マーケティングにおけるAIの使用について、一流のコンサルタントは何と言っていますか？

マーケターは、カスタマージャーニーのすべてのステップを強化するために人工知能の使用を開始しました。 AIは、売上の予測、パーソナライズされたWebサイト体験の提供、チャットボットによる24時間年中無休のカスタマーサービスの提供、およびプログラマティック広告ターゲティングによるROIの最適化に使用されます。

デロイト、マッキンゼーアンドカンパニー、ベインアンドカンパニー、EY LLP、ボストンコンサルティンググループなどの大手コンサルタントは、マーケティングにおける人工知能の役割を特定するために研究を行ってきました。

これらの主要なコンサルタントがマーケティングでのAIの使用について何を言っているかを見てみましょう。

デロイト：「AIを使用して企業規模でパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する」

デロイトの2019CMO調査レポートでは、参加者の56％がコンテンツのパーソナライズにAIを使用することを期待していました。 回答者の33％は、マーケティングコンテンツとタイミングを最適化することにより、マーケティングROIを改善するためにAIを適用することを予測しています。

マーケターは、すべての顧客に関する大量のデータを一度に処理することはできません。 そのため、顧客をさまざまなセグメントに分割しています（特性、閲覧行動、購入履歴に基づいて）。

ただし、それだけでは不十分な場合があります。 顧客は今、彼らが彼らの頼りになるレストランで彼らの好きなスタッフによって扱われるのと同じように、彼らのニーズに応じて行動するようにブランドを要求します。

このタイプのパーソナライズを企業レベルで提供することは困難です。 そこで、人工知能は、企業が一度に何百万もの顧客にそれらの体験を提供するのに役立ちます。

マーケターの56％は、AIが顧客や見込み客とのより良いエンゲージメントを生み出すのに役立つと信じています。 Omniconvertのような企業は、すでに人工知能を使用して、4時間ごとに500を超える新しい自動実験を展開しています。

デロイトは、「人工知能と機械学習は、人間が企業規模で検討および実行できるよりもはるかに多くの数百または数千のデータポイントに基づいて、現時点で意思決定を行うことができます」と述べています。

これは、ビジネスのマーケティングをAIに完全に依存することを意味するものではありません。 それは、人工知能の超大国を使用して、非常に迅速な意思決定を行い、同時に何百万もの個々の顧客を育成することです。

マーケティングでAIを効果的に使用するには、適切なレベルの透明性と解釈可能性が必要です。 解釈可能性がなければ、人工知能がビジネスにどのように貢献しているかを判断するのは困難です。

AIを統合する方法を積極的かつ戦略的に見つけ、組織全体で機械と人間のコラボレーションを拡大することで、何百万もの顧客とより人間的な絆を築くことができます。

マッキンゼーアンドカンパニー：「人工知能の結果を高めるためのコアプラクティスの実装」

マッキンゼーの調査によると、44％の企業が、マーケティングにAIを使用することで、運用コストを削減し、ビジネス収益を増加させました。

人工知能は、年間約2.6兆ドル相当のビジネスへの影響を販売とマーケティングにもたらすと予想されています。

さまざまなセクターの一部の企業は、AIから大規模なビジネス成果を上げています。 これらの高業績企業は、AIを使用する他の企業よりも、収益の増加とコストの大幅な削減の両方を実現しました。

2019年には、組織の20％が自社にAIを実装していることがわかりました。その数は2020年に増加すると予想されています。

マッキンゼーによると、これらの企業はAIコアプラクティスを適用して価値を高め、テクノロジーに関連するリスクを軽減する可能性が高いとのことです。

人工知能のハイパフォーマーによって適用されるコアプラクティスは次のとおりです。

• AIの才能とトレーニングへの投資。
• ビジネススタッフと技術スタッフが必要なスキルを持っていることを確認します。
• ビジネス、分析、ITのリーダーを連携させて、特定の問題に協力します。
• 企業戦略でAI戦術を調整する。
• ユースケースの明確なエンタープライズレベルのロードマップを備えたAI戦略を持つ。
• 重要なデータ関連の意思決定のための明確に定義されたガバナンスプロセスを作成します。
• AIモデルを頻繁に更新します。
• AIの洞察をリアルタイムで使用して、毎日の意思決定を可能にします。
• 個別のAIパフォーマンス指標の包括的なセットを追跡します。

これらのコアプラクティスを実装すると、マーケティングで人工知能を介して生成された結果を改善する可能性を高めることができます。

Bain and Company：「AIの力を活用してクロスセリングを促進する」

機械学習アルゴリズムを使用して顧客インテリジェンスと詳細な買い物客プロファイルを生成するオンライン小売業者は、平均注文値が5％から10％に増加し、6倍から7倍のROIを経験しています。

クロスセリングは、平均注文額と最終的な利益を向上させることができます。 しかし、どの製品をいつクロスセルするかは、多くのマーケターにとって課題です。

興味深いケーススタディでは、同社は人工知能を使用したクロスセリングに焦点を当てました。

同社には、より良い結果を生み出すために必要なすべて（高品質のデータ、適切なテクノロジー、社内の才能）がありました。 ただし、分析チームは、ビジネスユニットおよび機能の専門家と連携していませんでした。

