AI はマーケティング担当者の働き方をどのように変革するか

公開: 2022-11-20

AI をマーケティングに適用することを考えるとき、自動化について考えることがよくあります。 自動化は、メールの送信やソーシャル メディアへの投稿のスケジュール設定などのタスクに役立ちます。 しかし、最新の AI は、単なる自動化よりもはるかに影響力のある方法でマーケターの働き方を変える可能性を秘めています。

AI とは、マーケティング ソフトウェアをよりスマートにすることです。 アルゴリズムの複雑さを理解する必要はないことを理解することが重要です。 よりインテリジェントなマーケティング ソフトウェアが登場することを理解する必要があります。

AIは何が得意？

AI は、予測、データ主導のタスク、および大規模なスケーリングに優れています。

予測

AI は、以前の買い物行動に基づいて消費者の購買習慣を予測するのが得意です。

John Doe のような顧客に送信するニュースレターで取り上げる製品を想像してみてください。 これらの製品は、同じニュースレターで別の顧客 (ジェーン スミスなど) に紹介したい製品とは異なります。

AI が行っていることは、John Doe に関するすべてのデータと履歴に基づいて、John Doe が何を購入したいかを予測することです。 次に、Jane Smith の履歴に基づいて、Jane Smith が何を購入するかを個別に予測しています。

データ駆動型タスク

AI は、データ駆動型のタスクを完了するのに優れており、特に人間よりも大規模なタスクを実行する場合に適しています。

たとえば、グリーティング カード会社に新製品を提案するデータ駆動型タスクがあるとします。 グリーティング カード会社を経営している場合、Web サイトへのトラフィックを促進しているキーワードのデータが含まれている可能性があります。 では、顧客は何を検索しているのでしょうか。 それに基づいて、AI は入ってくる大量のデータ ストリームをすべて見て、グリーティング カードや Web サイトにまだ存在しない製品のアイデアを提案できます。 人間がこのようなタスクをスケーリングしようとするとき、彼らは大量のデータを扱っています。 これが、AI がそれをより良くできる理由です。

大規模なスケーリング

ソーシャル メディア、ウェブサイト、Google レビューで何千ものオンライン メンションを持つ大規模なブランドの場合、それを紹介できるようにしたいと考えています。 しかし、製品やブランドに対する顧客の感情をすべて要約することは困難です。 このような場合、AI は Web からスクレイピングされたリアルタイムの NPS スコアのような画像を取得できます。 そして、AI はそれを大規模に行うのが得意です。

ウェブ上には何十億ものページがあることを忘れないでください。 マーケティング AI は、アクセスできるデータからより良い予測を行うことを学習します。 顧客データ、顧客プロファイル、Web サイトでの顧客の行動、および所有または取得できるその他のデータを使用できます。

マーケティング担当者は AI をどのように使用しますか?

マーケティング担当者が今後数年以内に AI を使用する 6 つの方法を以下に示します。

  1. すでに使用しているツールに AI が組み込まれる

    これはすでに多くの場合に起こっています。 日常的に使用しているソフトウェアの 1 つを検索して、AI が既に組み込まれているかどうかを確認してください。

    専用の AI ツールもあります。 たとえば、キーワード調査を行うツールや、現在アクセスしている SEO ツールよりもキーワード調査を行うツールなどです。

  2. ユーザーフレンドリーな AI ビルダー

    エンジニアは現在、ユーザーフレンドリーな AI ビルダーに取り組んでいます。 以前は AI をコーディングしたいと思っていた場合、それを行うにはコンピューター サイエンスをある程度理解する必要がありました。 しかし現在、マーケティング担当者がコンピューター サイエンスを理解する必要なく AI システムを構築できるプラットフォームがいくつか開発されています。

  3. サービス API

    一部の API では、それらに対してコーディングできます。 Amazon、Microsoft、Google などの企業には、このような API があります。

  4. ステルス AI

    ステルス AI は、あなたが既に使用していて知らないサービスです。 それらは、すでに使用しているソフトウェアに組み込まれている AI に似ています。

  5. マス・パーソナライゼーション

    マス パーソナライゼーションは、非常に魅力的なユース ケースです。 私たち全員が使用しているほとんどのプラクティスは、時代遅れになりつつあります。 それらはすでに時代遅れです。

