マーケティングで AI を多用することの欠点
公開: 2023-10-26人工知能は、電気の発見や車輪の発明に例えられ、ビジネスイノベーションの次のフロンティアとして注目されています。 誇大宣伝は本物です。 顧客サービスの自動化から予測分析に至るまで、AI は前例のない効率性を約束します。 しかし、AIには欠点があるのでしょうか？
ことわざにあるように、良いことも多すぎると悪いことになる可能性があります。 企業が業務のあらゆる側面に AI を組み込むことに躍起になると、その過程でユーザー エクスペリエンスと有効性が損なわれるのではないかという疑問が生じます。
この投稿では、AI がマーケターにとってどのように役立つのかをすべて見ていきますが、より重要なのは、AI が実際に真の創造性をどのように妨げるのかを見ていきます。
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ユーザーエクスペリエンスにおける諸刃の剣
学校入学に必要な重要なIQテストの準備をしている親の興奮を想像してみてください。 彼らは、得点率について Quora でシンプルで率直な回答を求めています。 迅速かつ直接的な回答を受け取る代わりに、AI が生成した冗長な回答が殺到し、明確な回答は得られずにその話題を飛び回ります。
このシナリオはまさに、AI 実装における増大する問題を反映しています。
AI は山のようなデータを選別して応答を生成できますが、コンテキストや、単純な情報に対するユーザーのニーズを考慮していないことがよくあります。
この事故はユーザーをイライラさせるだけでなく、今後のプラットフォームとのやり取りを妨げる可能性もあります。
持ち帰りは？ AI の導入は、ユーザー エクスペリエンスを複雑にすることではなく、向上させることを目的としている必要があります。 ユーザーのコンテキストを考慮して、直接的で役立つ情報を提供する必要があります。
単純なものを過度に複雑にする
次の大きなことに夢中になっている世界では、最も単純なタスクでさえ過度に複雑になる傾向があります。 まるで AI のような最先端のテクノロジーにとって、シンプルさはありきたりすぎると考えられているかのようです。
しかし、場合によっては、シンプルな方が良い場合もあります。
考えられるあらゆるシナリオに AI を導入しようとするこの衝動は、ユーザーが探しているものと AI が提供するものの間に不協和音を生み出します。 単純な答えが複雑な情報の迷路に変わってしまうと、ユーザー エクスペリエンスが損なわれるだけでなく、ユーザーが遠ざかってしまいます。
この切断は単なる不便以上のものです。 それは企業にとって実質的なコストにつながる可能性があります。 人々が不必要な複雑さによってエクスペリエンスが妨げられていると感じれば、ブランドに対する信頼と自信が損なわれてしまいます。 長期的には、これは収益と機会の損失を意味する可能性があります。
企業にとって、AI はユーザー インタラクションを強化および簡素化するものであり、印象的ではあるものの、消費者が実際に望んでいることや必要としているものと同期していない技術的機能を誇示するものではないことを覚えておくことが不可欠です。
実用的なアプリケーションと情報過多
細部に悪魔が宿る広告業界では、複雑な情報を迅速に評価して要約する AI の能力が状況を一変させる可能性があります。 ただし、実用性と圧倒的性の間の境界線は薄いです。
重要なのは、ユーザーが詳細に惑わされることなく、意思決定を伝えるのに十分な洞察を提供することです。 これは、情報に関するゴルディロックスの原則のようなものです。提供される情報は、目の前のタスクに「適切」である必要があり、プロセスを滞らせることなく迅速かつ効果的なアクションを可能にします。
有益であることと圧倒的であることの間には維持すべき微妙なバランスがあり、AI が信頼できるアシスタントになるか迷惑な邪魔者になるかを決定するのがこのバランスです。 このバランスは、量よりも質を提供する AI の能力にかかっています。
