メディア・エンタメ業界向けインテリジェンスハンドブック

マスメディアマーケティングの時代は終わり、今日では「一人ひとりのオーディエンス」に向けたマーケティングが主流となっています。必見の映画やチャンネルを選べないケーブルテレビのセットプラン、時間が拘束されるテレビは主流ではなくなり、さまざまなデバイスからいつでもどこでも視聴でき、個人に合わせて最適化されたメディアに置き換わりつつあります。

消費者が主導権を握り、期待値がかつてないほど高まっている現代、グローバルなメディア・エンタメ（M＆E）企業には、個別に厳選されたエクスペリエンスの提供と社内プロセスの効率化を両立するビジネスモデルの再構築が求められています。

これまでのM＆E企業では、数十億人規模のオーディエンスに一律に製品を宣伝する手法が一般的でした。しかし今後は、数十億人の「個人」に向けて、大規模かつ効果的に売り込みを行う必要があります。変化には常に困難が伴いますが、調査 によると、顧客をビジネスの中心に据えるという取り組みは、結局のところ次の3つの主要な課題に集約されることが明らかになりました。

• 予算上の制約
• リアルタイムの顧客エンゲージメント
• イノベーション

リアルタイムでイノベーションを起こし、顧客と深くつながるためには、すべてのエンゲージメントの原動力として、アナリティクスとデータから得られるインサイトを使う必要があります。それは間違いなく、ビジネスにおいて最も重要なリソースです。『データとアナリティクスの最新事情レポート』 で調査対象となったアナリティクスとIT関連の意思決定者の大半（92%）は、信頼できるデータがこれまで以上に必要とされていると答えています。データ品質は、M＆E業界のリーダーにとっても同様に最優先の懸念事項の1つとなっています。

しかし、旧式のバックエンドシステムに加え、M＆E業界内で相次ぐ企業の合併・買収により、データやチームが分断され、孤立し、能力を最大限に発揮できないという問題が頻発しています。システム間でデータがサイロ化している組織（23%）、部分的に統合されているものの連携が不完全な組織（23%）、戦略があるものの実行に移せていない組織（36%）は、依然として存在します。AIに対する今後の取り組みには、まずデータ基盤を構築する作業が必要不可欠です。

M＆E企業がデータを真に活用したいのであれば、ただデータを所有しているだけでは不十分です。KPIと優先事項が部門ごとに異なり、それぞれが手動で処理しているエコシステムから、全員が連携して効率的に作業し、統一感のあるカスタマージャーニーを生み出せるエコシステムへと移行する必要があります。

では、どうやって移行すればよいのでしょうか？新しいインサイトを得て、データにもとづいた意思決定を促進するには、どうすればよいのでしょうか？その答えの鍵は、以下の重要な手段を活用することにあります。

• データを最大限活用する
• データを理解する
• データを活用してアクションを実行する
• ビジネスプロセスを自動化する

データを活用することにより、M＆E企業は顧客の全体像を把握できるようになります。その結果、顧客第一主義を実践し、ジャーニー全体で個々の対話や好みを深く理解できるようになります。データの例としては、通話、ページビュー、キャンペーンでのやり取り、イベントへの参加、購買力、製品やサービスの利用など、顧客が何を、いつ、なぜ必要としているのかを特定し、予測するのに役立つあらゆる情報が挙げられます。

M＆E業界において、企業買収は今や日常茶飯事になっています。大手の通信会社によるコンテンツブランドの買収や巨大メディア企業による複数の中小企業の買収では、チーム、データ、プロセス、システムの複雑な統合が必要となります。当然のことながら、これにより組織の内部で課題が生じます。部署によって使用しているITシステムの種類が異なる場合、共通の情報を共有することは簡単ではありません。

平均的な組織は現在、991種類のアプリケーションを使用 しており、それらのシステムの多くは適切に連携されていません。同調査によると、それによって生じるデータのサイロ化が、90%の組織において統合されたユーザーエクスペリエンス（UX）を創出する上で障害となっています。

