AIを活用したマーケティングによる顧客セグメンテーションとパーソナライゼーションの革命化

このようなAIの時代を生きていく私たちは、マーケターとしてそれを受け入れて、どこに進むかを見てみるべきです。

この記事では、AIを活用したツールが顧客セグメンテーションに果たす役割と、それが顧客体験の個別化にどのように役立つかについてご説明します。

マーケティングにおけるAIの理解

AIを活用したテクノロジーは、かなり長い間マーケターによって利用されてきましたが、ここ2〜3年でその普及が非常に広がり、簡単にアクセスできるようになりました。現代のマーケターは、AI を使用して顧客をセグメント化し、これまで不可能だった程度までレベルでエクスペリエンスをパーソナライズしています。彼らはあなたがオンラインでどこに行っても追跡することができます。あるウェブサイトから別のウェブサイト、のソーシャルメディアプロフィールに至るまで、ストリーミングサービスに至るまで、そして時にはオフラインでもです。

マーケティングROIの最大の部分が、セグメントベースのターゲティングキャンペーンから生まれることは明らかです。だからこそ、セグメンテーションがより正確であればあるほど、より良い結果を得ることができます。そこでAIが登場します。

AIのアルゴリズムは、人間よりもはるかに優れており、迅速に大量のデータを分析してパターンを特定し、正確な顧客セグメントを作成することができます。

その結果、メッセージングやキャンペーンを特定の顧客グループに合わせることができ、個人レベルで顧客の共感を高める可能性があります。

考えてみれば、必要がないのに突然掃除機のセール情報を知るのは一つのことですが、過去の1日または2日間に購入を考えていた掃除機の正確なモデルについて知ることは、まったく別のレベルです。

しかし、パーソナライズされたマーケティングを使用すれば、これよりもさらに優れたものになる可能性があります。パーソナライズされたマーケティングは、個々の顧客に対して高度にターゲット化された関連性の高いコンテンツを提供することができます。

AIを活用した推薦エンジンは、顧客の行動、購入履歴、好みを分析し、個別の商品のおすすめやコンテンツの提案を提供できます。このようなパーソナライゼーションは、顧客の体験を向上させるだけでなく、コンバージョン率や顧客のロイヤリティを高めます。顧客が理解され評価されていると感じると、ブランドとの関係を深め、忠誠心を持つ顧客になる可能性が高くなります。

顧客セグメンテーションの進化

もしもマーケティングおよびセグメンテーションが存在しなかった古代の時代から20世紀の後半に飛ばすと、テレビがラジオを徐々に取って代わり始めた時代にたどり着きます。

戦後の経済は世界中で好況であり、人々は生存に必要ないものにどんどんお金を費やすようになりました。ちょうどこの頃、メディア王や企業は、自分たちに十分なデータと手段があることに気付きました。なぜなら、すべての顧客が同じではないからです。

顧客をセグメント化するための最も初期の基準の 1 つは、年齢、性別、収入、教育レベルなどの人口統計でした。

これにより、企業は一つのメッセージで誰にでもアピールするのではなく、特定の人口統計に関連性のあるマーケティングメッセージを作成することができました。

例えば、ソープオペラは、テレビやラジオで放送される連続メロドラマのことです。マーケターは、メロドラマが主に主婦によって視聴されていることを気づきました。当時はほとんどの既婚女性が家にいて家事や子育てをしていたため、昼間に放送されるようになりました。そして、視聴者に共感する可能性が最も高い掃除用品の広告が挿入されました。石鹸や洗剤メーカーがスポンサーになることが多いため、米国では昼に放送されるメロドラマを「ソープオペラ」と呼ぶようになりました。

技術の進歩に伴い、マーケティング担当者がオーディエンスをセグメント化しようとする精度も向上しました。印刷広告、ラジオやテレビのコマーシャル、看板、テレマーケティングなど、それは始まりに過ぎませんでした。

2000年代初頭には、インターネットの台頭とともに本当のブレークスルーが訪れました。検索エンジン、キーワード、PPC広告、バナー広告などが登場し、現在のような状況が形成されました。

そして、2000年代後半に、みんなソーシャルメディアに導入された時、セグメンテーションはピークに達しました。人々は人口統計情報だけでなく、趣味、興味、場所、ショッピングの嗜好など、自分自身に関する情報を喜んで提供し、マーケターはそれを利用して広告をピンポイントにターゲットすることができました。

現在、AIアルゴリズムによって提供される計算能力とスマートなアプローチがあり、人間が以前行っていたのと同じ仕事をはるかに高速かつリアルタイムで行うことができます。

革命的なパーソナライズされたドマーケティング

AI を活用したマーケティングによって提供されるパーソナライズされたアプローチは、YouTube、Amazon、Netflix などのサービスがコンテンツや製品をユーザーに合わせて調整する方法に最もよく表れます。例えば、Amazonの推薦エンジンはAIアルゴリズムを使用して、顧客の閲覧履歴や購入履歴を分析し、売上を促進するパーソナライズされた製品のおすすめを提供します。

Netflixは、ユーザーの行動や好みを分析するためにAIを使用し、ユーザーが興味を持ち続け、サブスクリプションを継続するためのパーソナライズされた映画やテレビ番組の推薦を行っています。これらの企業は、パーソナライズされたマーケティングにAIの力を活用することで、顧客満足度、エンゲージメント、収益が大幅に向上しました。

