マーケティングにおける AI: 目の前でマーケティングがどのように進化しているか

人工知能は数十年前の技術です。 そして長い間、私たちはそれを未来の技術と呼んできました。 しかし、未来はここにあります。 いくつかの業界が AI にスポットライトを当て、さまざまなタスクに AI を採用しています。 今日は、マーケティングにおける AI についてお話します。

人工知能をマーケティングに活用することは新しい概念ではありません。 このテクノロジーは、しばらくの間、分析やその他のバックエンド タスクでその巧妙さを証明してきました。 しかし、AI がいくつかのフロントエンド タスクでも積極的に使用されるようになったのはごく最近のことです。 機械は現在、創造性を模倣することを学習しています。これは、マーケティングの重要な要素の 1 つです。

このブログでは、ブランドが日々のマーケティング タスクを改善するために AI の可能性を利用しているさまざまな方法について説明します。

マーケティングにおける AI – なぜ投資に値するのか?

移行は簡単ではありません。 新しいテクノロジーを伴う移行は特に圧倒されます。 それでは、マーケティングにおける AI の使用を含むこの移行に適応することを検討すべき理由をいくつか説明しましょう。

• 2020 年の McKinsey & Company による調査では、回答者の約 79% が、AI をマーケティングと販売に効果的に組み込むことで、ビジネスの収益を大幅に増加させることができると報告しています。 過去 2 年間で、この認識を支持する多くのことが起こりました。
• マーケティングにおける AI の市場価値は、2021 年には 158.4 億米ドルであり、2028 年には 1,075 億米ドルに達すると予測されています。7 年間で約 7 倍に増加しています。 これは、AI がマーケティングの領域で急速に進化していることを示しています。
• メール マーケティングでの AI の使用に関する Statista による 2018 年の調査に基づくと、収益が 41% 増加し、CTR が 13.44% 向上しました。 メール マーケティング担当者は、クリック率を押し上げるのに苦労していることを知っています。AI がそれを支援できることを知っているので、AI は投資する価値のあるテクノロジーだと思いませんか?

上記のデータからわかるように、AI はかなり前から波紋を生み出してきました。 そして、世界中のマーケティング担当者は、それを最大限に活用することに関心を持っています。

結局のところ、優れたマーケティング戦略とは、新しいトレンドが顧客のお気に入りでもある場合、それらのトレンドを理解し、それに適応するものです。 ここまでで、消費者も AI について多くのことを話していることはすでにご存じでしょう。 そのため、経験を向上させるテクノロジーを備えた最新の企業に傾倒する傾向があります。

さて、大きな質問ですが、マーケティングで AI をどのように使用していますか? 確認してみましょう。

ブランドがマーケティングで AI を活用している 5 つの方法

1. AIを活用したダイナミックプライシング

マーケティングの 4P を選択するか、マーケティングの 7P を選択するかに関係なく、価格設定は特別な位置を占めます。 ある意味で、製品の価格は製品の価値の指標と見なされることがよくあります。 消費者は買い物中に少しお金を節約したいと考えているかもしれませんが、消費者は安い製品を買うことに懐疑的です。 結局のところ、あなたが支払ったものを手に入れるという共通の概念があります。

同時に、人々は常にすべての製品に法外な金額を費やす準備ができているわけではありません. したがって、ブランドの価格設定戦略は、製品カテゴリ、需要、市場動向などを含むさまざまな要因に依存する必要があります。

価格戦略に関しては、設定して忘れることはできません。 リアルタイムの市場の変化と需要の変動に基づくリアルタイムの調整は、期待される利益率を維持しながら、より多くの顧客を引き付ける最適な価格設定モデルを作成するのに役立ちます。 そして、このために人工知能は効果的なツールになり得ます。

Amazon は、AI 主導の動的価格設定モデルで知られる最も人気のあるブランドの 1 つです。 AI は、Amazon ウィッシュリストの商品の価格が刻々と変化する理由です。 最近では、売り手も動的価格設定を使用して、この e コマース市場での競争に遅れをとっていません。 これにより、Amazon は競合他社の価格設定を含むさまざまなパラメーターを考慮し、価格を即座に変更して売り上げを伸ばすことができます。

