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AIが実現する「成果の出せるパーソナライズ・マーケティング」

企業の成功の目安には収益、ブランド力、人材、そしてマーケティングが挙げられる。なかでもマーケティングの進化のスピードは早く、人工知能(AI)を活用したマーケティング手法を導入する企業も増えている。AIが得意とするパターン認識、予測分析機能に加え、AIによるマーケティングは今や精度の高いパーソナライゼーションを可能にし、キャンペーンのレベルを向上させている。

マーケティングにとってパーソナライゼーションは不可欠

多くのブランド企業が、すでにマーケティング自動化ツールを活用したメッセージのパーソナライゼーションを始めている。オンラインマーケティングでは、ほぼ個人ベースの、非常に特化したターゲティングが可能だ。見込み客は、ソーシャルメディア、ショッピングサイト、検索エンジンを通じて、関心を表す足跡をインターネット全体に残していく。そのデータを使って企業は具体的な利益を伴う、より優れたマーケティングキャンペーンを考案することができるだろう。

今日のマーケティング自動化(MA)ツールの課題

コンサルティング会社のマッキンゼー・アンド・カンパニーは、小売、旅行、エンターテインメント、通信、金融サービスなどの企業が大規模にパーソナライズしたプロモーションキャンペーンを行うと、収益を5~15%増大させることができると試算している。調査に回答した小売業の90%以上はパーソナライゼーションを最優先事項と考えているという。しかし、パーソナライゼーションを実際に活用しているのは、そうした企業のうち15%にすぎない。

マーケティングの価値は、メッセージを適切な人々に確実に届け、購買を促し、収益に貢献すること。ターゲット・オーディエンスをより詳しく把握し、彼らの行動や嗜好に合わせた施策をしてこそキャンペーンに対する投資からリターンを得られる。ベジタリアンに新しいステーキハウスの話をしたり、バックパッカーに高級リゾートを宣伝したりするのでは意味がない。

今日の多くのマーケティング自動化ツールでパーソナライゼーションを実現するための最大の制約は、利用可能なデータが不足していることだ。参照するデータの量が少なかったり、収集しているデータに欠落している項目があれば、パーソナライゼーションの精度は低下し、効果も薄れる。

例えば、あるひとりのユーザーが、パソコン、スマートフォン、タブレットで企業のサイトにアクセスするとする。従来のパーソナライゼーションツールだと3人の異なるユーザーがサイトを閲覧していると報告する。この方法だと断片的な情報しか得られないため、このユーザーのカスタマージャーニー(顧客が購入にいたるプロセス)に関する貴重な情報を見逃してしまうことになる。

また、従来のマーケティング自動化ツールは、人間の行動や感情をつねに正確に理解することはできない。ツールは、「人は一度商品を購入したら同じ物はもう買いたくないだろう」といった誤った判断をすることがあり、それがユーザー行動に関するデータを十分に入手できない原因となっている。

企業が直面しているもう一つの課題は、マーケティングの取り組みを拡大した場合、複数のチャネルを通じて行われる顧客とのエンゲージメントを管理するのが難しいということだ。その原因の一つは、すべてのチャネルをカバーするのに必要なツールが多過ぎる上、それらのアップデートは多額のコストを要するか現実的ではないということだ。異なるツールを導入すると、マーケティング担当者が見ているものの間でのコミュニケーションが不足し、迅速で効果的な対応ができなくなる。

AIがもたらす真にパーソナライズされたマーケティング

AIを活用してブランド企業のマーケティングキャンペーンを強化させる方法は数多くある。中でもAIは特定の顧客に着目してキャンペーンを展開する際に有効だ。例えば、ある消費者は、EコマースのサイトAでファッション商品をよく購入しているが、サイトBでベビー用品を買っている。こうした購買行動情報をサイトAの運営企業が入手できるようにすれば、この消費者に関連性のある商品や情報を提供することで、この消費者とのエンゲージメントを強化することができるだろう。企業が自社サイトの訪問者について得られる情報はサイト内のアクションに限られる。一方でサイトAの訪問者がどんな人間で、どのような商品を探していたか、何に興味があるのかはAIを活用することで、明らかになる可能性が高い。

AIを活用すれば、ウェブサイトから立ち去った見込み客へのエンゲージメントが容易になる。例えば、現状のマーケティング自動化ツールでは、サイト上でショッピングカートに商品を入れたままにしている顧客に、カート内の商品についてのリマインドを送付することができる。新型のマーケティング自動化ツールであれば、顧客がその商品に多少なりとも不満を持っていることを予測し、他の商品を勧めるパーソナライズされた提案を添えることができる。

