マーケティング プロセスの面倒で時間のかかる部分を自動化できたらどうでしょうか。人工知能のおかげでそれが可能になりました。機械学習は銀行業務から医療までさまざまな目的で使用されてきましたが、今ではあらゆる規模の組織でマーケティング対策を強化するために使用されています。
現在、データはデジタル世界を支配しています。機械学習は、リードスコアリングから解約率の削減まで、マーケティング活動における予測と意思決定を強化するのに役立ちます。
同時に、多くのマーケティング担当者は、AI がどのように機能し、何に活用できるかについてまだ明確な説明を必要としています。このブログでは、マーケティングのための機械学習について詳しく説明します。
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マーケティング機械学習とは何ですか?
機械学習は、アルゴリズムを使用してデータから予測や判断を行う人工知能の一種です。広告、金融、ヘルスケアなど、さまざまな現代の分野で使用されており、リードスコアリングや電子メールマーケティングなどのマーケティング活動にすぐに統合できます。
そうでなければ見逃されてしまうような顧客行動に関する情報を明らかにする可能性があるため、マーケティングに役立ちます。たとえば、企業には問い合わせフォームに記入したウェブサイト訪問者に関する豊富なデータがあるかもしれませんが、リードフローを増やすためにそのデータを最適化するかどうか、またはそれらの訪問者がコンバージョンするかどうかを明確にする必要があるかもしれません。
機械学習を使用して、誰が購入する可能性が高いかを予測するモデルを作成できます。機械学習とは、明示的にプログラムしなくても理解できるコンピューターの機能です。マーケティングの観点から言えば、コンピューターがデータ内のパターンを検出し、そのパターンを利用して将来の結果を効果的に予測できることを意味します。
たとえば、機械学習モデルは、どのリードがコンバージョンするかを予測し、過去の行動に基づいてユーザーエクスペリエンスを向上させるためのターゲットを絞ったアクティビティを実行します。
ますます高度化する機械学習アルゴリズムの開発により、コンピューターは継続的に新しいデータを取得し、そのデータを活用して将来の判断を強化し、人間の介入を必要とせずに時間の経過とともにパフォーマンスを自動的に向上させることができるようになりました。
従来のマーケティングでは、ビジネス上の選択を導くために統計を多用しています。機械学習は、マクロレベルで何が起こっているかに関する情報を提供するだけでなく、このデータを活用して自律的に判断することで進歩しています。つまり、ロボットは人間の労働力の助けを借りずに、すでに成果を最大化する方法を学び始めているのです。
企業の宣伝に機械学習を活用するべき理由とは?
マーケティング キャンペーンのメリットを定量化するのは難しいかもしれませんが、基本的なビジネス プランニングでは、長期的な成功には顧客獲得が重要であることを思い出させてくれます。
マーケティング チームは通常、製品開発から価格決定まで、会社のプロセスのさまざまな部分を担当しています。そのため、収益の創出に長期的に最も大きな影響を与えるアクションを予測するには、時間と労力がかかります。機械学習は、企業が消費者をよりよく理解し、対応するのに役立ちます。
たとえば、企業が商品を販売する Shopify や BigCommerce などの e コマース プラットフォームを考えてみましょう。過去のコンバージョン率に基づいてどのクライアント グループが最もコンバージョンする可能性が高いかを予測する機械学習モデルを構築し、そのモデルを使用して、ターゲットを絞ったメールを送信したり、特定のチャネルに広告を掲載したりすることができます。
企業は、長期的な収益成長の重要な指標である平均注文額を向上させることができます。さらに、マーケティング チームは、顧客プロファイルを作成し、ターゲット層を決定し、その知識に基づいてメッセージを作成する責任があります。
ただし、これらの活動が適切に行われているかどうかを判断したり、さまざまな人口統計グループが同じマーケティング メッセージに対してどのように異なる反応を示すかを把握したりするには、時間がかかる場合があります。データ サイエンスは、マーケティングとターゲティングの改善に活用できる顧客特性に関するいくつかの洞察を提供する場合があります。
