Dynamic Yield(ダイナミックイールド)とは?初心者向け勉強 | ビジネスDX検定対策

Dynamic Yield(ダイナミックイールド)とは?パーソナライゼーションを実現するDXプラットフォーム

DXママ
最近、ネットショッピングすると「あなたにおすすめ」って出てくるけど、あれってどうやって私の好みを知ってるんだろう?Dynamic Yieldっていうサービスが関係してるって聞いたよ。

あいちゃん
ダイナミックイールド?なんか難しそうな名前!それって何するサービスなの?

DXママ
簡単に言うと、ネットショップやウェブサイトを見に来た人それぞれに合わせて、内容を自動で変えてくれるAIサービスなんだよ!例えば、あなたがスニーカーをよく見てるなら、トップページにスニーカーの新商品を表示したり、似たような商品をおすすめしてくれたりするの。

あいちゃん
へぇ~!でも、それってちょっと気味が悪くない?私の行動を見られてるってこと?

DXママ
心配しなくても大丈夫!個人を特定するわけじゃなくて、「このページを見た人はこんな商品も見てる」とか「こういう行動パターンの人はこれを買いやすい」みたいな傾向を分析してるんだよ。でも確かに、便利さとプライバシーのバランスは大事だよね。

あいちゃん
なるほど!じゃあお店側にとってはどんなメリットがあるの?

DXママ
お店側は売上アップが一番大きいメリットかな。例えば「この人はスマホで見てるから、スマホ向けの見せ方にしよう」とか「この人は価格に敏感そうだから、セール情報を目立たせよう」みたいに、お客さん一人ひとりに合わせた表示ができるんだ。実際、導入したお店は購入率が15〜25%も上がったりするんだって!

あいちゃん
すごい!でも、そんなことを一人ひとりに手動でやるのは大変そうだけど?

DXママ
そこがDynamic Yieldのすごいところ!全部AIが自動でやってくれるの。お店の人は最初に「こういう人にはこんな表示にしたい」っていう大枠を設定するだけ。あとはAIが訪問者のデータを分析して、リアルタイムで最適な内容に変えてくれるんだよ。しかも、効果測定もできるから「どんな変更が売上アップにつながったか」もわかるんだって!

Dynamic Yield(ダイナミックイールド)サービスの特徴まとめ

Dynamic Yield(ダイナミックイールド)は、2011年に設立され、2019年にマクドナルドに買収された、AIを活用したパーソナライゼーションプラットフォームです。ECサイトやウェブサイトの体験をユーザーごとに最適化することで、顧客満足度とコンバージョン率の向上を実現します。

  • AIによるリアルタイムパーソナライゼーション:ユーザーの行動データをリアルタイムで分析し、各ユーザーの興味や行動パターンに合わせてウェブサイトのコンテンツや商品表示を自動的に最適化します。
  • オムニチャネル対応:ウェブサイト、モバイルアプリ、メール、キオスク端末など、様々なチャネルを横断して一貫したパーソナライズ体験を提供できます。デバイスを問わず、顧客が同じ体験を得られるよう設計されています。
  • A/Bテスト機能:複数のデザインやメッセージを同時にテストし、最も効果の高いバージョンを自動的に選択して表示する機能を備えています。継続的な改善が可能になります。
  • レコメンデーションエンジン:ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、類似ユーザーの行動などをもとに、関連商品や「よく一緒に購入されている商品」などのレコメンデーションを自動生成します。
  • トリガーベースのメッセージング:カート放棄やサイト滞在時間などの特定の行動をトリガーとして、パーソナライズされたポップアップやメッセージを表示することができます。
  • セグメント分析とターゲティング:ユーザーを行動や属性に基づいて自動的にセグメント化し、各セグメントに最適なコンテンツを提供します。例えば、初回訪問者、リピーター、価格重視の顧客など、様々な切り口でのセグメント化が可能です。
  • ダッシュボードと分析ツール:パーソナライゼーション施策の効果をリアルタイムで測定・分析できるダッシュボードを提供。ROIの可視化やさらなる改善点の発見をサポートします。

Dynamic Yieldは特にEC業界で高い評価を得ており、アパレル、家電、食品、旅行など様々な業種での導入実績があります。導入企業は平均で15〜25%のコンバージョン率向上を実現しているとされ、デジタルマーケティングにおけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の代表的なツールとして注目されています。顧客一人ひとりに最適化された体験を提供することで、企業は顧客満足度向上と売上増加の両方を達成することができます。

もっと詳しく知りたい方は、Dynamic Yield公式サイトをご覧ください。

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