分断された膨大なデータシステムは非常に厄介です。顧客は、サブスクリプションから動画配信サービス、オンライン出版物に至るまで、無駄のないスムーズなエクスペリエンスを期待しています。データのサイロ化によってチーム間の連携が妨げられ、その結果、M&E企業が顧客の全体像を正確に把握することが不可能になっています。

この問題を解決するにはどうすればよいのでしょうか？API戦略と結び付いた無駄のないテクノロジースタックの基盤の上に構築された、相互に連携したシステムを導入することが解決につながります。このようなアプリケーションネットワークを構築すれば、「データのドミノ効果」によって成功を収めることができます。

データを重視する組織文化を築くためには、旧式のテクノロジーに依存しない、無駄のないテクノロジースタックが不可欠です。テクノロジーの移行は通常、クラウドへのリプラットフォームから始まります。そのプロセスにおいて、再利用可能なデータセットを組み込んだ、アジャイルなモジュール式のアーキテクチャを実装します。言い換えれば、従業員が業務を適切に遂行するために必要なツールの数を減らせるということです。

これが終わったら、信頼性の高い顧客関係管理（CRM）プラットフォームにすべて確実に統合する必要があります。無駄のないテクノロジースタックを導入することのメリットはすぐに現れます。IT部門は迅速に検証を行い、効果的に成果を上げ、ビジネスニーズに前もって対応できるようになります。

APIにより別々のシステムからデータを取り出せるようになるため、データの整理やオーケストレーションが可能になります。これにより、異なるアプリケーション同士が相互に通信できるようになり、最終的には単一のプラットフォームで作業できるようになります。

M＆E業界において、API戦略は、オーディエンスが好むあらゆるデバイスと互換性のある形式でコンテンツを配信できることを意味します。M＆E企業は、複数のバックエンドシステムから、あらゆるデバイスでコンテンツをシームレスに公開することもできます。これにより、快適なマルチスクリーン視聴エクスペリエンスを提供できるようになります。

ここでSalesforceの出番です。CRM、インテグレーション、データを考慮に入れた包括的な戦略の構築に特徴を持つSalesforceを導入すれば、次のことが可能になります。

• データがどこに存在していても、あらゆるシステムのデータを接続し、時間的制約の厳しい重要なプロジェクトを遂行する。
• 発見しやすく、再利用可能なAPIやインテグレーションを活用して、デジタル需要への対応や業務上の課題解決のためにシステムの規模や処理能力を拡張することで、ビジネスを確実に継続できるようにする。
• スピードと俊敏性を高めることで、コネクテッドエクスペリエンスを創出し、これまでにない急激な変化や予測不可能なニーズにも対応できるようにする。

社内に最適なインテグレーション戦略とそれを支えるアーキテクチャを導入する方法について詳しくは、MuleSoftの詳細 をご覧ください。これが終わったら、信頼性の高い顧客関係管理（CRM）プラットフォームにすべて確実に統合する必要があります。無駄のないテクノロジースタックを導入することのメリットはすぐに現れます。IT部門は迅速に検証を行い、効果的に成果を上げ、ビジネスニーズに前もって対応できるようになります。

かつてないほど大量のデータにアクセスできる時代になりましたが、データを統合し、活用できる形に整えることは、依然として困難な課題です。ここで役に立つのが人工知能（AI）です。AIは、統合されたデータを活用して、有益なインサイトを提供することができます。こうしたメカニズムにより、AIの力を借りて、データにもとづく十分な情報による意思決定を行ったり、次のような重要な質問に答えたりすることが可能になります。

• どこに収益拡大のチャンスがあるか？
• 自社の営業パイプラインと販売ファネルの健全性はどうなっているか？
• 解約の恐れのある顧客は誰か？
• 最高のカスタマーエクスペリエンスを提供するにはどうすればよいか？

メディアチームはデータを視覚化することで、コンテンツがどのように利用されているかを即座に把握し、その成果を評価 することができます。これを行うために、ターゲットオーディエンスや消費者の好みについて容易に理解できるインサイトを毎日リアルタイムで生成することができます。たとえば、オーディエンスの属性、行動、消費に関するデータを読み解くことは、AIによる高度なB2Cの顧客維持戦略の判断材料となり、広告主へのアップセルの機会を生み出します。また、変化する需要パターンへの迅速な対応、顧客離れへの対応、最も収益率の高い拡大戦略の予測も、すべてAIを活用することで実現できます。

