デジタルマーケティングにおけるAI革命

ほんの数年前までは、マーケティングに特化した AI エンジンがマーケティングの未来につながると信じていた企業はほとんどありませんでした。 2018 年にマーケティング担当者のわずか 29% がプログラムで AI を使用していました。同年、長年の開発を経て、Selligent Marketing Cloud で独自のマーケティング特化型人工知能エンジンである Selligent Cortex をリリースしました。

それ以来、AI を使用するマーケティング担当者の数は急増しました。技術が最先端から現状維持へとほぼ一夜にして変化したため、最近では2020年に84%という新たな高値に上昇しました。さらに多くの企業がこの革命に参加しており、2021 年までに小売業者の 77% が AI の実装を開始する予定です。

マーケティングにおける AI の基本的な魅力は変わりません。AI により、マーケティング担当者はリアルタイムの顧客データを活用して、チャネルやデバイスをまたいで、高度にパーソナライズされた関連性の高い顧客体験を大規模に提供し、すべての顧客にパーソナライズされたエンゲージメントとジャーニーを提供できます。しかし、Selligent のエンジニアリング チームは過去数年間、試行錯誤を繰り返しながら、あらゆる段階で学習しながら、このようなアルゴリズムの構築とトレーニングを行ってきましたが、すべての「マーケティング AI」が同じように作られているわけではないと、私は正直に申し上げることができます。

人工知能と機械学習

そもそも、人工知能と機械学習という用語に関しては、ある程度の混乱が残っています。

技術的な観点から見ると、AI は基本的に、機械が人間の脳のようなタスクを実行できるようにするすべてのものを表す包括的な用語です。それは推論、計画、学習、意思決定などに関係します。これを実現するために、コンピューターは人間と同じように、データを分析し、そこから統計を導き出し、パフォーマンス指標を調査し、将来の行動を調整するアルゴリズムに依存します。

さて、興味深いのは、人間が AI エンジンに特定のタスクを実行するよう「プログラム」したり「指示」したりする必要がないことです。代わりに、エンジンは機械学習に依存して独自に解決することができます。機械学習では、特別な計算 (アルゴリズム) を使用してデータを処理し、そのデータの傾向を探し、最終的にその傾向を使用して予測を行います。

この意味で、機械学習は、特定のタスクを実行するために機械に正確な指示を与えることとはまったく異なります。機械学習における「学習」とは、単にアルゴリズムを通じてデータから数学モデルを作成し、特定の機能を実行することを意味します。次のステップでは、次の「学習フェーズ」で新しいモデルが作成されるまで、モデルはソフトウェア コード内でのみ使用され、リアルタイムの予測が行われます。

マーケティングに特化したAIエンジンの（急速な）開発

機械学習 (ML) システムの自己最適化の性質により、マーケティング専用の AI エンジンは急速に進化し、現在では次のような「インテリジェント」な機能を備えています。

• 自動化されたパーソナライズされたコンテンツ作成により、マーケティング担当者は各消費者のプロファイルに基づいてコンテンツやオファーを動的にパーソナライズできます。これを実現するために、アルゴリズムは各顧客に関する行動データとコンテキストデータをマーケティング担当者固有のビジネス ロジックと組み合わせます。
• AI ベースのオーディエンス定義は、マーケティング担当者が推進したい特定のコンテンツや取り組みに適したターゲット オーディエンスを予測することで、顧客のセグメンテーションを促進します。
• 送信時間最適化 (STO): 個々の顧客がメッセージを最も受け入れやすい正確な時間にメールやメッセージをターゲットにできたら素晴らしいと思いませんか? この機能は、特定の顧客のエンゲージメントが最も高くなる「スイートスポット」を計算します。

近々登場する新機能としては、2 つのことが予定されています。まず、顧客のチャット、メッセージ、電子メールからのテキスト データを使用して、顧客の特定の好みや動機について詳しく知り、どのようなコンテンツが顧客の共感を得るかを予測します。 AI エンジンはこれらの洞察を使用して、各顧客向けの電子メールの件名を自動的にカスタマイズできます。

第二に、マーケティング担当者は顧客のニーズにリアルタイムで対応できる能力を高める必要があります。これは、実生活と電子商取引におけるすべての取引を即座にキャプチャし、実用的なデータに基づいてインテリジェントで自動化された応答をカスタマイズすることを意味します。

マーケティングAIの次の章

マーケティング人工知能の開発は継続しています。新型コロナウイルス感染症の危機により、デジタル変革のプロセスは数年、場合によっては数十年も加速しました。 KPMGのレポートによると、世界的なパンデミックによる混乱の中、中小企業の88％と大企業の80％が、新型コロナウイルス感染症の流行中に人工知能が自社に役立ったと回答した。

今後、マーケティング AI プラットフォームの自己改善機能により、マーケティング担当者はトレンドを把握し、機能を拡張して顧客の真のニーズに対応できるようになります。マーケティング チームに必要なのは、頻繁なソフトウェア アップデートだけです。残りの作業はマーケティング AI エンジンが行います。