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AIをマーケティングに活用するには?確実に成果を出す方法3つ

マーケティングのイメージ

AI(人工知能)をマーケティングに活用する事例は増えています。

マーケティングとは、商品が効率的に、たくさん販売することができるように、市場を調査したり、製造輸送、販売から宣伝までの流通全体における企業活動や市場活動、販売戦略のこと。

マーケティングの例としては、例えばECサイトの構築などの広告、宣伝活動や販売などのアンケートによる統計調査(市場調査)、マスメディアに掲載などの手法がありますが、これらにAI(人工知能)を組み合わせて販売戦略を立てるというのがAI(人工知能)マーケティングです。

そこで今回は、そのAI(人工知能)マーケティングの活用例などをご紹介し、そこから成果を出す方法について3つご紹介しましょう。今後かならず広がっていくAI(人工知能)によるマーケテイングを、これらから学んでください。

マーケティングについておさらい

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まず、そもそもマーケティングとは何でしょうか。例えばWikipediaには以下のような記述があります。

企業などの組織が行うあらゆる活動のうち、「顧客が真に求める商品やサービスを作り、その情報を届け、顧客がその価値を効果的に得られるようにする」ための概念である。

こう書いてしまうととても抽象的ですが、

具体的には、流通過程におけるすべての工程(市場調査、分析、広告宣伝、販売など)に対して戦略を立てることで、マーケティングは販売効率やお客さまの満足度を向上させるためには必要不可欠。さらに営業経費などを節約するための戦略もマーケティングの一種です。

そしてマーケティングを考えるうえで一番大事なことは、商品をたくさん売ることだけではありません。お客さまにどのように価値を提供するかというポイント。お客さまは商品が単にほしいのではなく、その商品をによってもたらされる利益を求めています。

また差別化や強みを押し出すのも大事です。商品において、他の商品と比べてどこで差別化であったり強みをアピールするかも戦略の一つとなります。

AI(人工知能)マーケティングはどのように活用できるのか

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それでは今度はこのマーケティングにAIを活用することについてお話しましょう。

AI(人工知能)をマーケティングに活用することの1つの方向性としては、データを集めて分析することにあります。AI(人工知能)は、大量のデータから有益な情報や規則性を見出す、データマイニングが得意。

そこで、企業がAI(人工知能)をマーケティングを活用する軸としているものをみていきましょう。

  • 属性データ(年代、性別、住所など)
例えば特定の商品について、どの年代がこの商品を購入しているか、性別は男性が多いのか女性が多いのか、住所はどの地域が多いのかなどを調べることでターゲット層を特定することができます。
  • 意向データ(アンケート回答の内容など)
サービスのアンケートをとることによって、例えば「提供しているサービスに対して今後どのように改善すれば満足度が向上するのか」といったことなどを分析できます。また、自由に記述できる欄を作ることで、新しいサービスを始める時のヒントになったり、新商品開発のきっかけを作ることも可能。
  • 行動データ(購入履歴、購入頻度、サイトアクセス履歴など)
行動データは属性データと組み合わせることで効果を発揮します。このデータを集めることによって、例えばECサイトの場合は、「あなたにおすすめの商品」に閲覧している商品やそれと類似している商品を紹介したりすることが可能。

AI(人工知能)をマーケティングに活用するというのは、これらのデータをAI(人工知能)を用いて解析して、パターンや特徴を発見することなのです。

AI(人工知能)マーケティングの成果を出す方法3つをご紹介

それではここからは、AI(人工知能)を活用して成果を出す方法として、AI(人工知能)マーケティングが実際にどのように活用されていてどの様な効果が得られるかを3つご紹介しましょう。

これらの活用例は、どれも実際に成果がでている例です。ですから、今後AI(人工知能)を導入する際、これらの事例を参考にしてみてください。

クレジットカード会社におけるDM反応率向上

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とあるクレジットカード会社では、会社的な戦略としてオムニチャネル戦略の推進を目指しています。そのオムニチャネル戦略の一つとして、ダイレクトメール(DM)を用いた購買体験を可能にすることを推し進めることにしました。具体的には、DMの反応率向上を目指すことにし、そのためにAI(人工知能)を活用しました。

