人工知能はマーケティングをどのように変えるのでしょうか?

今日でも、私たちは人工知能 (AI) を未来のテクノロジーだと考えています。そのため、この分野で起こっている驚くべき進歩に私たちの多くが十分な注意を払っていないのではないかと心配しています。実際、AI はすでに私たちの生活やマーケティングを変え始めています。

AI の導入により、企業にはリアルタイムのオーディエンス セグメンテーション、パーソナライズされたメッセージング、予測可能な顧客価値、最適化されたメディア購入などのメリットがもたらされています。次の 10 年間で、それはもはやどこか遠い地点に位置する抽象的な概念ではなくなりました。むしろ、これは、マーケティング担当者が近い将来に効果的かつ関連性を維持するために、今から備えておく必要があるツールです。

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毎秒生成される顧客データの量が爆発的に増加しているため、顧客の意図や行動に関する深い洞察を得ることができます。機械学習 (ML) のサブセットであるディープラーニングにより、大規模なパーソナライズされたマーケティングが実現しました。毎日、見込み客、リード、顧客から大量のデータが収集されます。ウェブサイト、アプリ、CRM、マーケティング自動化システム、ソーシャル メディア、さらにはモノのインターネット (IoT) から流入するデータにより、企業はこれまで以上に多くの実質的な情報を活用できるようになりました。最適なマーケティング ROI はあらゆるビジネス オーナーにとって最優先事項であり、AI の力と組み合わせると、瞬時に大きな価値が生まれます。

付加価値は、強化された売上予測機能、顧客に関するより完全な理解、データ ポイントの改善、従来のビジネス インテリジェンス ツールでは追跡できないアップセルやクロスセルの機会を特定する機能の構築という形で実現できます。これらすべてにより、顧客体験、サービス、顧客維持率が大幅に向上します。

AI と機械学習のマーケティング上の利点のほとんどは、次の 3 つのカテゴリのいずれかに分類されます。

• 精度: 精度で顧客を引き付けます。
• 加速: 顧客の洞察を行動に変換するプロセスを加速します。
• 最適化: マーケティング投資収益率を最適化します。

人工知能はデジタル マーケティング分野に数々の革新をもたらし、多くの新しい AI ツールがマーケティング テクノロジー スタックに導入されています。

AI がマーケティングを変革し、画期的な成果を生み出している、非常に成功した 4 つのユースケースを見てみましょう。

コンテンツ作成とEvisuのケーススタディ

AI には、大量の高品質コンテンツをキュレートして作成する素晴らしい可能性があります。これらのツールはさらに、コンテンツを校正し、適切な人に適切なタイミングで適切なプラットフォームで大規模に配信するために使用できます。 Quill、Wordsmith、Articoolo、WordAI などのプラットフォームは、機械学習を活用してターゲットを絞ったコンテンツを配信しています。これらのプラットフォームの多くは、データから意味のあるコンテンツを作成するために、高度な自然言語生成 (NLG) を導入しています。

たとえば、世界的に展開する高級デニムとライフスタイルのブランドである Evisu を例に挙げてみましょう。

他のすべてのグローバルブランドと同様に、彼らの目標は、適切なメッセージを適切なタイミングで、適切なチャネルを通じて、関連性のあるタイムリーなコンテンツで顧客に届けることです。彼らのオンライン チームは非常に小規模で、デジタル マーケティングのニーズ、特に SEM とソーシャル チャネルをすべて管理するのは困難な作業でした。

その結果、同ブランドは、効率的かつ効果的な消費者エンゲージメントに必要なスピードと規模で人間が実行できない、時間のかかる多くの手作業のタスクを AI で実行できるようになりました。 Evisu のマーケティング担当者は、コンテンツ キュレーションを通じて、パーソナライゼーションが適切に適切な場所で行われるように小さなステップを踏むことが成功の重要な要素であることを発見しました。何が効果的で何が効果的でないかをよりよく理解するには、送信したコンテンツに対する顧客の反応を時間をかけて確認する必要があります。 Evisu は、どのパーソナライゼーションの取り組みが最大の成果を生み出すかを調べる実験を行い、その後、その取り組みにさらに力を入れました。