ニュースメールを的確な顧客に配信するケースでもパーソナライゼーションが重要だ。企業が特定の顧客を対象とした商品のセールやプロモーションを行う場合、キャンペーン告知のメールをニュースメール購読者全員に送るのは最善のアプローチとは言えないだろう。企業はこの商品に興味を持ち、買うであろう顧客の購買履歴や趣味嗜好を把握することで、パーソナライズしたメールを配信することができるのだ。

 

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オーディエンスのセグメントに重要な「精度の高い予測」を実現するために

執筆者:ジュンデー・ユー / チーフ・ビジネス・オフィサー 企業がこれまで実施してきた不特定多数を対象にした広告やマーケティング・キャンペーンは、過去のものになりつつあります。企業は、対象となる消費者のことを知らなければ銀行ローンや衣料品などをオンラインで販売することは困難です。企業の多くは、最適なオーディエンスを特定することがマーケティング施策のROI(費用対効果)を最大限に高めるために大切なことか、実感していることでしょう。 オンラインの閲覧状況の分析や顧客のセグメンテーションは、とても面倒で手間のかかるプロセスです。企業では経験に基づく推測や単純なデータ分析ツールの活用など、さまざまな取り組みが行われています。これらは、少数の次元を分析する場合には有効ですが、複雑なデータや相当数の次元を分析する場合、真の難題に直面することになります。 ターゲット・オーディエンスを特定する強力なAIツールとは 現在、マーケターが利用できる最もエキサイティングなツールの一つに、人工知能(AI)によるオーディエンス・セグメンテーション予測があります。企業は、予測分析の大分類としてオーディエンス・セグメンテーション予測を活用することで、KPI(重要業績評価指標)にかかわらず、販売量、クリック数、インストール率などにコンバージョンする可能性が最も高いターゲット・オーディエンスを特定できるようになります。 台湾で最も影響力のある雑誌の一つ、コモンウェルスマガジンは、Appierのアイソンプラットフォームが備える強力なオーディエンス・セグメンテーション予測機能を活用し、劇的な成果を挙げました。過去にリーチできなかった貴重な読者を獲得しただけでなく、300%以上のROAS(広告費用対効果)を達成し、同雑誌の購読および購入は、KPI比で404%増加しました。 最先端のオーディエンス・セグメンテーション予測ツールは、行動パターンに着目し、デモグラフィックデータと組み合わせて傾向を特定することで、最も有望なリードを抽出します。その効力は、顧客セグメンテーションでさらに発揮されます。データを分析し、ターゲット・オーディエンスを見つけ、拡大できるようにレコメンデーションを提示することも可能です。 AIを搭載したアイソンプラットフォームには、以下のようなことが可能です。 正確なオーディエンス像を把握する 多くの人が複数のプラットフォームでコンテンツを利用しており、企業がウェブサイトやモバイルアプリといった異なるデータソースの統合に苦労しているように、顧客の行動を統一的に把握することは困難です。また、データが断片的、非連続的なこともあります。 アイソンは、異なるプラットフォームおよび情報源からのデータを一元化させることができます。ユーザー特性に関するデータは、Appierが独自に蓄積してきたアジア地域の20億を超える匿名デバイスプロファイルと重ね合わされ、各顧客セグメントのより詳しい状況を把握することができます。高精度なデータ分析により、より正確な予測とセグメンテーションが可能になり、サービスを乗り換える可能性の高い顧客、他人に紹介する可能性の高い顧客、購入する可能性の高い顧客などを判別することができます。さらに、最も収益をもたらす顧客を明らかにすることも可能です。 よりタイムリーな販売やコンバージョンを促進する 購入サイクルの中で、より効果的に顧客にリーチできるのは、顧客に購入意欲がある時です。オーディエンス・セグメンテーション予測は、最も受容的なタイミングにある顧客を抽出することができ、販売やコンバージョンを促進することが可能です。 新しい市場を開拓する オーディエンス・セグメンテーション予測技術は、企業の目的に基づいてデータを分析することで、新しい市場を開拓し、その中でも絶好の機会を特定することができます。分析した行動データならびにデモグラフィック・データから導き出されるインサイトは、新しいターゲット・セグメントの特定にもつながります。新しいカテゴリーの潜在顧客をターゲットにしたい場合、AIがプロファイルを学習し、市場セグメントをさらに細分化することができます。 一例として、不動産情報サービス事業を展開している日本のLIFULLがあります。同社は、豊富なCRMデータを保有していますが、Appierと協力することで、現在、膨大なオンラインおよびオフラインの不動産データベースを統合、分析しています。LIFULLは、アイソンを利用して大量のデータを有効活用し、より効果的なオンライン・マーケティング・プログラムの実践や新しい革新的なビジネスの開拓に役立てています。 4 離脱する可能性のあるユーザーを特定し、オンラインでリエンゲージメントする アイソンの離脱予測機能により、過去にサービスを乗り換えた顧客、または離脱した顧客のパターンや傾向を特定できます。そのデータに基づき、既存顧客がサービスを乗り換える、または離脱する可能性を予測することができます。また、得られたインサイトは、同じセグメントの顧客に対するフォローアップやリエンゲージメントに活用できるため、マーケティングチームや販売チームにとって有用です。 広告主にとって最適なオーディエンスを見つけ、収益を高める 行動やデモグラフィックに基づいて顧客をセグメンテーションすることで、広告主にとって最適なオーディエンスを見つけることができます。つまり、異なる顧客セグメントに合わせてマーケティング、レコメンデーション、プロモーションを調整することが可能になります。 最後に: Appierのオーディエンス・セグメンテーション予測ツールは、マーケティング活動を強化するために容易に利用することができ、既存の技術を補完することにもなります。予測マーケティングやパーソナライゼーションに取り組んでいる、または一般的なマーケティング活動を強化したい企業には、アイソンのオーディエンス・セグメンテーション予測技術は、ターゲット・オーディエンスの特定とマーケティングの実践にあるギャップを埋めることができます。 アイソンはオーディエンスのデモグラフィック・データ、行動データ、興味、キーワーなどのインサイトを提供します。細分化されたデータを活用することで、有望な見込み客グループを抽出し、マーケティング施策を実施することでコンバージョン率を高め、さらには販売量の増加に導くことが可能になります。 執筆者:ジュンデー・ユー、チーフ・ビジネス・オフィサー

