マーケティングにおける AI の長所と短所

公開: 2022-08-20

最近のマーケティングにおける最大のバズワードは AI です。人工知能は、その最も基本的な意味で、コンピューターやその他のデバイスにプログラミングなしで学習する能力を提供できます。これは、コンピューターが学習し、独自の決定を下すことを可能にするテクノロジーですが、マーケティングではまだそれほど広く使用されていません.

私たちは日常生活で AI の基本的な例をいくつか見てきました。たとえば、電話に質問をすると、検索履歴や以前に話した言葉に基づいて答えが返ってきます。より高度な形の AI は、企業がマーケティング戦略についてより賢明な意思決定を行うのに役立つようにますます使用されています。

関連資料: B2B マーケティングにおける AI: 人間の知性と Martech の知性が出会う場所 – Zen Media

実際、McKinsey は、AI が世界中のさまざまな経済分野でビジネス上の問題に適用されている一方で、AI の影響が最も大きく現れるのはマーケティングと販売であると予測しています。マーケティングにおける AI の用途は数多くありますが、このテクノロジーを効果的に使用するには、克服すべき深刻な課題がいくつかあります。すべての人工知能が同じように作られているわけではありません。実際、そのほとんどは、独立して知的な存在にはほど遠いものです。しかし、正しく使用すれば、AI はデジタルキャンペーンのための貴重なツールとなり、顧客サービスを改善し、収益を増やすことができます。

それでは、さっそく見ていきましょう。マーケティングにおける AI の Zen Media の長所と短所は次のとおりです。

マーケティングにおける AI の利点

コストと時間の節約

AI は反復タスクの自動化に優れているため、面倒な管理タスクに時間を費やす必要がありません。あなたがマーケティングマネージャーで、毎日夜遅くまで仕事をしているなら、重労働の多くを AI が代わりにやってくれるので、ワークフローを合理化できることを知ってうれしく思います。

マーケティング担当者が常に「オン」である必要がある世界では、AI を使用して退屈なタスクを自動化し、他の重要なこと (利害関係者とのやり取りや睡眠など) により多くの時間を割くことができます。 Servion Global Solutions は、2025 年までに顧客とのやり取りの 95% 以上が人間なしで管理されるようになると予測しています。

アシスタント (別名、アルゴリズムと AI) に、会議のスケジュール設定や送信されるメールの追跡コードの整理などの基本的なビジネス機能を処理させることで、マーケターはクリエイティブな思考のためのスケジュールに余裕ができます。

明確なデータの洞察

最近、企業がデータに夢中になっていることは周知の事実ですが、多くの人は、実際に行動に移されるのを待っているだけで、未開拓の可能性がどれほどあるのかを認識していません。購買習慣に基づく顧客セグメンテーションから、アプリ/ウェブサイト内でのユーザーインタラクションに基づく電子メールのパーソナライズに至るまで、あらゆることを支援する AI ツールにより、企業は既存のデータセットから得られた洞察をこれまで以上に簡単に活用できるようになりました。

ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータを長期にわたって分析することで学習します。このすべての情報をマーケティング活動に使用して、顧客や見込み客にリーチしてサービスを提供することができます。 B2B メールマーケティングキャンペーンが、仮定や当て推量ではなく、実際の顧客の行動に基づいていれば、どれほど効果的か想像してみてください。

手動でデータをふるいにかける必要なく明確な洞察を得ることで、マーケティング担当者は新しい傾向や今後のパターンを特定し、より創造的な追求に集中することができます。（ここにパターンが見えますか？）

ハイパーパーソナライゼーション

AI は、購入者が実際に望んでいるものに関する正確なデータをマーケティング担当者に提供し、マーケティングを改善できるようにして、より具体的にオーディエンスに対応できるようにします。 AIを活用した自動化により、マーケティング担当者は、地理的な場所、過去の購入、閲覧履歴などのさまざまな要因に基づいて、顧客ごとにマーケティング戦略をハイパーパーソナライズできます. AI を使用して、人々が会社についてリアルタイムで言っていることに基づいて、マーケティングと製品開発の両方をパーソナライズすることができます。これにより、会社は、顧客が必要とするときに常に関連するコンテンツを準備できるようになります。

その結果、マーケティング担当者はチャネル全体で一般的なメッセージに頼る必要がなくなります。代わりに、リアルタイムで正確に適切なタイミングで (つまり、個々の顧客が最も受容的であるときに) 非常に関連性の高いメッセージを配信できます。これを自動的に実行できるということは、企業がこれまで以上に迅速に対応できるようになり、時間とお金の両方を節約できるということです。

合理化されたマーケティング活動

AI は、特定のオーディエンスやセグメントに最適な戦略についての洞察を提供することで、組織内のチーム全体の取り組みを合理化するのに役立ちます。 Cision Impact や Onclusive などの一部の PR 技術ツールは、たとえば、見込み客があなたに関する記事を読んでアクション (ホワイトペーパーをダウンロードする、連絡先情報をフォークする、または購入する）。この技術はまだ始まったばかりですが、より正確な ROI の予測と計算の将来にとって大きな意味を持つ可能性があります。

