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。

 

AIがメールマーケティングを変革する

企業のカスタマーエンゲージメントと製品プロモーションといったマーケティングにソーシャルメディアなどのデジタルチャネルを活用することはもはや当たり前になっている。一方で電子メールのような「旧式」のツールは見落とされがちだ。しかし、人工知能(AI)を活用することで、メールマーケティングが有望なマーケティングツールとして見直され始めている。

すぐに反応が得られるソーシャルチャネルに比べて、メールマーケティングは購読者の新規開拓と維持が難しく、メールの開封率とクリックスルー率(CTR)が低いと考えられている。

いまのところメールマーケティングのパフォーマンスを向上させるためには、割引クーポン、件名変更、あるいは送信頻度の調整といった改善が一般的な方法だと考えられている。しかし、これらは、読者がコンテンツに興味を示すかどうかを同じ人間として推測できるはずだという考えの上に成り立っており、マーケターが望む反応を引き出すまでには、数多くの試行錯誤が必要になるだろう。

一方、AIを利用すれば、膨大なデータの中から類似顧客を見つけ出したり、既存顧客に対する理解を深めたりすることができる。さらに、綿密にセグメンテーションを行うことで、顧客の関心や行動を予測することも可能になる。そうした取り組みを通じて、メールマーケティングにおける最も厄介な課題のいくつかを解決することができるのだ。

AIを活用したセグメンテーションによる開封率の改善

企業からのメールニュースに読者が興味を示さないのには理由がある。デジタルビジネスのコンサルティング会社であるEconsultancyによれば、2017年にアジア太平洋圏においてメールの宛先以外のコンテンツをパーソナライズしたマーケターはわずか21%で、そのうち76%がメールマーケティングのパーソナライゼーションの強化に意欲的だったという。さらに、受信者名と他のデータポイントを両方利用することで、開封率が2倍になる可能性があることも報告されている。現在、AIにはユーザーがサイト内で閲覧するコンテンツをはじめ、あらゆるユーザーデータの分析が可能であり、最も頻繁に使用されるキーワードを抽出してオーディエンスの最大の関心を特定し、セグメンテーション予測を作成できる。

これらの実用的な判断材料を得られれば、オーディエンスの好みやニーズにより近いコンテンツの開発や特典の提供が可能になる。AIはキーワードをいくらでも特定できるため、多くのタッチポイントでオーディエンスとエンゲージメントを図れるようになる。そのうえ、過去のキャンペーンデータを基に新キャンペーンに高い反応を示しそうなオーディエンスを予測し、それに応じてメール機能をカスタマイズすることもできる。

例えば、台湾の某大手オンライン出版社は、すべての読者に同じメールを発信していたが、高い開封率やCTRを得られなかった。コンテンツや件名に関連性や面白味がないために、受信者の関心を引けなかったためである。この出版社は、AIを使ったアプローチを導入し、 ディープラーニングを活用して読者のプロファイルとオンライン行動を結び付け、年齢や関心といった主要属性を基にプロファイルのセグメンテーションを実施した。このプロセスを通じて、正確な読者層別メールリストを作成し、適切なマーケティングコンテンツを適用できるようになると、開封率が42%、CTRが107%も増加した。

類似オーディエンスの獲得によるユーザーベースの拡大

目的に合致したAIモデルを使うことで、ユーザーのオンライン行動から収集したデータを分析して、既存顧客に「類似」する顧客を見つけ出し、ターゲットを絞った広告開発やリーチの取り組みにも役立てられる。このプロセスは、既存顧客のデモグラフィックデータの分析から着手する。使用するデータは、ウェブサイト、キャンペーン、アプリ、CRM、ソフトウェア、アプリケーション・プログラミング・インターフェースの統合などから収集できる。

AI搭載プラットフォームがそれらの情報と付加的な情報源を特定の規則に従った対応付けや割り当てを行い、見込み客を探し当てる。この貴重なデータセットを利用すれば、不特定多数を対象とするコンバージョンレートの低いメール配信が減り、メールを正確なターゲティングツールとして使用できるようになる。

AI予測による購読者の維持

AI搭載のプラットフォームは、行動パターンに基づいて、離脱する可能性がある購読者を特定する。購読者が離脱の兆しとなる行動を取った場合でも、クーポンなどのとどまる理由を与えれば、ユーザー離れを防ぐことができるだろう。こうした予兆を察知した際は、先ほど紹介した台湾の某大手オンライン出版社は次のようなリエンゲージメント戦略を計画し、実行に移した。

  • 「離脱する可能性がある購読者」を対象とするターゲットメールを作成し、共通点のある顧客層にセグメンテーションを行う。
  • 当該の購読者に限定したメッセー、割引、特典などを提供する。
  • 購読者が行動に移しやすいフォーマットやリンクを使用する。

AIはメールマーケティングを大幅に変革できる。企業はAIを使って顧客の行動傾向や関心を特定することでマーケティングキャンペーンの成果を得るには、コンテンツをどのようにカスタマイズする必要があるかを判断できるようになる。