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。

AIがもたらすインサイトがすぐれた顧客体験を実現する

執筆者:マジック・ツー(Magic Tu)製品マネジメント担当部長、Appier, Inc.

企業にとって優れた顧客体験を提供することは、最優先課題の一つです。しかし、顧客体験を向上させるためには、彼らをよりよく理解するためのインサイトが必要です。Appierは、人工知能(AI)を活用することでインサイトの獲得を可能にしています。

 

消費者は、これまでにないほど多くの選択肢に恵まれている一方で、Webサイトやモバイルアプリが使いやすくなったことから競合サービスに簡単に切り替えることができます。多くの企業は、こうした流動的なデジタル経済において新規顧客を獲得し、既存顧客を維持するというプレッシャーに直面しています。企業が市場で優位に立つためには顧客体験を向上させることが重要であると考えています。しかし、彼らはそのためには、顧客をより深く理解する必要があります。

顧客をより深く理解する

企業と顧客との相互作用の結果として定義される顧客体験は、単純に企業が提供するサービスや価格によって決定されるのではなく、顧客にとって最も重要なことに一貫して対応することによって決定されます。たとえば、頻繁に旅行をする宿泊客は、チェックインの対応が遅いことに不満を抱いた場合、そのホテルに最高級のプールやジムが備わっていても、否定的な印象を残す可能性があります。一方、家族を連れて旅行中の宿泊客は、同様にチェックインの対応が遅くても、幼い子供が寝るために無料のベッドが提供された場合、逆に良い思い出を残す可能性があります。

時間が経つにつれ、このような顧客体験の積み重ねは、顧客が宿泊先を競合ホテルに切り替えるのか、または忠実な顧客として残るのかを決定づける転換点に達します。そのため、それぞれの顧客が何を求めているのかを理解し、それを提供することが並外れた顧客体験につながると言えます。

街角にあるコーヒーショップのバリスタにとっては、常連客の好みを覚え、名前で挨拶することが好ましい顧客体験の提供につながるかもしれません。しかし、ほとんどの企業にとっては、これは現実的な話ではありません。企業が顧客をより深く理解できる唯一の現実的な方法は、顧客の記録と取引データを分析し、それぞれの好みや一般的なトレンドに関するインサイトを得ることです。そして、これらのインサイトを活用することで、既存サービスの向上、新規機能の開発、それぞれの顧客に合わせてカスタマイズされたプロモーションなどが可能になります。

残念なことに、顧客動向に関して統一された視点を得ることに、ほとんどの企業が苦労しており、現代の消費者が企業とコミュニケーションを取る手段が増えすぎていることも、顧客の理解を複雑化しています。

AIの力

ここにAIが果たす役割があります。膨大な量のデータを休むことなく正確に分析できるため、これまでのやり方では不可能だった画期的なインサイトを企業にもたらします。このインサイトを元にビジネスのアイディアを企画実行することで競争優位性を得られるでしょう。AIにより、マーケターやプロダクトマネージャーは、自分たちの本能を頼りにする「直感主導」のマーケティングアプローチから離れ、データ主導の戦略に移行することが可能になります。

AIは、多数の情報ソースからの顧客データを相互参照することで、顧客に関する正確なモデルを構築し、顧客にリーチする最良の方法を提示します。

また、顧客の将来的な行動の予測に活用できるインサイトを得ることで、マーケターは自社のキャンペーンを進化させることができます。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、AIによる「予測したオーディエンスのセグメンテーション機能」があります。企業は、予測分析の大分類として予測したオーディエンスのセグメンテーションを活用することで、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。

最も進化した予測したオーディエンスのセグメンテーションツールは、顧客データベースやインターネットの閲覧・検索履歴から収集した行動パターンを分析し、精度の高いリードを抽出することで、トレンドを特定する属性データに統合します。このツールにより顧客のセグメントの質を向上させることにつながります。さらにこのデータを分析し、新規オーディエンスの発掘や拡大に役立つ様々な指標(レコメンデーション)を提示することも可能です。

台湾のメディアグループ大手であるコモンウェルスマガジンは、新規顧客の開拓にAppierの「アイソン」プラットフォームの「予測したオーディエンスのセグメンテーション機能」を活用したことで、同社サイトの購読者および販売が400%以上増加しました。

データ主導の世界

今や経済活動を主導するのはデータであり、AIが重要な技術であることに疑いの余地はありません。伝統的なマーケティングプロモーションは、過去のデータに基づく推測から発案されたものです。多くの企業は経験豊富な従業員の知見や経験によってプロモーションを企画・実行しますが、それらはすでに有効性を失っていたり、拡張性が低い可能性が高いのです。一方、AIを利用することで、データから適切なインサイトを獲得し、それをプロモーションに活用することが可能になります。

AIは、ビジネス上のすべての問題を解決できるわけではありません。AIを上手に適用させるには、分析に必要なボリュームのデータを収集し、構造化されたプロセスを正確に実行する必要があります。こうした環境でAIを稼働させることができれば、AIは休むことなく正確にデータを処理、分析します。AppierはAIが導きだすインサイトによって企業はイノベーションを推進し、ビジネスに目に見える恩恵をもたらす可能性が高いと確信しています。

執筆者:マジック・ツー(Magic Tu)製品マネジメント担当部長、Appier, Inc.

2016年にAppierに入社以来、研究開発、プロダクトマネジメント、マーケティング、営業などの様々なチームと連携しながら、製品の企画段階から市場投入までのプロセスの合理化、円滑化業務を統括。Appier入社以前には、スマートフォンと仮想現実(VR)機器メーカーのHTC社にてソフトウェア製品マネジメント担当のディレクターとして、HTCが独自の設計思想で開発するユーザーエクスペリエンスであるHTC Sense のプランニングを担当。同社ではプログラムマネジメントチームを統括し、Google、Yahoo、マイクロソフト、ノキアなどのベンダーやパートナーとの共同プロジェクトの管理運営を行った。HTC社以前には、台湾の電子設計オートメーション分野において有数の企業であるSpringsoft 社(現 Synopsys社)のリード開発者を務めた。国立台湾大学にてコンピュータ・サイエンスの学士、修士を取得。