マーケティングにおける人工知能の 4 つの実際の応用

人工知能 (AI) は誕生以来長い道のりを歩み、大きな進歩を遂げています。これは、Amazon や Netflix 以外の企業にとっては非実用的、未来的、または高価すぎる技術であると見なされることが多いですが、もはやそうではありません。ここでは、企業が競合他社に先んじるためにマーケティングに AI を導入している 4 つの例を紹介します。

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1. パーソナライズされたコンテンツ/製品の推奨

常に関連性を保ち、タイムリーであり、重要でない取引にこだわらないこと。これが、今日の典型的なクライアントに求められていることです。 Salesforce が最近発表した調査レポートによると、B2B バイヤーの 62% が取引のさまざまな段階でパーソナライズされた提案を受け取りたいと考えています。 B2C セグメントでは、買い物客はあらゆるブランドから Amazon のような体験を好み、期待しています。 Segment の 2017 年の調査によると、パーソナライズされたサービスと製品に完全に満足した顧客はわずか 22% でした。

ほとんどのコンテンツ推奨システム（Spotify、Netflix、Amazon など）の背後にある力である機械学習は、価格と技術的な制限により、マーケティング担当者には手の届かないものと思われていました。ただし、カスタム アルゴリズムを開発することが唯一のアプローチではありません。現在、市場にはプラグアンドプレイ ソリューションが数多く存在し、マーケティングで AI を使用する迅速かつ効果的な方法となっています。例えば：

• Marketo のコンテンツ AI - 予測分析と機械学習を使用して、企業の Web サイト上のユーザーの「推奨事項」に関連する最も関連性の高いコンテンツを表示します。
• CaliberMind - すべての顧客データを分析し、理想的なバイヤーペルソナを作成し、収益性の高い方法でオーディエンスとコミュニケーションする方法を推奨します。
• Visely - Shopify ストア向けの AI 搭載製品推奨エンジン。

では、AI はパーソナライゼーションにどれほど大きな影響を与えているのでしょうか? 35 億件のマーケティング インタラクションを分析した後、BlueShift は AI 主導のパーソナライゼーションについて次のように結論付けました。

• 顧客エンゲージメントを 3.1 ～ 7.2 倍向上させます。
• モバイル通信は電子メールよりも 2 倍のエンゲージメントを促進します。
• 時間が経つにつれて、AI エンジンは最初の結果よりもさらに 50% の改善を提供できるようになります。

2. 会話型AI – チャットボット

チャットボットは顧客サポートの自動化の原動力ですが、残念ながらマーケティングの世界ではあまり活用されていません。結局のところ、マーケティングとは素晴らしい関係を築き、有意義な会話を導くことです。チャットボットは、このタスクを完璧に処理できるようになり、企業がさまざまな段階や複数のチャネルで潜在顧客とやり取りできるように支援します。

たとえば、ノードストロームでは、買い物客が適切な商品を探す際にロボットと対話できるようにしています。一連の重要な質問をした後、フィールドアシスタントは購入するのに最適なアイテムを提案します。

Hipmunk Messenger は旅行者の位置情報を使用して出発地を判断し、適切な取引を行います。スマート アシスタントは、旅行の提案をまとめたり、今後の旅行のホテル予約を管理したりすることもできます。旅行業界は、一般的に、すでにチャットボットのリーダーとなっています。

他の業界も追いつきつつあります。実際、世界のチャットボット市場は2018年から2024年の間に31%成長し、13億4,000万ドルに達すると予想されています。チャットボットの開発コストが下がり続けていることを考えると、これは驚くべきことではありません。 CMS Wire によると、マーケティング目的で中小企業向けメッセンジャー チャットボットを開発する場合の平均コストは 3,000 ～ 5,000 ドルです。ただし、ボットに AI 機能を提供することに加えて、コンテンツ開発コストも考慮する必要があることに注意してください。

3. 予測分析と洞察

2019 年、マーケティング担当者の 55% にとって、オーディエンスのセグメンテーションとターゲティングのためのデータの有効活用が最優先事項となっています。企業がこれに追随したいのであれば、記述的分析（Google アナリティクス）のみの使用をやめ、予測ツールを導入する必要があります。

予測分析、そして最近では処方分析は、企業がデータの混乱を克服し、最も収益性の高いマーケティング チャネルとアクションを特定するのに役立ちます。機械学習アルゴリズムはすでにビジネスに役立っています。

• 変化する消費者行動を予測し、対応します。
• 企業の顧客関係管理 (CRM) でリードにスコアを付け、売上高を達成するための最適なアクションを提案します。
• クリック課金 (PPC) 予算を最適化して、広告費に影響を与えずに売上を増やします。
• 理想的なバイヤーペルソナによく一致する「類似」見込み客を特定して獲得します。
• 見逃したキーワードやコンテンツ マーケティングの機会を発見して追跡します。

では、最も優れている点は何でしょうか? 予測分析は現在、中小企業と大企業の両方に適したコモディティ技術です。実際、予測分析の導入に関しては、中小企業の方が競争上の優位性を持つことが多く、分析用のデータの準備に必要な時間と技術的労力が少なくて済みます。

4. ソーシャルリスニングと感情分析

効果的なソーシャル メディア マーケティング戦略を開発するには、オンラインで自社や競合他社について人々が何を言っているかを理解することが不可欠です。しかし、同時に起こっているトレンドのトピックから洞察を解読することは、AI が人間のエージェントよりも得意とすることです。

データ サイエンスは、ソーシャル メディア マーケティングにおけるマイクロセグメンテーションとターゲティング、ソーシャル メディア リスニング、インフルエンサー マーケティング キャンペーン管理に積極的に応用されています。 AI を活用したソーシャル リスニングにより、マーケティング担当者の能力がさらに拡張され、次のことが可能になります。

• ソーシャル メディア上の消費者の購買意欲を特定し、定量化します。
• 競合他社の製品と比較して、自社の製品に対する買い物客の意見を理解します。
• 業界の会話の原動力となっているものは何なのか、そしてそれらの会話の内容が時間の経過とともにどのように変化してきたのかを学びます。
• ビジネスの製品/サービスに関する質問をリアルタイムで監視し、回答します。
• ソーシャル メディアで製品の推奨/提案を求めている購入者を特定し、対応します。

さらに良いことに、AI ツールは企業のミスを減らすのに役立ちます。

要約する

AI はマーケティング活動の精度と効果を大幅に向上させることができるため、企業はマーケティングに AI をさらに活用し始めるべきです。スマートツールはもはや高価ではなく、特定の業界に限定されることもありません。企業が AI イノベーションの波に乗るのはかつてないほど容易になってきています。まだ乗っていないのであれば、今が乗るタイミングです。