M＆E企業は、データを活用することで即座に複雑なビジネス上の疑問に答え、解決策を見出すことができます。これらのインサイトはCRMプラットフォームにあらかじめ組み込まれているため、ビジネスユーザーは答えを見つけるためにシステム間を行き来して時間を無駄にすることはありません。たとえば、AIを活用することにより、さまざまなオーディエンスに対するコンテンツのバージョンごとの成果やイベントを宣伝するマーケティングキャンペーンの成果に関するインサイトを得ることができます。また、標準搭載されたアナリティクステンプレートやアプリを活用することで、インテリジェントなエクスペリエンスを迅速に立ち上げて稼働させ、IT部門の負担を軽減することもできます。かつては完了までに何日もかかっていたタスクが、今では1人がわずか数分作業するだけで完了できるようになりました。

このようなシステムの連携により、チャネル全体での投資、パフォーマンス、成果を一元的に把握することで、データにもとづいた意思決定が可能になります。そのため、ブランドパートナー、広告代理店、およびシステムが複雑に絡み合うエコシステムに悩まされている広告主は、広告の売上データを確認して、非効率な広告費を特定して削減し、最も効果的かつ効率的なキャンペーン、チャネル、メッセージ、オーディエンスに予算を配分することができます。その結果、ブランド認知の拡大、新規顧客の獲得、クロスセル、ロイヤルティ向上をより効果的に推進できるようになります。

コンテンツ配信において、さらなる効率化を迫られている制作会社を想像してみてください。AIを活用すれば、マーケティングの成果を予測し、よりターゲットを絞ったA/Bテストを実施し、さらには業務上の無駄を省いて、成果物をより迅速に市場に投入することができます。

M＆E企業は、AIを活用することで、進化し続ける消費者の動向に追従し、消費者の行動やニーズにリアルタイムで対応できるようになります。アクションと実装には、予測的な考え方と処方的な考え方の2つがあります。それは、AIを活用することで、M＆E企業は進化し続ける消費者環境や市場の変化に後れを取ることなく、行動やニーズにリアルタイムで対応できるようになるためです。

予測にもとづいたインテリジェンスは、大量のデータをマイニングし、有益な因果関係を特定します。また、それらのパターンや関係性を利用して、根拠にもとづいた予測を行います。これにより、行動の予測と、パーソナライズされた顧客体験の創出と維持が可能になります。具体的には以下が挙げられます。

• リードや現在進行中の案件・商談などの要素に対するマーケティングの効果を地域、セグメント、製品別に把握する。
• 閲覧履歴と購入データをもとに、最も良い反応を引き出せるチャネル、コンテンツ、製品、メッセージングを予測する。
• 顧客の離脱リスク、コンバージョンの可能性、支払いの遅延、生涯価値を予測するカスタムモデルを作成する。

処方的アクションとは、成果を改善するためにAIが予測結果を使用して一連のアクションを提案するプロセスを指します。処方的アクションは、予測分析と組み合わせることで、将来のリスクを軽減しつつ、将来の機会を活かす選択肢を示します。以下は、M＆E企業における一般的な例です。

• キャンペーンを調整して、オーディエンスをより適切に絞り込み、ROIを向上させることができる。
• 過去のエンゲージメントや閲覧履歴にもとづいて、特定のコンテンツや特典を表示できる。
• 事前に定義した顧客向けに、パーソナライズされたジャーニーを作成できる。そのため、解約する可能性の高い顧客層がある場合、それを予測して、パーソナライズされた顧客引き止めのプロセスを先回りして実行することができます。

M＆E業界は、エクスペリエンスのパーソナライズへのニーズだけでなく、広範囲に及び、常に進化し続ける、生き残るために必要な一連のビジネスプロセスによって、ますます複雑化しています。自動化を導入することで、メディア企業は次のような業務の効率化により、こうした複雑な状況に優位に対処できるようになります。