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コンピュータビジョンや機械学習は黄金期

AI(人工知能)テクノロジー企業の Appier(エイピア、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下 Appier)は、Appier チーフ AI サイエンティストのミン・スンは、カナダロイヤル銀行 (RBC) ボリアリス AI ラボのリサーチディレクターでありサイモンフレージャー大学 コンピュータサイエンス学部の教授であるグレッグ・モリ氏による、コンピュータビジョンを活用した行動予測の応用ならびに実装に向けた研究の成果を発表しました。   ■ 画像認識をスポーツイベントおよびコーチ、マネジャーの戦略に活用   黄金期にあるコンピュータビジョンならびに機械学習の開発により、今日の画像認識の技術は大きな飛躍を遂げています。低レベルのセンサーでも画像を検出でき、映像を通して人の行動を精度高く検出できるようになっています。 これにより、画像認識技術によるスポーツイベント分析が進んでいます。スポーツビデオの分析により、集団の動作、行動認識が把握できます。これが、放送局による消費者が求めるゲームシーンの把握、魅力的な番組コンテンツ制作につながっています。また、リアルタイム分析をコーチに提供し、オフライン分析をマネジャーに提供することで、チームの強化にも貢献しています。   ■ AI 技術による社会課題の解決   コンピュータビジョンの研究は、現在の行動認識から、将来的には行動予測へと広がると考えられています。こうした先端技術に、行動な意味づけを加えることにより、環境モニタリングや医療、交通、金融サービスにいたるまで、すべての業界に AI がポジティブなインパクトを与えることになります。

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動画配信サービスの視聴者を呼び戻すにはAIが有効

世界の動画配信市場は、2020 年から 2027 年までの年率 20.4%で成長し、2027 年までに 1,843 億米ドルの価値を持つと予測されています(英語資料)。Netflix は全世界で 1 億 6,700 万人の有料配信加入者を擁するこの分野のリーダーですが(英語資料)、Hulu、Amazon Prime、Disney Plus などとの競争が激化しているため、市場シェアは 2007 年の 91%から昨年はわずか 19%にまで大幅に低下しています。 各国・地域の配信サービスも視聴者と加入者がさらに飛躍的に増えています。中国の配信サービス「iQiyi」は2019年に1億人の加入者を突破し(英語資料)、中国の動画共有・ライブ配信プラットフォーム「TikTok」は昨年の時点で15億回以上の総ダウンロード数を記録し(英語資料)、世界的な現象となっています。これは視聴者が平均して1日に8回アプリを開いている計算になります(英語資料)。 この分野が今後も成長を続けることは間違いありません。そして、発展途上国での高速インターネットアクセスの増加とソーシャルメディアの利用に加えて、ブロックチェーンや人工知能(AI)などの先進技術がこの成長を後押ししています(英語資料)。 しかし、400以上のサブスクリプション型のビデオ・オン・デマンドサービス(英語資料)が世界の11億人の視聴者にサービスを提供する(英語資料)一方で、パブリッシャーや動画配信サービス事業者は、視聴者を維持する方法を日々考えています。 視聴者が配信プラットフォームから離れていく理由 視聴者の離脱と維持は、動画配信

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