AIマーケティングとは？

この記事では、マーケティングでAIを活用する際の課題と利点について説明します。たとえば、顧客を獲得し、アナリティクスを追跡し、投資を最大限に活用するためのAIの活用方法などを説明します。ここでは、ベストプラクティスに焦点をあて、将来のトレンドをいくつか特定します。また、AIを活用したマーケティングに成功した企業の実例を2つご紹介します。

では、始めましょう。

• マーケティングにおけるAIとは？
• マーケティング活動で顧客にリーチし、顧客体験をパーソナライズするうえで、AIはどのように役立つか？
• 追跡すべきAIマーケティングアナリティクスとは？
• マーケティングでAIを活用してROIを向上させる方法
• マーケティングにおけるAIの課題とは？
• AIマーケティングのベストプラクティス
• AI Copilotとは？
• マーケティングにおけるAIの未来

Marketing AIは、アルゴリズムとパターン認識によってデータを処理し、人間の知能をシミュレートすることで機能します。機械学習と深層学習によって傾向を特定し、予測を行い、通常は人間の知能と意思決定を必要とするデジタルタスクを実行します。

人が練習を重ねて物事を上達させるように、AIも学習するにつれてスマートになります。AIはキャプチャしたデータにもとづいて、人が何を見たり、読んだり、購入したいのかをすばやく把握できます。これが機械学習です。

マーケティングで最も重要なAIとして、予測AIと生成AIの2種類があります。予測AIは、データのパターンを分析して、次にどのような結果に至るかを予測します。たとえば、顧客の過去の購入行動にもとづいて、どの製品を購入する可能性が高いかを予測できます。

生成AIはマーケティング担当者が新たなコンテンツを作成するのを支援するもので、トレーニングに使用したデータからパターンを学習し、そこから新たなテキストや画像を作成します。たとえば、生成AIはマーケティング担当者の入力に応じて、本物のような画像を作成したり、人間が生成したコンテンツに類似した文章を作成したりできます。 この2つはいくつかの異なる方法で互いに補完し合っています。

予測AIは、過去のデータにもとづいてインサイトを提供します。生成AIは、この情報を使用して関連性の高い新たなコンテンツやソリューションを作成し、生成物は特定のユーザーニーズに合わせて迅速かつ大規模に調整できます。

マーケティング担当者は両方のAIを使用して、反復的なタスク、オーディエンスのセグメント化、さらに消費者の好みや行動に合わせてパーソナライズしたメッセージの送信を自動化できます。

最近、マーケティング担当者がAIを活用して顧客体験と生産性を向上させる方法が、数多く話題にのぼっています。しかし、マーケティングでAIの可能性を最大限に引き出すには、AIの仕組みと導入方法を真に理解する必要があります。

AIは、必要とされるすべての顧客インサイトを提供できる乗り物だと考えてください。マーケティングを効率化し、顧客に愛されるパーソナライズされたコンテンツを作成できます。この乗り物は間違いなく高速で動くものですが、パニックに陥らないでください。Salesforceが自信を持って操縦する方法をご紹介します。

AIはマーケティング担当者にとって強力なツールです。類似モデリングと呼ばれるプロセスでは、このテクノロジーによって最高の顧客に共通する特徴や性質を認識します。つまり、自社の製品やサービスに関心を持つ可能性の高い顧客と類似する属性の顧客をターゲットにする近道となります。

必要なデータがまだない場合は、AIによって洗練されたデータ収集方法により、膨大な量の情報を解析して重要なインサイトとトレンドを特定することによって、データの収集を支援します。こうした機能は、チームが成果を上げるためのマーケティング戦略の策定に役立ちます。

AIシステムは使いやすく設計されているため、マーケティングチームが自然な文章のプロンプトとのやり取りを重ねるほど、特定のリクエストやプロンプトをより適切に表現できるようになります。プロンプト出力が効果的であればあるほど、より多くの潜在顧客にリーチできます。そしてカスタマイズされたコンテンツの質が向上するにつれて、より幅広い顧客層に拡大していきます。

また、生成AIは、さまざまな背景や関心を持つ消費者にリーチするのに役立ちます。たとえば、マーケティングでAIを使用すると、さまざまな文化的視点を反映したコンテンツを作成できるため、より包括的で幅広いオーディエンスに対応するメッセージングを実現できます。生成AIを使用することで、独自の顧客セグメントの好みを理解し、それに合ったものを提供する機会が増加します。

