AIは消費者行動にどのような影響を与えるのでしょうか?

AIは消費者行動にどのような影響を与えるのでしょうか?

著者: ユン・チャオ

[51CTO.com からのオリジナル記事]コンピュータ プログラミングを使用して、人間の知能 (推論、学習、問題解決、認識など) を必要とするタスクを実行することを人工知能と呼びます。 AI が主流になるにつれ、競争戦略の構築に AI を導入する企業や事業が増えています。 AI の応用範囲は、自然な言語処理を通じてクエリを回答に変換する音声駆動型の Google アシスタントから Siri や Alexa、ユーザーの行動や興味に基づいたデータ駆動型の結果を表示する Tesla のスマートカーでの YouTube 視聴サポートまで多岐にわたります。マーケティング部門は人工知能によって提供される洞察に基づいてマーケティング戦略を策定し、消費者はそれに反応します。ここでは、AI が消費者行動にどのような影響を与えているかを見ていきます。

顧客の支出を増やす

人工知能の中核要素の 1 つである機械学習は、間違いなく顧客の支出を増加させるでしょう。機械学習により、チームは蓄積された膨大な量のデータを解読し、情報を絞り込み、ターゲット ユーザーや顧客が期待するものを特定し、トレンド分析を実施し、よりユーザー中心のファネルを作成して費やす時間を短縮し、最終的にリードをコンバージョンに変えることができます。マーケティングチームがターゲットオーディエンスを特定したら、それを中心にマーケティング戦略を構築できるため、クライアントの支出が増加する可能性が高くなります。彼らは、電子メール マーケティングをいつ行うべきか、またユーザーが電子メールを開く可能性が高いのはいつなのかを知っています。

競争が激化するにつれ、企業は自社が何を提供できるか、そしてそれを誰に提供できるかにますます重点を置くようになっています。たとえば、ビジネスを始めたい人は、最新の消費者動向について学ぶことができます。女性や十代の少女をターゲットにし、彼女たちの興味を理解したい場合、AI を通じてデータを取得できます。クラシックなファッションブランドを立ち上げ、化粧品の販売を始めるかもしれません。こうすることで、正確な情報を入手し、それに基づいて戦略を構築することで利益を最大化することができます。

パーソナライズされた消費者体験

人工知能により、ユーザーが特定のウェブサイトを訪問した回数、探しているもの、地理的な場所、ログインに使用したデバイスなどのユーザー情報を簡単に取得できるようになります。予測パーソナライゼーションは、ブランドがよりパーソナライズされた消費者体験を提供するのに役立ちます。今では、消費者は特定の商品を購入するために時間を割いて店に行く必要がなくなりました。利用可能なデータに基づいて、ブランドは消費者体験を向上させるアイデアを生み出します。バーチャルショッピングは、買い物をする前に特定の商品が顧客のところに配送され、顧客が商品を試してから購入するかどうかを決定できるというトレンドになっています。こうすることで、顧客は、その体験や努力が自分のために作られたように感じます。パーソナライズは、リードを顧客に変換するための鍵です。

顧客ロイヤルティの向上

消費者の行動パターンに関する洞察を活用することで、よりパーソナライズされた消費者体験を提供するブランドは、消費者の忠誠心を特定のブランドに移す可能性が高くなります。 Microsoft によると、顧客の 97% が、顧客サービスがブランド選択の重要な要素であると述べています。チャットボットを通じて、AI は顧客サービスをさらに向上させるのに役立ち、顧客は一度に複数の問い合わせを処理できるため、迅速な応答を得ることができ、サービスは 24 時間年中無休で利用できます。顧客に関するデータをクラスタリングして収集することで、顧客の好みや嫌いなものを簡単に照合し、顧客が探している特定の製品やサービスのオプションを推奨することができます。こうしたニュアンスによって、顧客を常連客に変えることができます。

顧客に大きな利便性をもたらす

人工知能は間違いなく顧客に大きな利便性をもたらすでしょう。実際、彼らは今や便利さに慣れてしまっています。予約、バーチャルショッピング、自宅のセキュリティ監視がマウスをクリックするだけで可能になるとは誰が想像したでしょうか?

顔認識と指紋認識は人工知能の革新的な分野の一つです。さらに重要なのは、人間の知性を必要とせずに動作するため、時間が節約されることです。一部のタスクを AI に安全に委任できれば、他のことに費やす時間をどれだけ節約できるか想像してみてください。AI は新たな機会を生み出します。

顧客は音声技術に目を向ける

顧客が音声テクノロジーの使用に慣れてきたため、大手の小売企業や金融機関のいくつかは音声テクノロジーに目を向け始めています。音声検索により、顧客は問い合わせを簡単に実行でき、テキスト検索よりも優れた結果を得ることができます。さらに、日常生活におけるデジタルアシスタントの使用は、人々が日常生活で音声テクノロジーを使用することにもっとオープンになっていることを意味します。古い認識の壁が崩れ、人々はテキストよりも音声を好むようになりました。

パーソナライゼーションとプライバシーのギャップを埋める

プライバシーはあらゆる業界で大きな懸念事項であるべきであり、消費者はブランドによって自分の情報が保護されることを望んでいることを認識しているため、AI ツールを使用してセキュリティ戦略を構築することは重要な分析です。顧客がビジネスポリシーに満足すると、何らかのメリットが得られたことを認識し、ビジネスブランドに対する信頼が築かれます。消費者は AI ツールとテクニックから驚くべき成果を得ています。 AIツールの使用は、市場のさまざまなビジネスに対する顧客の信頼を高めるでしょう。

結論は

人工知能は間違いなく生活のあらゆる側面、特に小売業界で重要な役割を果たします。人工知能によってもたらされた競争上の優位性のおかげで、企業はより多くの利益を獲得しました。しかし、より多くの人々が人工知能を利用できるようになるための前提条件は、その使い方を人々に理解してもらうことです。 AIは私たちの未来だから!

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]

<<:  携帯電話の顔認識は本当に安全ですか?

>>:  自動運転の4つの主要技術の簡単な分析

ブログ    

推薦する

技術革命は初期の成果を達成した:AIはサプライチェーン管理の分野で2つの地位を獲得した

データ共有は依然として課題ですが、多くの組織はすでに AI の力をサプライ チェーン管理の 2 つの...

...

...

...

大好きです!初心者に適した 7 つの高品質 AI プロジェクト

人工知能が本格的に普及しつつあります。AIの知識を学ばなければ、自分が新時代の後継者だと言えるでしょ...

5分でPythonのランダムヒルクライミングアルゴリズムをマスターする

ランダム化ヒルクライミングは最適化アルゴリズムです。検索プロセスの一部としてランダム性を使用します。...

モデルの好みはサイズだけですか?上海交通大学は32の大規模モデルについて人間の嗜好の定量的要素を包括的に分析した。

現在のモデルトレーニングパラダイムでは、嗜好データの取得と使用が不可欠な部分になっています。トレーニ...

...

1時間から3.5分まで、Metaの新しいアルゴリズムは携帯電話で3D顔データを収集できる

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

アプリケーションプロトコル識別における大規模言語モデルの応用

パート 01.アプリケーション プロトコル識別とは何ですか?アプリケーション プロトコル識別とは、ネ...

科学サブ出版物:人間の脳は加速学習メカニズムを備えており、その計算能力は最新のAIアルゴリズムを上回っている

[[323595]]機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、脳内のニューロンを結びつけるシナプ...

...

99.9%の精度!小園口算は算数の問題をAIで訂正しており、誤り率は小学校教師の10分の1に過ぎない。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...