デジタル広告、メディア購入、そしてレッドバルーンの事例

人工知能はすでに、企業がメディアを購入し広告を出す方法に革命をもたらしています。新しい AI マーケティングでは、複雑なアルゴリズムとビッグ データに基づいて、高度にセグメント化されたターゲット ユーザー層にパーソナライズされた広告を配信する必要があります。今日の従来のデジタル マーケティングでも、何らかの形のセグメンテーションとターゲティングが考慮されていますが、通常は顧客タッチポイント、CRM、Web サイトのトラフィックなどの従来のデータ ソースから取得される限られたデータ セットに基づいています。

AI により、パーソナライゼーションは新たなレベルに到達します。今日のブランドは、オーディエンスをインテリジェントに識別してセグメント化し、広告クリエイティブを作成し、バリエーションをテストし、キャンペーンのパフォーマンスを向上させ、広告費を最適化するために、さまざまな AI プラットフォームとツールを使い始めています。 AI 駆動型広告ツールは、広告データのパターンを検出し、特定の KPI に基づいてキャンペーンのどの変更がパフォーマンスを向上させるかを予測します。これらはすべて瞬時に、多くの場合リアルタイムで大規模に行われます。分析、テスト、反復のアクティビティは、完了するまでに数週間かかっていました。

これらのツールは、新しい顧客情報が取得されるたびにビジネス ルールを調整するという面倒な手作業を排除することで、マーケティング担当者の負担を軽減します。 AI を使用すると、以前は手動で実行する必要があったタスクが減り、イベントの計画など、より戦略的で創造的な活動に集中できるようになります。

オンライン体験型ギフト小売業者 RedBalloon の例を見てみましょう。同社は AI によって時代遅れの広告媒体から脱却し、当時のオーストラリアとニュージーランドの視聴者層を超えて、より個人的なレベルで顧客とつながることができました。

RedBalloon がデジタル広告キャンペーンを新たな高みに導いた方法については、HBR で詳しく読むことができます。

会話型コマースとボットの現状

インテリジェントなチャットボットは多くのウェブサイトで見つかります。ロボットの中には、単なる高級なコマンド言語に過ぎないものもあれば、自然言語処理を搭載したものもあり、最も賢いロボットは自動運転車の分野に属しています。

ロボットの種類によって、その背後にあるテクノロジーの複雑さ、用途、成熟度は大きく異なります。この目的のために、botnerds.com が提供するボットの分類（スクリプト ボット、スマート ボット、スマート エージェント）を使用します。

顧客は、可能な限りシンプルなプロセス、待ち時間の短縮、セルフサービス オプション、および処理時間の短縮を望んでいます。チャットボットは、これらのタスクをより効率的、信頼性が高く、安全な方法で正確に実行します。彼らは24時間365日対応しており、複数の言語を理解しています。

最後に、Facebook、WhatsApp などの顧客のお気に入りのプラットフォーム、さらには Amazon の Alexa などの音声アシスタントを通じてアクセスすることもできます。

行動予測分析とアルバートとハーレーの事例

今日、マーケティング担当者は膨大な量のデータを利用できるため、すべてを個別に分析することは不可能です。すべてのソースからのデータ セットを分析する場合、予測分析は正確ではありません。

予測分析の一般的な例としては、Amazon での製品推奨や Netflix での映画の推奨、価格変更が収益に与える影響に関する重要な洞察による価格最適化、人口統計的セグメンテーションと過去の消費者行動や傾向に基づいた広告の作成、B2B 企業のリードのコンバージョン率を向上させるための予測リードスコアリングなどが挙げられます。これらの例はほんの表面をなぞっただけです。 AI が行動分析や予測分析に与える影響を正確に定量化することは困難です。

ハーレーダビッドソンのオートバイ販売店は、同社初の AI 搭載マーケティング プラットフォームである Albert を導入し、リード生成の取り組みを変革しました。

Albert は、効率的かつ効果的な消費者エンゲージメントに必要な規模で人間が実行できない、時間のかかる多くの手動タスクを実行します。このツールは、マーケティング担当者の役割を補完することで、全体的なマーケティング効率を向上させます。

AIのさらなるメリット

これまで、マーケティングと分析における AI の初期の大きな影響力のあるユースケースのいくつかについて説明しました。 AI が他の多くの重要なマーケティング プロセスの効率化にどのように役立つかを示す例をいくつか紹介します。