目的は、できるだけ多くのデータを吐き出すことではなく、ビジネス目標に直接貢献できる、細かく調整された実用的な推奨事項を提供することです。 このようにして、AI は単なる自動化のツールではなく、戦略的思考と微妙な意思決定の触媒となります。 これは AI の最高の部分であり、シンプルさを維持しながら機能のレイヤーを追加します。
AI を使用して販売プロセスに混乱を生じさせるのではなく、信頼を築きましょう
営業の仕事では、信頼を築くことがすべてです。 ここでの課題は、消費者の信頼を損なうのではなく、むしろ強化する方法で AI を統合することです。 営業の本質は、顧客の問題を解決することです。
AI がこのプロセスをよりスムーズかつ効率的にできるとしたら、素晴らしいことです。 ただし、AI をパッチワークのアドオンとして実装しないことが重要です。
顧客関係管理 (CRM) ツールを提供する SaaS (Software as a Service) 企業の例を考えてみましょう。 現在、CRM は営業において、やり取りの追跡、リードの管理、さまざまなタスクの自動化に非常に重要です。 ここで AI が活躍し、混乱を招くのではなく顧客の信頼を高めます。
AI を使用して履歴データと現在のやり取りに基づいてリードが顧客に変わる可能性を予測する CRM 内の機能を想像してください。 これらの予測を複雑なグラフや一連の紛らわしい数字で表示する代わりに、システムは情報を抽出して、リードの名前のすぐ隣に表示される単純な「信頼スコア」にします。
このシンプルな指標により、営業担当者が価値の高いリードに優先順位を付けることができ、営業チームが一目でパイプラインを理解しやすくなります。
このシナリオでは、AI の使用は目的を持っており、複雑な予測モデルを簡素化して実用的な洞察を得ることで信頼性を強化するのに役立ちます。 これは既存のシステムに単に追加された機能ではなく、慎重に統合されており、営業チームの効率と理解の両方が向上します。
これは、AI が販売領域で正しく実行された場合、混乱や冗長性を生み出すのではなく、自信をどのように構築するかを示す好例です。
AI の欠点についての最後の言葉: 飛躍する前に考えてください
それで、結局のところは何でしょうか？ AI の流行に飛びつく前に、現実世界のユーザーへの影響を考慮することが不可欠です。 価値を提供することでユーザーのエクスペリエンスが向上するのであれば、それは適切です。 AI を導入するためだけに存在するのであれば、振り出しに戻る時期が来ているのかもしれません。 経験が示すように、AI の実装が不十分だと、良いことよりも害を及ぼす可能性があるからです。
多くの場合、AI の悪用はユーザー エンゲージメントや信頼の低下につながる可能性があります。 たとえば、AI アルゴリズムで嫌な経験をした人は、Quora のようなプラットフォームを利用する可能性が低くなります。 企業は、テクノロジーの効果はその実装によって決まることに留意する必要があります。
いくつかのことをまとめてみましょう。
- コンテキストが重要: AI は、それが使用されるコンテキストに敏感でなければなりません。 間違ったアプリケーションを使用すると、ユーザーの不満やエンゲージメントの低下につながる可能性があります。
- 量より質:最も多くの AI を導入することではなく、最も効果的な AI を導入することが重要です。 包括的な実装ではなく、スマートで対象を絞ったアプリケーションを選択します。
- 複雑化せず強化する:最終的な目標は、プロセスをよりシンプルかつ効率的にすることであり、その逆ではありません。
- 反復プロセス:ビジネスの他の側面と同様に、AI にも調整と改良が必要です。 適応することを恐れないでください。
したがって、次回 AI をビジネス プロセスに統合することを考えるときは、立ち止まって検討してください。これにより、ユーザーのエクスペリエンスがよりスムーズになるのでしょうか、それとも、問題を不必要に複雑にするだけでしょうか。
AI に対する戦略的かつ思慮深いアプローチは、業界のリーダーになるか消費者の信頼を失うかの大きな違いを生みます。
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