    この例では、電子メール マーケティングに関連する AI マス パーソナライゼーションについて説明します。

    たとえば、メールリストをセグメント化して、以前に購入したもの、人口統計、またはこれらの連絡先について持っているその他のデータに基づいて、適切な電子メールを適切な人に送信する場合、セグメンテーションは理にかなっています. まあ、それはそれを行う古い方法です。 理にかなっていてうまくいったので、私たち全員がそれを実行しましたが、メールに AI を適用するのはどうでしょうか?

    AI ソリューションを使用してメールを送信する場合、AI ソリューションがすべての顧客のプロファイルを分析します。 たとえば、顧客が過去に購入したもの。

    AI は、そのシステムを通過するすべてのデータを使用することで、非常に迅速にかなりスマートになることができます。 そのため、AI はそのすべてのデータを組み合わせて、カスタマイズされたメールを生成します。 電子メールには、「昨年はご購入いただきありがとうございました」または「サイトに頻繁にアクセスしていないことがわかりました」などの内容が記載されている場合があります。

    これらの AI によって生成された電子メールは、あなたの好み、購入履歴、ウェブサイトでの行動などを理解する人間によって書かれたように見えるため、非常に信じられないほどです.

    機械学習を使用してメールをパーソナライズします。 AI は、顧客だけでなく、ツールを使用している他の消費者や競合他社についても学習します。 AI は、これらの電子メールのようなコンテンツを作成するときに、膨大な数のデータセットまたはデータ ポイントを適応させて考慮することができます。

  6. ランディング ページの最適化

    マーケティング担当者がまだ使用している戦術の 1 つは、昔ながらの A/B テストです。 A/B テストは、2 つの異なるバージョンのランディング ページを作成する方法です。マイナーな変更を加えることで、ランディング ページのコンバージョン率が向上するか低下するかを知りたいからです。 A/B テストは時代遅れになりつつある戦術です。

    AI を使用して同様の戦略を実施する場合、AI がアクセスできるデータ (つまり、作成された他のランディング ページとそれらの機能) の理解に基づいて、AI がランディング ページのバリエーションを選択することが期待されます。

    また、見た広告クリエイティブや Google に入力した内容に基づいて、クリックしたばかりの個人用のカスタム ランディング ページを生成する AI を想像することもできます。

    やがて、AI 最適化は A/B テストよりもうまく機能するようになります。

マーケティング担当者にとって AI とは?

AI対応のマーケターになることが重要です。 AI ツールを理解すれば、組織内で AI ツールを調査し、新しいワークフローを学習して発明し、本質的に組織にとってより価値のある人物になることができます。 これは大きなチャンスであり、マーケティング担当者にとってキャリアに一度のチャンスです。

テクノロジーを採用し、さまざまなツールを試してみるマーケターもいます。 しかし、それを無視しようとしている他のマーケターもいます。 これらのマーケティング担当者は、時間の経過とともにますます価値が低くなります。

幸いなことに、AI 対応のマーケターになるために、AI テクノロジーの悲惨な詳細を理解する必要はありません。 たとえば、あなたの車について考えてみてください。 あなたは自分の車がどのように機能するかについてすべてを知っているわけではありませんが、自分の車がいくつかのこと (つまり、仕事に就かせる) に優れていることは知っています。 また、あなたの車にはいくつかの点で問題があることもわかっています (たとえば、ニューヨークからロンドンまでの移動など)。 その状況では別のツールを使用します。 この類推を使用する理由は、AI が解決できる問題と解決できない問題の種類を理解することが重要であるというのは、AI にとっても同じことだからです。

AIの不安

多くのマーケティング担当者は、AI が自分たちの仕事を奪うのではないかと考えています。簡単に言うと、答えはノーです。 AIの不安に対処する現実は次のとおりです。

お持ち帰り

デジタル マーケターとして、今こそ AI を学び、実装するときです。 AI がどのように機能し、組織で効果的に使用する方法を理解するために努力しているマーケターは、業界全体で AI ツールの採用をリードするでしょう。

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