AIマーケティングは業界の展望を変えており、ここにあなたのビジネスがそれから利益を得ることができる7つの方法があります

人工知能（AI）は、顧客サービス、ワークフローの自動化、そしてもちろんマーケティングに至るまでの実装により、ビジネスの標準の1つになりつつあります。

また、これは大きな変革をもたらします。2035年までに、AIは全体的な収益性を38％向上させ、グローバルビジネスに14兆ドルの追加収益をもたらします。

最高の業績を上げている企業はすでに最初に並んでおり、マーケティングでAIを使用する可能性は2倍になっていますが、他の企業はその可能性を模索し始めています。

この記事では、AIマーケティングとその主要コンポーネントを定義し、ビジネスへのメリットについて説明し、マーケティング活動にAIをより適切に統合するための具体的な方法を共有します。

AIマーケティングの定義

AIマーケティングは、データ分析、自然言語処理、機械学習などの人工知能技術を使用して、広告の決定に影響を与えるターゲットオーディエンスと経済動向を分析するマーケティングの一形態です。

AIツールは、顧客データを使用して、クライアントとのコミュニケーション方法を学習し、マーケティングキャンペーンの効率を向上させるために適切なタイミングでカスタマイズされたメッセージを提供します。

マーケティングにおける人工知能は、迅速な意思決定と迅速な結果を必要とするキャンペーンで特に役立ちます。

AIマーケティングの例と使用例は次のとおりです。

• 自然言語処理を使用してチャットボットを強化し、リードを獲得する
• リアルタイムのコンテンツ生成とパーソナライズ
• メディア購入
• 機械学習による顧客の行動とブランドとの関係の分析

マーケティングにおけるAIの主なコンポーネント

これらは、データ収集とプロセスの繰り返しの時間と費用のかかるプロセスを加速する、マーケティングにおける人工知能の3つの主要なコンポーネントです。

• ビッグデータと分析：ソーシャルメディアから電子メールまでのさまざまなデジタルチャネルから派生し、企業のマーケティング活動をよりよく把握し、マーケターが関連する戦術を開発および実装できるようにします。
• 機械学習：コンピューターとチップベースのアルゴリズムがビッグデータ情報を分析して、プロセスを徐々に改善します。 機械学習プログラムとデバイスは、この情報を分析して、過去に効果的であることが証明されたアクションに基づいて決定を下します。
• AIプラットフォームソリューション：マーケターと営業担当者に、収集された膨大な量のデータを管理するためのツールを提供します。 これらのソリューションは、ターゲットオーディエンスに関する有用なマーケティング情報を取得して、企業がターゲットオーディエンスに到達して通信するための最良の方法について具体的なデータ主導の意思決定を行うのに役立ちます。

人工知能マーケティングの4つの利点

人工知能はマーケティングで多くの用途があり、それぞれが顧客満足度の向上から収益の増加まで、さまざまなメリットを生み出します。

さまざまなAIマーケティングのユースケースで重複する最も一般的なメリットは次のとおりです。

• キャンペーンのROIの向上：人工知能はさまざまなデータセットから貴重な洞察を引き出すことができるため、マーケターはマーケティングキャンペーンをリアルタイムで最適化できます。 大量のデータを迅速に処理することで、AIプラットフォームは迅速な意思決定を行い、さまざまなマーケティングチャネルに予算を配分する場所を提案することができます。 また、顧客を最も引き付ける広告キャンペーンを特定し、将来のキャンペーンからより良い結果を得ることができます。
• 増幅されたマーケティング分析： AIを活用した分析ダッシュボードは、キャンペーンメトリックへの詳細な洞察を提供し、データを特定のキャンペーンに結び付けるのを容易にします。 このテクノロジーのおかげで、どのキャンペーンが他のキャンペーンよりもうまく機能しているかをより明確に把握できるため、キャンペーンを複製して資金を割り当てることができます。
• より迅速な意思決定：人工知能は、人間よりもはるかに高速にデータ分析を行うことができます。 機械学習で得られた過去の洞察を使用することで、キャンペーンや顧客情報に基づいて迅速かつ正確な結論を導き出すことができます。 これにより、キャンペーンが終了してデータが蓄積されて決定を下すのを待つのではなく、AIを活用したマーケティングキャンペーンを強化できる戦略に集中する時間ができます。
• パーソナライズと顧客関係の改善： AIのおかげで、さまざまな顧客セグメントのニーズに応じてマーケティングメッセージをパーソナライズし、ユーザージャーニーの適切なタイミングで配信することもできます。 このテクノロジーはまた、あなたのブランドから離れようとしている可能性のあるリスクのある顧客を特定するので、あなたは彼らにあなたとの再エンゲージメントを促すメッセージで彼らをターゲットにすることができます。

マーケティングで人工知能を使用する7つの方法

企業がマーケティング戦略に人工知能を適用する方法はたくさんあります。

以下は、最高の結果をもたらし、キャンペーンで高い成功率を誇る一流企業によって最も一般的に使用されているものです。

1.視聴者の共感を呼ぶメッセージを特定する

すべての顧客があなたのメッセージに同じように応答するわけではありません。 感情的な魅力の高いコンテンツは、一部の人に共感を呼ぶかもしれませんが、他の人はプロのトーンをより魅力的に感じるかもしれません。

ユーザーのプロファイルとカスタマージャーニーに基づいたパーソナライズされたメッセージングは​​、最高の結果をリアルタイムで促進し、マーケターがAIを使用する最も一般的な2つの方法の1つになります。

