デジタル マーケティングにおける AI の究極ガイド: ツール、例、実用的なヒント

人工知能 (AI) は多くの分野を再構築しており、デジタル マーケティングも例外ではありません。 IBM のデータによると、企業の 35% がすでにビジネスで AI を使用しており、42% が AI を検討中です。 デジタル マーケティングで AI を使用する方法を検討している場合は、まさに必要な場所に到達しました。

ここでは、AI がマーケティングを支援する方法をいくつか紹介します。実際の例と、視聴者との距離を縮めるために適用できる実用的なヒントを示します。

目次

• パーソナライズされたコンテンツの推奨事項
• リードスコアリングのための予測分析
• ダイナミック電子メールマーケティング
• カスタマーサポート用チャットボット
• 広告における行動ターゲティング
• コンテンツ最適化のためのセマンティック分析
• ソーシャルメディアのリスニングと感情分析
• 自動キャンペーン最適化
• 予測顧客生涯価値 (CLV) モデリング
• 視覚検索と画像認識

1. パーソナライズされたコンテンツの推奨事項

興味も関連性も感じられないコンテンツが大量に押し寄せるブラウジング体験を想像してみてください。 このような騒々しいデジタル迷路では、おそらく完全にブラウジングをやめるでしょう。

さて、これを、目にするすべてのコンテンツが自分のために厳選され、自分の興味や好みに共鳴するシナリオと対比してみましょう。 2 番目のシーンは、AI 主導のパーソナライズされたコンテンツ レコメンデーションの力を反映しています。

Google のデータによると、マーケティング担当者の 10 人中 9 人が、パーソナライゼーションがビジネスの収益性向上に大きな役割を果たしていると認識しています。 AI により、ユーザーの行動を分析してカスタマイズされたコンテンツの提案を提供するアルゴリズムを使用することで、パーソナライゼーションの提供がはるかに簡単になりました。

現実世界の例: YouTube のパーソナライズされたおすすめ

YouTube は AI を活用して、パーソナライズされたコンテンツのおすすめを提供します。 このプラットフォームは、視聴した動画、視聴時間、好き嫌い、コメントなどの各ユーザーのインタラクション データを分析し、各アクションはユーザーの好みのプロファイルの構築に貢献します。

ここ数週間、私は生産性と執筆に関するビデオを見てきました。 また、私は仕事をしているときは常にバックグラウンドでジャズ音楽を流す習慣を身につけました。

この記事を書いているときにブラウザで YouTube を開いたときのおすすめは次のとおりです。

これらの推奨事項は私の興味をそそったので、深い作業をするのに忙しくなければおそらく見るでしょう。 これは、YouTube の AI が動画のコンテンツとコンテキストをどのように理解し、私に合わせたおすすめを厳選するのに役立つかを示しているだけです。 おすすめが的を射ているため、より多くの動画を消費し、プラットフォームでの滞在時間が長くなります。

あなたのブランドに適用する

e コマース ビジネスで AI パーソナライゼーション ツールの使用を検討してください。 たとえば、Intellimaze のようなツールを使用すると、Web サイトは AI を使用して Web サイト訪問者ごとに独自のページ バリエーションを表示できるため、コンバージョン率が向上します。

Dynamic Yield は、深層学習アルゴリズムを使用して、各訪問者が次にクリックする可能性が最も高い製品を予測する、パーソナライズされた製品の推奨事項も提供します。

2. リードスコアリングのための予測分析

リードスコアリングとは、各リードの知覚価値を表す尺度に照らして見込み客をランク付けするために使用されるマーケティング方法論を指します。

この戦略には、数値、スコア、または記述子 (熱い、暖かい、冷たいなど) を割り当てることが含まれます。 従来、マーケティング担当者はリードをスコアリングするための次のような特定の基準を確立します。

• 人口統計情報
• 会社の規模
• 役職
• エンゲージメント レベル (Web サイトへのアクセスや電子メールでのやりとりなど)
• マーケティングファネル内のどこにあるのか

一方、予測分析は、ハーバード ビジネス スクールによって「将来の傾向や出来事を予測するためのデータの使用」と定義されています。

デジタル マーケティングにおける AI により、履歴データを使用して潜在的なシナリオを予測することで、リード スコアリングの予測分析が可能になります。 結局のところ、AI は次のようなさまざまなソースからの膨大な量のデータを統合して分析できます。

