2020年にマーテックでAIを使用する8つの最良の方法

AIがあらゆる業界のマーケターのいくつかのニーズを解決することはすでに知っています。私たちは皆、ビジネスで私たちを支援するために何らかの方法でマーケティングテクノロジー（martech）を使用しています。

テクノロジーの急速な進歩、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）企業の台頭、および豊富なデータ主導のマーケティングキャンペーンの必要性の高まりにより、戦略と運用における人工知能の統合がますます目撃されているのは当然のことです。

本日は、今年のマーテックでAIを使用するための8つの最良の方法を紹介します。これにより、独自のマーケティング技術スタックを最大限に活用して、ビジネスを成長および拡大できます。

martechでのAIの8つの用途

1）マーケティングキャンペーンのパフォーマンスを予測する

マーテックは、将来のキャンペーンで何が起こるかをマーケターに示すことができる、いわゆる予測分析への道を開きました。 これらの予測は常に以前のキャンペーンと戦略からの既存のデータに基づいており、機械学習を使用すると、データと予測は時間の経過とともにより豊かになります。

これらの予測を使用して、顧客や見込み客の共感を高める強力なキャンペーンを作成したり、ビジネスの次の販売段階に進むのに十分なほど温かいリードを特定したりできます。

2）顧客サービスの取り組みを改善する

martechでAIを使用するもう1つの便利な方法は、チャットボットをカスタマーサービスの取り組みに統合することです。

ウェブサイトやFacebookページに追加できるAIチャットボットソフトウェアとサービスがいくつかあり、事前に読み込まれた一連のオプションや質問に基づいて、または高度なキーワードを使用して、顧客がインスタント情報にアクセスできるようにします。

AIチャットボットをマーケティング活動に適用するためのいくつかのユースケースを次に示します。

• ユーザーに最新のプロモーションやオファーについて学ぶ機会を与えましょう
• あなたがあなたの製品やサービスについて得たFAQへの回答を訪問者に見てもらいましょう
• 今後のイベントやウェビナーについて彼らに思い出させてください
• 注文またはアカウントに関する最新情報を送信します
• RSSフィードを介してサブスクライバーに最新のブログ投稿とコンテンツを送信します

3）パーソナライズされたターゲットコンテンツの作成

消費者の70％以上は、高度にパーソナライズされたコンテンツとオファーのみを操作しました。

また、マーテックのAIを使用すると、パーソナライズされたコンテンツやオファーの作成が簡単になります。 たとえば、Zyroのようなツールには、企業が手動検索の矢面に立つことなく、よりオリジナルのコンテンツを作成するのに役立つコンテンツジェネレーターがあります。

NetflixやSpotifyなどの人気のあるエンターテインメントアプリを備えたAIベースのクラスタリングシステムを見てきました。これらのアプリは、消費者の好みを深く理解し、ターゲットを絞ったコンテンツの推奨を行うことで知られています。

そして、エンターテインメントを超えて、Airbnbのような企業がこの機械学習を使用して、トランザクション履歴、設定、検索履歴などのデータを収集した後、ユーザーに非常にパーソナライズされたエクスペリエンスとオファーを提供するのを見てきました。

4）ソーシャルメディアアカウントの管理

ソーシャルメディア管理は、おそらく企業がマーケティング戦略でAIを使用できる最も便利な方法の1つです。 マーケターは、コンテンツの配布とプロモーションの取り組みを大規模に簡単に自動化できるようになり、以前は手動であったタスクをオフロードできます。

人気のソーシャルメディア管理ツールを使用して、コンテンツカレンダーの作成、投稿のスケジュール設定、コメントやメッセージの管理をすべてアプリから行うことができます。 異なるプラットフォームに複数のアカウントがある場合でも、すべてのコンテンツとデータを管理し、分析をすべて1つのダッシュボードで確認できます。

5）動的な価格設定を提供する

市場の変化する需要に基づいて価格を調整することは、すべてのビジネスで必要です。

経験豊富な事業主は、四半期データ、過去の傾向、および市場の他の要因に基づいて価格を調整する時期を知っている場合があります。 しかし、価格を決定するこの従来の方法は時間がかかり、人為的ミスが発生しがちです。

