デジタルアイデンティティにおける自己認識とデータからの他者認識：乖離を理解し顧客エンゲージメントを高める学術的示唆
デジタルアイデンティティにおける自己認識とデータからの他者認識の乖離：マーケターが知るべき学術的示唆
デジタル技術の進化により、私たちはオンライン空間で多様な自己を表現し、活動するようになりました。これにより形成されるデジタルアイデンティティは、現実世界でのアイデンティティと複雑に関係し合っています。マーケターの皆様にとって、顧客がオンラインでどのように自己を認識し、どのように行動しているかを理解することは、効果的な戦略立案に不可欠です。しかし、ここで重要な視点となるのが、「顧客自身の自己認識」と、「企業側が行動データなどから分析して得られる他者（顧客）認識」の間に生じうる乖離です。
この乖離は、顧客理解を難しくする要因となり得ますが、学術研究はこの現象に光を当て、マーケティングへの有用な示唆を与えています。本稿では、デジタルアイデンティティにおける自己認識とデータからの他者認識の乖離に関する学術的知見を紹介し、それが顧客エンゲージメントの向上やマーケティング戦略にどう応用できるかを探ります。
学術研究が示すデジタルアイデンティティの二側面
デジタルアイデンティティは、個人がオンラインでどのように自己を表現し、他者やシステムからどのように認識されるかによって構成されます。学術研究では、このデジタルアイデンティティを理解する上で、少なくとも二つの側面を考慮することの重要性が指摘されています。
一つ目は、自己認識（Self-Perception）に基づくデジタルアイデンティティです。これは、個人が自分自身をオンライン空間でどのように捉え、他者に見せたいかという意図に基づいた自己表現や活動によって形成されます。例えば、SNSで特定の趣味に関する情報を発信したり、オンラインコミュニティで特定の役割を演じたりすることは、自己認識に基づくデジタルアイデンティティの構築行動と言えます。心理学や社会学の分野では、オンラインでの自己提示やアイデンティティ形成プロセスに関する多くの研究が行われています。
二つ目は、他者認識（Other-Perception）に基づくデジタルアイデンティティです。これは、他者（友人、フォロワー、あるいは企業やシステム）が、その個人のオンラインでの活動やデータ（Webサイトの閲覧履歴、購買履歴、SNSでのインタラクションなど）を基に形成するその個人に対する認識です。特にマーケティングにおいては、データ分析によって構築されるユーザープロファイルやペルソナがこれに当たります。情報科学やデータサイエンスの分野では、行動データからのユーザー特性推定に関する研究が進められています。
学術研究によると、この自己認識に基づくデジタルアイデンティティと、データ分析などから得られる他者認識の間には、しばしば乖離が生じることが確認されています。
乖離が生じるメカニズムと顧客行動への影響
この乖離が生じる原因は多岐にわたります。研究者たちは、以下のような要因を挙げています。
- 理想化された自己提示: 個人はオンラインで、現実よりも理想化された自己を提示する傾向があります。これにより、自己認識上のアイデンティティは、実際の行動パターンから推測される他者認識とずれる可能性があります。
- 文脈依存性: デジタルアイデンティティは利用するプラットフォームやコミュニティの文脈に強く依存します。自己認識は全体のアイデンティティに基づいていることが多い一方で、データからの他者認識は特定のプラットフォームやサービス内での行動に限定される場合があります。
- データ分析の限界: 行動データ分析は強力なツールですが、必ずしも個人の内面的な動機や自己認識の全てを捉えることはできません。また、データの収集方法や分析アルゴリズムによっては、偏った他者認識を形成する可能性があります。
- 意図的な使い分け: 個人は、目的や相手に応じてオンラインでの自己表現を意図的に使い分けている場合があります。
このような乖離は、顧客のオンライン行動や企業との関係性に様々な影響を与える可能性があります。例えば、自己認識では特定のカテゴリーに関心が高いと思っていても、実際の行動データでは別のカテゴリーの製品を多く購入している、といったケースです。企業が行動データのみに基づいて一方的な他者認識を形成し、自己認識と乖離したメッセージやレコメンデーションを提供した場合、顧客は違和感を覚え、エンゲージメントの低下や離脱につながる可能性が研究で示唆されています。逆に、自己認識に合致する体験が提供された場合、顧客はより強い親近感や信頼を感じ、エンゲージメントが高まることが期待できます。
乖離の理解をマーケティングに応用する
では、この自己認識と他者認識の乖離に関する学術的知見を、マーケターはどのように自身の業務に応用できるのでしょうか。
- 多角的な顧客理解へのアプローチ: データ分析からの他者認識だけでなく、アンケート、インタビュー、VOC（顧客の声）分析などを通じて、顧客自身の自己認識や内面的な動機を把握しようとする姿勢が重要です。学術研究における自己提示やアイデンティティ構築の研究手法を参考に、顧客が自身をどう捉えているかを探るアプローチを取り入れることが有効です。
- セグメンテーションとパーソナライゼーションの精度向上: 行動データに基づくセグメンテーションやパーソナライゼーションに、顧客の自己申告データ（プロフィール情報、興味関心に関するアンケート回答など）を組み合わせることで、より精緻な顧客理解が可能になります。自己認識と他者認識の乖離が大きい顧客群を特定し、その原因や背景を深掘りすることで、画一的なアプローチではない、顧客一人ひとりに合わせたコミュニケーション戦略を検討できます。
- カスタマージャーニーにおける乖離ポイントの特定: 顧客がサービスを利用する中で、どのようなタッチポイントで企業からの認識（提供される情報、レコメンデーションなど）と自身の自己認識との間に乖離を感じやすいかを分析します。例えば、特定の製品ページ閲覧行動から企業が「その製品に強い関心がある」と認識しても、顧客自身の自己認識としては「単なる情報収集」である場合などです。このような乖離ポイントを特定し、コミュニケーションの改善や提供する情報の質・量を調整することで、顧客体験を向上させることができます。
- 倫理的配慮と透明性: データから得られた他者認識に基づくターゲティングやパーソナライゼーションを行う際には、それが顧客の自己認識と乖離している可能性を念頭に置く必要があります。なぜそのようなメッセージやレコメンデーションが表示されるのか、ある程度の透明性を持たせることや、顧客自身が自身のプロファイル情報を確認・修正できる仕組みを提供することも、信頼関係の構築に繋がります。これは、デジタルアイデンティティにおけるプライバシーやコントロールに関する学術研究の示唆とも合致します。
結論
デジタルアイデンティティにおける自己認識とデータからの他者認識の乖離は、単なる技術的な課題ではなく、人間の心理や社会的な側面が深く関わる複雑な現象です。学術研究は、この乖離のメカニズムや顧客行動への影響について貴重な洞察を提供しています。
マーケターがこれらの知見を理解し、データ分析からの他者認識に加えて顧客自身の自己認識を捉える努力を払うことは、より深い顧客理解を達成し、顧客との間で信頼に基づいた、真にエンゲージメントの高い関係性を構築するために不可欠です。今後も、デジタルアイデンティティに関する学術研究の動向を注視し、その成果をビジネスの実践にどう活かせるかを探求していくことが求められます。