2024 年の戦略を高めるためのマーケティングにおける AI のトップ ユースケース

デジタル市場空間が急速に進化するにつれ、顧客はこれまでにないほどブランドに信頼性と人間的なつながりを求めています。 この需要の高まりに応えるために、マーケティング チームは、限られた予算と限られたチームの帯域幅内で業務を遂行しながら、機敏に行動し、既成概念にとらわれずに考え、期限を守る必要があります。

幸いなことに、人工知能 (AI) などの革新的なテクノロジーは、これらの課題に対処するための長期的なソリューションを提供します。 AI はマーケティングに革命をもたらしており、AI 機能が創造性とワークフローの効率性の向上に役立ったと報告するマーケティング担当者が増えています。 AI マーケティングを使用して、データ分析、レポート、メッセージ管理などの困難なタスクを効率的に管理しながら、魅力的なコンテンツの開発にエネルギーを注ぐチームがますます増えています。

この記事では、2024 年に向けてシートベルトを締めるチームにとって最優先事項である、マーケティングにおける AI のユースケースについて説明します。収益目標とマーケティング目標を正面から達成するのに役立つ実用的な洞察を得るために読み続けてください。

目次：

• AI がプラスの影響を与えたマーケティング分野
• 2024 年の AI + ソーシャル マーケティングのユースケース トップ 7
• マインドフルな方法で AI を導入する方法
• マーケティングにおける AI のユースケースの進化に注目してください

AI がプラスの影響を与えたマーケティング分野

2023 Sprout Social Index によると、調査対象となった 900 人のマーケティング担当者のうち 81% が、AI がすでに自分たちの仕事にプラスの影響を与えていると回答しています。 78% がコンテンツのアイデア作成などクリエイティブな分野で AI の恩恵を受けていると感じており、さらに 73% が生産性にプラスの影響を与えていると報告しています。

AI は、ソーシャル チームが視聴者をよりよく理解し、反応するのにも役立ちます。 ソーシャルリスニングからブランドに関する重要な洞察を提供して、魅力的なコンテンツを刺激し、顧客ケアをパーソナライズし、パフォーマンス指標をより深く掘り下げています。

さらに、AI を活用したマーケティング オートメーションは、マーケティング担当者のスピードと効率の向上を支援します。 これにより、デジタル広告、電子メール キャンペーン、ソーシャル投稿のスケジュール管理などの時間のかかるタスクを軽減できるため、戦略構築により多くの時間を費やすことができます。

当然のことですが、255 人のソーシャル マーケティング担当者を対象とした 2023 年第 2 四半期の Sprout Pulse 調査によると、71% がすでに AI および自動化ツールをワークフローに統合しており、そのうちの 82% が肯定的な結果を報告しています。

2024 年の AI + ソーシャル マーケティングのユースケース トップ 7

これらの心強い結果を受けて、2024 年にはより多くの企業が AI を活用してマーケティング チームを強化し、全体的なビジネス戦略を強化することを計画しています。 ここでは、来年に向けて準備を進めるソーシャル メディア マネージャー向けに、マーケティングにおける最も顕著な AI のユースケースを紹介します。

1. ソーシャルメディアデータの分析

ソーシャル メディア データは、ブランドと顧客に関する洞察の宝庫であり、AI ツールがこれらを簡単に掘り下げて重要な情報を明らかにします。 State of Social Media Report によると、リーダーの 95% が見込み顧客の発掘、製品開発、競合他社の分析などのビジネス上の意思決定を行うためにソーシャル データを参照していることがわかりました。 したがって、ソーシャル メディア データ分析は、マーケティング チームだけでなく、部門を超えたチームにも力を与えています。

競合他社の監視は、マーケティングにおけるもう 1 つの AI ユースケースであり、レポートによると、2024 年のビジネス リーダーの 92% にとって、ブランドのポジショニングを向上させるために重要です。

AI ツールは、ソーシャル リスニング データから強力なセマンティック検索やその他の AI アルゴリズムを使用して、競合他社の洞察を抽出します。 たとえば、Sprout は固有表現認識 (NER) を使用してソーシャル データを分析し、競合ブランドとそのコンテンツを特定して分析し、ブランドのパフォーマンスを向上させるための実用的な洞察を提供します。

この機能は、ユーザーが決定したキーワードと @メンションを使用して、競合他社のコンテンツ エンゲージメント、投稿頻度、ハッシュタグの使用状況、その他の主要なパフォーマンス領域を掘り下げます。 したがって、何千ものソーシャル会話のノイズを数秒でカットして、ブランドにとって重要なデータを提供します。

もう 1 つの重要な分野はインフルエンサー マーケティングです。 AI モデルは潜在的なインフルエンサーの投稿、インタラクション、視聴者層を監視するため、マーケティング担当者はブランド パートナーシップへの適合性をマッピングできます。 Sprout による最近の Tagger の買収は、ソーシャル データ分析と AI 機能を統合して、インフルエンサー マーケティングのインテリジェンス、レポート、ワークフローを管理する方法をさらに強化します。