さらに、AIはリターゲティングにも役立ちます。リターゲティングとは、同じ顧客と複数回やり取りする際にメッセージングを改善することです。AIを活用した自動リターゲティングでは、顧客との個々のやり取りやコンバージョンから継続的に学習し、そのインサイトにもとづいて将来のコンテンツやマーケティング戦略を最適化できます。学習と適応のプロセスにより、コンテンツの関連性と魅力を維持できます。

今後、生成AIが動画、音楽、画像など、さらに繊細な違いのあるコンテンツを生成できるようになると予想されています。コンテンツ作成におけるこの変化によって、マーケティング担当者がターゲットとするオーディエンスの共感を呼ぶ生成物となり、カスタマーエンゲージメントの強化につながるでしょう。

AIを活用したアルゴリズムと機械学習技術は、マーケティング担当者がデータセットを迅速に処理して分析するのに役立ちます。従来の分析とは異なり、AI分析は大規模なデータセットをリアルタイムで処理して並べ替えることができます。また、データ内の複雑なパターンや相関関係を特定し、貴重なつながりや傾向を明らかにすることもできます。

ソフトウェアプラットフォームに直接組み込まれたAIツールを使用するマーケティング担当者は、アトリビューションモデリング、パフォーマンスインサイト、顧客インサイトを追跡できます。

• AIアトリビューションモデリングは、望ましい結果に貢献するさまざまなマーケティングタッチポイントにクレジットを割り当て、さまざまなマーケティングチャネルやキャンペーンの効果に関するインサイトを提供します。
• AIパフォーマンスインサイトは、マーケティング戦略とキャンペーンの効果に関する包括的で実用的な情報を提供します。
• AI顧客インサイトは、顧客データを分析し、顧客離れの傾向、購入傾向などの行動を予測し、パーソナライズされたエンゲージメントと顧客維持戦略のためのネクストベストアクションを提案します。

大規模なデータセットを処理できるため、マーケティング担当者はデータにもとづいた意思決定を行い、パフォーマンスとROIを向上させる戦略の最適化につなげることができます。

AIを活用したインサイトとターゲティング機能により、企業はオーディエンスの規模とリーチを拡大できます。また、マーケティングでAIを活用することによって、パーソナライズされたコンテンツと製品レコメンドを通じてコンバージョン率を向上させる方法もご存じのとおりです。同じことが、AIを活用してカスタマイズしたメッセージングで関係を育むオーディエンスリターゲティングにも当てはまります。

さらに、AIの高度なレポート作成機能とアナリティクス機能により、キャンペーンのパフォーマンスに関する詳細かつリアルタイムのインサイトを得ることができます。その結果、優れたデータにもとづく意思決定が可能になります。タスクを自動化し、プロセスを合理化する機能により、運用上の負担を増やすことなく、より大きなワークロードを処理できます。

自動化は、マーケティング担当者に以下のようなイノベーションに集中する時間をもたらします。

• 拡張現実（AR）や仮想現実（VR）などの没入型テクノロジー
• 音声検索の最適化と音声ベースのマーケティング戦略
• 持続可能で倫理的なマーケティングの実践
• インフルエンサーマーケティングと、ニッチなオーディエンス向けにターゲットを絞ったコンテンツの開発

マーケティング担当者が戦略に集中する時間があれば、リピートビジネスとROIの向上につながる可能性が高くなります。

AIを活用したマーケティングは、顧客の行動を理解し、マーケティング活動のタイミング、ターゲティング、コンテンツをパーソナライズするのに役立ちます。しかし、課題がないわけではありません。

• データプライバシー、セキュリティ、消費者の信頼に関する倫理的な懸念から、顧客情報を保護するためのコンプライアンスと規制が必要です。
• AIとの連携を成功させるには、技術的な専門知識が不可欠です。そのため、ツールやプラットフォームを最適化できるスキルを備えた人材のトレーニングがハードルになる可能性があります。
• データ品質が低いと、インサイトの精度が低下し、意思決定に支障をきたす恐れがあります。統合された顧客プロファイルで適切なデータ品質を確保することが不可欠です。
• 優れたAIは、強固なデータ基盤に依存しています。また、AIの出力を業務フローで使用できるようにすることも重要です。多くの場合、企業は全社のデータからより多くのデータサイエンスモデルを使用したいと考えており、ワークフローに統合するのは難しいと感じています。