たとえば、機械学習を利用して、ユーザーの所在地に基づいてユーザーが好むメール言語を決定したり、ユーザーのデバイスに基づいてポップアップとバナーのどちらがより効果的かを決定したりできます。これにより、より収益性の高いマーケティングが実現し、ビジネスの成長が促進されます。
機械学習を使用してマーケティングを改善する
マーケティング チームには常に大量のデータがあることを私たちは認識しています。マーケティング担当者は膨大な量のデータを理解し、活用するための支援を必要としています。この調査では、機械学習が役立ちます。
機械学習は、膨大な量のデータを人間よりも速く、効率的に分析できるため、マーケティングスタックの重要な部分となるはずです。
この戦略では、データを活用してパターンを特定し、迅速に予測を行うことができます。その後、マーケティング担当者はこれらの洞察を使用して、さらなるテストの実施、Web サイトのユーザー エクスペリエンスの向上、各顧客のユーザー エクスペリエンスのカスタマイズ、消費者とのやり取りの自動化など、ワークフローの大部分を改善できます。
主なメッセージは、機械学習を使用して、デジタル マーケティングの取り組みのほぼすべての領域を改善できるということです。以下では、マーケティングに機械学習を統合するための最も重要な 5 つの戦略について説明します。
データセットの調査
データ セットの分析は、マーケティング活動で使用する機械学習手法の最初のステップとなる可能性が最も高くなります。たとえば、機械学習を使用して、Web サイト上のユーザー アクティビティのパターンを分析して見つける場合があります。
Google アナリティクス プロファイルのデータを調べるのに何時間も費やす代わりに、アルゴリズムによって数秒でプロセスが実行され、将来の訪問者の行動を予測し、Web サイトを強化するために使用できるパターンが特定される可能性があります。
人々は独自のデータ分析を行うかもしれませんが、AI を活用したソリューションと同じくらい迅速かつ正確に行うには支援が必要です。マーケティング担当者も、顧客をより深く理解するために機械学習を使用する場合があります。
消費者セグメンテーションのアプローチを検討してください。オーディエンスをいくつかのグループにセグメント化すると、マーケティング活動が大幅に強化される可能性がありますが、手動で行うには時間がかかります。
一方、機械学習プログラムは、予測不可能な行動や活動に基づいて顧客を自動的に分類する場合があります。
コンテンツの作成と最適化
デジタル マーケティング活動におけるコンテンツの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。ただし、機械学習によって作成および配信するコンテンツがどのように改善されるのか、また、コンテンツ マーケティング戦略に機械学習を含めることがなぜ重要なのかについて、さらに説明が必要な場合があります。
まず、機械学習は、検索エンジンの結果でコンテンツのランクを上げるのに役立ちます。優れたライターであることは重要ですが、Google が満足し、SERP で結果が表示されるスタイルで書くことはまったく別のことです。適切な言葉をすべて使用し、関連するすべての問題をカバーし、すべての基礎をカバーしなければなりません。
Frase.io のようなインテリジェントなコンテンツ作成ツールを使用すると、機械学習を使用してコンテンツを Google の上位の結果と比較し、重要な側面がすべてカバーされていることを保証するので、これを実行するのは簡単です。
アルゴリズムを使用して、自分用のコンテンツを作成できます。AI 搭載のコピーライティング ツールである Phrasee は、機械学習を使用して、投資収益率を最大化するメールの件名とプッシュ通知を作成します。
AI を使用して消費者向けコンテンツをキュレートすることも可能です。Curata は、マーケティング担当者が顧客に最も関連性の高い面白い情報を見つけて配信できるように、機械学習コンテンツ キュレーション ツールを提供しています。
パーソナライゼーションの強化
