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人工知能(AI)でマーケティングはこう変わる!

2016年から飛躍的に注目度が高まりつつある人工知能。マーケティングや顧客との接点の持ち方は、今後どのように変化していくのか。

情報化の弊害

「どうすれば重要なターゲットに接触できるのか」
「もっとたくさんの人にサイトに来てもらうためには何をすべきか」
「顧客満足度は何をどうすれば上がるのか」

などなど、マーケティングにおける課題は山積みです。やりたいことを挙げればきりがないが、時間が許さず、着手できているのはほんの一部分……という人は多いのではないでしょうか。

ツールが進化した現在、マーケティングに活用できる情報量は膨大です。多くのデータを分析し、ターゲットが何を求めているのか、どんな対応が適切なのかに役立てることができます。豊富な情報を活用できるかどうかが、成功の鍵を握っています。

しかし、活用できる情報の増加は、すなわち「やるべきことの増加」でもありました。複数のマーケティングチャネルを持ってはいるがなんとか維持しているだけ、解析ツールにデータは貯まっているが有効活用できない、データ分析はしているけど効果が定かでないといった状況に覚えはないでしょうか。

このような、豊富なデータの活用に関する悩みを解決するのが、マーケティング・オートメーションや人工知能を搭載したツールです。

マーケティングオートメーションと人工知能 共通点と相違点

マーケティング領域において、少し前にはマーケティングオートメーションが、そして現在では人工知能が注目を集めていますね。マーケティングオートメーションも人工知能も、大量のデータの分析や、その結果に沿った判断を人に代わって実施してくれるツールです。ここではまず、両者の共通点・相違点を整理しておきたいと思います。

まず、共通点について。上記の通り、マーケティングオートメーションと人工知能を搭載したマーケティングツールに、働きの性質における大きな違いはありません。マーケティングオートメーションは、顧客や見込み客の属性や行動履歴などの各種データを元に、適切な施策(アプローチする対象や内容、タイミングなど)を割り出し実行するツールです。マーケティングツールに搭載された人工知能も、同様です。データを分析し、その結果を利用して適切な判断をします。

「人工知能」と聞くと、ついつい人型の「意思を持った機械」というイメージが思い浮かびませんか。しかし、マーケティング領域における人口知能は、意思を持つわけではなく、データに沿って行う人間の判断を代行するものです。この点は、マーケティングオートメーションと人工知能を搭載したツールの共通点でもあります。なお、ビッグデータなどのキーワードが示す施策も、大きな違いはありません。

膨大なデータの分析、それを活用した適切な判断と実施というプロセスの効率化・高速化がマーケティングオートメーションや人工知能を搭載したツールを利用価値です。従来、人が手間をかけて行なっていたデータの整理を代行して高速化します。また、より多くの情報を分析することで、より細やかで的確な判断が可能になりました。

次に、相違点についてです。上記の通り、マーケティングオートメーションと人工知能を搭載したツールの働きは同種のものです。得られる成果の違いからの両者を区別は難しいですが、現在のところでは「影響範囲」がもっとも大きな違いになっていると言えそうです。

マーケティングオートメーションは、いつ・誰に・どのようなアプローチをするかを判断します。一方、人工知能を搭載したツールは、顧客やターゲットに送るメールの文面や、広告に取り入れるべき要素の判断など、より具体的な内容を割り出すための活用が進んでいます。このことにより「人間の介在が必要な領域」は、これからどんどん減っていくかもしれません。
 

人口知能の導入が広がる領域(1)マーケティングにおける活用

現在注目されている人工知能がどのように活用できるのか、もう少し詳しく掘り下げてみましょう。

マーケティング領域においては、上記の通り、マーケティングオートメーションよりもさらに具体的な施策を行うことが期待されています。たとえば、顧客に送るメールに盛り込むべき情報やステップメールのシナリオを作り出したり、広告の場合には、取り上げるべきテーマや効果的なコピー、デザインテイストなどの「部品」を、目的やターゲットに沿って洗い出すことができます。

従来、クリエイティブな作業とされていた領域に、人口知能の活用範囲が広がってきていることに対しては、もしかすると抵抗を感じる人もいるかもしれませんね。

人口知能の導入が広がる領域(2)検索における活用


また、一方で、人工知能は「より強力な検索機能」の実現にも、役立つことが期待されています。

現在、検索エンジンの発達により、欲しい情報を明確なキーワードで検索できる場合には、必要な情報が簡単かつスピーディーに得られるようになりました。しかし、情報収集に困ることがまったくなくなったかというと、そうとも言い切れませんよね。

たとえば、あるサイトやサービスを使い始めたばかりの頃、サイト内の専門用語や機能について把握できない状態で、何か使い方にわからないことが見つかったとしましょう。この時、欲しい情報が的確に得られるキーワードが把握できている人はけして多くありません。「あれをこうして、その後にここをああしたいんだけど……」というように目的そのものは把握できているが、それを的確な言葉で検索できないというケースもよくあります。情報収集に時間がかかることがわかっているので、このような場合は最初から自分での情報収集はせず、即時に問い合わせるというポリシーの人もいるかもしれませんね。

Web上に非常に多くの情報が存在する現在でも、電話でやり取りができるカスタマーサポートセンターや図書館での専門家によるリファレンスが重宝されるのは、こうした「検索機能の限界」の影響も大きいのではないでしょうか。検索はいまだに「曖昧な質問に対し、適切な答えを返す」ことが難しいのです。

しかし、人口知能が発達し、検索に活用されれば、いずれは口頭でのやり取りのような曖昧な情報入力に対しても、類語や類似の事例から文脈を理解し、ユーザーの意図に沿った適切な情報提示ができるようになるでしょう。情報提供をしたい側にとっても、ユーザーにとっても、これは待ち遠しい未来ですよね。

まだしばらく時間はかかるかもしれませんが、この方面での人工知能の活用が進めば、一昔前には定着しなかった完全な自動応答による「Webコンシェルジュ」が再登場するかもしれません。人口知能の活用については、さまざまな分野で、この先も目を離せない展開となりそうです。

※Webコンシェルジュについては、下記の記事で詳しく取り上げています。

※参考
目的達成を加速させる!「Webコンシェルジュ」の価値と使いどころ
http://unify.pagez.jp/blog/accelerate-the-objectives-far-from-use-and-value-of-the-web-concierge.html

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