AI マーケティングの説明: 知っておくべきこと
公開: 2023-10-27マーケティングは長年にわたって大幅に進化してきました。 従来の看板からデジタル広告へ、状況は変わりました。 現在、テクノロジーの台頭により、AI はマーケティング領域におけるゲームチェンジャーとして台頭しています。
AIマーケティングとは何ですか?
マーケティング分野に携わるすべての人を悩ませる疑問 — AI マーケティングは合法ですか? はい、AI マーケティングは合法です。
これには、AI テクノロジーを活用してマーケティング戦略とキャンペーンを強化および最適化することが含まれます。 多くの企業や組織は AI をマーケティング活動に統合することに成功し、その結果、顧客のターゲティング、パーソナライズされたエクスペリエンス、データ分析、および全体的なキャンペーンのパフォーマンスが向上しました。
マーケティングにおける AI の有効性については十分に文書化されており、その応用範囲はチャットボットや予測分析から、コンテンツの推奨や顧客のセグメンテーションにまで及びます。 ただし、本物の AI マーケティング ツールやプラットフォームと、根拠のない主張を行う可能性のあるツールやプラットフォームを区別することが重要です。 他のテクノロジーやツールと同様、マーケティングで AI ソリューションを選択して実装する場合は、デュー デリジェンスが非常に重要です。
マーケティングにおける AI の利点
AI を正しく実装すると、次のような利点が得られ、マーケティングの成果を大幅に向上させることができます。
運用効率
AI は、データ分析やキャンペーン調整などの複雑なマーケティング タスクを簡素化します。 マーケターは手動であらゆる詳細を監視する代わりに、AI を利用して戦略をリアルタイムで微調整できます。 この自動化により、手作業が削減されるだけでなく、人的ミスも削減されます。
AI が業務効率に変革をもたらす効果を証明する統計はすでにあります。 ハーバード ビジネス スクールの社会科学者のグループは、ChatGPT-4 が世界的な経営コンサルティング会社の日常業務にどのような影響を与えるかを調査しました。
正確なターゲティング
AI を活用したシステムは、人口統計データを分析するだけでなく、顧客の行動、やり取り、さらにはマイクロモーメント内の複雑なパターンを分析します。
そうすることで、隠されたトレンドと詳細な洞察が明らかになり、ブランドは比類のない精度でメッセージを形成できるようになり、適切なコンテンツが適切なタイミングで適切な人に確実に届けられるようになります。
効率的なリソースの割り当て
キャンペーンの結果を予測する AI の能力はディープ ニューラル ネットワークに根ざしており、過去のデータを精査して人間の分析では不可能なパターンを識別します。
その結果、マーケティング担当者は、真の牽引力を約束する手段に資金と人材を戦略的に振り向けることができ、リソースが最大限に活用されるようになります。
強化されたパーソナライゼーション
AI は単なるレコメンデーション エンジンを超えて、マルチプラットフォームのユーザー履歴、リアルタイムの行動、さらには環境要因を統合します。 これにより、コンテンツと広告がリアルタイムで進化し、個人の現在の考え方や好みに合わせて動的に調整される環境が可能になります。
自動化された顧客インタラクション
最新のチャットボットは質問に答えるだけでなく、感情、文脈、文化的なニュアンスを理解します。 これにより、顧客の懸念に対処するだけでなく、有機的な方法で製品のアップセルやクロスセルを行うことに熟達し、受動的なインタラクションをコンバージョンの機会に変えることができます。
最適化された広告キャンペーン
AI の深層学習アルゴリズムは、ユーザーの行動やプラットフォームのエンゲージメント率から現実世界のイベントに至るまで、多数のパラメーターを評価します。 この総合的な分析により、AI システムは広告の配置からペースに至るまで広告パラメータを微調整し、最適な可視性とエンゲージメントを確保できます。
コンテンツ制作
AI の役割はデータ処理に限定されません。 自然言語処理 (NLP) 機能により、AI は地域のニュース レポートから業界特有の記事まで、特定の視聴者グループの共感を呼ぶコンテンツを生成し、コンテンツの関連性とタイムリー性を確保します。
リアルタイム分析
AI の高速データ処理は速度だけではありません。 それは深さについてです。 データが流入すると、AI は世界的な傾向、過去のデータ、予測モデルを背景にデータを評価します。 マーケティング担当者はコンテキストに富んだ洞察を受け取り、これまで達成不可能と考えられていたある程度の機敏性を備えた戦略的方向転換を可能にします。
AI 導入を妨げる一般的な誤解と懸念事項
