人工知能がデジタルマーケティングに与える影響

公開: 2021-03-31

人工知能（AI）は、ほとんどの人にとってまだ少しSF的で未来的なものに聞こえます。それでも、それは私たちの日常生活の一部であり、Alexaに音楽の音量を下げるように頼むのと同じくらい普通です。

AIは過去10年間で急速に進化しており、その結果、経済の多くの分野に具体的な影響を与えるのに十分なほど進歩しています。それは人々のビジネスのやり方に影響を与えており、ヘルスケア、自動車、テクノロジー、通信、金融サービスなどの多くの業界の不可欠な部分に成長しています。そして、それはマーケティングにもいくつかの大きな変化をもたらしました。

マーケティングにおけるAIの基本的な目的は、これまでのところ、ありふれたプロセスを自動化することでした。しかし、それがより高度でアクセスしやすくなるにつれて、それは機会の世界への扉を開きます。

AIを使用すると、大量のデータを収集して整理し、分析して、それらに基づいて高度なマーケティング予測とパーソナライズされた戦略を提供できます。

マーケターが今日直面している主な問題の1つは、大規模なデータを管理し、それを理解するには膨大なリソースが必要であり、時間がかかることです。市場は急速に変化しており、アナリストがすべてのデータを処理して理解できるようになるまでに、データはすでに古く、統計的価値しかありません。

しかし、達成するのに人間の数ヶ月かかるかもしれないことは、機械が数時間で行うことができます。それがAIを非常に効率的にする理由です。 AIは、機械学習、深層学習、自然な音声処理などのテクノロジーを使用して、人間を読み、理解する能力を高めています。そして、テクノロジーと人類の間に点を結ぶことは、ユーザーエクスペリエンスの深遠なパーソナライズの基礎となる可能性があります

素晴らしいですね。しかし、もっと良いニュースがあります。供給は需要に追いつき、AIはさらに中小企業にとってより手頃な価格になりつつあります。したがって、2021年以降にAIがマーケティングチームに何ができるかを知るために読んでください。

1.手頃なAIソリューション

パーソナライズされたAIをゼロから構築してビジネスのニーズに対応することは、非常に費用がかかり、大企業だけが手に入れることができます。

しかし、テクノロジーが進歩し、需要が増大するにつれて、世界中にさまざまなAIソリューションに取り組んでいる複数の企業があります。企業がさまざまなタスクや問題に対処できるようにするために開発されたツールの市場が拡大しています。

資金調達によるトップ10

実際、これらの市場は狂ったように成長しており、2030年までに世界経済に最大15.7兆ドル貢献できると予想されています。

アマゾン、グーグル、マイクロソフトなどの大手テクノロジー企業も、コーディングスキルを必要とせず、さまざまな目的でさまざまなアプリに適用できる、使いやすいAIソリューションを構築しています。そして、他の多くのテクノロジー企業は、使いやすく手頃なツールの提供に取り組んでいます。

すべてが素晴らしくエキサイティングに聞こえるかもしれませんが、AIツールの管理にはある程度の専門知識が必要であることを忘れないでください。

マーケティング業務にAIを採用するには、テクノロジーの運用方法を知っている専門家を雇用またはトレーニングする必要があります。データの不注意な管理やアルゴリズムの設計上の欠陥は、偏見や誤った結果につながる可能性があり、したがって、クライアントと収益の損失につながる可能性のある大きな問題を引き起こす可能性があります。人的要因はAIを管理する上で重要な部分であり、過小評価されるべきではありません。

そうは言っても、手頃な価格のAIソリューションの利点のいくつかに焦点を当てましょう。

2.生産性の向上

マーケティング業務でAIソリューションを使用すると、チームの生産性を大幅に向上させることができます。プロセスを自動化するだけで時間を解放し、従業員の負担を軽減することから始めることができます。

AIが労働生産性に与える影響

さらに、AIツールには、製品の品質と価値を向上させる可能性があります。人々が圧倒されたり過労になったりするストレスを軽減することで、彼らはあなたのマーケティングプロセスの弱点を取り除くのを助けることができます。このようにして、たとえば細部を見落とすなど、疲れているという理由だけで人々が犯す間違いを最小限に抑えることができます。

より高度なソリューションは、さまざまな方法で生産性を向上させることができます。たとえば、処理に数週間かかる情報をすばやく取得して分析することで、チームにジャンプスタートを与えることができます。彼らは顧客の行動への洞察を提供し、生涯価値を計算し、そしてあなたがより良い決定をするのを助けるために他の要因を考慮に入れることができます。