2.コピーライティングにおけるAI

コピーライティングにおける AI は、かなり前からソーシャル メディアで話題になっています。 そして、ChatGPT が導入されると、その話題は勢いを増しました。 人々は、ChatGPT が広告のコピー、ソーシャル メディアのキャプション、およびその他のコピーライティング タスクを生成できる速度に畏敬の念を抱いています。

OpenAI AI Text Classifier などのツールは、AI によって生成されたテキストの識別に役立ちます。 Google のような検索エンジンも、AI が生成したテキストを常に好むわけではありません。 したがって、デザインに AI を使用する場合と同様に、コピーライティングに AI を使用することを選択した場合は、ツールを使用してアイデアを生成しますが、それにブランドの風味を追加することを忘れないでください。 そうすることで、テキストをより人間味のあるブランドに保つことができます。

コピーライティングに AI を使用することがどのようなものか知りたいですか? 例を挙げましょう。

コピーライターの Jean-Baptiste Le Divelec は、クリエイティブ分野で AI とその可能性を実験することで知られています。 彼の実験の 1 つは、Nike の広告とマーケティング データからの 7 年分のデータを使用して、人工ニューラル ネットワークをトレーニングしたところです。 ブランドからの多くのキャンペーンとブランド アイデンティティ データに基づいて、AI はブランドのアンセムを生成することができました。

ここでのアイデアは、インスピレーションを与える何か、ナイキ ブランドに合わせたコピーを作成することでした。 上のビデオでわかるように、生成されたコピーは完璧ではありませんが、力強い言葉と他の多くの Nike 広告と一致するコピー内のいくつかのキーワードにより、Nike 広告として簡単に通用します。

3. マーケティング グラフィックスのデザインにおける AI

Midjourney や DALL-E などの AI デザイン ツールは、数秒でアートワークを生成できることで注目を集めています。 これらのイメージ ジェネレーターは、テキスト プロンプトを取り込み、即座にイメージを作成できます。 ビジュアル スタイルの定義から色やシーンまで、いくつかの方法で画像を微調整できます。 それはすべて、使用するプロンプトによって異なります。

これらの AI ツールの一部は、非常に使いやすく、結果をすばやく生成できます。 では、これらの AI 設計ツールをマーケティングでどのように使用できるのでしょうか?

• AI によって生成されたモデルを広告で取り上げることができます
• アイコンや背景写真、シーンなどの特定のデザイン要素を生成して、プロモーション グラフィックで使用できます。
• AI によって生成されたデザインは、特定のキャンペーンのインスピレーションの源になる可能性があります
• それらを使用して視覚スタイルのバリエーションを生成し、結果を比較して目的に適したものを見つけることができます。

ヒント: AI デザイン ツールはさまざまなスタイルを生成できますが、グラフィック デザイン チームや DIY デザイン ツールと協力して、ブランド アイデンティティとキャンペーンの目標を捉えるためにすべてをまとめる必要があります。 また、これがたまたまブランドのグラフィックスに取り組んでいる指定されたデザイン チームである場合、デザインはより一貫性があり、ブランド イメージを効果的に構築するのに役立ちます。

4. コンテンツのパーソナライゼーションのための AI

ニッチなキーワードだけに基づいてコンテンツを作成して投稿し、トラフィックを期待できる時代は終わりました。 はい、キーワードはコンテンツ作成において依然として非常に有効です。 しかし、これらのキーワードを特定する方法は、もはや同じではありません。

最近のコンテンツ消費者は、量よりも質を優先します。 毎日複数の投稿が公開されるブログを購読する代わりに、有益で魅力的なブログが毎週数本しかないブログを購読するかもしれません。 同じことがソーシャルメディアにも当てはまります。 消費者は、あなたが毎日何回も投稿することを期待していません。 投稿するものはすべて、ブランドとの明確なつながりを持ち、顧客に価値を生み出すものでなければなりません。

