近年において様々なシーンでAI活用が浸透しており、ビジネスにおいてもAIは、一定の効果を導き出します。
そんなAIは、マーケティングにおいても活用されています。
というわけで今回は「マーケティングにおけるAI効果」について詳しく説明致します。
マーケティングにおけるAI効果①【AIの基礎を知る】
「マーケティングにおけるAI効果」というテーマで1つ目に取り上げるのは「AIの基礎を知る」です。
昨今、様々なシーンでよく聞かれるようになったのが「AI」です。
一般的な認知度も高まる現在において、ビジネスにおいて日常において様々なシーンで、私達のライフスタイルにAI導入が進んでいます。
AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能のことであり、既に実際に様々な機能として日常での利便性を高めています。
「人工的に作られた、人と同じような思考を行える技術」となります。
近年では、AIと同じく使われるものとして機械学習やディープラーニングという言葉もあります。
まずは基本的なこととしてAI、機械学習、ディープラーニングそれぞれの違いについて説明していきましょう。
非常に近しいところにある言葉であるため、混同されがちですが、しっかりと理解しておくことが必要となります。
AIは、人工的に作られたものであり、人と同じような思考する知能の概念や技術です。
機械学習とディープラーニングは、このAIの概念に含まれることになります。
AIは、教育することにより、より効果を高めます。
特徴として定型的な反復作業は得意の分野であり、AIの特徴を発揮します。
しかしAIは、自立的に学習するものではないことから、学習していないことには、対応はできません。
つまり予想外のことが起こっても対応できません。
機械学習は、自らがデータからルールを見つけ、そのルールに従い予測や分類を行い、実行まで行うアルゴリズムとなります。
ディープラーニングは、機械学習発展させた技術です。
仕組みとしては、人間の脳に近いものです。
人工的な思考回路ネットワークを構築することによって推論や認識を行います。
それなりのデータ量があれば、反復的に学習し、人の手を介さずにタスクを実行します。
AIは近年では、様々なシーンでの活用が増していますが、その歴史を紐解くと1950年代までに遡ります。
既に当時からAIの考えはあり、少しずつですが、できることが増えていったのです。
マーケティングにおけるAI効果②【AIの種類と活用方法】
「マーケティングにおけるAI効果」というテーマで2つ目に取り上げるのは「AIの種類と活用方法」です。
AIにはさまざまな種類がありますが、大きく2つに分類されます。
1. 汎用型人工知能
汎用型人工知能は、まるで人間のような様々な思考を持っており、検討することができるのです。
つまり、初めての状況に対しても対応できるのです。
2. 特化型人工知能
特化型人工知能は、特定の内容に関してのみの特化した思考型と言えます。
AIがビジネスに与える影響と及ぼすメリットというのは非常に多岐にわたります。
特に衣料品の需要予測、車の自動運転という技術革新においての導入は顕著で、マーケティングにおいてもオートメーション化が進んでいます。
マーケティングでAIが注目される理由としては、マーケティングそのものがデータと向き合う必要があるからです。
顧客と向き合うこと、すなわちそれがデータと向き合うことになるというわけです。
近年、ビジネスにおいて生成されるビッグデータそのものは、非常に多くのビジネスシーンにおいて実際に関与していきます。
それに伴いデータ量そのものが増加していくことやパーソナライゼーションの需要拡大という現実的な需要増まであるのです。
では、具体的な理由について説明していきましょう。
【データ量の増加】
マーケティングにおけるAIが注目される理由として非常に大きく関わるのがデータ量の増加があります。
デジタルシフトが加速する時代において、その傾向は非常に顕著であります。
では、実際にどれだけのデータ量かと言えば
デジタルデータの総量としては59ゼタバイト（1ゼタバイト＝10億テラバイト）超となります。
これは全世界を対象としたもので、データの生成、取得、複製、消費される総量を基準としています。
近年においてはコロナ禍によりオンラインサービスへの移行や本格的な働き方改革としてテレワークの浸透などの影響によりデジタルトランスフォーメーションによる業務のオンライン化が推進されていることが非常に大きな影響を及ぼしています。
マーケティングで利用できるデータ量そのものも、これに匹敵するように増加しているのです。
データが膨大になればなるほど、当然、処理量も膨らむことになるわけですから、単純に扱いそのものが難しくなるというわけです。
データ分析からアクションに対する対応度も求められ、スピード重視の影響となっているのです。
さらに時代が進むにつれ、データそのものが増加していきますが、さらにそれを上回る対応速度も求められているのです。
【パーソナライゼーション】
ニーズそのものが多様化し細分化している現代において、ビジネスニーズは、より「個」に対して向かっています。
顧客の属性や行動履歴、購買履歴などにより顧客をセグメント化することが効果的なマーケティングを行うためには必要となります。
顧客に対してアプローチする場合でも、顧客属性単位で提示するメッセージやコンテンツを可変することで、顧客満足度を高めることができます。
企業と顧客がよりよい関係性を維持していくためには、パーソナライゼーションにおけるデータ分析が必要不可欠となるのです。
データ量の増加に比例し増々、データは複雑化していきます。
その上でパーソナライゼーションの難度が上昇することによってAIの導入が進むというのは、当然のこととなるのです。
AIを活用することによって、大量なデータを処理できれば、顧客一人ひとりのニーズにあったハイレベルなパーソナライゼーションの実現が可能となるわけです。
AIをマーケティングに利用することでの効果も非常に期待値が高まっています。
マーケティングにおけるAI効果③【AIがマーケティングで注目される理由と効果】
「マーケティングにおけるAI効果」というテーマで3つ目に取り上げるのは「AIがマーケティングで注目される理由と効果」です。
AIをマーケティングに実際に組み込むことにより、実際にどのような効果が期待できるのでしょうか。
具体的な効果としては、次のようなものがあります。
【データ管理、分類、分析の効率化】
データ量が増加し続ける状況において大量データと向き合うことは、いくらマンパワーを投入しても実際には限界があります。
データを分析するにおいてAIは、実に相性が良いのです。
データの管理、分類、分析をAIを利用して行うことによって自社の蓄積データの有効活用ができます。
蓄積されたデータを属性単位に分類し、顧客の属性に応じて行動履歴や購買履歴などを基準とし確度が高い顧客を予測することができます。
そうした予測によるフィルタリングされた顧客に対し適切にアプローチすることで実際の受注に繋げていくのです。
予測に応じた的確なレコメンドの表示、パーソナライズされたメッセージの送信など、AIを利用することにより細部にわたる顧客フォローが実現することで顧客エンゲージメントを高めることが可能となります。
【顧客対応】
オンライン上でのでの顧客対応が可能となります。
既に多くの企業が顧客との窓口対応としてチャットボットを導入していますが、
AIを顧客対応に利用するケースも非常に多く見られます。
直接的なコミュニケーションの代替まで、できてしまうということがビジネスを大きく変えるきっかけにもなるだけでなく人的コストの削減にもつながっていきます。
AIにより対応レベルに応じた対応が可能となるわけです。
丁寧な対応が求められる顧客にはオペレーターが個別に対応するなど顧客対応を充実させることができます。