AIがマーケティングオーディエンスの洞察をどのように変えるのか

[[429813]]

人工知能は、企業のマーケティング範囲の拡大に大きく貢献することが証明されています。

ここ数十年におけるソーシャル メディア プラットフォームと検索エンジンの普及により、マーケティングは心理学に基づく取り組みから、あらゆるものを測定して追跡するものへと変化しました。適切な方法論を使用することで、企業はトップへの道筋を科学的に描くことができるようになりました。

テクノロジーの進歩に伴い、人工知能 (AI) はますます多くの分野で普及するようになり、マーケティングも例外ではありません。今日のマーケティング プラットフォームは、視聴者、販売見込み客、既存顧客に関する嗜好データを収集できる多様なツールのおかげで、AI の使用事例に最適な環境を提供しています。

ここでは、AI がオーディエンスの洞察を強化し、マーケティング担当者がオーディエンスを的確にターゲットできるようにする主な方法をいくつか紹介します。

より良い有料マーケティングキャンペーン

今日のマーケティングはデータに基づいて行われ、デジタル資産はデータマイニングです。ユーザーインタラクションから顧客の意図まですべてがオーディエンスインサイトツールによって測定され、マーケティング担当者は高度なプラットフォームでデータを分析し、オーディエンスインサイトを導き出します。人口統計、所得レベル、コンテンツエンゲージメント、直帰率、過去の訪問データなどの要素は、見込み客がファネルのどの段階に属しているかについての手がかりとなります。

AI は、マーケティング担当者が顧客ターゲティング フィルターを重ねるのに役立ちます。レイヤリングとは、マーケティング担当者がターゲット ユーザー変数を別の変数の上に積み重ねて、オーディエンスのサイズを絞り込むプロセスです。たとえば、マーケティング担当者は、過去に美容製品に興味を示したことがある 20 ～ 25 歳の女性をターゲットにした Facebook 広告を掲載できます。この場合、潜在顧客の性別、年齢、興味が、オーディエンスの規模を絞り込むレイヤーとなります。

階層化はクリック単価 (CPC) を削減し、広告予算をより効率的に使うために不可欠です。 AI は、潜在的な顧客と製品や競合他社とのやり取りを分析することで、階層に関する深い洞察を提供します。一部のプラットフォームでは、マーケティング担当者が自社のオーディエンスを競合他社と比較し、そこからオーディエンスの洞察を得る機能が提供されています。

AI は、データを詳しく調べてパターンを探すことで、こうした比較を容易に行うことができます。たとえば、競合他社のユーザーが新しいソーシャル メディア プラットフォームでのやり取りに興味を示す場合があります。マーケティング担当者は、これらの顧客が競合他社に提供する ROI を考慮して、これらのプラットフォームに存在する価値があるかどうかを判断できます。

AI は大量のデータを処理できるため、新しいオーディエンス セグメントの発見も簡単になります。その結果、最高の ROI を実現する非常に効果的な広告キャンペーンが実現します。

より深いオーディエンスの洞察

すべてのマーケティング担当者は、ユーザー ペルソナによって成否が決まります。ペルソナとは、マーケティング担当者が「理想的な顧客」のタイプについて作成するデータ駆動型のプロファイルです。オーディエンスの行動をいくつかの一般的なメタファーに凝縮し​​、マーケティング担当者が各ユーザーのニーズを理解するのに役立ちます。

たとえば、40 歳から 60 歳の人は製品をある方法で使用するかもしれませんが、25 歳から 35 歳の人は製品を別の方法で使用する可能性があります。マーケティング担当者は、さまざまな広告やコンテンツを使用してこれらのユーザー グループをターゲットにします。若年層にアピールするには、マーケティング担当者は、年配層のニーズとは異なる若年層のニーズを理解する必要があります。

AI はパターンを素早く識別し、非常に正確な顧客ペルソナを作成できるため、このプロセスを簡素化します。非常に細かいデータ パターンを考慮して、オーディエンスをインテリジェントにセグメント化することもできます。その結果、マーケティング担当者が誰にマーケティングを行っているかを理解するために使用できる、より優れたフレームワークが生まれます。

ペルソナ作成プロセスの課題の 1 つは、消費者の態度が時間の経過とともに変化することです。今日、テクノロジーが私たちの生活様式を形作るにつれて、それらはかつてないほど急速に変化しているようです。 AI 駆動型のペルソナは、急速に変化するトレンドを考慮し、リアルタイムでインテリジェントな顧客セグメントを作成できます。

その結果、マーケティング担当者は消費者のニーズを確実に把握し、常に効果的にターゲットを絞ることができるようになります。

チャットボットとデータ収集

チャットボットは顧客とのやり取りにおける新しいパラダイムとして歓迎されてきました。現在、一般的なチャットボット AI は、技術が未熟なため、人間の介入に取って代わるほど賢くありません。

ただし、チャットボットは、会話を続けることができない場合でも、ユーザーの意図に関するデータを収集するのに非常に優れています。カスタマーサービスロボットは、企業がユーザーの問題をより深く理解し、関連部門に伝えるのに役立ちます。マーケティング チームは、顧客が頻繁に直面する問題点についての洞察を得られるため、メリットが得られます。

これらの質問は、製品開発と、企業が製品を中心に伝えたいメッセージを伝えるのに役立ちます。たとえば、AI 駆動型チャットボットは、企業がユーザーの懸念を必要な部門に転送するのに役立ちます。これらのボットの背後にある AI エンジンは、このデータに対して分析を実行し、最も一般的な問題点を特定するように構成することもできます。

このデータをマーケティングチームや製品チームと共有することで、企業は顧客満足度の向上と正確なターゲティングを実現できます。

高度な分析

大量データ処理は人工知能のハイライトです。今日、企業は人間のオペレーターが十分に活用できない可能性のある膨大な量のデータを収集しています。

AI を使用してトレンドを特定し、顧客行動の変化を明らかにすることで、企業は業界の先頭に立つことができます。 AI は分析から導き出された推奨事項に基づいて行動できるほど賢くはありませんが、人間のオペレーターが新たな問題をよりよく理解するのに役立ちます。

たとえば、マーケティング担当者は、顧客と企業とのやり取りの履歴を確認して、顧客が抱えていた問題が何であったか、またそれが変化したかどうかを判断できます。顧客は、通常使用するコンテンツとは異なる新しいコンテンツをダウンロードした可能性があります。分析する必要があるデータの量が膨大であるため、オペレーターは変更に気付かない可能性があります。しかし、AI はこのパターンを検出し、ユーザーに即座に警告することができます。

実証済みの技術

AI が成熟するにつれて、マーケティング担当者が AI からさらに多くの恩恵を受けるようになることは間違いありません。この技術はまだ初期段階ですが、改善の速度は驚異的です。企業がこれまで以上に多くのデータを収集し続ける中、マーケティング担当者が AI をどのように活用して顧客をより深く理解するかはまだ不明です。