インテリジェントマーケターが人工知能を使用する8つの方法

チームがコンテンツマーケティングで革新的なAIを活用したソリューションの使用を延期する毎日、競争力を失っています。

これが少し劇的に聞こえたら、素晴らしい。 マーケティングチームを立ち上げ、AIを活用したマーケティングツールを採用する準備をすることを目的としています。

人工知能システムは、Netflix、Amazon、そして当然のことながらGoogleなどの人気のある製品やサービスの背景で常に機能します。 ただし、過去数年間で、AIはマーケティングに深く浸透し、ブランドがカスタマージャーニーのすべてのステップを強化するのに役立っています。 さらに、以前は企業レベルの企業が利用できたツールが手頃な価格になり、中小規模の企業が利用できるようになりました。

マーケティングにおける最新の機械学習アプリケーションをよりよく理解するために、AIを活用したソリューションの開発に注力しているMindTitanの最高技術責任者であるMarkusLippusに相談しました。

私たちの会話は、AIを活用してコンテンツマーケティングの競争に打ち勝つ（または少なくとも競争する）これらの8つの方法につながりました。

1.AIで強化されたPPC広告

ほとんどのマーケターは、クリック課金型の予算をAdWordsとFacebookに割り当てています。 eMarketerによると、Googleが米国のデジタル広告市場の40.7％を支配しており、Facebookが19.7％を占めています。

ほとんどのクリック課金型広告キャンペーンは、社内チームまたはPPCエージェンシーのいずれかによって管理されています。 言い換えれば、人間。 しかし、AIは、競合他社が使用していない可能性のある新しい広告チャネルを発見するのに役立ちます。

Markusによると、「AIを活用したシステムは、広告主がより多くの広告プラットフォームをテストし、ターゲティングを最適化するのに役立ちます。 それはまさにFacebookが広告配信の最適化で行っていることです。 ただし、このアプローチは、サードパーティまたは社内のAIツールを使用して、オムニチャネルPPCキャンペーンデータ（単一の企業が保有）にも適用できます。」

人工知能マーケティングプラットフォームであるAlbertは、自律的なメディア購入というサービスを提供しています。 このアプローチでは、AIが有料広告キャンペーンを分析、管理、最適化する間、人間の入力はほとんど必要ありません。

重要なポイント：大規模なPPCキャンペーンを使用している場合、機械学習アルゴリズムは、レイアウト、コピーライティング、ターゲティング、入札単価を最適​​化するための新しい方法を見つけるのに役立ちます。

2.高度にパーソナライズされたWebサイトエクスペリエンスとより優れたCRO

AIの能力は、新しいWebサイトをゼロから構築することはできませんが、サイトでのインテリジェントなパーソナライズによって訪問者のエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

インテリジェントなアルゴリズムは、パーソナライズに役立ちます。

• ウェブサイトのエクスペリエンス– AIは、1人のユーザーに関する数百のデータポイント（場所、人口統計、デバイス、ウェブサイトとのやり取りなど）を分析することで、最適なオファーとコンテンツを表示できます。
• プッシュ通知–動作のパーソナライズのおかげで、プッシュ通知は個々のユーザーに固有であり、適切なメッセージを適切なタイミングで配信できます。

Evergageによる2017年のリアルタイムパーソナライズ調査によると、調査対象のマーケターの33％がAIを使用してパーソナライズされたWebエクスペリエンスを提供しています。 AIを活用したパーソナライズのメリットについて尋ねたところ、回答者の63％がコンバージョン率の向上に言及し、61％がカスタマーエクスペリエンスの向上に言及しました。

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Boomtrainが報告しているように、出版社とウォールストリートジャーナル、パンドラ、ラルドゥート、トップファンなどの消費者ブランドはどちらも、AIを活用したアプローチを使用して、コンバージョン率を向上させ、競合他社との差別化を図っています。

たとえば、Pandoraは、人間のキュレーターと機械学習アルゴリズムを組み合わせて、リスナーが好むかもしれない新しい曲を提案します。 音楽リスニングサービスは、最高のユーザーエクスペリエンスを提供することによって達成される競争上の優位性の多くの良い例を提供します。 大量のコンテンツを処理している場合、アルゴリズムは、個々のユーザーごとに最も関連性の高いコンテンツを表示するのに役立ちます。

AIを使用すると、データフローが停止したり、予期しないトラフィックがサイトにアクセスしたりしたことを認識できます。 分析をチェックして毎秒何が起こっているかを知ることはできませんが、HunchなどのAIツールは可能です。 AIを利用したSlackbotは、Google Analyticsデータを分析し、一般的なパフォーマンスとデータの大規模な変更に関する洞察に満ちたレポートを送信します。 その情報は、Webサイトを完全に稼働させ続けるのに役立つだけでなく、異常が発生したときに対処するのにも役立ちます。

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重要なポイント：顧客がますます有意義な体験を期待しているときに、AIを使用してパーソナライズの大部分を自動化できます。 その結果、ブログの訪問者は、場所、人口統計、および閲覧履歴に基づいて、最も関連性の高いコンテンツ、通知、およびオファーを見ることができます。