顧客はカスタマイズを好みます。アクセンチュアの調査によると、消費者の 91 パーセントは、自分の好みを記憶し、適切なオファーやアイデアで対応してくれる企業を好みます。また、顧客の半数以上は、パーソナライズされた体験がさらに必要な場合は、競合他社に乗り換える用意があります。
幸いなことに、機械学習により、クライアントは可能な限りパーソナライズされたサービスを受けることができます。ユーザーのアクティビティを分析し、ユーザーが望む商品を識別し、カスタマイズされたホームページと提案リストを作成するアルゴリズムを適用できます。
たとえば、Amazon は、顧客の購入履歴、カート内の商品、閲覧習慣を調べる AI アルゴリズムを利用して、最も購入される可能性の高い商品を提案します。
同じアルゴリズムで、各クライアント向けにカスタマイズされたオファーを生成し、購入する可能性が最も高いときに送信することもできます。
マーケティングオートメーションの強化
パーソナライゼーションの向上は、機械学習が組織と顧客とのコミュニケーション方法に影響を与える一方向のものですが、他にも影響を与えるものがあります。さらに、マーケティング業務の自動化を向上させることで、顧客の参加が大幅に向上する可能性があります。
ニュースレターに登録した顧客やショッピングカートを放置した顧客に自動的にメールを送信するとします。ほとんどの企業は顧客に一般的なメールを送信しますが、機械学習を採用している組織は、消費者の閲覧習慣に応じてコンテンツやオファーをカスタマイズする場合があります。
メールの登録前に、すでに御社の犬用おもちゃの品揃えをご覧になっていた場合、噛むおもちゃに関する関連オファーにより、御社と再びつながる可能性が高まります。
AI を活用したマーケティング自動化ツールは、より大規模で多様なデータセットをスキャンして、SaaS 企業のリードをより適切に分類できます。これにより、営業担当者は、コンバージョンの可能性がかなり高い見込み客を優先できます。
マーケティング自動化は強力な手段です。Invesp によると、マーケティング自動化により、マーケティング費用が 12% 以上削減されると同時に、営業生産性が 14% 以上向上します。
これは機械学習がなくても実行可能ですが、AI により自動化の取り組みの強度とパーソナライゼーションが大幅に向上します。
チャットボットを使用する
チャットボットは効果的な顧客サポートツールです。インターネット企業を経営している場合、チャットボットはほぼ必須です。チャットボットを利用した 10 人の顧客のうち 8 人が肯定的な体験をしています。
チャットボットを導入する場合、顧客をサポートするためにスタッフに人間を置く必要はありません。一方、機械学習を搭載したチャットボットは、顧客の問い合わせに対して驚くほど正確な回答を自動的に提供できます。これは、チャットボットが Web サイトのコンテンツや顧客との会話に応じて、提供する回答を常に変更するためです。
チャットボットは常に学習し、成長しているため、会話を重ねるごとに、さらに優れた顧客体験を提供できるようになります。最初は、特に複雑な問い合わせをチャットボットに人間に任せることもできますが、すぐにボットが非常に効率的になり、人間が介入する必要がなくなります。
最終的には、単に問い合わせに答えるだけでなく、消費者にアップセルできるチャットボットが完成します。さらに、購入者はロボットと会話していることに気付かない可能性も高くなります。IntelliTicks などの特定のチャットボットは、顧客とのやり取りに自然言語処理 (NLP) を採用しており、これも人工知能の別の分野です。
さらに、AI 搭載チャットボットによって収集されたデータは、別の機械学習アルゴリズムによって分析され、マーケティング担当者が将来の取り組みを改善するために活用できる洞察が提供されます。
企業は、デジタル マーケティングで機械学習を使用することで、リード スコアリングやセールス ファネルの最適化から解約率の削減まで、顧客ライフサイクル全体にわたる意思決定を強化できます。消費者の問題を把握することで、顧客体験を向上させ、顧客エンゲージメントを高め、顧客離れを最小限に抑えることができます。
注目の画像: macrovector による画像
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