マーケティングにおける人工知能の役割

人生において唯一変わらないものは変化です。 そしてマーケティングの世界は今、大きな変化を迎えています。 インテリジェントなマーケティング ツールや ChatGPT のような生成型 AI の出現により、人工知能 (AI) マーケティングの役割が大きくなり、マーケティング チームがすでに得意なことをさらに実行できる豊富な機会が生まれています。 マーケターにとって、これは不可欠な利点です。

AI マーケティングは、AI テクノロジーと顧客およびブランド エクスペリエンス データを組み合わせて、カスタマー ジャーニーと市場トレンドに対する高精度の洞察を提供します。 自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML)、センチメント分析などの AI テクノロジーが意思決定をガイドするため、競合他社に先んじて、動的な市場の課題に備えることができます。

それでは、AI がマーケターにどのようなメリットをもたらすのか、また AI を最大限に活用する方法について詳しく見ていきましょう。

人工知能はマーケティングにどのように活用されていますか?

AI 主導のマーケティングは、2030 年までに世界経済全体の 45% を推進すると見込まれています。AI は、データ主導の製品強化、パーソナライズされたサービス、消費者の需要への影響など、さまざまな方法でそうする準備ができています。

ここで詳しく見てみましょう。

ソーシャルメディアでのリスニング

ソーシャル マーケティングが AI によって強化されると、ソーシャル リスニングがまったく新しいレベルに引き上げられ、効率が向上します。 AI アルゴリズムはアスペクト クラスタリングを使用して、数百万のデータ ポイントにまたがるソーシャル リスニング データから関連する詳細をリアルタイムで特定し、抽出します。

ノイズを遮断し、ソーシャル メディア感情分析を通じて顧客の心を深く理解するのに役立ちます。 これにより、顧客の次の行動を予測し、意図した結果を得るために戦略的な行動をとることができます。

コンテンツ生成

Sprout のようなインテリジェントなソーシャル メディア管理ツールは、ソーシャル投稿やレビューの顧客の声 (VoC) データを分析し、ターゲット ユーザーが最も興味を持っているコンテンツを通知します。アトランタ ホークスがまさにこの目的で Sprout のタグ付け機能をどのように使用しているかを確認してください。

また、AI を活用したプラットフォームは、キーワードとトリガーを特定して、魅力的な投稿を開発し、顧客のコメントに適切に応答し、Web サイトでよりインパクトのある商品説明を生み出すのに役立ちます。 これらすべてが、市場シェアの拡大と収益の向上に向けたブランドエンゲージメントへの取り組みに加わります。

AI によって生成されたアイデアは、育成キャンペーンをより成功させることもできます。 これらは、セールスファネルの各レベルで見込み客との関係を強化するための魅力的なコミュニケーションを作成するのに役立ちます。 AI プロンプトは、開封率を向上させる電子メールの件名を作成したり、購入者のペルソナに合わせてパーソナライズされたコンテンツを開発したり、意図に基づいて会話を推進したり、各見込み客やクライアントと個別に関わったりするのに役立ちます。 これにより、より強いつながりとロイヤルティが生まれ、販売が促進されます。

オートメーション

AI 主導のスマート オートメーションにより、ソーシャル メディア マネージャーとカスタマー サービス チームは、インテリジェントなワークフローを推進する語彙および統計ベースのトリガーを通じて業務効率を向上させることができます。

最大の効果を得るために最適な時間に投稿をスケジュールしたり、受信メッセージを分類したりするなど、タスクから当て推量を排除することで、ビジネス目標を効率的に達成できます。 また、顧客とのコミュニケーションにおいて統一されたブランドボイスを実現し、返信提案などのルールベースの機能により応答時間を半分に短縮します。

Carvel Ice Cream がこの機能をどのように使用して Twitter での応答時間を改善したかをご覧ください。

オーディエンスのセグメンテーションとパーソナライゼーション

AI マーケティングは、市場セグメンテーションに基づいてオムニチャネル ビジネス戦略を推進し、製品や商品を購入する可能性が最も高い顧客に合わせてキャンペーンを調整できます。

また、プログラマティック広告を活用して、デジタル広告の選択と設定のプロセスを合理化し、投資収益率 (ROI) を最大化することもできます。 これにより、よりパーソナライズされたマーケティング戦略が可能になり、ブランドロイヤルティを育成し、強力なブランド認知度キャンペーンを作成できます。

顧客インサイトのためのデータ分析

AI と機械学習は、戦略的なマーケティング上の意思決定を支援するために、さまざまな側面に関する顧客に関する重要な洞察を提供します。 あなたのブランドに対する視聴者の感情を深く洞察し、カスタマーケアチームのパフォーマンスとソーシャルメディアエンゲージメント指標を完全に監査します。

これにより、変化する市場トレンドに迅速に適応し、最も投資が必要な側面に基づいて予算に優先順位を付け、顧客との関係を深めることができます。

評判管理

ブランドの評判に関しては、正直に言うと、自分でコントロールできるものもあれば、コントロールできないものもあります。 ソーシャルメディアにより、ブランドはこれまで以上に監視の対象になりやすくなりました。 しかし、AI を活用したブランド評判管理を利用すれば、潜在的なブランド脅威を大きな問題に発展する前に回避できます。

