予測 AI は顧客とのつながりをどのように変えるのでしょうか?

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予測分析は、私たちが必ずしも気づいていないとしても、私たちの生活の多くの分野に、よりスマートな洞察と大きな効率性をもたらしています。たとえば、ここ数か月注目を集めている業界であるヘルスケアを例に挙げてみましょう。科学者たちは最近、自己申告の症状データと人工知能（AI）モデリングを組み合わせて、COVID-19のどの初期兆候がより迅速な検査に利用できるかを予測した。

データ ストアを使用して有用なパターンを識別することに対する商業的な関心も高まっています。 Amazon のような大手企業が AI エンジンを使用して、より洗練された製品の推奨を提供しているのを見た企業は、これらの高度なツールを多くの問題に対する潜在的な解決策として捉え始めています。これには、パーソナライズされたデジタル エクスペリエンスを一貫して提供するという課題を解決するだけでなく、サードパーティの Cookie を使用せずにそれを実現することも含まれます。

データ プライバシーは長年にわたってビジネス上の重要課題となっており、規制や制限により、顧客との接続に関する新たな課題が絶えず生じています。サードパーティの Cookie へのアクセスが減少するにつれて、予測テクノロジーは、プライバシー中心の世界で効果的に機能するマーケティングおよび広告戦略を構築するための基盤としてファーストパーティのデータを使用する機会を提供します。

企業は 20 年にわたって、サードパーティ プロバイダーからのリアルタイム データ シグナルを活用して、ターゲットを絞ったデジタル広告で関連性の高いオーディエンスを見つけ、マッチングし、リーチしてきました。したがって、この長期にわたって実行されているシステムを再構成することは困難な作業であり、Google でさえ過小評価していたようで、従来のデータ慣行に大きな変化をもたらすことになります。

最も大きな変化の 1 つは、データの可用性の低下に適応することです。組織は新しいデータ フレームワークを作成する必要性を認識し、代替の直接ソースに目を向けています。世界の広告担当幹部の半数以上がファーストパーティ データの使用を増やす準備ができています。しかし、このアプローチには、プライバシーが保護された分析情報への継続的なアクセスなど多くの利点がある一方で、ユーザーが共有する情報の量が変化すると、データ量が減少する可能性もあります。

したがって、将来の成功を確実にするには、少ないリソースでより多くの成果を上げることが重要です。たとえば、Google は予測ツールが既存の資産を最適化する方法を実証しました。匿名化された閲覧データを活用し、Federated Learning of Cohorts (FloC) 提案では AI モデリングを適用して、ユーザーを特定の興味に一致するアドレス可能なセグメントに分類します。このような予測技術を活用することで、企業はファーストパーティ データの価値を最大化できます。

より幅広いデータ管理ソリューションが AI 機能を開発するにつれて、企業が所有するデータをより有効に活用できる可能性が高まります。

まず、AI を活用した処理能力により、多様なデータセットを瞬時に統合して分析できます。これらのインテリジェントな開発により、同意したユーザーに独自のニーズ、嗜好、好みの詳細なビューが提供され、正確な分析と高度にカスタマイズされたエクスペリエンスが可能になります。

しかし、このデータを予測分析と組み合わせることができれば、企業はさらに前進することができます。機械学習アルゴリズムを使用して膨大な量のデータを詳しく調べ、行動パターンを明らかにすることで、高度なプラットフォームは、ユーザーが次にどのように行動し、何を望んでいるかを予測できます。この洞察を広告サーバーまたは広告エクスチェンジに接続すると、効果的な即時広告を促進し、販売リード、顧客満足度、ロイヤルティを向上させることができます。インテリジェントなパフォーマンス測定と一緒に実装すると、継続的な補充のサイクルを作成できます。つまり、何が正しい音を出したかに関するデータを使用して、精度を継続的に向上させることができます。

アプリケーションはそれだけではありません。ファーストパーティデータの拡張性を拡大することを目指す人にとって、AI はターゲティングのオプションとリーチを拡大する上でも非常に貴重なものとなります。

長期的には、予測テクノロジーは、2 つの重要な方法で Cookie を使用しない広告の実行可能性を高めることが期待されます。まず、宣言された属性ではなく予測された属性を使用して、プライバシーに配慮した方法でユーザーレベルのデータを充実させる方法を企業に提供します。既知のユーザーの「真実」を予測モデル化してパターン評価することで、特定の特性が明らかになり、企業は Web 全体で類似のユーザー層を識別し、年齢、性別、特定の製品の購入への関心などのカテゴリ別にターゲットを絞り込むことができます。

第二に、状況に応じた広告が可能になります。主にパブリッシャー側で活用され、ユーザーのコンテンツ消費をAIで分析する技術の進化により、ビジネスの位置づけが大幅に強化されます。より明確で興味に重点を置いたセグメンテーションにより、広範なキーワードよりも正確にメッセージを調整できるようになります。また、これらの可能性により、利用可能なデータに基づいて広告のカスタマイズ方法を簡単に切り替えることができます。

信頼できる将来の見通しは、ほぼすべての業界にとって魅力的な見通しです。将来何が起こるかをより明確に理解することで、組織は差し迫った変化に効果的に備え、成長の機会を積極的に活用できるようになります。日常業務における AI の統合が進むにつれて、このビジョンはますます差し迫った現実になりつつあります。ターゲティング戦略を磨くために今から予測機能を使い始める企業は、顧客関係の変革から恩恵を受け、クッキーを超えた成功を確実に得ることができます。