データ駆動型パーソナライゼーションの時代: AI と ML がデータの読み取りと理解の方法をどのように変えているのか

今日のビジネスはデータとデータに基づく理解によって支配されています。データをどのように理解し、それをビジネス上の意思決定にどのように解釈するかは、ビジネスのコンバージョンと成長に直接影響します。データをより正確に理解するために、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のテクノロジーが利用されるようになりました。人間の推論を模倣するこれらのテクノロジーが、ビジネスとその戦略に良い変化をもたらすことは間違いありません。

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データの理解と解釈の能力を形成する上で、AI と ML テクノロジの影響を理解する必要があります。

データ駆動型パーソナライゼーション

どの企業も、顧客と個別にコミュニケーションをとることの重要性を理解しています。はい、デジタル インターフェイスの独特な性質により、個人の好みや選択の幅が広がるため、ビジネス コミュニケーションでは個々の顧客の好みを考慮する必要があります。ビジネス変換における個人の選択に対応することの重要性が高まっているため、多くの企業はデータ主導のパーソナライゼーション対策に注力せざるを得なくなりました。

大企業だけでなく、スタートアップ企業や中小企業も、訪問者のニーズを満たすために関連データにアクセスすることが重要であると認識するようになっています。 AI は利用可能なユーザー データをさらに深く掘り下げて、データ主導の意思決定のパーソナライゼーションにさらに活用できる関連パターンと洞察を導き出すことができます。 AI は、各ユーザーに対するパーソナライゼーションの取り組みを強化するのにも役立ちます。

解約率を下げましょう。

AI がビジネス運営におけるパーソナライゼーションをどのように実現できるかを示す優れた例は、スターバックスの事例に見ることができます。この世界的なコーヒーチェーンは、個人の好み、嗜好、選択に関するデータに基づいて 40 万種類の電子メールを設計しました。このような慎重に作成されたパーソナライズされたコミュニケーションは、ブランドが自社のビジネス ブランドにとってより魅力的なコミュニケーションと会話を生み出すのに役立ちます。ブランドは実際に、顧客の好みや選択に対応する大量のデータを解読するために AI を活用しています。

データ収集とデータ中心性。

中小企業や小規模スタートアップにとって、AI ベースのデータ収集やデータ中心のパーソナライゼーションなどは少々高価になる可能性があります。ただし、中小企業でも同様のアプローチを採用して、短期間で非常に具体的かつデータ指向のマーケティング キャンペーンを作成し、ビジネスのコンバージョンと顧客エンゲージメントを高めることができます。このような AI を活用したデータ駆動型キャンペーンは、あらゆる企業のブランドイメージの向上にも役立ちます。

わかりやすいデータに基づいてリードを生成する

B2B セグメントの場合、ビジネスの変換は新しいリードを生み出すことに大きく依存します。 B2B 企業も、連絡先データを追跡し、リード生成チャネルを通じて効果的に連絡を取ることに大きく依存する必要があります。ほとんどのマーケティング担当者は、B2B ベースの企業がこのプロセスで大きな課題に直面することに同意しています。ここで、AI はインテリジェントな自動化を通じてリード生成プロセスを合理化する上で重要な役割を果たすことができます。

人工知能 (AI) を活用したリード生成および連絡先追跡ソリューションには、顧客セグメントだけでなく、重要な傾向や新たなパターンを分析する機能があります。これらの傾向、パターン、異常、特性、およびさまざまな属性は、Web サイトや Web アプリケーションを最適化するための重要な洞察を提供します。 AI ベースの最適化の洞察により、Web サイトはより優れたプログラミング言語、ツール、機能、UI 要素を導入して、より多くのリードを生み出すことができます。

一方、AI ベースのビジネス データ分析は、ビッグ データ分析と連携して実行できます。この洗練された、非常に洞察力を重視したデータ活用アプローチは、企業の理想的な顧客を簡単に発見するのに役立ちます。 B2B ブランドは AI ツールを使用して、Web ページでのユーザー インタラクションと対応するデータを分析し、最も関連性の高い実用的な洞察を生成できます。