• CRMシステム
• ソーシャルメディア
• ウェブサイトのインタラクション、および
• 電子メールでのエンゲージメント。

この包括的なデータ分析により、各リードのより完全な全体像が得られます。

実際の例: Salesforce の Einstein リードスコアリング

Salesforce は顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアであり、ユーザーは見込み客を追跡できます。 CRM では、各見込み客がデータベースに新しい連絡先情報を受信すると、各見込み客が作成されます。

このプラットフォームは、Einstein リード スコアリングと呼ばれるテクノロジーを使用してリードを評価します。 この機能は AI の力を利用して、ユーザーが確立した成功したコンバージョンのパターンに照らしてリードを評価します。

Einstein リードスコアリングは、AI を使用して過去のリードを分析し、現在のリードが過去のコンバーターと最も類似しているかを特定します。 このデータに基づいて、システムはさまざまな情報に基づいてこれらのリードにスコアを割り当てます。 スコアが高いほど、見込み顧客と過去の顧客との共通点が多くなります。

この機能により、マーケティング担当者はより詳細な洞察を確認し、スコアに応じてリードに優先順位を付けることができます。

あなたのブランドに適用する

AI を活用したソフトウェアを使用して、リード スコアリングのための予測分析を取得することを検討してください。 これにより、マーケティング活動が効率化されるだけでなく、潜在的な顧客を引き付ける際のブランドの全体的な効果も向上します。

3. ダイナミックな電子メールマーケティング

受信箱にあるマーケティングメールをどのくらいの頻度で開きますか? Mailmunch のデータによると、業界全体の平均メール開封率は 21.33% で、これはメール 10 通に 2 通に過ぎません。

間違いなく、経験、スキル、適切なツールがなければ、電子メール マーケティングは困難になる可能性があります。 幸いなことに、マーケティングにおける人工知能により、企業は機械学習を活用して適切なメッセージを作成し、適切な対象者に適切なタイミングで送信することでキャンペーンを最適化できます。

電子メール キャンペーンのコンテキストでは、デジタル マーケティングにおける AI により、ユーザーは次のことが可能になります。

• 過去の電子メールのパフォーマンスを分析して、注目を集める件名を作成し、最適な送信時間を特定します。
• メール分析を集約し、キャンペーン全体のパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供します
• 受信者が行った特定のアクションに基づいて電子メール ワークフローを自動的に開始します
• 連絡先リストを整理して整理することで、メール リストの管理を強化します
• 対象ユーザーの共感を呼ぶ、カスタマイズされた電子メール コピーを生成する
• 異なる視聴者セグメントに合わせて電子メールのコンテンツをパーソナライズする

現実世界の例: MailChimp の AI マーケティング ツール

Mailchimp は、AI 成長アシスタントである Intuit Assist を活用して、クライアントの電子メール キャンペーンへのアプローチ方法に革命をもたらします。

このツールを使用すると、ユーザーはマーケティングのさまざまな側面を自動化および最適化でき、パーソナライズされたコンテンツを大規模に作成できるようになります。 Mailchimp の AI 機能には、新しい連絡先の歓迎、放棄されたカートの回復、失われた顧客の再エンゲージメントのための自動化の生成が含まれます。

このツールは、ブランドの美学に合わせた AI 主導のカスタム デザイン機能とともに、ブランドに関する電子メールやマーケティング コピーの草稿にも AI を使用します。

あなたのブランドに適用する

AI を活用した電子メール マーケティング ツールを使用して電子メール キャンペーンを最適化することを検討してください。 そうすることで、適切なメッセージを適切なタイミングで送信できるようになり、メールの開封率とクリックスルー率が向上します。

4. カスタマーサポート用チャットボット

チャットボットはしばらく前から存在しています。 ただし、チャットボットが慎重に構成されていない場合、従来のチャットボットの機能が制限されているため、顧客がイライラするループに陥る可能性があります。

