AI によるマーケティング分析: AI を活用してより深いデータ洞察を得る 5 つの革新的な方法

マーケティング分析やマーケティング全般における AI の話題を見ると、誰もがハイテクの波に乗り、戦略を高度に微調整しているように見えるかもしれません。 しかし現実には、多くのマーケティング担当者が AI を日常業務に統合する方法をまだ模索中です。 マーケティング分析における AI は、マーケティング データの分析やコンテンツの最適化という表面レベルのタスクを超えています。 実際にその功績を残すのは、膨大な量のデータを選別し、確実で実用的な洞察を提供する能力です。

この記事では、マーケティング分析における AI の 5 つの強力なアプリケーションについて説明します。これらのアプリケーションは、意思決定に情報を提供し、ROI を促進するために、マーケティング データを収集、解釈し、それに基づいて行動する方法に革命をもたらします。

1. 機械学習による顧客セグメンテーションの強化

AI、特に機械学習 (ML) を顧客のセグメンテーションに適用すると、膨大な量のデータを正確で実用的なグループに変換できます。

AI は、リピート購入の可能性や解約のしやすさなど、予測された行動に基づいてセグメントを識別できます。 AI をキャンペーン管理ツールと統合することで、マーケターはパーソナライズされたコンテンツでこれらのセグメントを迅速にターゲットにし、価値の高い顧客またはリスクのある顧客に焦点を当ててマーケティング支出を最適化できるようになります。

AI を活用した顧客セグメンテーションのその他の例:

• サイコグラフィックセグメンテーション: AI は顧客データのサイコグラフィックな側面を掘り下げて、性格特性、価値観、興味、ライフスタイルごとに消費者を分類できます。これは、共感を呼ぶメッセージやオファーを作成するのに非常に役立ちます。
• イベントトリガーのセグメンテーション: AI システムは、製品の発売や大規模な販売など、特定のイベントに対する顧客の反応に基づいて顧客をセグメント化できます。 これは、さまざまな顧客セグメントが特定のブランド活動にどのように関与しているかを理解するのに役立ちます。
• クロスセルとアップセルのセグメンテーション: AI は追加製品やアップグレードに興味を持つ可能性が高い顧客を特定できるため、マーケティング担当者が受け入れやすいセグメントに合わせてクロスセルやアップセルのキャンペーンを調整できるようになります。

さらに、AI を活用したセグメンテーションにより、リアルタイムの調整が可能になります。 顧客がブランドと対話すると、AI システムがセグメントを更新して新しいデータを反映し、マーケティング戦略を機敏にします。 行動の変化が検出されるとすぐに、顧客維持を目的としたターゲットを絞ったキャンペーンをトリガーできます。

機械学習はキャンペーンの結果から継続的に学習することで、時間の経過とともにこれらのセグメントをさらに洗練し、さらにパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを実現します。

Improvado を採用することで、このプロセスを簡素化します。 このプラットフォームは、すべてのマーケティングおよび販売ソースに接続してデータを抽出し、ストレージに一元化します。 すべてのデータが収集されると、Improvado はデータをクリーンアップし、BI または AI を介したさらなる分析の準備をします。

2. AIアシスタントに質問するだけで洞察を得る

高度な分析 AI により、マーケティング チームは自然言語を使用してデータを直接クエリし、リアルタイムで洞察を得ることができるようになりました。 この会話型分析アプローチは、深い技術的専門知識を必要とせずに、市場の傾向、顧客の行動、キャンペーンのパフォーマンスに関する複雑な質問に迅速に答えます。 さらに、洞察にすぐにアクセスできるということは、リアルタイムで仮説をテストし、その場でキャンペーンを調整してパフォーマンスを最適化できることを意味します。

Improvado AI Assistant を使用してマーケティング データとチャットします。 これは、データセットに接続された分析コパイロットであり、マーケティング パフォーマンスに関するあらゆる質問に答え、カスタマイズされたアドバイスを提供します。

たとえば、AI アシスタントに「前回のキャンペーンでエンゲージメント率が最も高かったのはどの層ですか?」と質問します。 マーケティング担当者は、これらの洞察を活用するために戦略を迅速に変更し、最大の効果が得られるように将来のキャンペーンを調整できます。

AI Assistant は、カスタム大規模言語モデル (LLM) と text-to-SQL テクノロジーを利用しています。 チャットのようなユーザー インターフェイスで平易な英語で質問することができ、AI アシスタントがそれを SQL に変換し、データをクエリして即座に洞察を提供します。

広告費用、キャンペーンのパフォーマンス、予算のペースなど、どのような質問でも、AI アシスタントはストレージを利用して、明確かつ簡潔な回答を提供します。 答えが得られたら、結果とそれを戦略に適用する方法についてアシスタントとチャットを続けることができます。

