客体験を生み出す鍵です。

EinsteinとPersonalizationの役割の違い

似たように見える両者ですが、担う役割ははっきり異なります。Einsteinはデータを分析し、「この顧客が次に取りそうな行動」を予測する頭脳です。

一方、Personalizationはその結果をもとに、Webやアプリ上で体験をリアルタイムに出し分ける実行エンジンです。

たとえばEinsteinが「Aカテゴリに関心が高い顧客」と判断すれば、Personalizationがトップページのおすすめ枠を自動的にAカテゴリ中心に変更する。この連携があるからこそ、分析結果が“実際の顧客体験”として形になります。

どちらが主役という話ではなく、互いの特性をどう補完し合うかがポイントです。
Einsteinの予測をPersonalizationが現場で具現化する構造を意識すると、設計全体に一貫性が生まれます。

併用時に起こりやすい設計ミスと回避法

2つのAIを併用する際に注意したいのは、ロジックの“衝突”です。Einsteinの推奨結果と、Personalization側の表示ルールが食い違うと、顧客に矛盾したメッセージが届く恐れがあります。

たとえば、Einsteinが「B商品を推奨」と判断しているのに、Personalizationの設定で「C商品特集を固定表示」しているケースです。このような不整合は、せっかくの最適化を打ち消してしまいます。

防ぐには、設計段階で「どの範囲をEinsteinに任せ、どこをPersonalizationで制御するか」を明文化しておくこと。さらに、運用後は配信ログを定期的に照合し、両者の判断結果を確認するプロセスを組み込むと安心です。

AIに任せる部分と、人が判断すべき部分の境界を意識する。このバランスを保てれば、EinsteinとPersonalizationはお互いの強みを補い合い、精度の高いパーソナライズを実現します。

まとめ

Einsteinを活用したパーソナライズ設計は、単にAIを導入するだけでは成果が出ません。重要なのは、「どんな目的で」「どんなロジックを持って」顧客体験を設計するかという視点です。AIが自動で判断してくれる部分が増えるほど、設計者の“意図”が問われるようになります。

特に、Marketing Cloud Personalizationとの連携によって、パーソナライズは一段階進化します。Einsteinが中長期的な傾向を読み、Personalizationがリアルタイムに反応する。この連携があることで、配信の一つひとつに“文脈”が生まれ、より自然な顧客体験が実現します。

ただし、AIに任せきりにするのではなく、人の判断で方向性を定める姿勢が欠かせません。
データの裏にある顧客の心理を想像し、仮説と検証を積み重ねていくこと。その地道な積み重ねこそが、Einsteinを“真に使いこなす”マーケティングの力になります。

パーソナライズ設計のゴールは、顧客一人ひとりが「自分のための体験だ」と感じられること。EinsteinとPersonalizationを味方にしながら、自社ならではの最適化ロジックを磨いていきましょう。

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