マーケティング活動でのAIの活用を検討する際は、以下の6つの優先事項を念頭に置くことをお勧めします。

1. 倫理的、戦略的、技術的な基盤を構築します。これは、透明性の高いデータ運用を実践し、データプライバシーコンプライアンスを確保し、倫理的にAIを活用する企業文化を育むことです。たとえば、明確なオプトイン/オプトアウトメカニズムを確立し、包括的なデータ使用ポリシーを伝えるなどです。
2. AI機能を使用して、データを統合、民主化、分析します。AIを活用したツールを使用してデータを統合することで、顧客の好みをより深く知ることができます。このように顧客の行動を包括的に把握することで、効果的なマーケティングを実現できます。
3. オーディエンスのセグメンテーションと顧客のパーソナライズのためにAIを最適化する方法を計画します。EコマースプラットフォームでAIを活用したレコメンデーションエンジンを使用すると、個々の好みと購入履歴にもとづいて商品が提案されます。その結果、顧客体験が大幅に向上します。
4. 高度なプロンプトエンジニアリングを使用してコンテンツを作成できるようにチームをトレーニングします。AIを活用して自然な文章を生成するツールの仕組みに関するトレーニングの実施によって、魅力的なコンテンツを大規模に作成するヒントを得られます。また、パーソナライズされたメールキャンペーン、商品説明、ターゲットオーディエンスの共感を呼ぶソーシャルメディア投稿を生成できるようになります。
5. 単調なタスクを自動化して、ワークフローをスピードアップします。データ入力、レポート生成、メールのスケジュール設定などのタスクをAIを活用した自動化ツールに任せることで、チームはより戦略的な取り組みとクリエイティブなキャンペーンのアイデアに集中できます。
6. AIがキャンペーンのパフォーマンスを時間の経過とともに追跡し、改善する方法をブレインストーミングします。AIを活用したアナリティクスプラットフォームは、カスタマーエンゲージメントとコンバージョン率に関するリアルタイムデータを提供できます。つまり、データにもとづく意思決定を行い、必要に応じて調整してキャンペーンのパフォーマンスとROIを最適化できます。

AI Copilotは、テクノロジープラットフォームにネイティブに組み込まれた会話形式のアシスタントです。チャットボットに似た生成AIの機能をソフトウェアに取り込み、さまざまなタスクでユーザーをガイドします。

たとえば、Einstein CopilotはCRMデータからデータを引き出し、コンテンツ、アクションプラン、カスタムコードのレコメンデーションや下書きを提供します。マーケティング担当者の効率を高め、対象分野のエキスパートをすぐに利用できるようにする方法です。

今後2年間のマーケティングにおけるAI活用には大きな期待が寄せられています。 課題が存在することは間違いありませんが、AIはカスタマイズされたコンテンツに対する顧客の期待に応えるだけでなく、企業における効率性の追求にも貢献するでしょう。

マーケティング担当者は、未整理のデータにもとづく予測でのAI活用の増加を期待できます。また、ファーストパーティデータを使用して、生成AIに指示をして、自社のブランドに沿った、顧客を中心に据えた出力を生成する方法も習得するでしょう。

テクノロジーの進化にともない、セキュリティへの注目も高まるでしょう。顧客の68%が、AIの進歩により企業の信頼性がより重要になっていると回答しており、マーケティング担当者にとっては、顧客のプライバシーとセキュリティを保証する機会です。

ブランドは、トラストレイヤーを使用してファーストパーティデータのグラウンディングを安全に行い、バイアスを軽減し、すべての人がアクセスできるオープンプラットフォームへの機密データの漏洩を防ぐでしょう。

また、エンドツーエンドのマーケティングプロセスが完全に刷新される可能もあります。テクノロジーの進歩にともない、AIソリューションは、コンテンツやジャーニーの自動作成によってキャンペーン概要を構築し、同時にパフォーマンスを可視化し、実用的なインサイトを生成できます。これらはすべて、人間が運転席にいながら実現できます。