3. 感情分析のための自然言語処理の活用

マーケティング担当者は、新製品の発売やブランド キャンペーンに関する顧客の意見を解読するという課題に直面することがよくあります。 従来の調査方法は直接的な洞察を提供しますが、時間がかかり、デジタル プラットフォーム全体で表現される自発的な感情を捉えることができない可能性があり、多くの場合、社会的に受け入れられた回答が示されます。

一方、自然言語処理 (NLP) を利用した社会感情分析プラットフォームは、大量のテキストを迅速に選別して大規模な感情を特定できます。 ソーシャル メディア、顧客レビュー、ディスカッション フォーラムからのデータを処理して、全体的な雰囲気や意見の傾向を識別することに熟達しています。

ただし、NLP は万能のソリューションではありません。 皮肉や俗語など、人間の複雑な表現を誤解してしまう可能性があります。 これにより、不正確な解釈が生じる可能性があります。 さらに、一部のツールは表現における文化的な違いを考慮していない可能性があり、世界市場における感情の誤った評価につながる可能性があります。

マーケティング担当者は現在、感情分析を強化するために、標準チャット インターフェイス、感情分析プラグイン、API を備えた ChatGPT に注目しています。 膨大なテキスト データのコーパスでトレーニングされているため、従来の監視ツールの問題のいくつかに対処できることが期待されています。

• ChatGPT は、発言が行われたより広範なコンテキストを考慮することができ、より正確な感情の解釈につながる可能性があります。
• ChatGPT は特定の業界やトピックに合わせて微調整およびカスタマイズできるため、ニッチ市場や特定の種類の製品に対する感情分析の精度を向上させることができます。
• スタンドアロン ツールとは異なり、ChatGPT はより広範な AI エコシステムに統合でき、センチメント分析を他のデータ ソースと組み合わせて顧客の意見をより包括的に理解できます。

センチメント分析に特化したプラグインはすでに存在しますが、標準の高度なデータ分析 (旧コード インタープリター) プラグインを使用して開始することもできます。

たとえば、次のプロンプトを使用できます。

センチメント分析用の複数のテキスト エントリを含む CSV ファイルがあります。 各エントリの感情を分類し、その感情を示すキー フレーズを特定し、可能であれば、特定の感情が表現された理由を推測する必要があります。 各エントリに必要な具体的な情報は次のとおりです。

1. 感情の分類: ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル。
2. 感情を表すキーフレーズや単語。
3. 感情に影響を与えた可能性がある言及された理由。

CSV ファイルの構造は次のとおりです: {列構造の説明}。

4. ブランドモニタリングのためのAI画像およびビデオ分析

さまざまなデジタル プラットフォームにわたるブランドのビジュアル資産の使用とコンテキストを追跡および分析するプロセスであるビジュアル ブランド モニタリングは、ブランドの完全性を維持するために不可欠な部分となっています。 毎分共有されるコンテンツの量と、ブランドが表示されるプラットフォームの数に伴い、このタスクは人間のチームだけでは対応できないほど大きくなってきています。 AI マーケティング分析ツールは、ビジュアル コンテンツ内のブランド要素の検出と分析を自動化します。

これを行う 1 つの方法は、OpenAI Vision API を使用することです。 Vision API は、画像やビデオを分析してロゴ、製品、アクティビティ、その他の視覚要素を認識できる高度な AI システムです。

ブランド監視にビジョン API を使用するためのステップバイステップ ガイド:

1. 統合:まず、Vision API を既存のデジタル資産管理システムと統合します。 通常、このプロセスには、API とブランドのコンテンツ リポジトリ間のシームレスなデータ フローを確保するための開発作業が含まれます。
2. パラメータの設定: API が画像やビデオで何を検索するかを定義します。 パラメータには、ロゴ、製品の配置、ブランドカラー、およびブランド アイデンティティに関連するその他の視覚要素を含めることができます。
3. 自動分析:ブランドのコンテンツがさまざまなチャネルに広がると、Vision API がリアルタイムで動作して視覚要素を分析します。 ユーザーが作成したコンテンツ、ソーシャル メディア、オンライン広告プラットフォームにわたるブランドの存在を検出し、カタログ化します。
4. 実用的な洞察:ブランドが視覚的にどこでどのように表現されているかに関するアラートとレポートを受け取ります。 API は、ロゴの不正使用を検出し、ブランド描写の一貫性を監視し、製品の配置の有効性を評価できます。
5. ブランドのコンプライアンス:分析情報を使用して、ブランドのすべての視覚的表現がガイドラインに準拠していることを確認します。 ブランドが不適切に使用されている事例を迅速に特定し、問題を修正するための措置を講じます。
6. 競合他社のモニタリング:できること API の機能を拡張して競合他社を監視します。 彼らの視覚的な存在感を追跡し、それをブランドの可視性と比較して、競争力のある洞察と機会を特定します。
7. トレンド分析: Vision API の分析は、ビジュアル コンテンツが視聴者をどのように惹きつけているかに関する新たなトレンドを浮き彫りにすることができます。 この洞察は、マーケティング キャンペーンを最適化し、クリエイティブがターゲット ユーザーの共感を呼ぶようにするのに役立ちます。