ネガティブな感情をリアルタイムで監視し、適切なインフルエンサーやアンバサダーを選択し、積極的な顧客ケアを提供することはすべて、AI マーケティング ツールを使用してシームレスに実現できます。

競争力のあるインテリジェンス

AI ツールは、製品やサービスを改善し、市場のギャップを埋める機会を見つけるのに役立ちます。 競合他社の発言権を見極め、競争市場で機敏に行動するための賢い方法を見つけてください。 また、競合ベンチマークを通じて、自社のソーシャル パフォーマンスを競合他社と比較します。 これにより、それに応じて戦略を調整したり、ベンチマークを調整したりできるため、競争力を維持できます。

多言語の利点

世界的に存在感を発揮するには、迅速かつ効率的な顧客ケアを提供するとともに、異文化の要素を考慮する必要があります。 AI マーケティング ツールを使用すると、多言語データから顧客のインサイトを簡単に抽出できるため、特定の地域でどの戦略が最も成功する可能性が高いかがわかります。 また、対象とする視聴者がソーシャル投稿、返信、広告を共感し、文化的基準に準拠していると感じられるようにすることもできます。

マーケティングを可能にする AI テクノロジーはどれですか?

Sprout のような強力なソーシャル マーケティング プラットフォームは、内部で高度な AI テクノロジーを織り込んで、成功するために必要な洞察を提供します。 意味分類、固有表現認識、アスペクトベースのセンチメント分析などの機能は、業界に特有の的を絞った洞察を得るのに役立ちます。また、自然言語処理は、ソーシャル コンテンツの最適化と顧客エンゲージメントの向上に役立ちます。これらすべてが競争上の優位性と発言権のシェアの向上につながります。

これらのテクノロジーについてもっと詳しく知りましょう。

1. 機械学習

機械学習 (ML) は、統計的手法を使用してソーシャル データを分析し、顧客エクスペリエンス、視聴者の感情、その他のマーケティング要因に関する高精度の洞察を得ることができます。 トレーニングが完了すると、ML モデルはテキスト マイニング、トピック抽出、アスペクト分類、セマンティック クラスタリングなどのタスクを自動的に完了し、数秒で結果を提供します。

AI-ML モデルは、時間の経過とともにより多くのデータを処理するにつれて賢くなり、自動的にアップグレードされるため、技術スタックへの将来の投資を最小限に抑えながらビジネス運営を拡大するのに最適です。

2. 自然言語処理 (NLP)

NLP は AI マーケティング ツールを強化し、ソーシャル リスニング データを意味論的および文脈的に理解できるようにします。 ルールベースの語彙的手法と統計的手法を組み合わせて、幅広い投稿、メッセージ、レビュー、コメントをスキャンし、そこから重要な情報を抽出できます。

NLP アルゴリズムがソーシャル リスニング用にコード化されている場合、たとえ口語表現、コード スイッチ、絵文字、略語、ハッシュタグ、スペルミスが散在していても、データを解釈できます。 自然言語生成 (NLG) により、ツールの機能がさらに強化され、投稿や顧客の応答などの高パフォーマンスのコピーを作成できるようになります。

これにより、より幅広い視聴者にアウトリーチ キャンペーンにアクセスできるようになり、既存顧客とのコミュニケーションが強化され、ソーシャルへの投資に対する収益が向上します。

3. セマンティック検索

セマンティック検索アルゴリズムは、キーワードに依存せずに語句や語彙文字列の意図を理解するのに役立つため、NLP では重要です。 これらのアルゴリズムは、関連するキーワードを抽出し、それらを意味論的なクラスターに分類します。 これにより、特に顧客エクスペリエンスやブランドのパフォーマンスを正確に測定するための感情分析が関係する場合、テキスト マイニングで重複が発生する可能性が排除されます。

競合他社と比較してブランドがどの程度強力であるかを正確に知り、それをベンチマークと比較して監視することは、長期的なビジネス目標を達成するためにマーケティングおよび販売戦略を変更するのに役立ちます。

4. 固有表現認識 (NER) とニューラル ネットワーク

NER は、AI プラットフォームがビッグ データ内の名前付きエンティティを識別するのに役立ちます。 これらのエンティティは、CEO、有名人、場所、通貨、企業などの重要な人物、場所、または物である可能性があります。 スペルが間違っている場合でも、これらのエンティティを識別できます。 NER は、データからコンテキストと洞察を引き出すためにエンティティ間の関係を確立するため、ナレッジ グラフを生成する際の重要な機能でもあります。

人間の脳が情報を処理する方法を模倣するように構築されたニューラル ネットワーク (NN) アルゴリズムは、これらの相互接続されたデータ ポイントを記憶し、知識データベースに追加し続けます。 これにより、ML モデルは深層学習を通じて、時間の経過とともにより正確な結果を提供できるようになります。

したがって、特定のブランドがソーシャル リスニング データに表示され続ける理由、どのような新しい市場トレンドが醸成されているか、どのインフルエンサーが最適であるかなど、ソーシャル マーケティング戦略の強化に役立つ多くの洞察を知ることができます。

