マーケティングのための AI のビジネス ケース

PR 20/20 の創設者であり、Marketing Artificial Intelligence Institute の創設者である Paul Roetzer と、MarketMuse の共同創設者兼最高製品責任者である Jeff Coyle が、マーケティングのための AI のビジネス ケースについて話し合います。 ウェビナーの後、Paul は、Slack コミュニティである The Content Strategy Collective のなんでも質問セッションに参加しました (こちらから参加してください)。 以下は、ウェビナーのメモと、AMA のトランスクリプトです。

ウェビナー

AIとは

AI の最も実用的で論理的な定義は、DeepMind の CEO である Demis Hassabis によるもので、AI は「機械を賢くする科学」であると書いています。

AIの種類

AI は、機械を賢くするためのツールとアルゴリズムの集合を表す包括的な用語です。 機械学習は明示的なプログラミングなしで意思決定を行い、データを取り込み、将来の結果を予測します。 ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワーク (アルゴリズムの層) を使用する機械学習のサブセットです。

マーケティング AI のユースケース

マーケティング担当者向けの AI スコアをお試しください。数十の AI ユース ケースを調査して評価し、AI を活用したベンダー向けにパーソナライズされた推奨事項を取得できます。

上位 5 つのマーケティング AI ユース ケース

上位 5 つのマーケティング AI ユース ケースは次のとおりです。

1. 既存のオンライン コンテンツのギャップと機会を分析する。
2. コンテンツを最適化するためのキーワードとトピック クラスターの選択。
3. バイヤーペルソナの構築。
4. データドリブンなコンテンツの作成。
5. 最高のパフォーマンスを発揮するコンテンツとキャンペーンに関する洞察を発見してください。

マーケティング テクノロジーを評価する際の質問事項

マーケティング テクノロジーを評価する際の 5 つの基本的な質問は次のとおりです。

1. 彼らの AI がどのように機能するかを簡単に説明できますか?
2. それはあなたがしていることよりもどのように賢いですか？
3. どのように時間とお金を節約できますか?
4. エンジニアが説明してくれますか?
5. 成功の可能性をどのように高めますか？

ビジネスユースケースを構築する方法

時間とお金のどちらを節約できるかを確認し、プロセスを自動化し、ビジネス目標をより迅速に達成することを目標に、パイロットから開始してユース ケースを構築します。 小さく始めましょう。 パイロットを測定して評価します。 次に、最初の結果に満足したら、投資を拡大します。

AMA

定期的に読んでいるリソースやソート リーダーは何ですか?

最初にいくつかのお気に入りの本を紹介します。

• 予測機械: 人工知能の単純な経済学 (Ajay Agrawal、Joshua Gans、Avi Goldfarb)
• アルゴリズムのリーダー (Mike Walsh)
• ヒューマン + マシン: AI 時代の仕事の再考 (Paul R. Daugherty および H. James Wilson)

私がフォローしている人に関しては、これが私の Twitter AI リストです。

うまく取り組み、最も進歩したユースケースは何ですか?

あらゆる規模/業界の企業で最も一般的なものは、通常、電子メール、広告、コンテンツ、および会話に分類されます。 しかし、販売用途にも多くの活動 (つまり、資金調達と関心) が見られます。

A/B/MVT も統合するパーソナライゼーション ソリューションはありますか? それとも単に A/B/MVT を時代遅れにするだけですか?

A/B/MVT にはまだ価値がありますが、データに基づいて何をテストし、クリエイティブを調整するかを人間が考えるべきではないと思います。 これは、マシンが作業の大部分を担う非常に論理的な場所です。 反復的でデータ駆動型の場合、マシンは人間よりもうまく処理できます (原則として)。

大企業と中小企業では AI へのアプローチが異なることがわかりますか?

企業は間違いなくより多くのデータとリソースを持っているため、AI へのアプローチをより積極的に行うことができます。 ただし、それは必ずしもより多くの成功を意味するわけではありません。 一方、SMB は、コミットするリソースに関してより戦略的である必要があるため、多くの場合、ここで説明した即効性のあるパイロット プロジェクトから始めるのが最善です。

十分に活用されていないと思われるコンテンツ マーケティング AI の領域についてどう思いますか?

それらのすべて！ 業界全体で AI の採用率が低いのは、大部分のマーケティング担当者 (当社の AI スコア データが 55% を示しています) が AI の理解において自分自身を初心者レベルに分類しているためです。 コンテンツ戦略とコンテンツ作成は、マーケティング担当者が検討すべき主なユースケースの 2 つだと思います。

AI がコンテンツ制作をどのように変えると思いますか?

自然言語生成 (NLG) の進歩により、実際のコンテンツの作成/作成において AI が果たす役割が大きくなっていると思います。 近年、この分野の NLG は主に定型的な書き方でした (つまり、マシンにデータセットを与え、テンプレートを介して書き方を教え、マシンが大規模に空白を埋めてコンテンツを作成します)。 私たちは、AI を活用したコンテンツの次の段階に進んでいます。

NLG コンテンツの作成に使用できるツールについて、何か推奨事項はありますか?

Jeff Coyle と MarketMuse の彼のチームと話をすることをお勧めします。 ジェフは私たちの AI アカデミーで自然言語生成の状態に関するコースを教えているので、それが彼の主な焦点であることは知っています。

テクノロジーが本当に AI によって強化されているかどうかを判断するにはどうすればよいですか?

それは非常に一般的な問題です。 残念ながら、業界には多くのベーパーウェアがあります。 少し掘り下げてみると、宣伝されているよりも少ないことが判明する AI と機械学習の主張。 基本的な用語で、どのような形式の AI が使用されているか (自然言語処理、機械学習など)、それによって関心のあるユース ケースがどのようにスマートになるか (つまり、より効率的で、もっと成功する）。 営業担当者が説明できない場合 (その可能性が非常に高い)、できるエンジニアに相談してください。

マーケティング戦略に AI を採用している企業について、2020 年にどのような予測を立てていますか?

採用曲線は遅いです。 しかし、現在の経済状況は、AI への関心と採用をより高い速度で加速させると思います。 正直なところ、次の2つに帰着します。

1. ソフトウェアをより良くし、マーケターがパフォーマンスを向上させるのに役立つ真の AI 技術を構築する技術ベンダー。 一部の大手マーケティング ソフトウェア企業は、AI ロードマップへのコミットが非常に遅れています。
2. マーケティング担当者は、自社での採用を加速できるように、積極的に AI の理解を求めています。

あなたの好きな AI コンテンツ マーケティングのユース ケースはありますか?

見出し。 どの見出しを書くか。 また、基本的なスペルチェックを超えて、真に仮想エディターになるライティング (Grammarly など) を改善するための推奨事項。

ゼロからブログを始める場合、最も価値のあるアプローチは何だと思いますか? AI はこれをどのように支援しますか?

おお、挑戦的な質問です！ ブログをゼロから構築するための前提条件である、ニッチを見つけてターゲット ユーザーにとって価値のあるものを作成することに代わるものがあるかどうかはわかりません。 しかし、何を書くべきか、どのように最適化するか、さらにはコンテンツの作成を支援するために AI を適用できる可能性は確かにあります。 そのため、より多くの記事をより短い時間で、より大きな影響を与える可能性があります。