2. コンテンツの作成

2023 Index では、マーケティング担当者にとってコンテンツ作成が依然として最も時間のかかるタスクの 1 つであることがわかりました。 時間と心のスペースを奪うのは、クリエイティブなアイデアを考えるだけでなく、コンテンツがタイムリーで、関連性があり、魅力的で、視聴者がスクロールし過ぎないようにするのに十分な差別化を図るというストレスでもあります。

ありがたいことに、ソーシャル メディア マネージャーとチームは、汎用 AI ツールの落とし穴に陥ることなく、専用の AI 対応ソーシャル管理ツールを利用してコンテンツの作成とアイデアを考えることができます。

たとえば、Sprout の AI Assist による提案機能を使用すると、3 つの送信コピー オプションが提供され、ブランドに合わせた魅力的な投稿を数秒で作成できます。 Sprout は、自然言語処理 (NLP) を使用して社会的な会話のニュアンスを理解し、データに基づいて関連するコンテンツの推奨事項を提供します。これにより、より良い見込み顧客とコンバージョンの向上につながる魅力的なコンテンツを導き出すことができます。

このようにして、マーケティング チームはソーシャル戦略の影響力を高め、成功するキャンペーンの開発に集中する時間を取り戻します。

3. ソーシャルメディア広告とキャンペーンのターゲティング

ソーシャル メディア広告とキャンペーン レポートは、マーケティングにおける主要な AI ユースケースです。 マーケティング担当者は AI を使用してソーシャル メディア広告を最適化し、エンゲージメント行動や視聴者の好みを分析することで広告を視聴者にとってより魅力的なものにしています。 たとえば、このコカ・コーラのキャンペーンでは、説得力のあるストーリーテリング技術と生成 AI を組み合わせて、魅力的な広告ビデオを作成しています。

機械学習 (ML) アルゴリズムは、さまざまな広告バリエーションに対して A/B テストを自動的に実行し、さまざまな顧客セグメントに対してどの要素が最もパフォーマンスを発揮するかを学習することで、広告キャンペーンを継続的に最適化するようになりました。 これにより、よりターゲットを絞ったパーソナライズされた広告が生まれます。 AI を活用した洞察と予測分析を組み合わせることで、過去のユーザー インタラクションに基づいて関連する製品やサービスが自動的に提案され、キャンペーンのターゲティングとパフォーマンスが向上します。

これらすべての利点により、マーケティング担当者は、手動で分析してカスタマイズする場合に比べて、わずかな時間で有料広告を最大限に活用し、ターゲティング結果を改善することができます。

同様に、AI ツールは、ユーザーの行動や選択に基づいて製品情報や価格を自動的に更新する動的広告を作成できます。 これにより、マーケティング チームが広告コピーを手動で監視および調整するという面倒な作業を省きながら、投資収益率 (ROI) が最大化されます。

Sprout のソーシャル広告レポート機能をチェックして、スケジュールしている有料コンテンツの ROI を高めてください。

4. ソーシャルメディアのスケジュール設定と投稿

ソーシャル メディア チームは、顧客の問題や問い合わせにタイムリーに対応することから、コンテンツのスケジュール設定や締め切りを忘れないようにすることまで、複数の優先事項をやりくりしています。 そのため、ソーシャル マーケティング担当者は、キャンペーンに優​​先順位を付け、チームのワークフローをより適切に管理できるように、投稿とスケジュールをかなり前もって管理しようとします。

AI マーケティング ツールは、これらの機能をシームレスかつ正確に自動化し、チームの時間と労力を節約します。 たとえば、Sprout の AI 機能は、視聴者のエンゲージメントとインプレッションを最大化するために最適な投稿時間を決定することで、ソーシャル メディアのスケジュール設定と投稿を自動化します。 機械学習アルゴリズムは、一定期間にわたるエンゲージメント指標を分析し、最適な送信時間とハッシュタグの推奨事項の形でいくつかのスケジュール オプションを提供し、最適なポスト エンゲージメントを保証します。

これにより、マーケティング担当者は、Facebook、Instagram、LinkedIn などのネットワーク全体で、データに基づいた精度でソーシャル投稿を計画、整理、スケジュールすることができます。

5. チャットボットの構築

チャットボットは、マーケティングにおける魅力的な AI ユースケースです。 また、2023 年指数によると、マーケティング担当者の 54% が、FAQ や顧客フォーラムなどの他のリソースとともに、ソーシャル カスタマー ケアのために 2024 年にこれらを大規模に使用する予定です。

チャットボットを使用すると、ブランドは顧客とリアルタイムでパーソナライズされた対話を実現し、問い合わせに 24 時間対応できます。 顧客の 16% がブランドに即座に応答することを期待しており、23% が 2 時間以内に応答することを期待していることを考えると、これは顧客満足度を向上させ、強力なブランド関係を構築するのに大いに役立ちます。