5. 感情分析

感情分析は、フィードバック データから顧客の感情を測定するプロセスであり、オンライン レビュー管理に役立ちます。 感情分析アルゴリズムは、アンケート回答、レビュー、受信メッセージなどのソーシャル リスニング データをリアルタイムと履歴の両方で分析します。 データから抽出されたあらゆる側面でセンチメントを測定し、-1 ～ +1 の範囲で極性スコアを割り当てます。 中立的なステートメントはゼロとしてカウントされます。

顧客がビジネスの側面について話しているソーシャル データを分析する場合、センチメント分析モデルは各側面の極性スコアを考慮します。 スコアは、顧客体験の観点からブランドの全体的な感情を提供するために集計されます。 これにより、最終的にビジネスのパフォーマンスがどの程度優れているかがわかります。

このような洞察が利用可能であれば、ソーシャル メディア コンテンツの評価と即興、販売とマーケティングの形成、ブランド管理の改善、顧客の意図のより適切な解釈などにより、ブランドを成長させることができます。

マーケティング AI の未来

AIマーケティングは驚異的なスピードで新たな進歩を遂げています。 ビジネスをより良い方向に再構築する方法をいくつか紹介します。

コンピュータビジョン

コンピューター ビジョンにより、AI マーケティング ツールは、生の画像の形式で利用可能な非テキストのデジタル データから洞察を引き出すことができます。 光学式文字認識 (OCR) を強化して小切手の情報や署名を分析したり、ビデオ内のブランド ロゴを認識したり、画像からテキストを抽出してアクセスしやすくしたりするまで、コンピューター ビジョンは主要なビジネス課題の解決に日々役立っています。

小売業では、コンピューター ビジョンを使用して、製造組立ラインで製品の欠陥を特定したり、棚が常にいっぱいであることを確認したりできます。 また、顔認識を強化して生体認証を改善し、万引き犯、困っている顧客や従業員などを識別することもできます。

AIチャットボット

仮想エージェントやインテリジェントなチャットボットの形での会話型 AI は、従来のマーケティングを変えることになるでしょう。 AI チャットボット マーケティングは、ターゲットを絞ったメッセージングにより、ハイパードライブでブランドの可視性を高めることができます。 既存の顧客や見込み客とのエンゲージメントを高めてリードを獲得したり、データを分析して予測的および処方的なマーケティングのためのきめ細かい洞察を提供したりできます。

また、仮想エージェントは顧客のリクエストを合理化し、年中無休の顧客サポートを確保し、最良の結果を得るために会話を適切なチームにルーティングします。これらすべてが顧客の満足度とロイヤルティの向上につながります。

予測的かつ規範的な AI

予測分析と規範的分析により、AI マーケティング ツールはすでにマーケターにとって不可欠なものになっています。 処方分析は、消費者の動機、考え方、意図に基づいてソーシャル リスニング データをカテゴリに分類します。 この情報により、最適な結果を生み出す、ターゲットを絞った広告、投稿、電子メールを開発できます。 この好例は、ストリーミング サービスがユーザーの以前の選択を使用して、ユーザーの興味に関連したコンテンツを提供する方法です。

予測分析を使用すると、さらに前進して、過去の顧客データの声に基づいて結果を予測し、十分な前もってビジネス戦略を策定できます。 これは、長期的なビジネス モデルの構築、リスク評価の実施、市場買収の拡大、製品設計の改善などを行うことができることを意味します。

責任ある AI

AI マーケティングでは、既存の AI モデルが完璧ではないという事実も考慮されています。 ビジネス上の洞察を導き出す際に真の利点と精度を実現するには、ビジネスにおける AI が公平、安全、信頼性が高く、包括的で透明性が高くなければなりません。 これは、AI ツールをより慎重に開発し、バイアスを取り除くために多様なデータを使用してトレーニングする必要があることを意味します。

人間と AI 開発企業にとって公平であるために、倫理的および社会的影響を確実に考慮するために、データのプライバシー、著作権、ガバナンスのルールも開発中です。 これは、ソーシャル ネットワークやソーシャル マーケティング チームが、顧客データの収集、コンテンツの作成、パーソナライズされた広告の表示など、購買行動に影響を与えるために、またはその他の理由で AI ツールをどのように使用しているかを認識する必要があることを意味します。

AI を使用して影響力のあるビジネス戦略を構築する

AI マーケティングの洞察は、企業が新たなマーケティング、製品、顧客エンゲージメントの機会を探索することで、成長と将来の成功に向けた基盤を構築できるようにします。 感情分析、NLP、仮想エージェントなどの AI テクノロジーは、収益の最適化から予測不可能な市場シナリオの対処まで、ビジネス目標をいかに効率的に達成するかを決定します。

AI を活用したターゲットを絞った顧客インサイトを使用すると、より積極的なソーシャル メディア マーケティング アプローチを開発して、顧客エンゲージメント、ロイヤルティ、維持を促進できます。 そして最終的には市場の成長です。

AI への投資が、より強力で堅牢なビジネス戦略の構築にどのように役立つかを読んでください。