B2B マーケティングに人工知能を統合してビジネスを拡大する方法
公開: 2018-03-20デジタルマーケティング業界は、マーケティングオートメーションのために人工知能を着実に取り入れています
毎年、テクノロジー空間内の新しい進歩は、顧客へのアウトリーチの新しい機会を生み出すことにより、ビジネスを支援してきました。 私たちの時代の最も優れたテクノロジーの 1 つは人工知能 (AI) であり、B2B の分野で大きな話題を呼んでいます。 マーケティング担当者は、機械学習アルゴリズムに関して水域をテストしてきましたが、予測分析、パーソナライズ、統計分析、リードジェネレーションに関しては、まだカバーすべき主要な分野があります.
B2B の販売とマーケティングにおける人工知能は、その可能性を考えれば、人々がブランド、情報、およびサービスとやり取りする方法を変革するためにここにあります。
少数の大手企業は、人工知能を使用してマーケティング機能を自動化するという考えを恐れていますが、顧客サービス業界における AI の効果を測定することで、顧客のニュアンスを理解し、関連する顧客データから洞察を引き出すことができると断言できます。完全に手動で管理したり、人間だけで管理したりしないでください。
この記事では、マーケティングの人工知能がどのように機能しているか、また、マーケティング オートメーションのために人工知能を着実に取り入れているデジタル マーケティング業界から始まる今日のシナリオで、AI が B2B の販売とマーケティングをどのように効果的にスケールアップするかについて詳しく見ていきます。
私たちが知っているデジタルマーケティング
マーケティングのトップインフルエンサーは、印刷メディア、鮮やかな看板、ラジオやテレビチャンネルでの繰り返しの広告、さらには戸別訪問での物理的な外観でさえ、マーケティングの古代の時代に広告が後退することはほとんどないと考えています. デジタル マーケティングは飛躍的に成長しており、オンライン販売は過去 5 年間で 2 倍以上になりました。
調査によると、米国市民の約 70% がオンライン ショッピングを好むことがわかっています。 さらに、オンライン広告の総収入は、テレビ、デスクトップ、新聞広告の収入を上回っています。
このようなリアルタイムの統計は、顧客がオンラインでの存在を生活の一部にすることにオープンであることを浮き彫りにしています。 これはまた、マーケティング担当者が、B2B マーケティングの最新の方法によって提供される潜在的な機会を活用するために、より強力なプリセールス戦略の開発に重点を移す必要があることを示す重要な指標でもあります。
ただし、すべてのオンライン マーケティング キャンペーンと取り組みは、日々の顧客とのやり取りやエンゲージメントに関連するデータからどれだけのビジネス価値を引き出せるかにかかっています。 データ管理プロセスに含まれる特定の要因によって、最終的な結果が左右されます。 では、カスタマー ジャーニーに関する洞察を提供するデータを操作するにはどうすればよいでしょうか?
貴重なデータを収集する際の課題
顧客のあらゆる要件に対応し、B2B マーケティング スペース内で最大の獲得に到達するには、企業は顧客の学習に力を注ぐ必要があります。 エンド ユーザーであろうと企業クライアントであろうと、各個人は、オンライン クリックや検索、ライブ キャンペーン、チャットや電子メールでのコミュニケーション、Web サイトへのアクセス、購入の決定を通じて、大量の情報を残しています。
膨大なデータから顧客の考え方、人口統計、行動の形で洞察を整理、処理、導出する場合、企業は人工知能を B2B マーケティングおよび販売戦略に組み込むことを検討する必要があります。
適切なスキルセットの欠如が大きな課題であり、収集されたデータが破棄されたり、誤って管理されたり、冗長であると見なされたりするため、企業は洞察を逃すことが多く、販売前のマーケティング戦略が不十分になります。 これが、顧客インタラクション データの収集と処理に関して、販売とマーケティングにおけるインテリジェントな機械学習と人工知能の存在が、比類のない実用的な洞察を提供し、大きな ROI をもたらす理由です。
AI と会話型コンピューティング
人工知能は、人間の力の能力をエミュレートし、既存のすべてのビジネス プロセスで正確さを維持する能力を超えるように設計されています。 AI を活用したコンピューティング システムは、深い機械学習手法によって高度にインテリジェント化され、プログラミング用のコードを必要とせずに問題を解決することができます。 AI システムは、あらかじめ決められた一連のルールと説得力のあるイラストを通じて、人間の相互作用から学習するように教えられています。
AI は会話型コンピューティングを可能にし、Google は機械学習技術に依存して、 Google マップや Google アシスタントなどの既存のスマート製品を再発明しています。 たとえば、Google アシスタントは、すべてのユーザー向けにパーソナライズされたバージョンの Google を作成することで会話体験を提供するため、機械知能の分野で達成された進歩の好例の 1 つです。 音声認識と自然言語処理の要素を使用して、ガジェットの制御、カレンダー管理、個人的な外出や会議などの日常業務を支援します。
Digital Assistant や画像認識ベースの Google フォトなどの製品も、AI テクノロジに依存しています。
