マーケティングにおけるAIのガイド

これからのマーケティング・キャンペーンにAIを効果的に組み込むには、次の5つの手順に従ってください：

1. 目標を定める
2. 適切な人材を獲得する
3. データ・プライバシー法を遵守する
4. データの品質をテストする
5. 自分に合ったソリューションを選ぶ

ステップ1：目標を定める

AIをマーケティング・キャンペーンに統合するための最初のステップは、目標と期待を明確にすることです。過去のキャンペーンで何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかを評価し、AIが将来的に成果の向上にどのように役立つかを概説します。関係者の期待が一致すると、AIソリューションを選択し、その成功を評価するための意味のある主要業績評価指標（KPI）を設定することが容易になります。

ステップ2：適切な人材を獲得する

AI、機械学習、ディープラーニングの経験を持つデータ・サイエンティストやエンジニアは、通常、マーケティング・チームには所属しませんが、AI マーケティング・プロジェクトを成功させるには、彼らの専門知識が不可欠です。この問題に対処するには、組織には選択肢があります。必要なデータ・サイエンティストやエンジニアを雇用するための投資を行うか、サードパーティー・ベンダーにAIマーケティング・ツールのトレーニングと保守の支援を依頼するかのいずれかです。どちらのアプローチにも、主に組織が行う意思のある投資のレベルに応じて、長所と短所があります。

ステップ3：データ・プライバシー法を遵守する

AIマーケティング・ソリューションが直面している最大の課題の1つは、プライバシー法に違反することなく、トレーニングや実装の目的で顧客データを使用することです。トレーニング・プロセス全体を通じて、組織は顧客のセキュリティーとプライバシーを確実に守る方法を見つけなければならず、これが守れない場合は重い罰金を科せられることになります。

ステップ4：データの品質をテストする

AIマーケティング・ツールの成功は、トレーニングに使用されるデータの正確性と関連性に左右されます。顧客の意図を正確に反映していないデータでトレーニングされたAIツールは、顧客の行動に関する有用な洞察を提供したり、有用な戦略的推奨事項を提供したりすることはできません。データ品質を重視することで、企業はAIソリューションがマーケティング・プログラムで求める成果をより良く達成するのに役立つことを保証できます。

ステップ5：自分に合ったソリューションを選ぶ

AIソリューションについては、さまざまなプラットフォームと機能から選択できます。最初の4つのステップ（目標の設定、適切な人材の雇用、データの品質と正確性の確保）を慎重に実行していれば、最後のステップである「最適なツールの選択」は最も簡単なステップとなるはずです。

マーケティングにおけるAIは、データ収集、データ駆動型分析、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）などのAI機能を使用して、顧客に関する洞察を提供し、重要なマーケティングの意思決定を自動化します。今日、AIテクノロジーは、コンテンツの生成、顧客体験の向上、より正確な結果の提供のために、これまで以上に幅広く使用されています。AIツールを選択する前に、組織は利用可能なさまざまな種類のAIマーケティング・アプリケーションを徹底的に調査し、他の企業がそれらをどのように使用しているかを確認する必要があります。

米コンサルティング会社のPrice Waterhouse Cooper社（PwC）による最近の調査では、2030年までに人工知能（AI）が世界経済に15兆米ドル以上の利益をもたらし、地域経済を最大26％押し上げると予測されています。（１）しかし、マーケティング分野におけるAIの可能性についてはどうでしょうか。

カスタマイズされたコンテンツの作成からタスクのオートメーション、データ分析まで、マーケティングに関してはAIの用途は無限にあるように見える一方で、潜在的なリスクも無視できません。ここでは、AIの主な定義やメリット、ユースケース、そして、今後マーケティング・キャンペーンにAIを統合するための詳細なガイドを共有します。

SNSへの投稿からEメール・マーケティング、コンテンツ・マーケティングの取り組みまで、あらゆるものを改善するためにAIを活用する組織が増えており、マーケティングにおけるAIの活用例は数多くあります。ここでは、企業がマーケティング目標の達成を支援するためにAIをどのように活用しているかの例をいくつかご紹介します：

• コンテンツ生成
• オーディエンス・セグメンテーション
  
• カスタマー・サービス用チャットボット
• プログラマティック広告
• 検索エンジン最適化（SEO）
• 電子商取引

コンテンツ生成

2022年11月にOpenAI社の生成 AI プラットフォーム「ChatGPT」がリリースされて以来、AIの新たなユースケースが急増しています。コンテンツ生成に使用されるAIは、ブログやマーケティング・メッセージ、コピーライティング資料、Eメール、件名、動画の字幕、Webサイトのコピー、およびターゲット・ユーザーに的を絞った多種多様なコンテンツを作成することで、マーケティング・チームの時間とコストを節約できます。