アクティビティを分析します。

ビジネスを容易にするために、このような分析活動のための AI および機械学習テクノロジーは、現在、さまざまな分野の主要な分析ソリューションのほとんどに採用されています。シンプルな Google アナリティクスは、結果重視で精度を重視したレポートも提供します。このような技術により、トラフィック削減の動機の背後にある欠陥や抜け穴、およびビジネス変換の結果の読み取りを簡単に理解できます。

優れた分析ツール。

また、他の重大な問題や不規則性をチェックするだけでなく、AI テクノロジーを使用して Web サイトのトラフィックを継続的にチェックする Finteza のような優れたツールもあります。これらのツールは、不正なトラフィックを検出して Web アプリケーションの脆弱性を自動的に指摘することで、データのセキュリティを向上させることもできます。

不正な Web トラフィックは、多くの場合、DDoS 攻撃、Web サイト クッキーの操作、ハッカーや悪意のあるプログラムによるコンピュータ ボットのふりをすることにつながります。 AI ベースのリード生成ソリューションは、これらのセキュリティの脆弱性を軽減することもできます。

ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化

AI はデータ駆動型の方法でパーソナライゼーションの範囲を最適化します。これは、データ処理時の AI の主な有用性として説明されています。しかし、AI は Web デザインの最適化やユーザー エクスペリエンス (UX) の向上にも非常に効果的です。

ユーザーの行動

AI は、ユーザーの行動やインタラクション データ、およびユーザー フィードバックを分析することで、この最適化と改善を実現します。特に機械学習プログラムは、ユーザーの行動を学習し、それに応じてさまざまなインタラクティブ要素を調整するのに非常に効果的です。バックグラウンドで実行される AI および ML プログラムは、基本的に実際のユーザー行動に対応する大量のデータを収集し、欠点や改善の必要性に関するフィードバックをビジネス オーナーにリアルタイムで伝えることができます。 ML ベースのプログラムは、UX 属性を即座に調整してエンゲージメントを高めることもできます。

この点に関して注目すべきもう 1 つの重要な点は、A/B テストの効率を向上させる上で AI が果たす大きな役割です。 A/B テストのプロセスでは、AI と機械学習によってユーザーのニーズと好みに関する最も重要な洞察が得られ、UI と UX がさらに強化されます。 AI が A/B テストに与える影響の最も重要な側面は、曖昧な評価や推測の余地がなくなることです。現在、ウェブサイトの Cookie によってユーザーの行動に関する明確な洞察が得られるようになり、A/B テストを導くデータ主導の洞察がさらに可能になりました。

これらの洞察に基づいて、ランディング ページでは、ユーザーの興味や好みに基づいてフォーム フィールドを絞り込むことができます。

生体認証データのプッシュにより機能性を強化

Web アプリケーションとの直接的なやり取りに対応する生体認証データは、開発者やマーケティング担当者が多くの実用的な洞察を得るのに役立ちます。現在、Web サイトのデータを理解して復号化するのに役立つ高度なオンライン サービスが市場に数多く存在します。

生体認証データと AI および機械学習テクノロジーを組み合わせることで、ユーザー エクスペリエンスを向上させる新たな可能性が生まれます。データ解釈に利用可能なこれらのサービスのほとんどは、人工知能と機械学習の支援を取り入れています。これらの洗練されたソリューションにより、ユーザーの目の動きを簡単に追跡できます。

さらに、これらのサービスの中には、顔の表情を追跡して、さまざまな状況でのユーザーの反応を評価できるものもあります。これらのサービスは、最もオーガニックなユーザー データを抽出し、UX デザインや Web サイトのパフォーマンス最適化に使用できる最も価値のある洞察を生成できます。

結論は

傾向から判断すると、今年からはAIやMLをベースにしたデータ分析やビジネス中心のデータ最適化が主流になるでしょう。両方のテクノロジーのおかげで、すべての設計、開発、最適化の決定において推測作業が最小限に抑えられます。