テクノロジーの進歩には、熱意、懐疑、誤解が入り混じります。 マーケティングにおける AI に関する最も一般的な誤解と懸念のいくつかに対処しましょう。
AIマーケティングは単なるバズワードにすぎない
一般的な概念の 1 つは、マーケティングにおける AI は、実体よりも誇大広告を伴う一時的なバズワードにすぎないというものです。 ただし、この視点は、データ主導の現実やマーケティング環境に見られる具体的な影響とは一致しません。
- チャットボットを使用している米国の B2B マーケティング担当者は、リード獲得量が 10 ～ 20% 増加していると感じています。
- コンテンツ作成に生成 AI を導入した企業のマーケティング担当者の 58% は、パフォーマンスの向上が最大のメリットであると述べています。
企業が日々の業務で AI マーケティング ツールを活用し続けるにつれて、より多くのデータが得られるでしょう。
AI がマーケターに取って代わる
もう1つの懸念は、AIによって人間のマーケターが時代遅れになることだ。 AI は反復的なタスクやデータ分析を処理できますが、マーケティングの創造的および戦略的側面には依然として人間のタッチが必要です。 AI ツールは、アイデアとその実装の間のギャップを埋め、それを迅速かつ大規模に実行する力であると考えてください。
AIマーケティングは複雑すぎる
マーケティングに AI を導入するのは技術的かつ複雑すぎると考える人もいます。 ただし、多くの AI マーケティング ツールは技術者以外のユーザー向けに設計されており、データを民主化するという考えに基づいて作成されています。
Improvado AI Assistant は、この通説の誤りを暴きます。 Text-to-SQL テクノロジーを活用することで、Assistant はマーケティング データのクエリとパフォーマンスに関する洞察の発見を簡素化します。
ユーザーは、複雑な分析インターフェイスと格闘する代わりに、直感的なチャットボットで潜在顧客、キャンペーン、予算について率直な質問をすることができます。 これに応じて、AI アシスタントは視覚的表現を伴うデータ駆動型の回答を提供します。 AI の複雑さは舞台裏で管理され、ユーザーにシームレスで効率的なエクスペリエンスを提供します。
AI は無謬である
AIはミスをしないというのは誤解です。 AI はデータを迅速に処理し、パターンを識別できますが、その能力はトレーニングに使用されたデータと同等です。 不正確または偏ったデータは、欠陥のある洞察につながる可能性があります。
AI がユーザーのプライバシーを侵害する
マーケティングにおける AI の主な目的は、プロセスを改良し、パターンを識別し、結果を予測することです。 効率的に運用するために大量のデータセットが利用されますが、鍵となるのはデータの調達、処理、転送方法です。 洗練された AI プラットフォームには、高度な暗号化と厳格なデータ保護手段が組み込まれており、ユーザー データの機密性が保証されます。
AI マーケティング ツールはすべて同じです
AI マーケティング ツールを 1 つ見たことがあるなら、すべての AI マーケティング ツールを見たことになるというのが一般的な考えです。 ただし、これは大幅に単純化しすぎており、AI マーケティング環境の多様性を過小評価しています。
さまざまな AI マーケティング ツールが特定の目的に合わせて調整されていることがよくあります。 一部の企業は、過去のデータに基づいて将来の傾向を予測する予測分析に重点を置いています。 また、コンテンツの最適化を専門とし、A/B テストを自動化して最も効果的なメッセージを特定する企業もいます。 さらに別のセットでは、チャットボットと顧客との対話を重視する場合があります。
基礎となるアルゴリズムとテクノロジーも大幅に異なる場合があります。 たとえば、2 つのツールはどちらも機械学習を利用している可能性がありますが、1 つはニューラル ネットワーク モデルを使用し、もう 1 つはデシジョン ツリーを使用します。 この区別により、多くの場合、異なる出力、精度レベル、洞察が得られます。
AIマーケティングの実践
AI をマーケティング領域に統合することで、ブランドが視聴者と関わる方法が変わりました。 大手企業は AI の可能性を認識し、AI を自社のマーケティング タペストリーにシームレスに織り込んでいます。 ここでは、AI がマーケティング慣行をどのように再構築しているかを詳しく見てみましょう。
チャットボット
チャットボットは現在、多くの企業で最前線の顧客サービス担当者となっています。 AI を活用して、よくある質問への回答から予約まで、さまざまなタスクを処理できます。 24 時間 365 日の可用性と即時応答により、ユーザー エクスペリエンスが向上し、運用コストが大幅に削減されます。
予測分析