5. AIによる音声検索最適化

検索の状況は大きく変わりました。 米国の消費者の 50% は、毎日の問い合わせに音声アシスタントを利用しています。 34% が毎週音声検索を使用し、16% が毎月音声検索を使用しています。

コンテンツを音声検索用に最適化することが極めて重要になります。 この変化は、従来のキーワードを超えて、自然な発話パターンに合わせた、より会話的なアプローチに移行することを意味します。

人工知能はこのアプローチを成功させています。 大量の音声検索データを分析して、人々がクエリを表現する際のパターンを検出するのに役立ちます。 この洞察は、音声検索の物語にシームレスに適合するコンテンツを形成し、音声主導の世界でブランドの認知度を確保するために非常に重要です。

音声検索の最適化と分析のための AI アプリケーションをいくつか紹介します。

• 音声検索分析: AI アルゴリズムは、音声クエリのトーン、フレーズ、セマンティクスを分析して、ユーザーが実際に求めているものを明らかにします。 マーケティング担当者はこれらの洞察を利用して、音声検索の自然で非公式なスタイルに共鳴する SEO 戦略を立てることができます。
• NLP による音声検索の理解:自然言語処理 (NLP) により、AI は音声クエリの意図とニュアンスを解釈できるようになります。 これは、ユーザーが日常生活で使用するのと同じ会話言語を使用して、ユーザーに直接語りかけるコンテンツを作成するために非常に重要です。
• 会話するコンテンツ:話し言葉は自然に魅力的であり、AI はこの会話の性質を捉えたコンテンツの作成に役立ちます。 AI ツールは、人間のようなテキストの生成に特化したアルゴリズムを使用することで、マーケティング担当者が対話の一面のようなコンテンツを作成できるようにします。 この種のコンテンツは当然音声検索に適しており、音声検索結果におけるブランドの可視性を大幅に向上させることができます。
• セマンティック検索の最適化: AI はセマンティック検索の理解を支援します。セマンティック検索では、単語間のコンテキストと関係が分析されて、より正確な検索結果が提供されます。 セマンティック検索用にコンテンツを最適化することで、マーケティング担当者はコンテンツがユーザーの意図と一致する可能性を高めます。
• 自動テストと最適化: AI は SEO 戦略の A/B テストを自動化し、音声検索に最適なものを決定します。 これには、音声検索による発見可能性を向上させるために、キーワードの密度から構造や形式に至るまで、コンテンツのさまざまな側面をテストすることが含まれます。
• AI による検索意図の分類: AI 分析ツールは、音声検索の背後にある意図をより効果的に分類し、情報目的、ナビゲーション目的、トランザクション目的、およびローカル目的を区別するようにトレーニングできます。 この分類は、よりターゲットを絞ったコンテンツを作成するのに役立ちます。

マーケティング分析における AI の利点

なぜ企業はマーケティング分析をわざわざ AI 化する必要があるのでしょうか? AI をマーケティング分析に統合すると、業務が合理化されるだけでなく、これまで膨大なデータの中に隠れていたチャンスも明らかになります。

• より迅速な洞察: AI システムは、人間がかかる時間の数分の 1 で膨大な量のデータを選別できます。 この迅速な分析は、企業がほぼ即座に重要な洞察を得ることができることを意味します。
• 情報に基づいた選択: AI はマーケティング戦略が確かなデータに基づいていることを保証し、推測や直感への依存を減らします。 その結果、より効果的で的を絞ったマーケティング キャンペーンが実現します。
• パーソナライゼーション: AI には、個々の顧客の好みを理解する機能があります。 これにより、個人の嗜好に合わせた広告やプロモーションの作成が可能となり、顧客満足度の向上につながります。
• コスト効率: AI によるデータ分析の自動化は、大幅なコスト削減につながります。 企業はデータ分析に特化したチームを合理化し、非効果的なマーケティング戦略への無駄な支出を回避できます。
• 顧客のニーズへの対応:顧客が何を求めているかを理解して予測することで、企業は自社のサービスを改善し、より満足のいく顧客体験を実現できます。
• 将来のトレンドの予測: AI は過去のデータを使用して、将来の市場トレンドを予測します。 この先見の明により、企業は先を見越して市場の今後の変化に備えることができます。
• 運用の合理化:運用の合理化: AI が日常的で反復的なタスクを自動化し、作業時間を節約します。 これにより、プロセスが高速化されるだけでなく、人間の従業員がより戦略的なタスクに集中できるようになります。
• エラーの最小化: AI システムは機械なので、特に膨大なデータセットを扱う場合に、人間による分析で発生する可能性のあるエラーが発生しにくくなります。

AI は、データに基づいた洞察が最優先され、より戦略的で情報に基づいた意思決定に企業を導く未来を約束します。 課題は存在しますが、適切なアプローチと実践があれば、マーケティング分析における AI 革命は比類のない成長と成功につながる可能性があります。