考え方は単純です。 検索アルゴリズムとソーシャル メディア アルゴリズムによって上位にランクされるコンテンツを作成します。 しかし、これらのアルゴリズムは、エンド ユーザー向けにコンテンツをパーソナライズすることを目的としています。 したがって、消費者向けにコンテンツを最適化すると、アルゴリズムに対しても自動的に最適化されます。

なぜ私たちはこれらすべてについて話しているのですか？ AI は、コンテンツの作成と配信を最適化するのに役立つ最も効果的な資産の 1 つだからです。

Netflix は、これを行う方法を示しています。 人々が Netflix で視聴するものの約 80% は、彼らが目にするコンテンツのおすすめからのものであることをご存知ですか? Netflix のレコメンデーション アルゴリズムは、一般的に機械学習と AI を使用してコンテンツを最適化する最良の例の 1 つです。

実際、Netflix は機械学習を使用して人々が視聴するコンテンツの種類を理解し、映画やテレビ番組などのオリジナル コンテンツはこのデータに基づいています。 そのため、多くの Netflix のオリジナル作品がソーシャル メディアで注目を集めています。

Statista によると、マーケティング担当者の 42% 近くが人工知能を使用して、顧客に配信されるコンテンツをパーソナライズしています。 そして、あなたもすべきです！

5. 顧客とのやり取りを改善するための AI

マーケティングは、製品やサービスを宣伝するだけではありません。 それは、リードを顧客に変換し、既存の顧客を維持するエクスペリエンスを提供することです。 コミュニケーションの質を高めるためにニュースレターをパーソナライズすることから、関連性とスピードを顧客とのやり取りのモジュールに組み込むことまで、AI テクノロジーを使用する方法はたくさんあります。

IBM の Watson テクノロジーは、AI が消費者とのより良い会話の確立にどのように役立つかを示す好例です。

ABN AMRO Bank NV は、優れた自然言語処理機能を備えた AI 主導の会話モデルである IBM Watson テクノロジーを使用しています。 このテクノロジーに基づいて銀行が使用する会話型 AI プラットフォームは Anna と呼ばれ、年間 100 万件を超える顧客との会話があります。

顧客の問い合わせに自動的に答えるチャットボットのアイデアは新しいものではありません。 しかし、堅牢な AI が組み込まれているため、会話は人間味を帯びており、回答はより関連性が高く、顧客にとって有用です。 さらに、必要に応じて顧客を適切なサポートチームに誘導するのに役立ちます。 これらすべての取り組みは、顧客サービスの作業負荷を軽減すると同時に、顧客の問い合わせ解決の TAT を短縮するのに役立ちます。

世界中のマーケティング担当者の約 90% が、顧客とのやり取りを改善する手段として AI を使用しています。 したがって、顧客サービスは、ブランドが人工知能を組み込むことで大きな違いを生み出すことができる分野の 1 つです。

ビジネスのマーケティングに AI の力を活用する

このように、マーケティングにおける AI の可能性は無限大です。 AI が仕事を奪い、テクノロジーを採用して既存の労働力の生産性を向上させるというステレオタイプの慣習に別れを告げる時が来ました。 マーケティングにおける AI、デザインにおける AI、実際、AI が大きな進歩を遂げたほとんどの分野で、このテクノロジーのコラボレーションの可能性と、人間の努力を増強する能力が証明されています。

それで、あなたはこれについてどう思いますか？ すでにインフラストラクチャに AI を導入していますか? そうでない場合は、今が試運転を行う良い機会です。 また、残りのマーケティング ワークフローを自動化する一方で、そのペースについていくことができるデザイン チームも必要です。 スケーリングを選択した場合でも、ビジネスに対応できるデザイン制作戦略。 はい、デザイン サブスクリプションと、手間をかけずにビジネスを拡張するのに役立つ機能について話しています。

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