AIソリューションを採用することで、時間を節約できるだけでなく、適切な顧客と戦略に注力し、気を散らすものを最小限に抑えることができます。

3.マーケティングへのより包括的なアプローチ

インテリジェントコンピュータは、ビジネスを行うという人間の理解に取って代わることはできません。しかし、彼らは私たちにとって仕事をとても簡単にすることができます。 AIは、経済イベント、顧客の習慣、ビジネス目標の全体像を示し、それを処理および分析し、すべての側面と変数を組み合わせて、マーケティング戦略を成功させることができます。

たとえば、顧客データを手動で調べて、eコマースストアで買い物をしているすべての人の詳細を知ることを想像してみてください。または、何千ものパーソナライズされた電子メールを1つずつ顧客に送信します。または、各クライアントのビジネスとのやり取りの履歴を確認して、最高の製品提案を提供します。

今、それを大規模に行うことを想像してください、それでもそれを個人的に保つことに成功しています。以前はほとんど不可能でした。

ホリスティックマーケティング

AIツールは、部門全体のさまざまなチャネルから大量のデータを提供および処理し、わかりやすい結果を提供できます。これにより、一歩下がってビジネス全体を研究し、チーム間のコラボレーションを改善し、ブランドのより一貫性のあるイメージを構築することができます。

部門やチーム間で調整された総合的なマーケティング戦略により、誤解によって引き起こされる不一致を最小限に抑え、業務を最適化する力を得ることができます。

4.より良いパーソナライズ

過去数年間にデジタルマーケティングに欠けていたものがあるとすれば、それは十分に個人的なものに成長していないということです。

企業は、すべてのキャンペーンで数百、数千の潜在的な見込み客をターゲットにしています。パーソナライズされたメッセージ、適切なオファー、完璧なタイミングでそれらに対処することは、AIと自動化の助けなしには不可能です。

顧客を理解する

大量生産のアプローチで扱われることは、今日の人々が楽しむものとはほど遠いものです。専任の営業担当者やマーケターだけに頼る個人的なアプローチに対する顧客のニーズや要望を満たすことは事実上不可能です。

AIは、数百万人の顧客であっても、ビジネスのすべての顧客のIDプロファイルを構築できます。このプロファイルの情報を分析し、アルゴリズムを実装して、将来の動作の正確な予測モデルを構築し、的確な製品提案を行うことができます。

たとえば、顧客がeコマースストアで妊娠中の服を購入している場合、アルゴリズムは数か月以内にベビー服とおもちゃを提案します。次の提案は、お客様の選択に基づいて、男の子や女の子の服などについてです。

適切なタイミングで正確な製品を提案することは、売り上げの増加と収益の増加を意味するだけでなく、ブランドと顧客の間のつながりを深めることを意味します。

ダイナミックプライシング

AIは、さまざまな顧客データ、競合他社の価格に関する情報、およびその他の要因を収集して、さまざまな動的価格設定戦略を開発および実装できます。これにより、適切な価格またはプロモーションで適切なタイミングで顧客をターゲットにし、販売の可能性を高めることができます。

アルゴリズムは、通常従う戦略に応じてさまざまな要素を含めるように設定することも、取得する新しいデータに基づいて新しいアプローチを開発するために使用することもできます。

インテリジェント広告の予算配分

顧客を知り、顧客のニーズと習慣をより深く理解することは、顧客の注意を引くための完璧な広告を作成するのに役立ちます。

機械学習を使用するAIアルゴリズムを使用すると、クリック課金型広告の資金を最適化できます。複数のプラットフォームや検索エンジン間でデータを分析し、それに応じてリソースを分散するのに役立ちます。

これにより、チームが広告プラットフォームの調査に費やす時間を削減し、パフォーマンスの低い広告に投資されるリソースを最小限に抑えることができます。

5.敏捷性とリアルタイムの反応

今日のマーケターは、急速に進化する市場の変化をうまくナビゲートできる必要があります。ビジネスが顧客の行動や新しいトレンドの変化に備えるためには、アジャイル戦略の開発が不可欠です。