動的な価格設定にAIを使用することは、間違いなくより賢い戦略です。 アルゴリズムを使用して、顧客の行動から収集したデータに基づいて、考えられるすべての状況に最適な価格を特定します。

AIを使用すると、カスタマイズされた割引やオファーで顧客をターゲットにすることが容易になります。 価格予測は継続的かつリアルタイムで行われるため、貴重なリソースを節約し、高価なミスを回避できます。

現在、航空会社から旅行会社に至るまでのいくつかの業界では、動的価格設定にAIを利用して、すべての顧客に最も理想的な価格を提供しています。

6）デジタル資産管理によるコンテンツチームプロセスの合理化

ビジネスが成長するにつれて、画像、PDF、ビデオ、および製品やサービスに関連するその他のドキュメントなど、より多くのデジタル資産または貴重な電子ファイルを収集します。

これらのデジタル資産は、社内のサーバーまたはドライブに保存できますが、ボリュームが増加し、データストレージの規則が変化するため、管理が難しい場合があります。

一部の重要なデジタル資産は、ファイル名の一貫性の欠如、データの移行、または社内の厄介なデジタルトランスフォーメーションプロジェクトの最中にも失われる可能性があります。

ありがたいことに、AIをデジタル資産管理に統合すると、便利でよく整理されたメタデータがファイルに追加されます。 AIは、機械学習を使用してアセットにタグを付けることで、分類を改善し、類似性に基づいて提案を提供し、ユーザーに高度で洗練されたキーワード検索を提供します。

これは、画像の膨大なカタログを扱うeコマースや不動産業界で特に役立ちます。

7）リターゲティングキャンペーンの送信

キャンペーンのリターゲティングにAIを使用すると、基本的に、潜在的な顧客がオンラインストアやウェブサイトを離れた場合でもフォローし、オファーに関するリマインダーを表示できます。

考えられる使用例は、カート放棄メールを送信するeコマースストアです。 メールマーケティングプラットフォームのMoosendによる観察では、カート放棄メールを受信した後にクリックスルーしたすべてのユーザーのうち、50％が最終的な購入を行っていることがわかりました。

AIリターゲティングは、顧客がWebサイトまたはランディングページを表示したが何もしなかった場合の電子メールキャンペーンにも使用されます。 その後、他のWebサイトのバナー広告やソーシャルメディア広告を介してそれらを再ターゲティングできるため、常に頭に浮かぶことができます。

8）トップ顧客とネットプロモーターを特定する

顧客は優先順位を付けられたと感じたときにあなたのビジネスに忠実であり続け、彼らの経験と行動はネットプロモータースコア（NPS）を使用して測定できます。 NPSは、1から10のスケールで、友人にビジネスを推奨する可能性がどの程度あるかという簡単な質問を通じて、上位の顧客を識別します。

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顧客はそれに応じてグループ化されます。

• プロモーター（9〜10）は、忠実で熱心な顧客であり、引き続きあなたから購入し、友人にあなたのことを伝えます。
• パッシブ（7〜8）は満足していますが、プロモーターほど熱心ではなく、競合他社からの購入を検討する場合があります。
• 中傷者（0〜6）は、不満や不満を持っている顧客であり、悪いレビューや推奨事項によってブランド、評判、成長を損なう可能性があります。

顧客のNPSの特定は、AIを活用した調査を通じて最適化されます。 顧客との会話と実際の指標を組み合わせ、テキストデータを自動的に分析して、顧客のエクスペリエンスを向上させます。

したがって、プロモーターの数を増やし、どのパッシブをなだめるかを把握し、デトラクターの数を減らすことができます。

マーテックでAIを使用して、マーケティング活動を強化します

マーテックは、AIテクノロジーの急速な発展により、常に進化し、刺激的な分野です。 消費者は毎日大規模なデータを生成しているため、マーテックでAIを使用することは、ビジネスを成長させるための論理的な方法です。

Kevin Payneは、ソフトウェア会社の規模拡大を支援するコンテンツマーケティング担当者です。 ここで彼を見つけることができます。