オーディエンス・セグメンテーション

AIは、企業が顧客をそれぞれの特性や興味、行動に基づいてインテリジェントかつ効率的に分類するのに役立ち、より正確なターゲティングとマーケティング・キャンペーンの効率化を実現し、顧客エンゲージメントの強化とROIの向上をもたらします。

カスタマー・サービス用チャットボット

マーケティング担当者の間では、AIチャットボットを活用してカスタマー・サービスの特定の側面を強化する可能性を模索するケースが増えています。一度トレーニングされると、これらのボットは、顧客ジャーニーのどの段階であっても顧客と対話し、チケットを迅速かつ効果的に解決して顧客満足度を高めることができます。

プログラマティック広告

プログラマティック広告は、Webサイトやアプリケーションでの広告の購入と配置を自動化するものです。AIにより、顧客履歴、好み、コンテキストを使用してプログラマティック広告を実施し、より関連性の高い広告をより高いコンバージョン率で配信する組織の能力が大幅に高まりました。

検索エンジン最適化（SEO）

検索エンジン最適化（SEO）を強化するAIソリューションを導入すると、マーケティング担当者はページ・ランキングを上げ、より健全なストラテジーを立てることができます。AIは、マーケティング担当者が新しい基準を満たすコンテンツを作成および最適化するのに役立ちます。

電子商取引

AIは、顧客のニーズや購買習慣をより詳細に理解し、タスクを自動化してワークフローを簡素化することで、電子商取引プログラムやデジタル・マーケティングの強化を促進します。

AIマーケティング・ツールは、マーケティング担当者がキャンペーンによって生成されたデータからほぼリアルタイムで実用的な洞察を特定するのに役立ちます。さらに、このツールを使用してメディア購入に適したチャネルを特定したり、顧客の行動に基づいて広告を最適に配置するのにも役立ちます。最新のAIマーケティング・ソリューションは、関係者がキャンペーンへの投資を最大限に活用できるように支援しています。

デジタル・キャンペーンでは、人間が処理できる以上のデータが生成されるため、マーケティング・プロジェクトの成功を測定することが困難になることがあります。AI強化ダッシュボードは、マーケティング担当者がプロジェクトの成功とデプロイした特定の施策を結び付け、何が効果的で何を改善できるかをより深く理解するのに役立ちます。

AIテクノロジーは、顧客データの準備などの日常的なタスクを自動化することで、マーケティング・チームが顧客関係管理（CRM）プログラムを改善するのに役立ちます。また、人為ミスを減らし、よりパーソナライズされた顧客メッセージを配信し、解約しようとしている顧客を特定することもできます。

今日、多くのマーケティング担当者は、キャンペーンを計画する際に利用可能なデータの膨大な量に圧倒されています。AIは、顧客データに対して予測分析を実行し、高速で効率的な機械学習（ML）アルゴリズムを使用して膨大なデータを数秒で分析することで役立ちます。このデータを使用して、将来の顧客行動に関する洞察を生成し、よりパーソナライズされたコンテンツを提案し、マーケティング担当者が対応するためのパターンを大規模なデータセットから見つけ出します。

マーケティング部門は、さまざまな顧客向けアプリケーションや社内アプリケーションでAIツールを使用しています。顧客体験のためのAIの例としては、SNSへの投稿、Eメール・マーケティング、コンテンツ・マーケティングの取り組みの最適化などが挙げられます。社内では、マーケティング担当者がAIを使用してオーディエンスのセグメンテーションを実行しながら、消費者データを分析し、日常的なタスクをインテリジェントに自動化します。企業がマーケティング目標を達成するためにAIを使用範囲を広げているユースケースには、次のものがあります。

AIは、企業が顧客をそれぞれの特性や興味、行動に基づいてインテリジェントかつ効率的に分類するのに役立ち、より正確なターゲティングとマーケティング・キャンペーンの効率化を実現し、最終的な結果として、顧客エンゲージメントが強化され、ROIが向上します。