3.AIを活用したコンテンツ作成

自然言語生成は、コンテンツ作成者の作業をより効率的にする上で大きな可能性を秘めています。 Gartnerは、2018年までに、すべてのビジネスコンテンツの20％がマシンによって作成されると予測しています。

現在、マシンは次のような単純なルールセットと形式でコンテンツを作成できます。

• 損益の概要
• 四半期ごとのビジネスレポート
• ホテルの説明
• リアルタイムの株式インサイト
• スポーツゲームの要約

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AIによって生成されたすべての物語は、人間が書いたかのように読むように設計されています。 各ナラティブのデータの洞察と書き方は、視聴者に最適なサービスを提供するためにブランドによって確立されたルールとフォーマットによって異なります。

コンテンツの作成に加えて、ロッコのようなAIを活用したマーケティングツールは、ブランドのフォロワーが関与する可能性が高い新鮮なソーシャルメディアコンテンツを提案できます。

重要なポイント： AIで生成された電子書籍や調査レポートはまだ空想科学小説ですが、AIツールを使用して、メールコンテンツ、パーソナライズされたレポートやメッセージを自動的に生成したり、ソーシャルメディアのコンテンツをキュレートしたりできます。

4.コンテンツ作成チャットボット

最近カスタマーサービス担当者とオンラインでチャットした場合、アシュリーまたはジェンという名前の親切な特派員が少し秘密を持っていた可能性があります。彼女はボットです。

ファッションから健康、保険に至るまで、インテリジェントなチャットボットは境界線の魔法のカスタマーサポートを提供しています。 また、場合によっては、人間よりもパーソナライズされたコンテンツの作成に優れています。

「チャットボットは、何百万もの顧客中心のデータポイントにアクセスできます。 また、場所固有のリクエストを集約して、パターンを検出し、繰り返し発生する問題を特定し、特定のユーザーの問題の原因を予測することもできます」とMarkus氏は言います。 「多くの場合、これにより、人間の顧客サービス担当者よりも知識が豊富になります。」

ただし、チャットボットは、カスタマーサービスとの直接的なやり取りに限定されません。 たとえば、SephoraのKikボットは、ユーザーのメイクの好みに関するミニクイズで始まります。

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特定の製品について詳しく知りたいユーザーのために、Kikは複数のカスタマイズされたオプションを備えた次のレベルのダイアログボックスを開きます。

Sephoraの例は、AIを利用したチャットボットが調査段階でアドバイスを提供し、新しい形式のコンテンツマーケティングに道を譲ることができることを証明しています。

重要なポイント：今日では、AIを利用したチャットボットが一般的です。 ただし、パーソナライズされたコンテンツマーケティングを使用して、顧客とのチャットを次のレベルに引き上げることができます。 直接の顧客サービスのやりとりだけでなく、すべてのオンライン訪問者のプロアクティブなアドバイザーとしてAIエージェントを採用する方法を考えてください。

5.インテリジェントな電子メールコンテンツのキュレーション

チームは、複数の顧客セグメントへの毎週の電子メールの編集とスケジューリングに何時間も費やすことがよくあります。 スマートサブスクライバーセグメンテーションを使用しても、パーソナライズされた電子メールをすべての顧客に配信することはできません。 それでも、Demand Metricによる2016年の調査によると、マーケターの80％が、パーソナライズされたコンテンツは「パーソナライズされていない」コンテンツよりも効果的であると述べています。

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人工知能がゲームに登場するのはそのときです。 アルゴリズムは、加入者のWebサイトのエクスペリエンスと電子メールの閲覧データをマッピングして、個人のコンテンツとのすべての相互作用を理解できます。 この知識により、アルゴリズムはハイパーコンテキストコンテンツを識別して、1対1のパーソナライズされた電子メールを作成できます。

動的な電子メールは、以下に基づいてコンパイルできます。

• 以前のウェブサイトの相互作用
• 以前にブログの記事とコンテンツを読んだ
• ページに費やした時間
• ウィッシュリスト
• 当時最も人気のあったコンテンツ
• 同様の訪問者の関心
• ブランド化された電子メールとの以前のやり取り

重要なポイント：人工知能により、すべての顧客に個人的に厳選されたメールを送信できます。 顧客の読書パターンと関心のあるトピックを分析して、その人に最も関連性のある特定のコンテンツを推奨することにより、AI支援の電子メールはすべての加入者にとってさらに魅力的なものになる可能性があります。

ヒント：すべてのAI支援システムがユーザーフィードバックから学習できるわけではありません。 AIツールを評価するときは、その学習機能が含まれているかどうかを確認してください。

6.解約予測とスマートな顧客エンゲージメント

機械学習アルゴリズムは、解約または競合他社に向けて出発しようとしている、離脱している顧客セグメントを特定するのにも役立ちます。

このカテゴリのAIを活用したツールは、データの収集、予測モデルの構築、実際の顧客でのそのモデルのテストと検証に役立ちます。 その情報は、その人がどの段階で解約しているのかを示すことができます。解約の早い顧客（製品を使い始めてすぐに放棄したユーザー）は再エンゲージメントが困難ですが、解約が遅い顧客（長期的な顧客）あなたのブランドとの関係）はあなたの製品を使い続けるために動機づけられることができます。