デジタル マーケティングと顧客サービスにおける AI の最新革命である、会話型 AI チャットボットを導入しましょう。

従来のチャットボットは、ルールベースのチャットボットとも呼ばれ、事前に設定されたルールと応答のセットに依存しています。 これらのツールは、「if-then」ロジックに基づいて実行され、ユーザーの入力で特定された特定のキーワードまたはフレーズに応答します。

一方、会話型 AI チャットボットは、ML や自然言語処理 (NLP) などのテクノロジーを利用しています。 つまり、彼らはより微妙な文脈を意識した方法で人間の言語を理解し、そこから学び、反応できるのです。

実際の例: KLM オランダ航空

KLM オランダ航空の顧客ベースは大陸にまたがっています。 当然のことながら、Facebook メッセンジャー上に AI を活用した多言語チャットボットが実装されており、24 時間年中無休でアクセスできます。 チャットボットは、さまざまな言語で毎週 15,000 件のソーシャル会話を管理します。

スペイン語でボットとチャットしてみたところ、ボットは私のクエリを理解し、必要なアクションを実行してくれました。

これらのボットは、複数の言語にわたる問い合わせをより深く理解することで、顧客エンゲージメントを強化するだけでなく、顧客サービス担当者の時間を節約し、より複雑なタスクに集中できるようにします。

あなたのブランドに適用する

ルールベースのチャットボットで処理するのが難しい複雑な問い合わせを大量に受け取った場合は、LiveHelpNow、Ada、Tidio などの AI チャットボットの使用を検討してください。

5. 広告における行動ターゲティング

デジタル マーケティングにおける AI の使用には、ブランドが高度にターゲットを絞ったパーソナライズされた広告キャンペーンを作成できるようにする行動ターゲティングも含まれます。

オンラインでバックパックを検索したことがあり、その直後にアプリやブラウザにバックパックの広告が表示され始めたことがあれば、行動ターゲティングの力を実感したことになるでしょう。

この技術では、検索、訪問したページ、チェックアウトした製品など、ユーザーの Web 閲覧行動に関して収集されたデータを使用して、その個人に表示する広告を選択します。

たとえば、私は AI とビジネスの最新情報を常に更新するようにしています。私の Instagram ページのスポンサー広告は次のようになります。

現実世界の例: Facebook のパーソナライズされた広告

Facebook は ML を使用してパーソナライズされた広告配信を強化し、消費者と企業の両方に価値を生み出します。

広告主は、Facebook のセルフサービス ツールを通じて、次のようなデータを利用してターゲット ユーザーを定義します。

• 年
• 性別
• プラットフォーム上のユーザーのアクション
• メールリストやWebサイト訪問者データなどのカスタム情報

(画像ソース)

これらの視聴者をターゲットにした広告はオークションに参加します。 このプロセスでは、Facebook は ML を使用して、入札単価、推定アクション率 (ユーザーが望ましいアクションを取る可能性)、および広告品質スコアに基づいて各広告の合計価値スコアを計算します。

このシステムにより、最高額入札者だけでなく、より魅力的または高品質であると予測される広告も確実に落札され、あらゆる規模の企業が目的の視聴者に効果的にリーチできるようになります。

あなたのブランドに適用する

Facebook や Instagram などのプラットフォームを使用すると、高度な ML アルゴリズムが提供され、オンラインでのやり取りに基づいてユーザーに広告を正確に表示できます。 そうすることで、広告の関連性が向上し、コンバージョン率の向上につながります。

6. コンテンツ最適化のためのセマンティック分析

「ロック」というキーワードのコンテンツを作成する任務を与えられたとします。 コンテンツの中心となるトピックは何ですか?