2022年にOpenAI社の生成AIプラットフォーム「ChatGPT」がリリースされて以来、AIの新たなユースケースが急増しています。コンテンツ生成に使用されるAIは、ブログ、マーケティング・メッセージ、コピーライティング資料、Eメール、件名、動画の字幕、Webサイトのコピーなどのコンテンツを作成することで、マーケティング・チームの時間とコストを節約できます。このテクノロジーは、コンテンツをある言語から別の言語に自動的に翻訳したり、複数のプラットフォームにわたって同じキャンペーン資料の一貫性のある複数の反復を作成したりすることもできます。

初期のAI搭載のカスタマー・サポート・ツールにはチャットボットがあり、トレーニングが完了すると、よくある質問への簡単な回答であれば、顧客とやり取りができました。現在、生成AI搭載アシスタントは、顧客がカスタマー・ジャーニーのどの段階にいても、自然言語で顧客と対話できるため、チケットを迅速に解決し、顧客満足度を高めることができます。

AIは、顧客のニーズや購買習慣をより詳細に理解し、タスクを自動化してワークフローを簡素化することで、電子商取引プログラムやデジタル・マーケティングの強化を促進します。継続的にデータを収集して分析できるAIエージェントなどのテクノロジーは、ユーザーのアクティビティーを追跡し、個人が最も購入する可能性の高い製品を生成することで、電子商取引サイトのパーソナライズされた推奨エンジンを強化することがよくあります。

予測分析は、履歴データを分析し、将来の傾向を予測することで、マーケティング担当者がデータに基づいた意思決定を行い、ワークフローを最適化するのに役立ちます。AIは顧客の行動パターンを特定することで、どの製品が効果的かを予測し、価格戦略を最適化し、リード・スコアリングを改善します。企業はこれらの洞察を活用してマーケティング戦略を改良し、解約を減らし、消費者の需要に基づいて新しい市場に参入することができます。

プログラマティック広告は、Webサイトやアプリケーションでの広告の購入と配置を自動化するものです。AIにより、顧客履歴、好み、コンテキストを使用してプログラマティック広告を実施し、より関連性の高い広告をより高いコンバージョン率で配信する組織の能力が大幅に高まりました。

検索エンジン最適化（SEO）を強化するAIソリューションを導入すると、マーケティング担当者はページ・ランキングを上げ、より健全なストラテジーを立てることができます。AIは、マーケティング担当者が変化し続ける基準を満たすコンテンツを作成および最適化するのに役立ちます。

感情分析では、AIを使用して、SNS、オンライン・レビュー、顧客からのフィードバックを通じて表現された顧客の意見や感情を評価します。例えば、AIエージェントは、膨大な量のテキスト・データをふるいにかけて、根底にある態度を抽出できます。オーディエンスの感情を理解することで、企業はメッセージングを調整し、評判を管理し、顧客の懸念に積極的に対応することができます。

AIの力を活用することで、マーケティング担当者は反復的で時間のかかるタスクを効率化し、戦略的な取り組みに集中できるようになります。データ入力、転記、簡単な顧客とのやり取りなどのプロセスを自動化することで、企業は効率を向上させ、運用コストを削減できます。AIを活用したツールは、コンテンツのスケジュール設定、SNSの投稿の管理、コミュニケーションのパーソナライズにも役立ち、顧客との一貫したエンゲージメントの確保に役立ちます。

AI駆動型ソリューションの強さは、トレーニングに使用したデータの品質によって決まります。ツールがどれだけ技術的に進歩していても、不正確で代表的でないデータでトレーニングされた場合、高品質で効果的な回答や決定を生成することはできません。AIマーケティング・イニシアチブを成功させる準備として、多くの企業は時間をかけてデータセットを標準化し、クリーンアップして、精度と効率性を確保しています。

AIの有効性は、システム間でデータをシームレスに移動できることに依存します。これらのツールの有効性を最大限に高めるために、企業は通常、CRMソフトウェア、Webサイト分析、販売プラットフォームなど、すべてのプラットフォームとシステム間でのデータ統合を確実に行おうとします。頑健なデータ・パイプラインとクラウドベースのインフラストラクチャーを導入することで、リアルタイムのデータ処理が可能になり、AIによる正確な洞察とパーソナライズされた顧客体験の提供が可能になります。

人間と同じように、AIも新しいタスクを学習するにはかなりのトレーニングが必要です。例えば、企業が顧客と魅力的な方法で対話するAIソリューションを必要としている場合、そのソリューションを教えるために必要な時間とリソースを投資する必要があります。このようなアプリケーションを構築するには、マーケティング部門では顧客の好みに関する大量のデータが必要になることが多く、場合によっては、このトレーニングを専門とするデータサイエンティストも必要になります。大手企業は、タスク固有または企業固有のデータセットでトレーニングされた専用のAIツールを設計する傾向が高まっており、テクノロジーの有効性が向上しています。

