マーケティング部門は、人工知能（AI）や機械学習（ML）技術の発展による主な恩恵を受けてきた部類に入る。
マーケターは、AIやMLのツール、プラットフォーム、サービスを利用して、オーディエンスをセグメント化し、最も価値のある顧客をより効率的かつ効果的にターゲット化します。 AIやMLの機能を備えたカスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、マーケターが顧客の行動を理解し予測することで、顧客体験をパーソナライズするのに役立ちます。
マーケターが競合他社に差をつけ、競争優位に立つためには、より高度なAI/ML搭載のアプリケーションやユースケースに注目し、真に差別化を図る必要があります。 ここでは、マーケターがCDPから得られるAIを活用したインサイトを利用して、マーケティング活動を高度化させる方法をいくつか紹介します。
正確な顧客データプロファイルの作成
マーケティングにおけるAI/MLのユースケースのトップは、顧客データの可視性を高めることです。 AIを活用したID解決により、重複するデータをクレンジングし、単一の顧客プロファイルに統合することができます。 これにより、重複や不正確な情報を排除し、マーケターはカスタマージャーニーをより明確に把握できるようになります。
また、アイデンティティ・リゾリューションは、マーケティング担当者が未知の顧客データを既知のプロファイルにリンクさせ、類似した親和性や属性を持つオーディエンスを特定するのにも役立ちます。 これにより、既知と未知の両方のオーディエンスに対して、パーソナライズ、セグメンテーション、カスタマーエクスペリエンスの向上が可能になります。
データドリブンなキャンペーン最適化
AIは、マーケターが行動パターンで顧客セグメントを認識し、分類することを支援します。 これらのインサイトは、個々の顧客セグメントに対して異なるタイプのコンテンツがどの程度有効かを監視することで、広告パフォーマンスと広告費用を最適化するために使用されます。
マーケターは、AIを活用した予測分析により、CDP内のマイクロセグメンテーションに必要なターゲットオーディエンスを追加で特定することができます。 予測分析は、マーケターが以下のことを可能にすることで、セグメンテーションを強化します：
- コンバージョンの可能性によって顧客を特定し、別のオーディエンスセグメントにグループ分けして、テーラーメイドのリードナーチャリングを行うことができます。
- 顧客の購買履歴を分析し、高価値の顧客に対するアップセルやクロスセルの機会を見出す。
- ロイヤルティプログラムに情報を提供 し、リテンションを向上させ、顧客生涯価値を向上させる。
- 忠実な高付加価値顧客をターゲットに、無関係なメッセージや体験を提供することは避けましょう。
また、AIによって、マーケターはキャンペーン開始前に、広告でどのようなクリエイティブが有効かを予測することができます。 AIを活用して広告クリエイティブのパフォーマンスを予測することで、マーケターはより低いコストでコンバージョンを促進することができます。
カスタマージャーニーをオーケストレーションする
AIを搭載したCDPがあれば、ブランドはキャンペーンの最適化のために広告を調整するだけでなく、すべてのチャネルとタッチポイントで完全な顧客体験をパーソナライズできます。
予測分析とともにAIを活用した機能の最も強力な応用例として、ネクストベストアクションの コンテンツや商品のレコメンドがあります。 AIを活用したネクストベストアクションモデルは、顧客の行動データと単一顧客ビュープロファイルを活用し、適切なチャネルを通じて適切なタイミングで価値を提供する、特定のオーディエンス向けのパーソナライズされたコンテンツとメッセージを特定します。
データドリブンなコンテンツの開発と提供は、カスタマージャーニーのオーケストレーションと密接に関係しています。 CDPは、異なるジャーニーステージにおける顧客の行動を理解するために必要な可視性を提供することができます。 これらのインサイトは、マーケターがカスタマージャーニーで顧客を効果的に移動させるキャンペーンを計画・実行する際に役立ちます。
過去の検索履歴や購入履歴に基づいた質の高いレコメンデーションをユーザーに提供することで、購入者は自分だけのカスタマージャーニーに合わせた、関連性の高いコンテンツを受け取ることができます。 これにより、コンバージョンや広告キャンペーンのパフォーマンスを向上させることができます。
自動化で効率アップ
ハブスポットの最近の調査によると、平均的なマーケターは週に約16時間をルーチンワークに費やしており、これは1日の仕事の約3分の1に相当します。 ルーチンワークの種類としては、コンテンツや画像のタグ付け、クライアントのセグメンテーション、マニュアルキャンペーンの実施などがあります。
同調査によると、メールの作成と送信のプロセスには週平均3.48時間、異種ソースからのマーケティングデータの収集、整理、分析のプロセスには週3.55時間程度かかることがわかりました。
AIツールを搭載したCDPを導入することで、マーケターは定型業務を自動化し、より思慮深く、創造的で、生産性の高い業務に集中する時間を確保することができます。
データドリブンマーケティングのためのAI活用
AIとMLの進歩により、マーケターはCDPを利用して顧客体験を調整し、データ駆動型のコンテンツ開発を導くことができます。 今こそ、これらの機能を活用して、チームを解放し、重要なこと、つまり顧客に集中するときです。
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