取り組んだ方法としては、会員リストの中から、顧客で新規リボ申し込みを促進してくれる顧客を抽出してDMの反応率を高められるかどうか実験したのです。

この時用いたデータは、「契約情報」や「直近2年間のカード決済情報」「過去のキャッシングリボ状態」で、これらのデータをAI(人工知能)が解析することで新規リボ申し込みを促進させることが目的。

そしてこの分析からキャッシングリボ使用率を計算して、上位者にDMを送信することにしました。その結果、DM応答率は約2倍までに向上したのです。このことからDMは引き続き継続し、オムニチャネル戦略にDMを取り入れることを決定しました。

このように、契約情報や直近2年間のカード決済情報、過去のキャッシングリボ状態を用いましたが、これはつまり

  • 属性データ
  • 行動データ

これらのデータをもとにAI(人工知能)が分析をおこなったのです。

このように、AI(人工知能)に顧客のデータを分析させてDMを送る仕組みをつくることで低コストで成果をだすことができます。

アパレル通信会社でのデータ分析業務のコスト削減

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ところで、通販業においてデータ分析は非常に重要ですよね。これは販売効率に多大な影響を与えるためです。一方データ分析は高度な技術が必要であるため、人事採用や人材育成に多大なコストがかかり、また分析そのものも長い時間が必要です。

そこでデータ分析そのものをAI(人工知能)に置き換え、コスト削減を目指しました。アナリストを雇って育成するのではなく、はじめからAI(人工知能)を用いることにしたのです。

それによって、人はその分析結果からPDCAサイクルを回すなど考える仕事を行うことができます。

利用したデータとしては、顧客登録時の情報、決済方法の情報、購入商品情報、過去の顧客評価ランク情報、購入商品のブランド情報など。

この結果、今までは半年かかっていた分析業務はたった1ヶ月で回せるようになり、また費用も人件費で1000万円ほどかかっていたのがAI(人工知能)導入に50万円かかるのみの費用で分析業務を行うことができるようになりました。

このようにデータ分析そのものをAI(人工知能)にまかせることでコスト(費用、時間)の削減につながります。結果としてマーケティングにおいて成果を出すことができるのです。

大手メガネチェーン店でのAI(人工知能)レコメンドサービス

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最後にご紹介するのは大手メガネチェーン店での活用です。

まずこのチェーン店では、約200タイプのメガネを数百人がつけた画像を用意して、国内に数百の店舗に所属するスタッフ3000人が「似合う」「似合わない」ということを判断しました。そしてこの画像と判断データをAI(人工知能)に学習させることでコンピュータが似合う似合わないを判断させることが可能に。

このことによってそのチェーン店オリジナルのレコメンドサービスを確立することができました。

このように、アンケートそのものにAI(人工知能)を導入し、意向データに反映させることで、その店独自のサービスを提供することが可能。また、学習のさせ方によって、人間にも個性があるようにAI(人工知能)にも個性を持たせることもできますので、マーケティングの成果を出す手法の一つとして意向データにAI(人工知能)を導入することがあります。

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今回はAI(人工知能)をマーケティングに活用するための手法や事例を紹介いたしました。

今、AI(人工知能)でのマーケティングは最近発達しています。そのため実際にAI(人工知能)マーケティングを活用して利益を上げたりコスト削減に成功している事例も出てきました。

今回ご紹介したように、AI(人工知能)を活用するにはデータが必要で、そのデータの種類としては属性データ、意向データ、行動データです。これらのデータを解析、統計的に分析を行うことでマーケティング戦略を組み立てることができます。

ここで紹介した事例はほんの一部ですが、AI(人工知能)とマーケティングの組み合わせは様々な戦略をとることが可能です。そして今後、AI(人工知能)の導入費用が下がります。

積極的にAI(人工知能)を導入し、利益につなげていくことが今後の会社は求められるでしょう。

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