AIは顧客の個人情報に基づいてトレーニングされるため、使用可能な情報に関する法律を厳守する必要があります。マーケティング目的でAIを導入する企業は、消費者データ規制を遵守する責任があり、遵守しない場合は多額の罰金が科せられたり、評判の低下を招いたりするリスクがあります。適切なデータ・ガバナンスを実践し、AIの組み込みと導入方法について透明性のある説明を提供することで、消費者の信頼が高まります。

AIを正常に統合する前に、通常、組織全体のマーケティング・リーダーと関係者は、明確に定義された目標を設定します。これにより、AIツールを評価するための体系的なプロセスが提供されます。デプロイメント後、これらのテクノロジーはベンチマークを満たしていることを確認するために継続的に監視する必要があります。

AIを統合すると、従業員の仕事の根本的な性質が変わる可能性があります。トレーニング・プログラムと変更管理システムを導入すると、AIへの移行が容易になり、マーケティング部門がテクノロジーを最大限に活用できるようになります。また、どのタスクを機械ではなく人間が実行する必要があるかを知るのにも役立ちます。

AIの統合は、事前に組み込まれたアプリケーションを使用してマーケティング・ワークフローをインテリジェントに自動化するほど単純なものから、企業データに基づいて一連の社内生産性向上ツールをデプロイするほど複雑なものまでさまざまです。いずれの場合でも、次の5つのステップに従うことで、企業はAIをマーケティング戦略にうまく組み込むことができます。

AIをマーケティング・キャンペーンに統合するための最初のステップは、目標と期待を明確にすることです。このステップでは、ビジネス・リーダーが問題を特定し、AIによって過去の失敗から学び成果の向上に結びつける方法を長期的に改善できると期待される理由について説明します。関係者の期待が一致すると、AIソリューションを選択し、その成功を評価するための意味のある主要業績評価指標（KPI）を設定することが容易になります。

AI、機械学習、ディープラーニングの経験を持つデータサイエンティストやエンジニアは、通常、マーケティング・チームには所属しませんが、AIマーケティング・プロジェクトを成功させるには、彼らの専門知識が不可欠です。この問題に対処するには、組織は必要なデータサイエンティストやエンジニアの雇用に投資するか、サードパーティ-・ベンダーにAIマーケティング・ツールのトレーニングと保守を支援するよう依頼することができます。どちらのアプローチにも、主に組織が行う意思のある投資のレベルに応じて、長所と短所があります。

AIマーケティング・ソリューションが直面している最大の課題の1つは、プライバシー法に違反することなく、トレーニングや実装の目的で顧客データを使用することです。トレーニング・プロセス全体を通じて、組織は顧客のセキュリティーとプライバシーを確実に守る方法を見つけなければなりません。顧客情報を安全に保管するために、より多くのインフラストラクチャーへの投資が必要となるかもしれません。

AIマーケティング・ツールの成功は、トレーニングに使用されるデータの正確性と関連性に左右されます。顧客の意図を正確に反映していないデータでトレーニングされたAIツールは、顧客の行動に関する有用な洞察を提供したり、有用な戦略的推奨事項を提供したりすることはできません。データ品質を重視することで、企業はAIソリューションがマーケティング・プログラムで求める成果をより良く達成するのに役立つことを保証できます。

AIソリューションについては、さまざまなプラットフォームと機能から選択できます。最初の4つのステップ（目標の設定、適切な人材の雇用、データの品質と正確性の確保）を慎重に実行すれば、最適なツールを選択するのは簡単です。

ツールに応じて、AIの統合は、既製のアプリケーションにデータセットを入力するだけの簡単なものから、部門全体の複数の機能にAIを体系的に組み込むだけの複雑なものまでさまざまです。どちらの場合でも、新しいワークフローが出現すると、従業員が新しい作業方法に慣れるまで、変更管理に細心の注意を払う必要があります。

このステップでは、組織はAIを活用したワークフローを分析して、KPI目標が達成されていることを確認し、出力を監視し、AIツールに定期的に新しいデータを供給して精度を向上させます。リーダーは、従業員の採用状況や主要な生産性指標を追跡し、AIを活用したワークフローを継続的に最適化するための戦略を変更することもできます。