マーケティングにおける AI: 使用方法

マーケティングにおける AI の使用は増加しており、その理由は驚くことではありません。 効率と効果を高めてマーケティング活動を最適化、改善、合理化するのに役立つ大きな可能性を秘めています。 AI は、カスタマー エクスペリエンスをパーソナライズし、どのコンテンツがクライアントやフォロワーの心に最も響くかを発見し、マーケティング担当者がデータからより良い洞察を得るのを支援する能力を強化します。

テクノロジーの力と人間の創造性と意欲を組み合わせることで、顧客に付加価値を与えると同時に成長を促進するパーソナライズされた体験を生み出すことができます。 これらの強力な機会を利用するには、マーケティングで AI を使用する方法を検討し始めてください。

マーケティングにおけるAIとは?

マーケティングにおける AI とは、人工知能を使用してマーケティング戦略を自動化および最適化することを指します。 AI を活用したテクノロジーを活用することで、マーケティング担当者は顧客データを収集し、消費者の好み、習慣、行動をよりよく理解して、個々の顧客のニーズに合わせてターゲットを絞ったキャンペーンを作成できるようになります。 AI 主導のパーソナライゼーション機能により、マーケティング担当者はパーソナライズされたコンテンツをより正確かつ迅速に配信できるようになり、エンゲージメント指標が改善され、コンバージョンが増加します。

さらに、AI は、マーケティング担当者がキャンペーンとのユーザー インタラクションを追跡するのに役立ち、オーディエンス メトリックに関する貴重な洞察を提供します。これを使用して、将来のキャンペーンを最適化し、より良い結果を得ることができます。 全体として、マーケティングにおける AI は、マーケティング活動に関連する反復タスクを合理化する能力により、コスト削減とともにエンゲージメントを高める強力な方法を提供します。

使用できる人気の AI マーケティング ツール

AI は、マーケティング戦略を最大限に活用しようとする現代のビジネスに役立つツールを数多く提供できます。 今日利用可能な最も人気のある AI マーケティング ツールのいくつかを掘り下げて、成功の可能性を解き放つことができるようにします。

ドリフト

Drift は、企業がパーソナライズされた自動化された顧客との会話を作成するのに役立つ AI を活用したマーケティング ツールです。 その会話型プラットフォームにより、顧客の問い合わせに迅速に対応し、より多くの見込み客を生み出すことができます。

自動操縦

Autopilot は、マーケティング担当者が電子メール、SMS、ウェビナーなどの複数のチャネルで顧客とやり取りできるように設計された、AI ベースのマーケティング自動化ツールです。 Autopilot を使用すると、見込み客の育成ワークフローを自動化し、購入者のジャーニー全体での顧客の行動に応じて自動化された対話をカスタマイズできます。

ペガマーケター

PegaMarketer は、統合クラウド プラットフォーム上に構築された AI ベースのマーケティングソリューションであり、予測分析と機械学習アルゴリズムを活用して、企業が関連するエクスペリエンスを大規模に設計するのに役立ちます。 その強力なテクノロジーにより、企業はデータ駆動型の洞察を実現しながら、電子メール、ソーシャル メディア、モバイル アプリケーションなどを含むチャネル全体でターゲットを絞ったメッセージを配信できるため、エンゲージメントが向上し、コンバージョン率が向上します。

アクティフィオ

Actifio は、クリエイティブなデザイン、予算の最適化、キャンペーンの追跡と分析など、デジタル広告運用のさまざまな側面を自動化する AI 対応のマーケティング プラットフォームです。これにより、手作業による介入が必要な従来のデジタル広告モデルと比較して、企業の運用コストを大幅に削減できます。プロセスのほぼすべてのステップ。

アデクストAI

Adext AI は、e コマース、金融、小売、旅行とホスピタリティ、ヘルステック、フィンテックなどの業界で働くマーケター向けに特別に設計された、人工知能を利用した包括的なアドテック プラットフォームです。 結論に達する前にさまざまなアプローチをテストするのに時間がかかる従来の方法と比較して、短期間で高性能で収益性の高い広告キャンペーンを作成するために必要なすべての機能にアクセスできます。

マーケティングで AI の使用を開始できる 10 の方法

小規模なスタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスが AI を活用したテクノロジーをマーケティング イニシアチブで使用できる 10 の強力な方法を見てみましょう。

コンテンツのパーソナライズ

AI により、個々のユーザー向けにコンテンツをカスタマイズできるようになり、全体的なカスタマー エクスペリエンスの向上に役立ちます。 AI 主導の自動化により、各顧客の特定のニーズを満たすカスタマイズされたメッセージを迅速かつ正確に配信できます。 たとえば、AI は、ユーザーの検索や閲覧履歴に基づいて関連するコンテンツを表示することで、パーソナライズされた Web サイト エクスペリエンスを作成できます。

顧客データの分析

AIテクノロジーにより、膨大な量の顧客データを収集および分析して、オーディエンスをよりよく理解し、より効果的にターゲティングすることができます. このデータを活用することで、顧客の行動に関する貴重な洞察を得て、顧客のニーズに合わせた戦略を開発することができます。 さらに、AI は、繰り返し購入する可能性が高い、または時間の経過とともに会社により多くのお金を費やす可能性が高い、価値の高い顧客を特定することを可能にします。