ただし、変更がどこからともなく発生することはめったになく、過去および現在の要因を正確に分析することで予測できます。

さまざまなアルゴリズムを使用して企業データを顧客の行動パターンや経済的要因と相互参照し、結果を分析して正確な予測モデルを提供するAIツールがあります。このアルゴリズムは、製品情報、マーケティングチャネルの過去のパフォーマンス、顧客のプロファイルと行動を処理し、それらを業界の消費者の習慣のデータ曲線やその他の経済的要因と組み合わせることができます。この情報を使用して構築された予測モデルは、次の期間の詳細な計画を準備し、さまざまなイベントのターンで使用できるいくつかの戦略を立てるのに役立ちます。

さらに、将来に備えることは、チームがリアルタイムでイベントに対応できるようにするための最初のステップです。今日の市場は絶えず変化し進化しているため、アジャイルであり、リアルタイムでアプローチを変更することは、ビジネスの成功にすべての違いをもたらす可能性があります。

予測分析のもう1つの利点は、より高度な動的プロスペクティングを実行できることです。このアルゴリズムは、製品情報とオンラインで利用可能なユーザー情報を組み合わせて、新規顧客をターゲットにし、ビジネスに興味を持ってもらうのに役立ちます。そうすることで、コンバージョンを増やし、実行可能な顧客の新しいオーディエンスにブランドを紹介することができます。

6.AIのニーズを満たすためのデータへの渇望

ソース

AIは、正確で適切な結果を提供できるようにするために大量のデータを必要とします。アルゴリズムにフィードするために必要なリソースがないと、バイアスがかかり、期待に応えられなくなる可能性があります。

オムニチャネル戦略からすでに生成したデータは、チームを圧倒するのに十分かもしれませんが、それはコンピューターが処理するための情報の仕様にすぎません。提供するデータが多いほど、より優れたAIソリューションが実行されます。

自社情報の大規模なデータベースを構築することで、AIの可能性を最大限に活用できるようになり、有利なスタートを切ることができます。サイト全体のタグ付け、IDソリューション、CRMシステムなどのテクノロジーを採用して、顧客から高品質のファーストパーティデータを生成することを検討してください。

小さなことから始めても、良いニュースがあります。チームメンバーの生産性を高め、サービスのパーソナライズを改善することで、AIツールはコンバージョンを促進し、より多くの顧客を引き付けます。より多くの顧客がいるほど、より多くのデータがAIツールに送られ、より良い結果が得られます。これにより、さらに多くの顧客とデータが得られ、ループを維持できます。

7.プライバシーの懸念

ただし、大量のデータが必要になると、プライバシーに関する懸念が生じます。

ソース

ヨーロッパで施行されている一般データ保護規則（GDPR）と米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は、これらの分野のオンラインユーザーのプライバシー権を保護しています。それらに準拠するために、企業はユーザー情報の収集に注意する必要があり、Cookieやその他のデータを収集するときは常にユーザーの同意を求める義務があります。

同じ規制がAIツールとソリューションに適用され、非常に厳密に従う必要があります。

たとえば、ソーシャルリスニングやデータマイニングや意見マイニング用に設計されたAIツールは、非常に便利で魅力的な情報源のように見えますが、多くのユーザーにとってプライバシーの侵害と簡単に見なされる可能性があります。それらは違法ではなく、法律や規制に違反していませんが、それでも倫理的には灰色の領域のようです。

このようなツールは、オンライン、特にソーシャルメディアでのユーザーの行動、会話、習慣を監視します。彼らはアルゴリズムを使用してこのデータを分析し、ユーザー、イベントやブランドに対するユーザーの気持ちを理解し、企業がその情報に基づいて意思決定できるようにします。

ただし、AIがより強力で洗練されたものになるにつれ、そのような機密性の高い個人ユーザー情報を利用することで、許容できるものと倫理的でないものとの間の境界線を越え始める可能性があります。ソーシャルメディアプラットフォームであなたのブランドについての会話に参加し、面白い冗談を言って顧客の精神を高めることは1つのことです。しかし、ユーザーの個人的な生活に関する情報を、ユーザーの同意を求めずに利益のために利用することは、まったく別のことです。

法律の正しい側にとどまり、ブランドの倫理を維持するために、見込み客と顧客がいる地域の積極的な規制を常に考慮する必要があります。

要約

AIは、デジタルマーケティングで待望のパーソナライズを促進し、チームの生産性を大幅に向上させることができます。

プロセスを自動化し、AIを使用して複雑なデータを分析すると、すべてがより効率的になり、ビジネスに改善された結果がもたらされます。これにより、マーケターは顧客の行動をよりよく理解し、販売とコンバージョンの背後にあるプロセスを深く理解することができます。

マーケティング業務ですでにAIソリューションを使用していますか？コメントで私たちと共有してください！