インテントベースのマーケティング101：予測により、時間、お金、リードを節約できます

購入者の行動に関する調査を使用して、成功するマーケティング戦略を作成する方法を学びます。

これは、インテントベースのマーケティングに関するシリーズの最終回です。 ここでパート1を読み、ここでパート2を読んでください。

最後のシリーズエントリーの時間です。学んだことをすべて取り入れて、10の累乗でクランクアップします。

あなたは今、あなたのリードが誰であるか、そして彼らがこれまでどのように考え、行動してきたかを理解しています。 さて、彼らが将来どのように考え、行動するのかを理解する時が来ました。 これは、インテントベースのマーケティングがその能力を示し、時間、お金、およびリードを節約し始める場所です。

効果的なインテントベースのマーケティング戦略は、予測アルゴリズムとプロファイルモデリングを組み合わせたもので、効果的な自動マーケティング戦略のために人工知能（AI）と組み込むことができます。

ソフトウェア投資でデータを活用するインテントベースのマーケティング戦略を構築する

あなたはデータを持っています。 トレンドがあります。 今度は、これらすべてを機能させるときです。

あなたは、誰があなたの製品に通常興味を示しているか、彼らがいつどのようなコンテンツを切望しているのか、そして彼らがそこに着いた後の彼らの行動を知っています。

その知識を実行可能にするための3つのステップがあります。

1.検索の意図をコンテンツに織り込みます

そのためには、Googleと検索エンジンの結果ページ（SERP）のランキングがどのように機能するかを深く理解する必要があります。

検索クエリには次の2つのタイプがあります。

• 情報クエリ（「ERPソフトウェアとは」など）は、認識に焦点を当てたコンテンツで対処するのが最適です。
• トランザクションクエリ（「ERPソフトウェアはどこで購入できますか」など）は、目標到達プロセスのさらに進んだ消費者向けのコンテンツで対処するのが最適です。

これらのタイプのクエリの両方のキーワードにヒットするさまざまなコンテンツと、それらが対処する目標到達プロセスの段階を作成していることを確認してください。

2.ユーザーの意図を理解して、リードの検索をガイドします

ここにアートギャラリーソフトウェアへのリンクをドロップすると、技術的にはバックリンクを構築することになります。 でもクリックしましたか？ ほとんどの場合、そうではありません。 これは、ユーザーとその検索をガイドするというバックリンクの目的を無効にします。

データ管理ソフトウェアへのリンクを削除した場合、この記事とあなたが探しているものとの関連性が高いため、クリックする可能性がはるかに高くなります。

しかし、どうすればあなた自身のマーケティング戦略に適切なバックリンクを適用できますか？

ユーザーが2つの異なるタイプのソフトウェア間を行ったり来たりして、それぞれに多くの時間を費やしていることに気付いたとしましょう。ユーザーは、それらの違いをよりよく理解しようとしている可能性があります。

どちらがどちらのユースケースに適しているかを明確にするコンテンツを提供してから、両方のソフトウェアタイプにリンクすることができます。 これは、読者（明確にするのに役立つため）とあなた（リードをコンバージョンに近づけるのに役立つため）の両方に役立ちます。

3.パーソナライズで次のレベルに引き上げます

パーソナライズソフトウェアと、リードの深い行動パターンの理解を組み込むように設計されたAIを組み合わせると、優れたインテントベースのマーケティングと並外れたインテントベースのマーケティングの違いが生まれます。

2018年のGartner調査への回答者のうち、デジタルコマースでAIを使用または試験運用していると答えたのはわずか34％でした。

競合他社はまだこの技術を採用していないため（採用する予定ですが）、これは、パーソナライズされたコンテンツをキュレートするだけでなく、より高いコンバージョン率、より高いROI、およびより高い顧客満足度。 実際、回答者の70％は、AIが顧客満足度の向上に役立ったと述べています。

ソフトウェアへの投資を開始

このシリーズのこれまでのところ、次のステップは、ペルソナとカスタマージャーニーマップをさらに読んで作り直すことです。

さあ、大きな行動を起こす時が来ました。 予測パスに沿って役立つソフトウェアに投資する時が来ました。

しかし、何に投資するのでしょうか？ これらの4つのソフトウェアタイプを試して、予算を把握し、意図的にマーケティングを開始します。

• パーソナライズソフトウェア
• 人工知能ソフトウェア
• ナレッジマネジメントソフトウェア
• 予測分析ソフトウェア

方法論

提示された結果は、デジタルコマースにおけるAIの採用と投資計画を理解するために実施されたGartnerの調査に基づいています。 この調査では、デジタルコマースにおけるAIの価値、成功、およびその課題についても理解しようとしました。

一次調査は、北米、中南米、西ヨーロッパ、アジア太平洋の307人の回答者を対象に、2018年6月4日から7月17日にオンラインで実施されました。

資格のある組織は、ヘルスケアを除くさまざまな業界にまたがっています。 企業は、2017会計年度にデジタルチャネルからいくらかの（> $ 0USD）収益を生み出す「カスタムビルドコマースプラットフォーム」または「パッケージコマースソフトウェアソリューション」として、デジタルコマースの主要なテクノロジーアプローチを採用する必要がありました。またはデジタルコマースでAIを試験運用します。 サンプルは、米国/カナダ（n = 86）、ブラジル（n = 35）、フランス（n = 30）、ドイツ（n = 31）、英国（n = 30）、オーストラリア/ニュージーランド（n = 30）の組織を表しています。 ）、インド（n = 33）および中国（n = 32）。

すべての回答者は、組織内のデジタルコマースの戦略的決定への関与についてスクリーニングされました。 割り当ては、2017会計年度のデジタルチャネルからの国、業界、および企業全体の収益に適用されました。

人工知能：AIは、収集されたデータ、使用状況分析、およびその他の観察に基づいて、明示的にプログラムされることなく動作を変更する高度なテクノロジーの組み合わせです。 機械学習はAIを推進する主要なテクノロジーカテゴリであり、線形回帰、決定木、ベイジアンネットワーク、ディープニューラルネットワークなどの手法が含まれます。

この調査は、Commerce Technologies＆ExperiencesをフォローしているGartnerアナリストとプライマリリサーチチームが共同で開発したものです。

免責事項：「結果は「グローバル」な調査結果や市場全体を表すものではなく、調査対象の回答者や企業の感情を反映しています。