データとAIで顧客のニーズを予測する

人々は、顧客のニーズを理解し、それらを認識し、人間レベルでそれらとつながるブランドと自分自身を一致させています。

今日のCOVID-19環境では、顧客の期待は加速するペースで進化しており、信頼できる関係を提供し維持するためにブランドに挑戦しています。

今やこれまで以上に、ブランドは、個人レベルで重要な瞬間に、適切なチャネルで適切なコンテンツを顧客に確実に届ける必要があります。

デロイトの調査によると、これは顧客の忠誠心を高め、維持するために不可欠であり、ビジネスに直接影響を与える可能性があることが示されています。 その結果、39％の人が悪い経験をした後に切り替えられたブランドを調査し、62％がお気に入りのブランドとの関係にあると感じていることが明らかになりました。

この方法で接続するのは簡単なことではないように思えるかもしれませんが、人工知能（AI）と機械学習がそれを可能にするのに役立ちます。 これらのテクノロジーは、ブランドが顧客のニーズをより適切に予測し、リアルタイムのマーケティングを通じて重要な瞬間にそれらに到達するのに役立ちます。

以下は、CMOとマーケターが関連する顧客体験を提供するために従うことができるステップです。

達成可能な計画を立てる

顧客のニーズは瞬時に変化し、顧客の旅に影響を与える可能性があります。 価値を提供するために、ブランドは顧客と関わり、リアルタイムのニーズに基づいてよりパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供するのに十分な機敏性を備えている必要があります。

これを行うには、マーケターは最初に彼らの野心を定義し、ビジネスと顧客の優先順位を調整する戦略を開発する必要があります。 たとえば、目標には、アップセルや忠誠心の向上が含まれる可能性があります。リストは続く可能性があります。

一度にすべてを達成しようとするのではなく、特定のユースケースとそれらを達成するためのロードマップを確立することをお勧めします。 また、AIと機械学習を使用して、アジャイルターゲティングと動的クリエイティブを実行し、現在のニーズに対応します。

顧客のニーズ、データソース、および外部環境が流動的であるため、プログラムの実行と結果も流動的である可能性があることを認識することが重要です。 CMOとマーケターは、テストと調整の規律に従い、反復プロセスに備える必要があります。

人の要素も重要です。 リアルタイムのマーケティングを成功させるには、適切な人材、利害関係者、運用モデルを用意することが重要です。

データとテクノロジーを活用する

各ユースケースは固有であるため、ブランドはユースケースをサポートするために必要な特定のデータと洞察を特定する必要があります。 彼らは次のことを考慮する必要があります。

データ

ブランドは独自の壁の中に多くのデータを持っていますが、適切なタイミングで顧客のニーズを満たし、予測するには、顧客の完全なビューを提供し、ギャップを埋めるための外部データが必要です。 これは、場所や季節に基づく情報、傾向データ、コンテキストデータなどの環境データにすることができます。

たとえば、外部のソーシャルメディアデータは、顧客セットが何に反応しているか、そしてプラットフォーム上で見たいコンテンツのタイプをマーケターに伝えることができます。 また、変化するデータ規制とサードパーティのCookieがなくなることを考えると、ブランドはファーストパーティのデータに頼る必要があります。

技術基盤

顧客データプラットフォームは、マーケティング担当者のニーズに活用できる顧客の単一のビューを作成するのに役立つため、価値があります。 これは、所有、支払い、獲得したすべてのソースにわたる企業の内部データと外部データを組み合わせたものです。

適切なデータと個々の顧客の理解が深まれば、マーケターは重要なパーソナライズされたエクスペリエンスの作成を支援するための重要な基本ステップを完了することができます。

決定

AIと機械学習は、ブランドが顧客のニーズをより適切に予測すると同時に、市場体験へのスピードを加速するために不可欠です。 複雑なデータセットを使用する場合、機械学習はインテリジェントなオーディエンスモデリングに役立ち、AIはリアルタイムの洞察に基づいてターゲティング戦略を更新するのに役立ちます。

より多くの情報を分析し、より深い理解を得る能力により、マーケターは、チャネル、メッセージング、およびエクスペリエンス全体で顧客の変化するニーズを満たすために、情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。

たとえば、銀行で実施する場合、AIは、標準的な人口統計学的洞察の範囲外の一連のデータ信号を使用して、現在住宅の市場にいる個々の顧客を識別し、最適な適切な住宅ローンのオファーで個人をターゲットにすることができます。チャネルと瞬間。

パーソナライズされたメッセージを調整できることで、ブランドと顧客の関係におけるつながりと信頼が深まります。

プロセスを実践に移す

これらのアクションは特定のユースケースまたはシナリオをサポートできますが、ブランドがこれを大規模かつリアルタイムで行うことは困難です。 多くの企業が直面する主なハードルの1つは、顧客体験がマーケティングの機能として考えられたり、サイロで見られたりすることが多いことです。

カスタマーエクスペリエンスは、企業の業務のあらゆる領域に組み込まれた、感情的にインテリジェントな機能を備えた真の運用分野である必要があります。 重要なコラボレーションは、CMOとCIOの間で行う必要があります。

このように、AIと機械学習を通じて確立された顧客の期待と人間の洞察を使用して、ブランドの戦略と行動にリアルタイムで影響を与え、最終的にビジネスの成果を促進することができます。

AIは顧客体験に利益をもたらすことができますが、CX以外のユースケースでCMOやマーケターを支援することもできます。 たとえば、AIは、マーケティングROIの最適化、マーケティングパフォーマンスの向上、および新規顧客の獲得に役立ちます。

たとえば、コンタクトセンターでは、AIは、発信者に最適なメッセージングを通知することで、カスタマーサービスエージェントと連携できます。 CXは主要な目的ではないかもしれませんが、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスは、ユースケースの目標を達成するのに確かに役立ちます。

マーケターは、アルゴリズムを適切に設計および展開することにより、データを信頼し、AIに多くの作業を委託する必要があります。 人間は依然として関与していますが、より多くの意思決定が自律的かつリアルタイムで行われるため、顧客のための他の戦略的意思決定や創造的な取り組みに集中できます。

ブランドは、顧客のニーズに焦点を合わせ、顧客が切望するパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することで、忠誠心につながる回復力のある感情的な絆を生み出すことができます。

Kate Ericksonは、Deloitte ConsultingLLPおよびHuxby DeloitteDigitalのマネージングディレクターです。