そうですね、いくつかの方法があります。 たとえば、ロック ミュージックに関するコンテンツを作成し、その歴史や業界の主要企業について議論することができます。 一方で、固体の鉱物材料、その種類、およびその用途についての記事を作成することもできます。

いずれにせよ、そもそも正しい文脈を知らなかったため、「ロック」という用語を検索する人の半数は、あなたのコンテンツが無関係であると判断する可能性があります。 ここで意味分析が登場します。

デジタル マーケティングにおける AI の文脈では、セマンティック分析ツールは、コンテンツ内の言語のコンテキストやニュアンスを理解するために機能します。 このプロセスにより、ユーザーの意図に関連し、検索エンジンのアルゴリズムとより適切に連携したコンテンツの作成が可能になります。

現実世界の例: Google BERT

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、自然言語処理 (NLP) のためのニューラル ネットワーク ベースの技術です。

このツールは、検索クエリのコンテキストとニュアンスを把握し、検索エンジンがユーザーの検索により関連性の高い結果を提供できるようにするように設計されています。

テキストを線形に (単語を順番に) 理解する以前のモデルとは異なり、BERT は文内の他のすべての単語との関連で単語を双方向に処理します。

あなたのブランドに適用する

セマンティック分析機能を提供する AI を活用した SEO ツールを使用して、キーワードだけでなく、ターゲット ユーザーが興味を持っている関連する概念、用語、質問も特定します。これらの領域に対応するコンテンツを作成し、文脈に応じて価値を提供し、クエリに答えることに重点を置きます。やり方。

7. ソーシャルメディアのリスニングと感情分析

顧客感情を監視することは、常に優れたマーケティング慣行の一部でした。 しかし、マーケティングにおける AI は、この手法をまったく新しいレベルに引き上げました。

アルゴリズムにより、ベンチャー企業は顧客の気分や世間の認識をより深く理解し、リアルタイムの傾向を特定できるようになりました。 AI は膨大な量のソーシャル メディア データを分析し、消費者の好みや行動に関する実用的な洞察をユーザーに提供します。

現実世界の例: Airbnb のレビュー感情分析

Airbnb は AI アルゴリズムを使用して、顧客のフィードバックから重要な洞察を収集します。 NLP 手法を使用することで、プラットフォームはゲスト レビューのテキストを解析し、クライアントの感情、好き嫌い、懸念事項を包括的に把握できます。

この AI アプローチにより、Airbnb はこれまでの基本的な感情分析を拡張し、改善の機会を正確に特定できるようになります。

あなたのブランドに適用する

感情分析やソーシャル メディアのリスニングに AI を使用するには、AI 対応のソーシャル メディア管理プラットフォームの使用を検討してください。

たとえば、Hootsuite を使用すると、ユーザーは検索内での言及頻度や一般的に使用される単語などの洞察に関するデータにアクセスできます。

検索用語に関する会話の感情的な背景が分析され、一般の人々の認識が理解されます。 たとえば、製品に関する常に否定的なフィードバックは、製品開発チームに伝える必要があります。

「トップ著者」を特定すると、検索用語に関与する潜在的な影響力者や批判者を明らかにし、コラボレーションや関与の機会を提供することもできます。

8. キャンペーンの自動最適化

キャンペーンの実施と監視に関しては、AI 主導の戦略により、マーケターは推測を超えて行動できるようになります。

デジタル マーケティングにおける AI により、継続的なテストとリアルタイムの調整が容易になり、ユーザーは最大限の投資収益率 (ROI) を得ることができます。

どのように機能するのでしょうか? AI を使用すると、最もパフォーマンスの高いクリエイティブ要素とチャネルへの広告費用の割り当てを自動化できます。 そうすることで、キャンペーンのターゲティングがより正確になり、コンバージョン率が向上します。

現実世界の例: Google 広告の AI を活用したキャンペーン ソリューション

Google 広告では、ユーザーはスマート自動入札と呼ばれる自動入札テクノロジーを利用できます。 この機能は ML を利用して、コンバージョンまたはコンバージョン値のキャンペーンを最適化します。

(画像ソース)

多くの Google 広告ユーザーがすでに自動入札を使用しているため、現在では全体的なクロスチャネル最適化に重点が移っています。

この技術は、検索、ディスプレイ、動画などの入札を統合し、多数のチャネルにまたがる多面的な消費者の行動に適応することで、従来の単一チャネル戦略を超越することを目指しています。

たとえば、Google/Ipsos が 2021 年 10 月から 2022 年 1 月にかけて実施したホリデー ショッピング調査では、米国の買い物客の半数以上が 2 日間の買い物の際にソーシャル メディアやビデオなど 5 つ以上のチャネルを使用したことが明らかになりました。