たとえば、Vidoraは、インテリジェントなAIベースの解約予測を提供して、解約している顧客のエンゲージメントを積極的に維持します。 マーカスは説明します：

AIを活用したチャーン予測は、オムニチャネルイベントを分析し、顧客エンゲージメントの低下を特定するのに役立ちます。 たとえば、システムが使用時間の短縮などのチャーンを示す動作に気付いた場合、ユーザーに関連するオファー、プッシュ通知、および電子メールを送信して、ユーザーの関心を維持することができます。

重要なポイント：パーソナライズされたコンテンツ作成と組み合わせると、AIを活用したチャーン予測により、より多くの顧客のエンゲージメントを維持し、生涯価値と利益を高めることができます。 解約予測はすべての製品と会社に固有であるため、機械学習アルゴリズムは会社に合わせて調整するか、ゼロから構築する必要があります。 その情報を使用して、意欲のないユーザーに配信されるより効果的なコンテンツを作成できます。

7.AIを活用した顧客の洞察

人間がすべての数値を処理して顧客の行動パターンに一致させるのに膨大な時間がかかる場合、AIはその場でマーケティングの洞察を与えることができます。

Dynamic Yieldは、高度な機械学習エンジンを使用して、Under Armour、Sephora、UrbanOutfittersなどが実用的な顧客セグメントを構築するのに役立ちます。

AIアルゴリズムは、次のような数十億のデータポイントに基づいて顧客のペルソナを作成します。

• 地域固有のイベント
• オンサイトの相互作用
• 参照元
• サイコグラフィック要因
• 購入行動
• 過去のコミュニケーション

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その結果、機械学習アルゴリズムは次のことができます。

• どの顧客セグメントをキャンペーンに含めたり、キャンペーンから除外したりする必要があるかをより明確に特定します
• 顧客が使用および維持する可能性が最も高い製品によりよく一致する
• 必然的に商品を返品する買い物客に限られた在庫が宣伝されるのを防ぎます

重要なポイント： AIは、訪問者がWebサイトから出荷部門を通じて会社とどのようにやり取りしたかに基づいて、最も関連性の高い製品またはコンテンツを表示するのに役立ちます。

8.自動画像認識

最近Googleフォトを使用したことがある場合は、システムが人や画像の認識に優れていることに気付いたかもしれません。 近年、ソフトウェアは99％を超える精度で人を認識する超人的なものになりました。

Amazon、Facebook、Pinterestなどの大手ブランドは、AIを利用した画像認識を使用して、画像や動画から人や物を識別しています。

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マーケティング担当者の観点からは、画像認識はオンラインコンテンツと来店の間のより良い同期を意味する可能性があります。 多くの店舗では、顔認識ソフトウェアを使用して顧客の来店を追跡し、これらのビデオを顧客のプロファイルにリンクしています。

英国のファッション小売業者の59％が、店舗に顔認識ソフトウェアを導入しています。 AIが管理するプッシュ通知と組み合わせると、店舗はリアルタイムの割引オファーやウェルカムメッセージを個々の訪問者に送信できます。

重要なポイント：店内の顔認識から収集されたデータは、来店者のコンテンツエクスペリエンスをカスタマイズするために、別のレイヤー（重要なレイヤー）を追加します。 人がどのように買い物をするかを知ることで、さらにターゲットを絞った1対1のメッセージングを作成して配信できます。 顔認識ソフトウェアは測定ツールとしても使用できます。これで、オンラインキャンペーンのオフラインROIを追跡できます。

マーケターとAIが連携して機能する方法

AIにより、マーケターは、これまで不可能と考えられていた夢を実現できます。つまり、パーソナライズされた有意義な方法ですべての個々の顧客と関わりを持つことができます。

AIをコンテンツマーケティングスタックに統合する場合は、次の3つの点を考慮してください。

• 自動化されたコンテンツキュレーションからパーソナライズまで、AIが最大の影響を与え、最高のROIをもたらす機会を探します。
• アルゴリズムが学習するのに十分なデータがあることを確認してください。
• パーソナライズに積極的になりすぎないように注意してください。すべてのマーケティングメッセージとコンテンツエクスペリエンスは、ユーザーにとって自然に見えるはずです。

あなたは何年もの間コンテンツマーケティングでAIの影響を受けてきましたが、今度は意図的に追加のAI製品を適用して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、競合他社を打ち負かします。

注意：ブログ投稿に含まれるすべてのツールは、CMI編集チームではなく、作成者によって提案されています。 1つの投稿で、スペース内の関連するすべてのツールを提供することはできません。 コメントに追加のツールを自由に含めてください（あなたの会社またはあなたが使用したものから）。

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Joseph Kalinowski / Content MarketingInstituteによる表紙画像