• 顧客のコンテンツ消費を維持する一方で、解約のリスクがある顧客を特定するための登録者管理。解約防止オートメーションは、登録者がシリーズを見終えたことを検知し、人間の介入を必要とすることなく、類似のコンテンツをスムーズに提案することができます。さらに、AIはサービスの中断、ストリーミングの品質、ユーザーの不満につながる視聴者エクスペリエンス指標を、自律的に監視できます。解約の潜在的なリスクが検出されると、AIは自動化された顧客維持戦略を動的に実施し、問題の認識、限定特典、関連するコンテンツのレコメンデーションを含むパーソナライズされたコミュニケーションを作成・配信します。これにより、手動による監視作業を最小限に抑えつつ、顧客維持率を最大限に高めるようにプロセス全体が最適化されます。
• 無数のプラットフォームにおける広告営業、パフォーマンスにもとづく継続的な適応、顧客に対して常に透明性が維持された状態。広告スペースの空き状況の追跡、価格設定の最適化、広告の配信スケジュール管理などのタスクを自動化することで、広告充填率と収益を最大化できます。さらに、インサイトを提供し、キャンペーンを自動的に調整して、ROIを向上させることもできます。
• Eコマースにおける注文フルフィルメントは現在、収益の多様化を図る上でビジネスの極めて重要な要素となっています。自動注文管理システムは、顧客が注文を行うとすぐにプロセスを開始し、注文内容を適切なフルフィルメントセンターまたはデジタル配信システムへと自動的に振り分けます。このシステムは、在庫のある最寄りの倉庫を特定するなど、すべての物流プロセスを管理し、出荷時間とコストの削減に貢献します。出荷管理（ラベルの作成、集荷スケジュール、配送追跡など）を行うことで、時間を節約し、顧客に対してプロセスの透明性を確保することができます。

重要なビジネスプロセスをAI駆動のオートメーションプラットフォームに移行することで、手動の複雑な業務においてチームの負担が軽減されます。これにより、チームはよりビジネスにおいて重要な業務に集中できるようになると同時に、効率性の向上、コストの削減、顧客体験の最適化を実現できます。

オートメーションを導入した企業のうち、半数以上 が、従業員の生産性向上（59%）、従業員体験（EX）の向上（52%）、顧客体験（CX）の向上（49%）を報告しています。それにもかかわらず、多くのメディア企業はいまだにこのテクノロジーを実装していません。多くの企業では、解約予測（46%）、加入者獲得（36%）、広告営業（25%）といった主要な業務をまだ手動で行っています。

自律型エージェントは、さまざまな自律性レベルで業務を実行できる新たなタイプのソフトウェアであり、企業はそれを自社データとともに活用することで、次の一歩を踏み出すことができます。Agentforceは、Salesforce Platformに密接に統合され、AI、データ、アクションを原動力とし、タスクを自律的に実行したり、従業員へスムーズに引き継いだりすることで、顧客のニーズに応えることができます。AIエージェントは、営業、サービス、マーケティング、コマースなどのあらゆるロールで活用できます。

では、それは貴社にとってどのようなメリットがあるのでしょうか？AIエージェントは、営業またはサービス部門向けの標準機能をすぐに使える状態でセットアップできます。サービスエージェントは、いつでも、どのプラットフォームからでも問い合わせに対応し（顧客から請求に関する質問があった場合など）、自律的に質問に回答することができます。セールスエージェントは、たとえば広告営業者からのRFPに対して、24時間体制でリードに対応でき、パーソナライズされた回答を提供して、顧客の拒絶や断りを処理し、有望な見込み客を人間の担当者へシームレスに引き継ぐことができます。

また、Agent Builderを使用すれば、ライセンス管理から登録者エクスペリエンス、トラブルシューティング、さらにはあらゆる注文管理ステップに至るまで、ほぼすべてのワークフローにAIエージェントを組み込むことができます。既存のSalesforce Platformのツールを使用することにより、信頼できるデータにもとづいた標準およびカスタムのトピックやアクションを作成できます。