あなたのブランドに適用する

次回広告プラットフォームでキャンペーンを実施する場合は、自動入札の使用を検討してください。 たとえば、Google 広告では、ユーザーの 80% 以上がすでに自動入札を選択しているため、これがあなたのブランドにも機能するかどうかを確認することをお勧めします。

また、クロスチャネルの最適化が、毎日複数のプラットフォームを利用する視聴者を目標到達プロセスまで導くための優れた戦略であるかどうかを調査することも価値があります。

9. 予測顧客生涯価値 (CLV) モデリング

顧客生涯価値 (CLV) は、ビジネス関係全体を通じて企業が顧客に期待できる総額を見積もる指標です。

この指標の基本的な式は次のとおりです。

CLV = 平均販売額 x 反復トランザクション数 x 平均保持時間

平均販売額が 100 ドル、年間反復取引数が 5 回、顧客が平均 3 年間維持されるとします。 上記の式 (100 ドル x 5 x 3) を使用すると、CLV は 1500 ドルになります。

デジタル マーケティングにおける AI を使用すると、ベンチャー企業は手動で計算することなく、この指標を大規模に計算できるようになります。 予測 CLV を使用すると、ユーザーは顧客の過去と現在の行動を分析することで、顧客の将来の価値を予測できます。

実際の例: Microsoft Dynamics 365

Microsoft の Dynamics 365 は、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) および顧客関係管理 (CRM) ソフトウェア アプリケーションのスイートであり、AI を使用して取引履歴と顧客活動を集約することで CLV を予測します。

そうすることで、ユーザーは価値の高い顧客を特定し、それに応じて戦略を立て、潜在的な価値に基づいて顧客をセグメント化し、製品開発の統一的な決定を行うことができます。

Dynamics 365 はスコアリング システムを使用して、価値の高い顧客を特定する際の AI モデルのパフォーマンスを評価します。 これらのグレードは次のとおりです。

• グレード A – AI モデルは、ベースライン モデルと比較して価値の高い顧客を少なくとも 5% 多く正確に予測します
• グレード B – 価値の高い顧客を予測する AI モデルのパフォーマンスは、ベースライン モデルよりも 0 ～ 5% の精度で収まります
• グレード C – この AI モデルは、ベースライン モデルと比較して、価値の高い顧客の数が少ないことを正確に予測します。

この評価システムを使用すると、ユーザーは予測 CLV モデルの有効性を評価し、戦略的意思決定において AI モデルの予測に依存するかどうかを決定できます。

あなたのブランドに適用する

CLV を予測できる予測モデルにデータを統合する AI ソリューションの実装を検討してください。 これらの洞察を使用して、価値の高い顧客に対するマーケティング活動を微調整し、カスタマイズされた報酬を提供することで顧客のエクスペリエンスをパーソナライズできます。

10. 視覚検索と画像認識

オンラインで商品を探すために画像検索を使用したことがありますか? 「はい」と答えた場合は、この機能が消費者にとってどれほど役立つかおわかりでしょう。

AI テクノロジーと組み合わせることで、視覚的な検索と画像認識により、より効率的なショッピング体験が可能になります。 結局のところ、顧客は製品の写真をアップロードするだけで、関連する結果が自動的に得られます。

アルゴリズムによって画像を分析して色、形、パターン、その他の特徴を識別することもできるため、顧客は欲しいものを見つけやすくなります。

現実世界の例: Amazon レンズ

Amazon Lens は、電子商取引分野における AI を活用したビジュアル検索テクノロジーの好例です。

ユーザーは、Amazon アプリから直接ツールにアクセスできます。 検索バーでレンズ機能を選択し、既存の画像をアップロードするか、アイテムの写真を撮るだけです。 画像認識アルゴリズムは、画像内の商品の視覚的特徴と一致する製品を識別します。

たとえば、コンピューターのマウスの写真を撮ると、Amazon Lens はそれに似た結果を返しました。

あなたのブランドに適用する

ビジュアル検索機能を電子商取引 Web サイトに統合します。 たとえば、Shopify ユーザーは、Shopify アプリ ストアでこの機能を提供するいくつかのアプリから選択できます。 Amazon や eBay など、すでにこの機能を使用している e コマース プラットフォームを使用するのも賢明です。