マーケティングにおけるAIと機械学習：適切なモデルを導入していますか？

公開: 2022-06-28

消費者はあらゆる面でスピードとハイパーパーソナライズを期待しているため、マーケターは需要を満たし、予算を最大化する革新的な方法を見つける必要があります。これを行うために、マーケターは人工知能と機械学習に目を向けています。実際、これには「AIマーケティング」という新しい用語があります。

顧客の期待はかつてないほど高まっています。アマゾン、ネットフリックス、グーグルは、顧客がテクノロジーとマーケティングに期待するものの基準を設定しました。 Amazonはワンクリックで注文を受け取り、翌日配達します。 Netflixは何年にもわたるエンターテインメントの選択肢をくぐり抜け、すぐに次の番組を一気見したいと提案します。 Googleはスペルを修正し、Alexaをプログラムして、Amazonパッケージが到着したときに通知し、最もあいまいなバーの賭けに対する即時の回答を提供します。

これらの例に示されているように、AIマーケティングは、テクノロジーを活用してデータを収集し、顧客インサイトを開発し、次善の行動を予測し、マーケティング活動に関する自動決定を行います。マーケティング担当者としての目標が、収益の促進、効率化によるコストの削減、顧客エンゲージメントと満足度の向上である場合、AIマーケティングはこれらすべてのことを達成するのに役立ちます。

AIマーケティングが役立つ可能性のある3つの領域と、プロジェクトを開始する前に各領域について知っておくべきことを調べてみましょう。

プロジェクトごとに、それが何であるか、マーケティングでどのように機能するか、およびプロジェクトを適用する際に知っておく必要のある技術的または文化的な落とし穴について簡単に説明します。

1.マーケティングデータ管理

それは何ですか

マーケティングデータ管理はマーケティングデータ、競争力のあるインテリジェンス、および市場調査情報を収集して処理するプロセス。この機能はIT部門では発生しないはずです。これは、マーケティングが行うことの中心です。あなたの製品やサービスの最良の購入者を決定することは、明らかにマーケティング機能です。購入者に関連するデータの収集と管理は、マーケティングの最初の考慮事項です。あなたはあなたの顧客について何を知っていますか？それらはいくつありますか？顧客をどのように説明しますか？誰がどの製品やサービスを購入しますか？あなたの製品やサービスの市場全体はどのくらいの大きさですか？これらの重要なマーケティングの質問はすべて、マーケティングデータ管理を通じて回答されます。

それがあなたのためにどのように機能するか

この分野でのAIと機械学習の使用は、マクロレベルとミクロレベルの両方で適用できます。マクロレベルでは、AIと機械学習モデルを導入して、顧客ベース全体が特定の購入グループにどのようにセグメント化されているかを理解できます。ミクロレベルでは、製品の生涯価値を予測し、それを個々の顧客に関連付けることができます。このマイクロレベルのデータ分析は、どの顧客または見込み客がどの製品で追求するのが最適かを判断するのに役立ちます。これらの取り組みからデータを蓄積することは、モデルをより強力で正確にするのに役立つだけです。

データを蓄積するには、収集するデータの品質を管理する必要もあります。機械学習を大規模なデータセットに対して展開して、レコードを重複排除したり、郵便番号や住所などのフィールドを標準化するための調整を提供したりできます。 MLは、他のAIアプリケーションで使用するデータセットの整理にも役立ちます。

機械学習の他の用途には、ウェブスクレイピングなどの手法があります。このプロセスは、競合他社を理解しようとするときに便利です。各競合他社のWebサイトには通常、入手可能な新製品、言及された顧客、特別プログラムなど、この方法で蓄積できる情報が含まれています。これはすべて公開情報であり、適切なアルゴリズムを使用すると、データサイエンティストは、既存および新興の競合他社に関する基本情報を収集できます。

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注意点

市場には、マーケティングデータ管理を支援したいツールやコンサルティングエージェンシーがたくさんあります。ツールには、Google AnalyticsからSASまで幅広い範囲が含まれ、それぞれが特定の機能を提供します。達成したいこと（市場細分化、競争分析など）を理解することは、あなたをサポートできるツールや代理店を決定するのに役立ちます。マーケティングオペレーションのリーダーを巻き込むことも良い考えです。

データ管理プロジェクトのマーケティングを開始するときは、最初にデータを管理する目的を検討し、次にそれらの特定されたタスクを実行するのに最適なツールを探します。コンサルティングエージェンシーを雇うときは、あなたの必要な分野で経験を積んだものを探してください。