予測分析では、履歴データを分析することで、将来の傾向や行動を予測できます。 マーケティング担当者にとって、これは潜在的なベストセラーを特定すること、どのマーケティング戦略が最大の利益をもたらす可能性があるかを理解すること、さらには顧客の行動を事前に予測することを意味します。
パーソナライズされたコンテンツ
AI を活用したコンテンツのパーソナライゼーションとは、ユーザーの好み、行動、過去のやり取りに基づいてカスタマイズされたコンテンツをユーザーに配信することです。 これは、電子商取引サイトでの商品の提案からメディア プラットフォームでのニュース記事のキュレーションまで、あらゆることを意味します。 このような個人的なタッチはエンゲージメント率を大幅に高めることができます。
ダイナミックプライシング
AI を使用すると、リアルタイムの市場需要、競合他社の価格、その他の外部要因に基づいて価格をその場で調整できるようになりました。 電子商取引サイト、特に旅行業界や小売業界では、売上と利益率を最適化するために動的価格設定を採用しています。
電子メールの最適化
AI はさまざまな方法で電子メール キャンペーンを最適化できます。 電子メールを送信する最適な時間の決定から、よりターゲットを絞ったコンテンツを求めてユーザーをセグメント化すること、さらには開封される可能性の高い件名を作成することまで、AI 主導のツールは、電子メール マーケティングの潜在力を最大限に発揮することを保証します。
広告のターゲティング
マーケティングにおける AI の最もよく知られた用途の 1 つは、広告ターゲティングの分野です。 AI は、膨大な量のユーザー データを選別することで、特定の広告に最適な視聴者を正確に特定し、エンゲージメント率の向上と広告費用対効果の向上を保証します。 誰が広告を見るかだけではなく、適切な人に適切なタイミングで広告が表示されるようにすることが重要です。
マーケティングにおける AI の未来
マーケティング分野における AI の軌跡は、イノベーションと変革に満ちた未来を示しています。 将来に目を向けると、次のようなことが予想されます。
日常的な AI サポート
Improvado AI Assistant のような AI アシスタントは、マーケティング担当者がデータを操作する方法を変革しています。 アシスタントはマーケティング分析の副操縦士として機能し、マーケティング担当者が直接質問をして、必要な洞察に即座にアクセスできるようにします。
特定の地域または特定のデバイスでキャンペーンがどのように実行されるかについて知りたいですか? それとも、一定期間の予算配分を把握する必要があるのでしょうか? パフォーマンスに関して他に特別な質問はありますか? AI アシスタントに質問してください。
text-to-SQL テクノロジーをシームレスに統合することで、キャンペーン、予算、デバイスのパフォーマンス、地理的洞察などに関するクエリが容易になります。 それは単に質問に答えるだけではなく、データに基づいた詳細な回答を提供して、手作業をしたり、データ チームに連絡して回答を待ったりすることなく、情報に基づいた意思決定を推進することです。
拡張現実 (AR) 体験
拡張現実 (AR) はマーケティング担当者に新しいキャンバスを提供し、ブランドがデジタル情報を物理世界にオーバーレイできるようにします。 店の前を歩いていると、自分専用のプロモーションが表示されたり、携帯電話を製品にかざすとすぐにレビューや代替オプションが表示されたりすることを想像してみてください。 AI を活用した AR は、ショッピング体験を向上させ、より没入型でパーソナライズされたものにすることを約束します。
リアルタイムデータ分析
AI を活用した迅速なデータ処理により、マーケティング担当者はより迅速な意思決定を行い、キャンペーンを途中で調整し、市場の変化に応じて対応できるようになります。 このような機敏性は、ペースの速いデジタル マーケティングの世界では重要な差別化要因となる可能性があります。
倫理的配慮
AI がマーケティング実践にさらに統合されるにつれて、特にデータ プライバシーとユーザーの同意に関する倫理的懸念が最前線に浮上しています。 マーケターが AI で何ができるかだけではなく、何をすべきかが重要です。 データの収集、保存、使用方法の透明性を確保することが不可欠です。 さらに、アルゴリズムが偏見を永続させたり、特定のユーザーグループに損害を与えたりしないようにするために、企業が責任を持って AI を使用する責任がますます高まるでしょう。
継続的な学習とトレーニング
ハーバード ビジネス レビューは、スキルの平均半減期が現在 5 年未満であり、一部の分野ではスキルがわずか 2 年半で消え去っていることを強調しています。 スキルの関連性の縮小は、AI の絶え間ない進歩によって加速されています。 継続的な学習は、雇用の安定のためだけでなく、現在の役割を強化し、新しい機会にアクセスするためにも重要です。