マーケターの人工知能入門ガイド

人工知能（AI）は、サイズと複雑さの両方の点で巨大な分野です。 また、AIを使用するためのテクノロジーは利用可能ですが、これらのテクノロジーの実装はやや遅れています。 実際、AI、その多くのさまざまな実装、およびその幅広い意味とユースケースについて学ぶことは、基本をまだ完全に理解していないマーケティング担当者をすぐに圧倒するのに十分です。 それでも、デジタルマーケターは、最先端を維持したいのであれば、AIに注意を払う必要があります。

基本的な定義から始めましょう：

AIは、さまざまな種類のテクノロジーを含む広義の用語ですが、大まかに定義すると、人間の知性と意思決定をシミュレートするマシンの機能です。 機械学習は、デジタルマーケターがAIについて議論するときに最も頻繁に参照されるものです。 行動に影響を与えるために人間の直接入力を要求するのではなく、以前のデータからの学習に基づいて行動するアルゴリズムとソフトウェアの能力について説明します。 以前のデータと例に基づいて、これらのアルゴリズムは、将来の動作の基礎となる予測を行うことができます。 現在、マーケティングおよび広告用のAIの主要なアプリケーションには、ビジネスインテリジェンス、プログラマティック広告、キャンペーンの最適化などがあります。

AIが重要である理由に関する一言：

一言で言えば、AIには、人間の効率を改善し、キャンペーンで人間が自分でできるよりも優れたパフォーマンスを返し、データを分析して、人間が決してできない方法で結果を予測する力があります。 これは、AIが人間に取って代わることを意味するのではなく、AIが私たちの仕事をより効率的に、より良い結果をもたらすのに役立つということだけを意味します。 AIを使用すると、マーケターはユーザーにより良い、より個人的なエクスペリエンスを提供でき、最終的には、ほとんどの人が収集しているが適切に分析する準備が整っていない大規模なデータセットに隠されている傾向について、より良い可視性と洞察を得ることができます。

それを実装する方法：

ほぼすべてのビジネスのマーケティング戦略に利益をもたらすためにAIを実装できる方法は、一見無限にあります。 これらの実装はすべて、事前に時間と投資を必要としますが、軌道に乗るのがかなり難しいものもあります。 以下は、実装範囲のより簡単な端にあるいくつかのAIの使用法です。

1.チャットボット

チャットボットは、人工知能を使用して、テキストまたは音声を介して人間と会話的に対話するプログラムです。 それらは多くの異なる目的を果たすために使用することができます：-人間ベースの顧客サービスの増強または部分的な置き換え-ユーザーが製品またはコンテンツを調達するのを支援します-使用例の説明とガイドラインを提供します-サービスまたは製品を注文します（Uberからの乗車、Pizza Hutからの配達） ）-eコマーストランザクションの完了（Alexaを使用してAmazonに製品を注文する）チャットボットは、主流のWebユーザーの間でまだ多くの可視性を持っていません-テクノロジーはまだ十分に新しいため、多くの人がまだ対話していないか、そうではありません彼らが遭遇したとき、彼らが何と相互作用しているのかを正確に理解します。 eMarketerの調査によると、2016年の初めの時点で、ユーザーの約70％がチャットボットとは何かを知らなかったと推定されています。

2.予測分析

現在、ほとんどの企業は分析を使用して、以前の取り組みやキャンペーンの効果を測定しています。 今日の分析は、すでに実行されたキャンペーンのROIを決定するための強力な方法を提供します。 マーケターは時間の経過とともにパターンを識別し、それらのパターンに基づいて将来のキャンペーンを最適化することができます。 一方、予測分析では、機械学習を使用して、巨大なデータセットを分析し、将来のパフォーマンスについて予測できるアルゴリズムを作成します。 たとえば、予測分析は、価値のある見込み客として特定する一連の関連基準に基づいて、コンバージョンにつながる可能性が高い人々を特定することで、企業が新しい顧客を見つけるのに役立ちます（たとえば、以前にコンバージョンした顧客と同じプロファイルまたは特定のプロファイルを持っている）。価値の高い顧客に関連付けられた一連の属性）企業はその情報を使用して、それらの顧客にマーケティングメッセージを積極的に送信できます。 予測分析を使用すると、コンバージョンの可能性が最も高いリードを特定し、適格性の低いリードを排除することで、ビジネスがすでに持っているリードをスコアリングできます。 その結果、高品質のリードの視認性が向上します。 もう1つの使用例は、企業の顧客の生涯価値を理解することです。 企業は予測分析を使用して、船をジャンプすることを考えている人を示す行動を示す顧客を特定し、解約を減らすためにそれらの顧客に連絡することができます。 企業はまた、アップセルの影響を受けやすい立場にある顧客を特定し、その情報を使用して顧客の生涯価値をさらに高めることができます。

3.プログラマティック広告

プログラマティック広告は、オーディエンスの行動や人口統計など、関連するいくつかの基準に基づいて入札とプレースメントを最適化できるAIテクノロジーを使用して広告購入プロセスを自動化します。プログラマティックは、キャンペーンの管理に必要な手作業の量を削減します。機械学習を使用すると、これらのキャンペーンをリアルタイムで最適化できます。 プログラマティック広告は、広告購入プロセスの効率を高め、広告主側のキャンペーン管理を減らし、キャンペーン全体の費用とパフォーマンスを最適化するために使用されます。 リアルタイムビッダー（RTB）：広告はリアルタイムでオークションを通じて購入されます。 広告主は、広告を表示するカテゴリを指定しますが、正確な発行元サイトを指定することはできません。 利用可能な在庫はたくさんあり、広告主は大勢のオーディエンスにリーチする機会がありますが、広告が表示される場所を正確に制御することはやや制限されています。 プログラマティックダイレクト：一部のサイト運営者は、オークションで販売されていない広告枠を予約しています。 プログラマティックダイレクトは、これらのサイト運営者との直接広告購入を自動化する方法です。 広告購入プロセスの多くを自動化しながら、より詳細な制御を提供します（購入者は広告が表示される場所を知っています）。 プログラマティッククリエイティブ：プログラマティック広告は、特定のオーディエンスにとって最も効果的なクリエイティブを決定し、よりカスタマイズされたバージョンのクリエイティブを提供する機能を広告主に提供します。 最も基本的には、これには最近表示された製品の画像が含まれる可能性があります。 より洗練されたレベルでは、既知の属性に基づいてユーザーにより適した画像や見出しのサブビングを含めることができます。 プログラマティック広告の支出は急増しています。 2014年の120億ドル弱から、2018年に予測される380億ドル近くまで、これはすべてのデジタルディスプレイ支出の82％に相当します。 AIに関しては学ぶべきことがたくさんあります。 この分野は過去数年間で急速に拡大しており、その上にとどまるために多くの変化と進歩があります。 マーケターは、AIがイニシアチブを強化および改善するために必要な途方もない力を知る必要があります。 これらの変化を常に把握することは、将来、会社またはクライアントにとって成功を意味します。