AIがデジタルマーケティング戦略をどのように変革して、より良い顧客体験を形作るか
公開: 2022-04-12データがマーケターにとって不可欠なコンポーネントであることは間違いありませんが、データはどの程度正確に実用的なデータを生成し、デジタルトランスフォーメーションによってこれがどの程度容易になりましたか？
マーケターは実用的なデータを生成するときに彼らのために彼らの仕事を切り取っています、そしてパンデミックは確かにそれを簡単にしませんでしたか、それともそれを持っていますか？
顧客と企業の間のダイナミクスが頭に浮かぶ中、パンデミックの制限に適応することは生き残るために不可欠です。 数え切れないほどのハードルにもかかわらず、課題を克服したビジネスは本当に繁栄しています。これは主に、デジタルトランスフォーメーションと人工知能（AI）テクノロジーの採用のおかげです。 これはマーケティングでどのように現れますか？
デジタルマーケティングの専門家の日常生活は、ロゴデザインを作り直したり、Webページや広告での新しいメッセージングの有効性を試したりするために、A/Bテストの組み合わせに依存しています。 何が機能していて何が機能していないかについての詳細な洞察は、顧客を理解し、優れたエクスペリエンスを提供するための基礎となります。 しかし、適切なツールとテクノロジーが整っていないと、このデータへのアクセスは必ずしも容易ではありません。
AIを活用したテクノロジーは、すべてのマーケティング担当者の目標である顧客のニーズを理解することを支持することで、多くの組織の顧客体験（CX）を一変させています。 よりインテリジェントな質問タイプ、パーソナライズされた推奨事項、コンテンツの最適化など、マーケターがAIを活用している理由のいくつかを次に示します。
実用的なデータを提供します
時計を数年前に戻すと、マーケターは、見込み客の心に何があるかを知るために心を読む必要があると感じました。 最近、マーケターは、エンリッチメントデータ、購入者の意図データ、および潜在的な顧客を目的の製品やサービスに導くための包括的な会話を提供する多くのシグナルを備えています。
これは、メッセージと製品が共鳴していることを知っているマーケティング担当者の時間を節約し、彼らが設定したものに直接到達することによって顧客の時間を節約します。 また、潜在的な顧客は、購入を決定する前に、ブランドと多くのやり取りをしていることも知っています。 したがって、マーケターがカスタマージャーニーの各タッチポイントを最適化して、コンバージョンと長期的な忠誠心を確保することが重要です。
パーソナライズされた推奨事項の例を見てください。 これは、訪問者または人口統計データに基づいて特定のプロファイルに合わせて調整された広告を使用したeコマースで見られます。 また、ユーザーの音楽の好みに合わせてデザインされたユニークな毎週のプレイリストを作成するSpotifyもあります。
AIのこのサブセットには、コンテンツマーケティングや広告にもアプリケーションがあり、収益を最大化するために最適でないコンテンツが表示される時間をテストして最小化するために使用されます。 見込み客に関連情報を案内することで、適切な製品への道を歩む彼らを育てることになります。
消費者行動に関するこの詳細なデータがなければ、消費者が戻ってこない優れた体験を提供できます。 ユーザーの好みに関するこの洞察により、ブランドは強みから強みへと移行し、CXを迅速に変革する力を提供します。
これが、GetFeedback by Momentiveを使用して企業の次の段階を形作っているPUMA、LG Electronics、Intuitなどの企業のビジネスの成功に大きな影響を与えたことは当然のことです。 これらのブランドは、顧客の近くにとどまり、多くの新しいビジネスを生み出すための改善に耳を傾ける技術を学びました。
バイアスに強いかもしれません
デジタル革命は順調に進んでいます。 Covid-19以降、この急速な上昇に伴い、一部の人に制限するのではなく、すべての人に素晴らしい体験を提供するスケーラブルなCXプログラムの必要性など、多くの傾向が明らかになりました。 歴史的に、これは他のUXの考慮事項の中でもアクセシビリティに帰着しましたが、テクノロジーでより包括的な未来を形作ることになると、それ以上のものがあります。
AIの会話にはさまざまな道がありますが、傑出した企業とは、最初から多様性を取り入れた、より予測的で強化された機能を備えたプラットフォームを構築し続けている企業です。 最も一般的には、これは強化学習と呼ばれるAIのサブセットとして表示されます。これは、おそらく人間の思考パターン、つまり人工知能に最も近いものです。
しかし、データセット内の機能の事前定義されたラベル付けに依存するAIの他のサブセットとは異なり、強化学習には独自の考え方があります。 したがって、生データを処理してパターンを作成するため、人間の偏見に対してより耐性があります。一部のデータは、人間が考えたことさえありません。
多様な声を表現することになると、数に力があることもわかっています。 フィードバックが多ければ多いほど、一部の顧客ではなく、すべての顧客の共感を呼ぶ決定を下すのが容易になります。
これをより明確に表現するために、英国の大手書籍出版社は、市場洞察ソリューションを使用して、EMEAベースの著者との一連の性格およびプロットの多様性調査を実行しています。 その結果、本が市場に出る前に、潜在的な読者が主人公に表されている多様性（またはその欠如）についてどのように感じているかについてのパルスが得られます。 これは、偏見ではなく、現実の生き生きとした呼吸の反映に変換されます。
将来的には、AIはこれらのタイプの脈拍研究を変革します。 プロセス全体が完全に自動化されているため、強力な洞察を数か月ではなく数分で提供できます。 この調査を除外するのは簡単ですが、その結果、十分な情報に基づいた決定を下したことで、長期的にはより高い収益が得られます。
敏捷性のために構築されています
今日のマーケターは、顧客を完全に理解し、顧客のニーズを一気に満たして解決するキャンペーンを開発するのに役立つテクノロジーに依存しています。 特にオンラインチャネルへの移行が続くにつれ、ウェブサイトとモバイルアプリのエクスペリエンスの改善は、もはや「必要なもの」ではなく、企業にとってなくてはならないものになっています。
そこで、AIによって推進される堅牢なテクノロジーが機能し、組織がパンデミックとその顧客の変化するニーズに迅速に取り組むことができるようになります。
これは、チェックアウトフローのUIのバグや欠陥を超えています。 組織はAIを使用して、消費者の行動に関連する指標を監視し、報酬機能がどのように見えるか、つまり、品質と価格の比率、追求している目標、求めているサービスのレベル、および最も望ましい機能を推定しています。
eコマースでは、これは消費者がお金を節約したいのか、ハイエンドブランドを購入したいのかを理解しているかもしれません。 高度なCXプログラムは、人々が競争力のある代替手段を好む理由、ユーザーがサイトで示す行動、およびサポートチャットボットなどの特定の機能にあまり関心がない理由を検出します。 企業がこの情報を入手すると、見込み客と現在の顧客をよりよく理解して、誰にどのように売り込むかを知ることができます。
ユーザーの不満を修正して迅速に解決することで、リピーターのいる企業と、最初のショッピング体験の後に反対方向に激しく急いで走るバイヤーのいる企業を区別します。
ビジネスはそれぞれ異なりますが、AIを活用したテクノロジーに投資することで、自分たちよりも簡単に行動を起こし、プロセスを自動化および改善することができます。 適切な質問をすることで、すぐに改善を推進するための最良の洞察が得られます。