顧客体験の向上

顧客エクスペリエンスを向上させるための AI を活用した主要なツールの 1 つは、チャットボットとアシスタントです。これらには、次のような便利な機能が数多く組み込まれています。

1. カスタマイズされた体験

チャットボットや仮想アシスタントは、ユーザーのデータや好みを収集し、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供することができます。ユーザーのやり取りを分析することで、個人のニーズや好みを理解し、パーソナライズされた推奨、提案、ソリューションを提供することができます。

2. 24時間365日対応

チャットボットと仮想アシスタントは 、24 時間利用可能で、ユーザーに即時のサポートと支援を提供します。ユーザーは人間の支援を待つことなく、いつでもパーソナライズされたインタラクションにアクセスできるようになります。

3. 学習と適応

これらのAIシステムは、ユーザーとの相互作用から絶えず学習し、時間の経過とともにパーソナライズされた相互作用を提供する能力を向上させます。ユーザーのフィードバックや行動を分析することで、応答や推奨を適応させ、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

4. マルチチャネルサポート

チャットボットや仮想アシスタントは、ウェブサイト、メッセージングアプリ、ソーシャルメディア、音声アシスタントなど、さまざまなプラットフォームやチャネルに統合することができます。これにより、ユーザーはお好みのチャネルを通じてやり取りすることができ、対話をさらにパーソナライズできます。

5. データドリブンな洞察

チャットボットや仮想アシスタントは、ユーザーとのやり取りを通じて貴重なデータを生成し、ユーザーの好み、行動パターン、課題を把握するために分析することができます。このデータは、インタラクションをさらに個別化し、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させるために活用することができます。

コンバージョン率の向上

もちろん、ウェブサイトのコンバージョン率を向上させるためにAIを使用することができます（そしてすべきです）。以下に、それを実現するためのいくつかの賢い方法をご紹介します。

1. パーソナライズされた顧客体験

AI を活用したツールは、閲覧行動、購入履歴、人口統計などの顧客データを分析し、パーソナライズされた顧客体験を作成します。このデータは、ターゲットに合わせたコンテンツやおすすめ、オファーを提供するために活用され、コンバージョンの可能性を高めます。

2. 予測分析

AI アルゴリズムは、履歴データを分析して、将来の顧客の行動を予測し、潜在的なリードを特定できます。 どの顧客が最もコンバージョンする可能性が高いかを理解することで、マーケティング活動をそれらの個人に集中させ、コンバージョン率を最適化することができます。

3. リアルタイムの最適化

AIを活用したマーケティングツールは、顧客のやり取りをリアルタイムで継続的にモニタリングし、分析することができます。クリック率、離脱率、エンゲージメントレベルなどの指標を追跡することで、改善すべき領域を特定し、マーケティングキャンペーンに即座に調整できます。

4. 動的な価格とオファー。

AIのアルゴリズムは、市場のトレンド、競合他社の価格、顧客の行動を分析し、価格とオファーを最適化することができます。需要や顧客の好みに基づいて価格やプロモーションを動的に調整することで、コンバージョンと収益を最大化できます。

5. A/Bテストと最適化技術

AIのアルゴリズムを使用して、メールの件名、広告のコピー、ランディングページのデザインなど、さまざまなマーケティング要素に対してA/Bテストを実施します。

課題と倫理的配慮の克服

マーケティングにおけるAIは比較的無害ですが、データプライバシーやアルゴリズムのバイアスに関しては規制が必要です。特に後者は重要であり、AIアルゴリズムは履歴データに基づいてトレーニングされるため、データに存在する偏見や差別を持続させる可能性があります。

したがって、AI システムを導入する組織は、モデルにバイアスがないか定期的に監査および監視し、差別的な影響を積極的に軽減する必要があります。

マーケティングにおけるAIの未来

誰もがAIがマーケティングにおいてどのように進化するかを正確に予測することはできません。このテクノロジーは非常に急速に発展しており、特に機械学習アルゴリズムやブロックチェーンを通じてほぼ毎月進化しています。ただし、現在のデジタルマーケティングのトレンドに基づいていくつかの仮定を立てることはできます。

• 感情分析

AIのアルゴリズムは、ソーシャルメディアや顧客のフィードバックを分析して、ブランド、製品、キャンペーンに対する顧客の感情を理解することができます。マーケターはこのデータを活用して、評判管理を向上させ、顧客サービスを改善し、顧客のフィードバックに効果的に対応することができます。

• 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）の体験

AIは、より没入感のあるインタラクションを可能にすることで、ARとVRの体験を向上させることができます。マーケターはAIを活用したテクノロジーを使用して、ユニークで魅力的なAR/VRの体験を作り出すことができます。これにより、顧客は製品を購入する前に視覚化することができます。

• 自動化されたコンテンツのキュレーションと推薦

AIのアルゴリズムは、顧客の好みや興味に基づいてコンテンツをキュレーションし、推薦することができます。マーケターはAIを活用して、パーソナライズされたコンテンツの推薦を行い、顧客のエンゲージメントとロイヤリティを向上させることができます。

まとめに