ML とニューラル ネットワークによって実現されるチャットボットは、より多くの情報を処理し、ユーザーの行動に関する貴重なデータを収集するにつれて、より賢くなります。 ただし、これらの仮想エージェントはトレーニングされ、技術スタックに適応され、監視される必要があります。 メイクアップ ブランドの Sephora は、AI チャットボット Kik を使用して顧客とつながり、インフルエンサーとのライブ インタラクションによりエンゲージメントを促進します。

一方、ルールベースのチャットボットはよりシンプルです。 これらは数分で簡単にセットアップでき、ブランドは顧客に 24 時間 365 日の可用性を提供できます。

AI 対応のチャットボットを使用する場合でも、Sprout のようなルールベースのチャットボットを使用する場合でも、マーケティング チームが不在の場合でも、製品の質問に答え、推奨事項を提供し、販売目標到達プロセスを通じてユーザーを案内することで、効率を何倍にも高めることができます。 顧客サポートにとってこれ以上に優れたものは何でしょうか?

6. ソーシャルメディア測定

ソーシャル パフォーマンス分析は、ブランド全体の戦略にとって重要な部分となっています。 マーケティング担当者のなんと 60% が、2024 年のビジネス目標を達成するために、収益への影響という観点からソーシャル エンゲージメントの価値を測定し、定量化することを計画しています。

また、ブランドのソーシャル エンジンへの経営陣の関与の増加を考慮して、マーケターの 32% は、ソーシャル指標を毎週経営幹部と共有するようになったと回答しています。

Sprout のような ML モデルは、定量的および定性的なソーシャル指標を数分以内に自動的かつ正確に測定し、手動によるエンゲージメントやパフォーマンス分析に何時間も費やす必要がなくなります。 これは、ソーシャル メディアの絶え間なく変化する状況に対処しながら、ソーシャル メディアの ROI を向上させたいと考えているマーケターにとって良い前兆です。

7. 感情分析

マーケティング担当者は、ブランドに関するコメント、投稿、会話で表現される論調や感情を評価し、それらが肯定的か否定的か中立的かを判断するために感情分析に注目しています。 The State of Social Media Report によると、マーケティング担当者の 44% が感情マイニングを使用して顧客からのフィードバックを理解し、問題への対応方法を改善していることを考慮すると、これは重要な AI 機能です。

ソーシャルチャットの感情を分析することは、ブランドが否定的な感情の兆候を早期に発見し、状況がエスカレートする前に積極的な措置を講じるのにも役立ちます。

たとえば、Sprout では、ブランドへの言及の異常な急増を検出し、それがネガティブなものかポジティブなものかを監視できます。 これにより、評判を積極的に監視してブランドの健全性を確保できます。 同様に、センチメント分析アルゴリズムは受信メッセージにポジティブとネガティブのタグも付けるため、ソーシャル カスタマー ケア チームはメッセージの重要度に基づいてメッセージに優先順位を付けることができます。

マインドフルな方法で AI を導入する方法

つながりを作り、コミュニティを構築するには多くの時間と労力が必要ですが、すでに苦労しているソーシャル マーケティング チームにとってはどちらも限界があります。 AI は、機能を自動化し、ワークフローを簡素化し、チームの透明性を高めることで、この課題に対処できます。 しかし、ソーシャルマーケターと顧客の両方から懸念があります。 ソーシャル チームが雇用の喪失を心配している一方で、2023 年のソーシャル インデックスによると、消費者の 42% は、ブランドがソーシャル メディアでのやり取りに AI を使用することについて、人間とのやり取りが減少することを懸念しています。

リーダーシップ チームは、思慮深い方法でマーケティングにおける組織全体の AI ユースケースを実装する道を開くことで、これらの懸念事項に対処できます。 これには、IT チームおよび法務チームと緊密に連携して、さまざまな部門で使用する適切な AI ツールを選択することが含まれます。 さらに、従業員向けの効果的な AI 使用ポリシーを開始および開発し、従業員が AI ソフトウェアの恩恵を受けるために回避できる具体的なフレームワークを用意します。

AI ツールを技術スタックに意図的に組み込むことで、投稿、スケジュール設定、パフォーマンス分析などの手動で面倒なタスクの負荷が軽減され、マーケティング チームが専門知識に本当に依存する作業に集中できるため、これは重要です。 これには、視聴者調査、魅力的なコンテンツの作成、視聴者エンゲージメントの促進、そしてより重要なことに、パーソナライズされた顧客ケアが含まれます。

マーケティングにおける AI のユースケースの進化に注目してください

ソーシャルメディアの曲がりくねった地形をナビゲートするのは簡単なことではありません。 今日のマーケティング リーダーは、市場のトレンドの変化を利用して競合他社を出し抜き、顧客ロイヤルティを獲得するために、常に現場の状況に耳を傾ける必要があります。 これらのソーシャル インサイトは、マーケティング チームに力を与え、俊敏性を高めてブランドを高めるためのあらゆる機会を構築するために必要な方向性を提供します。

実際のビジネスへの影響をマーケティング戦略に組み込むために、最新の社会トレンドに常に注目してください。 今すぐ Sprout Social Index をダウンロードしてください。