自動ターゲティング

AI を活用したセグメンテーション ツールを利用することで、主要な顧客セグメントを特定し、カスタマイズされたメッセージでより効率的にターゲットを絞ることができます。 たとえば、AI 駆動のアルゴリズムを使用して、年齢、場所、性別、収入レベルなどの人口統計情報に基づいて顧客をセグメント化し、各セグメントの固有のニーズに最も共鳴する可能性が高いターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを送信し、興味。

魅力的な体験を生み出す

マーケターは、機械学習アルゴリズムを利用した自然言語処理 (NLP) を使用することで、チャットボットや、Alexa や Google Home などの仮想アシスタントを介して会話主導のインタラクションを提供することで、非常に魅力的な顧客体験を生み出すことができます。 このテクノロジーは、個人のニーズを満たすカスタマイズされたエクスペリエンスを提供しながら、より迅速な応答を提供します。 これにより、顧客は、保留を待ったり、複数のメニューをナビゲートして顧客サービス担当者と話したりすることなく、必要な情報を取得できます。

デジタル広告を最適化する

AI を活用した自動化は、デジタル広告キャンペーンの最適化にも役立ちます。これにより、適切なタイミングで適切な人々に適切なメッセージを届け、コンバージョンや購入の望ましい経路に導く可能性が高くなります。 リアルタイム入札 (RTB) などの自動化された最適化機能を活用することで、広告主は、ユーザー プロファイルと行動パターンに基づいて広告をターゲティングすることで、デジタル広告キャンペーンの投資収益率 (ROI) を最大化できます。

パフォーマンスの測定

AI は、教師付き機械学習技術を通じて、キャンペーンのパフォーマンスをより正確に測定するのに役立ち、進行状況を追跡し、ROI を評価し、前進するリソースの割り当てについてより適切な決定を下すことができます。 人工知能によって実現される高度な分析機能により、マーケティング担当者は、大規模なデータセットを迅速に分析し、経時的にコンバージョンを追跡し、さまざまな広告チャネルを比較し、さまざまなプラットフォーム間でクリエイティブ要素を最適化し、さまざまなメッセージング アプローチをリアルタイムでテストしやすくすることができます。

自然言語処理

前述のように、自然言語処理 (NLP) は、人工知能がマーケティング活動に影響を与えたもう 1 つの領域です。 NLP は高度なアルゴリズムを活用して自然言語 (話し言葉と書き言葉) を解釈し、機械が人間の指示を理解できるようにします。 これにより、コンピューターまたはボットは、コンピューター コードではなく日常言語の指示に従ってタスクを実行できます。 この技術は、医療などの分野ですでに使用されており、医師は NLP アルゴリズムを搭載した音声認識ソフトウェアを利用して、診断プロセスを高速化することができます。

予測分析

予測分析は、マーケティングにおける人工知能の最も強力なアプリケーションの 1 つです。 予測分析を使用すると、企業は特定の変更が結果にどのように影響するかを確認できるため、否定的な結果が生じる前に予防措置を講じることができます。 このようなモデルにより、企業は過去のデータを現在の傾向や状況と組み合わせて使用​​し、問題が発生する前に予測することができます。 このようにして、それに応じて戦略を計画し、関連するコストを最小限に抑えながら最大の効率を達成できます。

音声検索の最適化

音声検索は、その便利さから消費者の間で人気が高まっています。 探しているものを見つけるために、長い文字列を検索ボックスに入力する必要がなくなりました。 代わりに、Siri のような音声アシスタントを搭載したデバイスに質問をするだけです。 その結果、多くの企業がウェブサイトのコンテンツを最適化して、これらのタイプの検索でページが上位にランクされるようにしています。 これに照らして、企業は関連性の高いセマンティック キーワード フレーズの作成に注力する必要がありますが、ユーザーが音声検索を行う際に通常使用する一般的な会話スタイルのクエリも考慮に入れる必要があります。

機械学習モデル

機械学習モデルは、人間が手動で介入することなく膨大な量のデータを迅速に分析できるため、マーケティング キャンペーンでますます人気が高まっています。 複雑なデータセット内に隠されている可能性のあるパターンを特定しながら、これを行うことができます。

これらのモデルは、マーケティング担当者が、どの戦術が望ましい結果に直接つながるか、および特定の取り組みが成功し、他の取り組みが失敗する理由を理解するのに役立ちます。 この貴重な洞察により、チームは、特定のコンテキストや状況で最適なパフォーマンスを得るためにアプローチを迅速に調整できます。そうでなければかなりの労力が必要になります。

人工知能の急速な台頭により、このテクノロジーがマーケティングの世界に浸透していることは驚くに値しません。 AI は、先見の明のあるマーケターが効率を改善し、パーソナライズされたキャンペーンを大規模に作成するためのユニークな機会を提供します。 マーケティングにおける AI はまだ未来的な概念のように思えるかもしれませんが、結果を改善するために今日から AI を使用できる方法はすでにたくさんあります。 何を求めている？ マーケティングでAIを使い始める時が来ました！