AIを使用すると、どのメッセージングが顧客にとって最も成功していることが証明されたかを監視できます。 これにより、より完全なユーザーペルソナを作成し、これらのユーザーに高度にカスタマイズされたメッセージを提供できます。

たとえば、Spotifyは、ユーザーの行動を分析するAIアルゴリズムを使用して、ユーザーが最も聴いている音楽の種類を理解します。 次に、ユーザーの興味に合った特定のアルバムカバーを使用する、パーソナライズされたプレイリストと音楽の提案を作成します。

AIと機械学習を使用して貴重な顧客データを収集し、メッセージングを改善すると、コンバージョン率が向上し、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上する可能性があります。

2.プログラマティックメディア購入への入札

広告を配置する場所とタイミングを決定するマーケティングスペシャリストは、戦略を最新の情報にリアルタイムで調整するのに十分な速さと機敏性を備えていません。

AIベースのプログラマティック広告は、ユーザーをリアルタイムでターゲティングするための最も関連性の高い広告スペースに入札することで、この課題を軽減します。 AIは、ユーザーの場所、興味、購入意向、購入履歴などのデータを使用してこの広告入札を通知し、適切なタイミングで最適な価格で適切なオーディエンスをターゲティングできるようにします。

簡単に言えば、プログラマティック広告の購入により、マーケティングの柔軟性が向上し、顧客の変化するニーズや習慣に対応できます。

3.チャットボットで会話体験を作成する

もう1つの人工知能の定番である自然言語処理（NLP）のおかげで、ライブチャットボットは、24時間体制のカスタマーサービスを提供するために、ヒューマンサポートエージェントに取って代わるか補完しています。

ブランドとそのサービスについて基本的な質問をしたいユーザーは、即座に回答を提供するチャットボットに頼ることができます。 チャットボットは、各ユーザーに関する過去の質問と履歴データに基づいて、高度にパーソナライズされた回答も提供します。

これにより、サポートエージェントは、より複雑なクエリに集中し、人間の支援を必要とする他のクライアントとの複雑なコミュニケーションを行うことができます。

チャットボットは例外以上の標準になりつつあります。2020年には、顧客体験戦略の一環として、80％またはマーケターがすでにチャットボットを使用していました。

4.パーソナライズをさらに細かくする

現代のユーザーは、ブランドとのやり取りにおいて非常に高いレベルのパーソナライズを期待しています。 そのため、ユーザーの問題点、場所、興味、購入意向、その他のデータポイントは、マーケティングコピーに通知する必要があります。

マーケティングにおける人工知能を使用すると、この標準的な人口統計データのセットを超えて、非常に個人的なレベルでユーザーについて詳しく知ることができます。 最終結果は、顧客のユニークな個性を中心に形成された高度にキュレーションされたブランド体験です。

たとえば、上記のSpotifyプレイリストの例と同様ですが、それを超えて、Netflixは同じ番組のさまざまなアートワークをさまざまなユーザーに表示します。 彼らのハイパーパーソナライズは、ユーザーがさまざまなショーでよく見る主演俳優を描いたショーのアートワークを1人が見、別の人が通常見ている映画ジャンルの感触や雰囲気を捉えた画像を表示するように機能します。

この高度に個別化されたユーザーエクスペリエンスのもう1つの側面は、カスタマイズされたオファーを備えたアトミックコンテンツと、ユーザーの固有の好みに基づいた関連コンテンツです。

5.競争力を高めるためにダイナミックプライシングを使用する

AI対応の動的価格設定は、最適な製品価格をリアルタイムで推奨することにより、ビジネスの競争力を高めることができます。 人工知能システムは大量の競合他社のデータを推定し、特定の製品に対する既存の需要に応じて価格を変更できるようにします。

この戦略は、特に小規模な小売ブランドにとって効率的であり、売り上げを伸ばし、競合他社をしのぐのに役立ちます。

6.自動化してマーケティング業務の効率を高める

人工知能は、マーケティングデータの並べ替えを自動化し、基本的なユーザークエリやその他の戦略的プロセスに回答して効率を高め、マーケティング担当者が分析的および戦略的な作業を行うための時間を増やすことができます。

7.予測マーケティング分析を使用する

人工知能は、ユーザーデータを抽出するプロセスを大幅に加速しましたが、ユーザーデータが非常に多いため、マーケターがそこから貴重な洞察を引き出すことは困難になっています。

予測分析では、アルゴリズム、機械学習、データセットを使用して、将来のユーザーの行動を予測します。 これは、マーケターがユーザーが将来どのような種類のサービスや製品をいつ探すかを「予測」するのに役立ちます。

この知識があれば、市場チームはエンドユーザーをターゲットにして、キャンペーンをより正確に進めることができます。 予測分析の最もよく知られている例は、AmazonなどのeコマースWebサイトの「推奨製品」セクションです。 彼らは、過去の購入と検索に基づいて、ユーザーが興味を持ちそうな製品を提案します。

AIマーケティングのポイント

マーケティングにおける人工知能は、ユーザーデータの収集を加速し、メッセージングのパーソナライズを促進し、市場分析を強化します。その結果、プロセスの効率、より正確なターゲティング、およびより高いROIが実現します。

マーケティングにおけるAIは、次の目的で使用できます。

• 顧客の共感を呼ぶメッセージを見つける
• 効率を最大化するために、広告を配置する場所とタイミングを決定します
• 会話型チャットボットエクスペリエンスを作成する
• きめ細かいパーソナライズを行う
• ダイナミックで競争力のある価格設定を作成する
• 運用効率の向上
• 予測分析を活用する