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。

 

オンラインでのカスタマーエンゲージメントを変革する4つのテクノロジー

ソーシャルメディアでのブランド情報の入手やカスタマーサービスの利用、購買活動が急速に一般化している。それにともなって企業は、パーソナライズされたメッセージで、消費者へのリーチと彼らとのやりとりの手法を常に変えていく必要がある。

ソーシャルメディアマーケティングのレベルを上げるために、次の4つのテクノロジーを活用しよう。

チャットボット:オンラインメッセージの送受信数管理、カスタマーサービスの迅速化

チャットボットは、企業での導入が急速に広がり、オーディエンスとつながれる新しい方法としてマーケターに利用されている。Gartnerによれば、顧客との関係構築を目的としたチャットボットの使用は2020年までにカスタマーサービス業務の25%に及ぶと予測されている。また、FacebookのMessengerで活発に利用されているボットは30万件以上と報告されている。

ブランド企業は、ソーシャルメディア全体から生成される膨大なカスタマーメッセージを管理し、生身の人間のような対応を行うために、ますますチャットボットを利用するようになっている。人工知能(AI)によって制御されるボットは、対話を繰り返すことで賢くなり、やがてマーケターのメッセージのパーソナライズにも利用できるようになる。また、チャットボットはカスタマーサービスの合理化と迅速化を促進するため、企業は日常の問い合わせを通じた苦情処理など、より重要性の高い問題に集中できるようになる。

AI搭載の予測エンジン:詳細なインサイトを得て、ターゲットの消費者をより明確にし、コンバージョン率を向上

AIを活用したオンラインエンゲージメントは、チャットボットにとどまらない。膨大なオンラインデータの分析、詳細なインサイトの獲得、オーディエンスの行動予測、ユーザーエンゲージメントの向上にAIを活用する企業が増えている。例えば、LinkedInの高度な機械学習アルゴリズムは、場所や職歴といった情報を基に就職希望者を評価しており、就職あっせんサービスの向上に役立っている。

マーケティングの分野では、企業はデータから導きだされるインサイトによってコンバージョンの可能性が高いオーディエンスを特定し、関連性の高いカスタマイズされたメッセージでターゲットを絞ったマーケティングを展開できる。例えば、マーケターは、AppierのデータインテリジェンスプラットフォームAixon(アイソン)を活用して、新たな消費者層の開拓とその行動予測、ターゲティング広告によるコンバージョン率の向上が可能になる。

先ごろメッセージングアプリLINEと統合したAixonは、それらの機能を拡充し、企業がLINE上の消費者行動に関する強力なAIによって分析・抽出されるインサイトを得て、それらの消費者にターゲットを絞り込んだメッセージをプッシュ通知できるようにした。例えば、ユーザーがあるEコマースサイトを訪問し、ドレスをカートに追加すると、数秒後にはその商品に関連するプッシュ通知がLINEアプリに送信される。

拡張現実(AR):売上増につながる有用かつ関連性の高い消費者体験の提供

2017年には拡張現実(Augmented Reality)がゲームやエンターテインメントの枠を超え、さまざまなソーシャルメディアでAR体験を提供するブランドが増えている。2020年までに1億人の消費者がARでショッピングをすると見込まれ、新たなAR機能と顔認識システムを搭載したApple iPhone Xの発売と相まって、ソーシャルプラットフォームがAR技術を取り入れる動きがいっそう活発になるだろう。

ARは、使いようによって顧客と企業の双方にメリットがある。例えば、IKEAのアプリでは、家具を買う前に顧客が自宅のインテリアのコーディネートをバーチャルで確認でき、情報に基づくより良い選択を行うことができる。その一方で、ブランドは顧客の暮らしに合った商品を具体的に示すことでコンバージョン率と売上を伸ばすことができる。

ロレアルは、メイクアップシミュレーションアプリModiFace ARを買収し、オンラインセールスの向上を見込んでいる。ユーザーは、顔認識システムとAR技術を利用して、製品を購入する前にアプリでメイクアップのシミュレーションを行うことができる。Snapchatのシンプルなフェイスフィルターも最先端の広告手段として注目されている。

ソーシャルリスニングツール:消費者の声を収集し、コンテンツを適切にカスタマイズ

多くの企業が顧客や仲間同士がオンライン上で交わす会話の重要性を認識するようになり、ソーシャルリスニングツールの人気が高まっている。このツールによって、世間の声に耳を傾けることができ、異なるソーシャルチャネルを通じて消費者の会話に入り込める。そうした会話から生成される膨大なデータは、消費者のニーズや好みに関するインサイトが埋蔵されている金鉱脈のようなものである。

マーケターはAI機能を利用してキーワードやフレーズを特定し、消費者の属性や関心のみならず、人気のアイテムと関連する旬の話題を把握することによって、カスタマージャーニー全体で顧客の考えをより良く理解できるようになる。マーケターはそれらのインサイトを活用し、消費者の共感を生むコンテンツの作成や、必要とされるソリューションの提供を行い、消費者の生活において関連性の高い存在になることができる。

上記のテクノロジーによって、企業は多種多様で膨大な情報に基づいて精度の高い意思決定を行い、消費者へ効果的にリーチすることでターゲットを絞り込むことができる。カスタマイズされたマーケティングの時代において、常に消費者の目を引く、彼らにとって近い関係性を持つ存在になるために、これらのテクノロジーを活用することが有効だろう。