2.顧客の意図

それは何ですか

顧客インテントデータは、オンラインコンテンツへのアクセス、競合他社の調査、イベントへの登録、アナリストへの連絡、またはWebの検索からLinkedInへの投稿まで、さまざまなソーシャルメディア活動に従事する際の顧客の行動の観察から得られる販売およびマーケティング情報です。。今日のほぼすべてのマーケティング組織は、このタイプのデータにある程度依存していますが、すべてのマーケターで機能するとは限りません。

それがあなたのためにどのように機能するか

各顧客とブランド、Webサイト、またはスタッフとのやり取りについて収集されたデータから、統計家とデータサイエンティストは、顧客の利益と、顧客と関わり、会社から購入する意図について推測できます。これらの推論は、適切な製品を適切なタイミングで顧客に提示するのに役立ちます。

これらの顧客を特定するためのアルゴリズムが開発されたら、この情報を使用する営業チームや、オンラインキャンペーンに適用する可能性のあるマーケターからAIモデルの出力に関する入力を収集することも不可欠です。モデルの出力をテストするだけでなく、販売とマーケティングがモデルをどのように使用しているかをテストします。

注意点

データのソースは、意図を決定する上で最も重要です。顧客が何を購入するか、いつ購入するか、誰から購入するか、どのタイプの会社または個人が購入するかについて、すでに十分な情報があります。ただし、インテントデータは、実際の購入前に顧客または見込み客が実行する可能性のあるアクションにも依存します。

たとえば、これには、競合他社のサイトでの問い合わせと見込み客または顧客リストとの間の接続を確立するためにAIアルゴリズムが必要になる場合があります。実際に行動を起こしている人を特定する連絡先レベルの意図データを提供できる企業があります。この情報は役に立ちますが、「不気味な」影響を避けるために注意して使用する必要があります。

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用語を参照してください。

また、インテントデータを使用する場合は、方向性のみであり、具体的または実際ではないことに注意してください。営業チームがインテントデータを使用する場合、情報が実際に何を意味するかについてのトレーニングが必要になります。たとえば、今後30日以内にERPシステムを購入する可能性のあるCIOを特定することは、CIOがシステムを特定するための1年間のプロセスを開始したことを意味するだけかもしれません。説明なしでこれをリードとして販売に提供することは、マーケティング組織に打撃を与える可能性があります。

3.機会と購入の予測。

それは何ですか

予測は、将来何が起こるかを予測する方法です。たとえば、特定の期間における製品およびサービスの売上を予測できます。

売上予測は、経費、事業の成長、または景気後退の管理計画に役立ちます。これは、営業マネージャーが目標を達成するかどうかを予測するときに使用する水晶玉です。過去の販売取引を使用して将来の取引を予測するため、通常、販売予測はかなり正確です。

それがあなたのためにどのように機能するか

マーケティングは、仕事でも予測を使用できます。たとえば、ノルウェーの観光部門はAI手法を使用して、ノルウェーを訪れる観光客の数を予測しています。売上高ではありませんが、ノルウェーの観光にとって重要なKPIです。 AIまたは高度な統計分析は、イベントへの参加、Webサイトで行われた特別オファーに参加する人の数、または購入に至る資格のあるリードの数を予測するのにも役立ちます。

注意点

予測は非常にやりがいがありますが、正確であることが証明された場合にのみ役立ちます。ここにいくつかのヒントがあります：

前四半期の数字だけではありません。 優れた売上予測には、少なくとも18〜24か月の企業パフォーマンスデータがあります。その量のデータを処理することで、予測をより正確にすることができます。データが利用できない場合は、予測を避けてください。
ビジネス全体の変化を説明します。 良い予測は、同じ製品とサービスの販売を長期にわたって説明します。販売する新製品の取得、製品の売却、価格設定や戦略の変更はすべて、売上を正確に予測する能力に影響を与えます。また、他のマーケティングイベントを予測している場合、多くの場合重要な変数の1つは、アクティビティに割り当てられた予算です。それが四半期ごとまたは年ごとに大きく変動する場合は、予測がより困難になる可能性があります。または、モデルでこれらの変動を考慮する必要がある場合があります。
新しい顧客との新しい市場への売上を予測しようとしないでください。 どんなに魅力的であっても、売上を予測するにはパフォーマンスデータが必要です。この予測は営業チームにお任せください。これは多くの場合、事業開発と見なされ、これらの営業チームは、顧客が購入するかどうかを評価する方法を知っています。マーケターにとって、これは問題です営業チームから情報を収集し、優れた顧客のプロファイルを作成してから、「類似」分析を他の見込み客に適用します。

これらは、AIと機械学習技術を適用するためのマーケティングの重要な分野のほんの一部です。この世界をさらに探索すると、特にマーケティングが日々行う無数の決定を合理化するのを支援する機会がたくさんあることがわかります。