• コールセンターの通話量をより正確に予測することで、顧客満足度を向上させ、通話量が多いエージェントの負担を軽減できます。
• テキスト マイニングを使用して、顧客調査の自由形式の質問に対する何千もの回答をスキャンして分類します。
• 広告主が新しい広告プラットフォームをテストし、ターゲティングを絞り込むことができるため、アルゴリズムは広告オークションを最適化し、企業にとって最適な広告獲得単価を見つけることができます。
• AI は、単一のユーザーに関する何百ものデータ ポイント (場所、人口統計、デバイス、サイトとのやり取りなど) を分析して、最も適切なコンテンツを表示できます。これにより、すべてのウェブサイト訪問者の顧客エクスペリエンスが向上します。
• AI は、以前の Web サイトでのやり取り、以前に読んだブログ投稿やコンテンツ、ページで費やした時間、ウィッシュ リスト、類似の訪問者の興味、ブランド メールとの以前のやり取りに基づいて、高度にパーソナライズされた動的なメール キャンペーンを設計できます。

上記の事例は、AI がマーケティングにどの程度浸透しているかを垣間見たものに過ぎませんが、実際には AI はマーケティングのあらゆる側面にプラスの影響を与えることができます。

AI とマーケティング変革の今後はどうなるのでしょうか?

今日、AI は急速に既存のマーケティング テクノロジー スタックの主力になりつつあります。人工知能の助けにより、マーケティングはよりデータ主導型になりつつあります。各見込み客に関する膨大なデータを活用して、360 度のリード プロファイルが生成され、かつて「パーソナライズされたキャンペーン」と呼ばれていたものがハイパーパーソナライズされたキャンペーンに置き換えられたり、置き換えられたりしています。

今後、AI によって分析の深度が変化し、それがマーケティングにも変化をもたらすと考えられます。ビッグデータ分析の助けを借りて、企業はこれまで不可能だった方法で、購入プロセス全体を通じて顧客と有意義に関わることができます。たとえば、オンライン小売モデルでは、機械学習により小売業者は、たまに閲覧する人のパターンを識別し、真剣な購入者との差別化を図ることができます。機械学習と高度な分析を通じて生成されたこの洞察により、小売業者は、何百万もの一般閲覧者の中から一部の購入者を対象に、超パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを実施できるようになります。

オンライン小売業者 Vineyard Vines の事例を考えてみましょう。衣服はマーケティングとは別のもののように思えるかもしれないが、現代社会における個人主義の基礎を形成している。ファッションは私たちの性格、生態系、そして地位を分類します。したがって、小売業者が顧客を、そのように扱われることを望むユニークな個人としてマーケティングすることだけが理にかなっています。最近のハーバード・ビジネス・レビューの記事で、私は、小さなピンクのクジラが成功に向かって泳ぐことを可能にした研究と分析の戦略を紹介しましたが、ここで少し立ち止まってみましょう。 VineyardVines は分析に対応して顧客の信頼を獲得するための戦略を最適化したかもしれませんが、データをどのように活用すればよいのか、また、ターゲットをどこに設定すればよいのかをどのようにして知るのでしょうか。売上を伸ばすことはすべてのマーケティング決定の根幹ですが、なぜ分析データをこのように使用するのでしょうか。

答えは簡単です。彼らは分析と自動化を使用して、購買習慣、興味、ブランドとの個人のやり取りに基づいて特定のペルソナを絞り込みます。これは、小売マーケティング自動化プラットフォーム Bluecore の助けがなければ不可能だったでしょう。 Bluecore は、小売業者の Web サイトにアクセスする何百万人もの人々の中から、各購入者の現在の段階を特定し、全体的なやり取りに基づいて関心レベルをスコアリングすることで、マーケティング担当者がターゲット グループを小規模に絞り込むことを支援します。階層化されたジオターゲティング機能とインテリジェントなチャットボットにより、顧客の購入プロセスがスムーズになります。最後に、小売業者は、構造化データに基づく従来のビジネス インテリジェンス ツールに依然として依存している同業他社に対して、待望の競争上の優位性を獲得します。

AI は、効率性と競争上の優位性を生み出し、人材がより価値の高い戦略的業務に集中できるようにすることで、イノベーションを実現する強力なツールであることが証明されています。ビッグデータと機械学習を組み合わせることで、マーケティング担当者はマーケティング活動からより多くの成果を得やすくなるだけでなく、投資収益率も確保できます。