同社は、コーダーと分析の専門家の両方からなる新しいチームを作成しました。 新しいチームは、分析に対する古いアプローチを変更して、意味のある結果を生み出しました。

チームは、現在のクロスセリングのパフォーマンスを評価し、追加の製品の販売をトリガーしたイベントを調査しました。

次に、人工知能アルゴリズムを活用して、顧客が次に購入する可能性のある製品を特定しました。 チームは、クライアントと外部データの10年の履歴を含むシステムに20のデータベースを統合することにより、AIをトレーニングしました。

彼らはアジャイル開発手法を使用して、プロジェクトを小さな部分に分割し、データの準備と読み込み、テストと実装、知識の伝達など、すべてのコアタスクをカバーしました。

また、クロスセリングに影響を与える障害に対処するために、トップマネジメントと毎週ミーティングを実施しました。

新しい機械学習機能を通じて収集されたマーケティングの洞察は、マーケティングのパフォーマンスを10倍にするのに役立ちました。 同社はまた、クロスセリングを通じて追加収益が25％増加しました。

AIを戦略的に実装して顧客の行動を理解し、追加の製品を推奨することで、クロスセリング機能を大幅に向上させることができます。

EY（Ernst and Young）LLP：「リスクを評価し、人工知能を実装する際の障壁を克服する」

CEOとビジネスリーダーを対象としたEYの調査によると、回答者の62％が、人工知能が自社の効率化に大きな影響を与えると考えています。

別の62％は、AIが自社の競争力を維持する上で重要な役割を果たすと述べています。 さらに、回答者の60％は、人工知能が顧客の理解を深めるのに役立つと考えています。

ただし、人工知能を実装する上での最大の障壁は、熟練した専門家の不足です。 調査で、EYはAIの採用に影響を与えるいくつかの制限を発見しました。 これらの障壁は次のとおりです。

• AIを実装するために必要な専門家の不足。
• データの品質に対する信頼の欠如。
• データのプライバシーと使用に関する懸念。
• 必要なインフラストラクチャと相互運用性の欠如。

これらの障壁を克服するための2つの要因（CEOとビジネスリーダーが引用）は次のとおりです。

• AIの説得力のあるビジネスケースを持つ。
• 経営幹部からAIへの戦略的ビジョンとコミットメントを持っている。

AIの実装には、トップダウンまたはボトムアップのアプローチをとることができます。どちらも優れています。

トップダウンアプローチは、ビジネス上の問題を特定することから始まり、技術的な実現可能性にアクセスすることまで続きます。 ボトムアップアプローチは、AIテクノロジーを特定することから始まり、提供できる価値を決定することまで続きます。

人工知能が企業にもたらす最大のリスクは、データの偏りです。 これが起こらないように正確にチェックを入れない限り、AIはバイアスを増幅します。 好みを認識できないと、マーケティングキャンペーンに数百ドルを費やしてしまい、結果が得られません。

規制当局がAIを理解していないことも、問題を引き起こす可能性があります。 したがって、組織が情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるように、内部統制の学習と開発に投資することが不可欠です。

ボストンコンサルティンググループ：「AIとビジネスの人間的要素を組み合わせる」

ボストンは、「人間と機械の機能を組み合わせた組織は、優れた顧客体験と関係、より生産的な運用、そして劇的に増加したイノベーション率を開発するでしょう」と述べています。

世界的な日用消費財企業は、AIを使用して、マーケティング支出を割り当てるプロセスを最適化しました。 高度な分析モデリングは、ブランド、市場、メディアチャネル全体のROIを比較し、その支出を割り当てるためのさまざまな潜在的なシナリオを分析するための動的モデルを作成しました。

その結果、同社はより適切な支出決定を行い、最初の12か月でマーケティングROIが10％増加しました。

しかし、AIを実装するすべての企業が勝っていますか？

BCGが実施した調査では、回答者の90％が、人工知能が自社のビジネスチャンスであることに同意しました。 ただし、これまでのところ、企業の70％は、AIによる影響が最小限であるかまったくないと報告しています。

AIが並外れた結果をもたらすためには、企業はAIをビジネスの中核となる個々のプロセスに統合する必要があります。 企業は、人工知能が時間とともに向上できるように、適切なフィードバックループを開発する必要があります。

ボストンによれば、人間（組織、才能、働き方）とテクノロジー（データおよびデジタルプラットフォーム）を組み合わせた企業は、より良い結果を得ることができます。 結果は次のとおりです。

• パーソナライズされた顧客体験と関係
• バイオニック操作
• 新しいオファー、サービス、およびビジネスモデル

結論

マーケティングでAIを使用する企業は、使用しない企業よりも高い成長を遂げています。 一流のコンサルティング会社による調査と研究もそれを証明しています。 ただし、AIのメリットを最大限に活用するには、解決したい問題を特定し、テクノロジーを管理するための最高の人材を採用することが重要です。