顧客のエトス、衝動、購買パターン
企業にとって、顧客は真のヒーローであり、独自のイノベーションを通じて開発された新しいコミュニケーション チャネルを確立するためのインスピレーションとして働きます。 企業が人工知能ソリューションに投資するのに最適な場所は、カスタマー サービスとエンゲージメントです。 AI を積極的に使用することで、B2B マーケターはより多くのデータを収集して整理し、顧客、サプライヤー、パートナー、ディストリビューター、マーケターで構成される既存のビジネス ネットワークの機能を適切に吸収できるようになります。
予測であろうとパーソナライゼーションであろうと、マーケティング担当者は、顧客の習慣、傾向、衝動、および購入パターンの 360 度のナビゲーションを通じて、ブランド マーケティングのすべての領域に触れることができます。 概要を簡単に説明すると、B2B マーケティングの人工知能は次の点で役立ちます。
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- 見込み客を予測する
- 購入者と訪問者を区別する
- 特別な傾向と選択肢を特定する
- さまざまなオンライン キャンペーンをパーソナライズする
- リードジェネレーションの改善
- スマートな意思決定
- 効率の向上
- より多くの売上と収益を促進する
消費者調査に関するレポートでは、マーケティング担当幹部の 80% が、B2B マーケティングの人工知能が今後 5 年間でこの分野を完全に変革すると考えていることも示唆しています。
B2B マーケティングにおける人工知能は、顧客に力を与えます
機械学習 + インテリジェンス + デジタル マーケティング = 顧客の強化
B2B マーケティングでの人工知能の採用は、ビジネスを支援するだけでなく、期待以上のものを提供することで顧客に力を与えることで、顧客にも影響を与えます。 これは、マーケティング担当者がソフトウェアからインサイトを取得し、それを顧客のスマートな購入決定に変換できる場所です。
予測分析と自然言語処理を組み合わせることで、顧客の将来の選択と買い物行動を予測することが容易になります。
顧客が関連する提案を受け取り、B2C スペースでオファーを購入するAI 支援メッセージ プロンプトの台頭がすでに見られます。 マーケティングにおける人工知能の融合により、B2B スペース内で実際に同様のことが見られる時はそう遠くありません。
リアルタイム機械学習のユースケース
- チャットボットと音声アシスタント: チャットボットとデジタル音声アシスタントは、強力な AI と組み合わせた会話型コンピューティングの典型的な例であり、Google、Amazon、Facebook などの一時的なデータを使用してシームレスなユーザー エクスペリエンスを推進します。
- ユーザー エンゲージメント: Urban Airship と Microsoft Azure によって行われたように、積極的な機械学習を利用して派生した予測分析モデルを作成することで、マーチャントは積極的に顧客の動向を感知し、保持率を高めることで、商取引をより効率的に運営することができます。
- 自然言語処理: 機械学習を自然言語処理でさらに拡張して、デジタル広告とデータ編成を強化し、QuanticMind が行ったように、最も関連性の高いキーワードで機能するはるかに正確な予測モデルを構築できます。
マーケティングにおける人工知能 = より多くの関連性と制御
インターネットが日常生活の一部になる前は、リアルタイム広告は袋小路でした。 販売とエンゲージメントを促進するために、ランダムな広告メッセージを顧客に送信することに限定されます。 広告と顧客サービスの従来の一方通行の手段が市場を支配し、十分な反応が得られませんでした。 インターネットが広く普及し採用される前は、B2B の販売とマーケティングはインタラクティブな対話の欠如に悩まされていました。 ブランド体験を言葉で共有するソーシャル チャネルがなかったため、見込み顧客が適切なソリューションを特定するのは困難でした。
今日のシナリオに切り込みます — 物事は極が離れています。 顧客は購入プロセスを管理できるようになりましたが、すぐにお気に入りを特定して選択できます。 オンライン メディアは現在、流動的で高速であり、途切れることなく、さらに重要なこととして、顧客が利用できる関連サービスを提供しています。
一方、人工知能が B2B マーケティング キャンペーンの実施方法を再定義するため、顧客は広告ブロック ソフトウェアの使用を避けることができます。 AI を組み込むことで、マーケティング担当者は、情報に基づいたアプローチにより、適切なコンテキストで適切なタイミングで顧客をターゲットにすることができます。
したがって、効果のない絶望的なデジタル マーケティングは停止し、ブランドの評判を損なったり、ブランドの放棄を増やしたりすることはなくなります。
リアルタイムのデータ分析と予測
オンライン マーケティングの大御所は、販売前の取り組みやカスタマー サービスのパフォーマンスを説明する際に、「リアルタイム」という言葉をしばしばオウム返しで使用します。 しかし、インテリジェント マーケティングの前に機械学習が登場したことで、それが可能になりました。 B2B マーケティングの人工知能は、企業が見込み客に到達するのを妨げていたすべての障壁をうまく打ち破りました。