ソーシャルメディアの投稿に対する高度なセンチメント分析や、音声ファイルとテキストファイルの複数言語への翻訳を実行するために開発されたツールなど、他のツールは、コンテンツ作成のターンアラウンドタイムを短縮し、ブランドのリーチを広げるのに役立ちます。

マーケティングにおける AI の短所

必要な人間の介入

すでに説明したように、AI はまだ自己進化していません (自己認識さえしていません)。実装する前に、それがどのように機能するかを理解しているプログラマーが必要です。これは、この種のテクノロジーを専門とする新しい従業員またはコンサルタントを雇う必要があることを意味します。または、既存のスタッフをトレーニング (および昇給) して、チームにとっての価値を高めるまったく新しいスキルセットを習得する必要があります。

執筆など、人間特有のタスクを実行するように設計された AI は、依然として人間の介入を切実に必要としています。自然言語処理 (NLP) を介して、AI は事実上あらゆることについて書くことができます。これらは、単純な製品主導のブログの大まかな下書きを作成するのに役立つツールですが、人間の能力には及ばないでしょう。トピックの微妙なニュアンスが高いほど、高品質の文章、明確なメッセージ、読みやすさを確保するために人間の感性が必要になります。

C-3P(N)O: 人間はロボットとのおしゃべりが好きじゃない。

チャットボットは可能な限り人間のように設計されていますが、それでも人間によってプログラムされており、会話の範囲内でしか会話できません. これは、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを求めている顧客が、サポートや情報を要求する際に回り道を余儀なくされたときに不満を感じることを意味します。特に、プログラムされた応答がない特定の質問への回答だけが必要な場合. (私たちは皆そこにいて、ロボットと話すためだけに 3 つのメニューをクリックし、電話を部屋の向こう側に放り投げたいと思っていました。)

また、AI によってマーケティング担当者がビジネスプロセスを拡張し、ソリューションを開発することが容易になりましたが、新しいアイデアを軌道に乗せて実行に移すには、人間の創造性と創意工夫に勝るものはありません。

クローンの攻撃

AI は、マーケティングキャンペーンに関する意思決定を行う際に、定量的な指標や分析に過度に依存する可能性があります。アルゴリズムはクリック数やコンバージョン数などの測定可能な結果に非常に適しているため、マーケティング担当者は、キャンペーンを計画する際に、顧客満足度やブランドロイヤルティなどの定性的な要素を考慮するよりも、これらの指標を重視することがよくあります。これらは戦略を立てる際に考慮すべき重要な側面ですが、それらが最終的にどれだけ効果的かをすべて教えてくれるわけではありません。これらの数字だけに注意を払うと、創造性や直感を働かせる余地はありません。

この種の視野狭窄は、企業を全体的な利益にならない非生産的な道に導く可能性があります。たとえば、広告キャンペーンが実際に製品やサービスを販売する上でどれほど効果的か (あるいは、人々がそれらの製品やサービスを望んでいるかどうかさえ) を考慮せずに広告キャンペーンにお金を使うなどです。）。クリエイティビティ、新規性、戦略的なリスクテイクなどの定性的な変数を犠牲にして、分析、定量的な指標、巧妙な技術的実行に過度に依存すると、市場での差別化を欠いた定型的なブランドアイデンティティとキャンペーン、つまり「クローン」が生まれます。

欠陥のあるアルゴリズム

はい、アルゴリズムにも欠陥があります。他のテクノロジーと同様に、AI は悪意のあるアクターによって悪用される可能性があります。 2016 年、Microsoft は、Twitter ユーザーが人種差別的および性差別的な発言をするように Tay チャットボットに教えた後、Tay チャットボットをシャットダウンしなければなりませんでした。同社は将来のプロジェクトにもっと注意を払う可能性が高いですが、十分に注意しないと、このようなことが再び起こる可能性が常にあります.

一部の人々はどう思うかもしれませんが、AI はまだ人間の知能ほど優れていません。 (まだ RUR の時間には達していません。) 私たちがどこまで到達できていないかを示す一例として、チューリングテスト (1950 年にアランチューリングによって設計されたテスト) に合格できた人工ニューラルネットワークは 1 つだけです。現在使用されている深層学習アルゴリズムではなく、NLP テクノロジを使用した Eugene Goostman による 2014 年の現在の最高スコアは 33% (合格点は 30%) です。

最後の言葉

マーケティングにおける AI の利点と欠点を見てきた。全体として、マーケティングに AI を使用することには大きな利点がいくつかありますが、万能薬ではありません。それを使用しない (または効果的に使用しない) 競合他社より優位に立つことができる、武器庫の別のツールと考えると役立つ場合があります。 Grammarly が大好きなので、AI が文章を改善できることに同意しました。しかし、間違いを犯す可能性があることはわかっているため、最終的には自分の知識と判断に頼ります。

ここで重要なことは？ AI を活用したマーケティングの未来は明るく、現在はすでにかなり良い状態です! AI をマーケティングや B2B PR に活用したいが、どこから始めればよいかわからない? 手を差し伸べる。この勇敢で新しい仮想世界へのガイドになりたいと思っています。