お客様は、毎分変化するオファーやプロモーションを確認できるようになりました。 マシンに必要なのは、行動パターンによって作成されたオンライン データを処理して、関連する顧客固有のソリューションを生成し、過去の購入パターンに基づいて将来の購入傾向を予測することだけです。
Adinton は、世界中の企業に機械学習ソリューションを提供している企業の好例です。 Adinton の CEO は、オンライン マーケティングに関しては、機械学習がよりスマートな予算編成の新しい機会を引き起こしたことを認めています。 彼によると、このようなインテリジェントなテクノロジーは、24 時間年中無休でリアルタイムのデータを取得し、企業がそれを分析して、強力で実用的な洞察を生成できるようにします。
マーケティングコンテンツは説得力と影響力を持つ
企業のマーケティング担当者は、ターゲット ユーザーと対話するために、収集した洞察を使用して電子メール キャンペーンを設計し、クリエイティブな広告を作成します。 コンテンツ ライターは、顧客が何に共感できるか、何に共感するかについて正確な推測を行うのに十分な知性を備えている必要があります。 ただし、自然言語生成との統合により、顧客の好みや人口統計に基づいてコンテンツのキュレーションを自動化できます。
ターゲット オーディエンスに関連するコンテンツを開発して、マーケティング ファネルのさまざまな段階を通過させることは、マーケティングに AI を組み込むことではるかに合理化されます。
アルゴリズムを実行して、顧客/視聴者が読みたいもの、現在の課題、およびビジネスやサービスの提供に関する懸念などに関するデータを収集および照合することができます。この程度まで高度にパーソナライズされた取得データを投稿すると、マーケティング担当者は次のことができます。次に、メールやソーシャル メディアなどのアウトリーチ システムを通じて、または潜在的な顧客と直接会話できるチャットボットを組み込むことによって、関連性のあるコンテンツをキュレートして作成し、質問に答えます。
インテリジェントなチャットボットの統合は、営業チームのやり取りを支援するだけでなく、宣伝されているキャンペーンの顧客エンゲージメントとコンバージョン率を直接向上させます.
デジタル オペレーションが経済的に成長する
マーケティングの恐ろしい課題の 1 つは、関連するコストを最適化することです。 ビジネス カルト全体がオンライン化する中、機械学習は、コストに関するマーケティングの課題に取り組むための優れた選択肢のように思えます。
AI の深層学習能力は最小限の人力しか必要としないため、このような自動化システムにより、プロセスの費用を大幅に削減し、作業効率も向上させることができます。 デジタル マーケティング分野におけるこのユニークなアプローチは、顧客が電子メール、オンライン広告、プッシュ メッセージ、またはソーシャル メディアの投稿を介して自動応答と機械対応の提案を受け取るため、ビジネス コミュニケーション コストをさらに削減するのにも役立ちます。
販売とマーケティングにおける AI の採用の現在と将来
これまで、AI は IT ドメインの多くのリーダーによって広く使用されてきました。 Google は昨年、Doubleclick と呼ばれる機械学習ツールの可能性を利用して Pixel を発売しました。 過去のデータに基づいて、視認可能なインプレッションの数を増やすのに役立ちました。 Google では、最も関連性の高い広告を関連性の高いオーディエンスに配置することが増加し、ツールを使用しなかった他のキャンペーンよりもツールを使用してより多くのインプレッションを獲得しました.
したがって、AI を使用すると、マーケティング担当者は過去の履歴を使用して将来の結果を予測できます。 最近の調査では、トップ マーケティング インフルエンサーの 90% 以上が、スマートな人々と機械学習を組み合わせたものが B2B マーケティングの未来になることを確認しています。
Instacart はまた、Google のオープンソースの機械学習プラットフォームである TensorFlow を利用して、買い物客が店舗で商品を購入する順序をどのようにたどるかを予測しました。
Coca-Cola は、スマートフォンでの消費者エンゲージメントを改革するために AI にも依存しています。 同じことがウォルト・ディズニー社にも当てはまります。自然言語処理に依存して、お子様に物語を読み上げながらオーディオ サウンドトラックを再生しています。
最後に
全体として、AI に関して B2B マーケティングの世界では多くのことが起こっており、これからも起こるだろうと言っても過言ではありません。 人工知能が販売とマーケティングを形作る強力な可能性を秘めているという事実を認識することは不可欠です。 すべての実用的なユースケースは、人工知能と機械学習が、企業がリアルタイムの予測モデルを作成し、顧客と効果的に関わりながら、同時に競争上の優位性を獲得するために、データのワイルドフローを管理するのに役立つことを示唆しています。
企業は、このパラダイム シフトとマーケティング戦略における AI の採用の移行を支援するために、適切なテクノロジ パートナーとのコラボレーションを決定する必要があります。
最適化された意思決定、「予測」購入による販売サイクルの短縮、およびパーソナライズされたアウトリーチは、企業とその顧客の両方にとって WIN/WIN のシナリオをもたらす説得力のある結果です。