AIマーケティング：eコマースに革新的なテクノロジーを活用する方法
公開: 2022-01-17人工知能（AI）について考えるとき、あなたの心は自然にスカイネットまたはブレードランナーに引き付けられます。 進化した衆生であり、しばしば何らかの理由で人類に立ち向かおうとする欲求を持っています。 私たちがまだそこにいるわけではありませんが、AIテクノロジーは確かに増加しています。 特にAIマーケティングに関しては。
AIには、実際、マーケティングにおいて大きなメリットとアプリケーションがあります。そのため、eコマース企業がこの革新的なテクノロジーを活用するときが来ました。 今すぐアクティブ化できるマーケティングのためのAIの主な利点と使用法を学びましょう。
章：
- AIマーケティングのメリット
- AIマーケティングの仕組み
- AIマーケティングのトップアプリケーション
- AIでマーケティングを推進する
AIマーケティングの機会をつかむ必要がある理由
人工知能（AI）は、一部の人が嘲笑するテクノロジーです。 しかし、それについて考えてください。 2010年には、新しいモデルや改良されたモデルが市場に出回っていても、電気自動車への関心はそれほど高くありませんでした。 現在、再生可能エネルギーに対する需要の高まりとテスラと呼ばれる小さなブランドの贅沢なステータスにより、1,000万台以上のEVが道路上にあります。 2020年だけで登録された電気自動車の数は、前年度と比較して41％増加しました。
AIは、マーケティング業界を含め、世界で採用が遅れているもう1つの破壊的技術です。 最新のCMO調査によると、テクノロジー、消費財、製造、小売など、さまざまな業界の米国のマーケティングリーダーは、マーケティングに11.8％の時間しかAIまたは機械学習を使用していません。 しかし、EVと同様に、その割合は今後3年間で37.7％に大幅に増加すると予測されています。
AIマーケティングはまだ初期段階ですが、着実に傾斜しています。 American MarketingAssociationの2019CMO調査によると、AIの実装は前年半で27％増加しました。 AIマーケティング戦略を早期に開始することで、この新しいテクノロジーの業界の権威になりながら、競合他社をしのぐことができます。
マーケターにとってのAIの主なメリット
AIは、購入プロセス中に顧客にまで及ぶ、よりスムーズで効率的な内部操作を作成するのに役立ちます。 AIは、顧客サービスと製品管理を合理化し、eコマース企業の洞察を分析できます。 BazaarvoiceのグループプロジェクトマネージャーであるBenjFein氏は、次のように述べています。「AIはワークフローのコストを削減するため、より速く、よりスマートに作業できます。」
顧客フィードバック分析に関しては、AIは従来の方法よりも迅速かつ詳細な洞察を実現します。 AIは、自然言語処理（NPL）を使用して、タッチポイントやアクティビティにリンクされたキーワードや、苦情や前向きな体験に関連する感情など、顧客体験や感情のシグナルを解読できます。 顧客満足度調査やネットプロモータースコアなどの他のツールでは、この種の微妙なデータを抽出できません。
AIはワークフローのコストを削減するため、より速く、よりスマートに作業できます
AIが発掘できるCXの洞察は、マーケティングの専門家にとってさまざまなビジネス上のメリットがあります。 AIは、顧客の問題点、期待、満たされていないニーズの不整合を明らかにする可能性があります。 この情報は、CXの問題をリアルタイムで処理するのに役立つだけでなく、進行中のプロセス、手順、および戦略を通知するのにも役立ちます。 CXをよりよく理解することで、スタッフのトレーニングを改善し、より良いショッピング体験を提供できます。 これは、次に、顧客維持、忠誠心、および長期的な成長につながります。
Gartnerによると、「2023年までに、デジタルコマースにAIを使用する組織の大多数は、顧客満足度、収益、またはコストの削減において少なくとも25％の改善を達成するでしょう。」
AIマーケティングの仕組み
AIマーケティングは、データを使用して、機械学習を通じて顧客の行動と意図を評価します。 AIツールは、顧客と対話したり、適切なビジネス部門に予測や推奨事項を提供したりすることで、行動を起こすことができます。
AIはデータに依存しているため、eコマース企業は顧客関係管理（CRM）ソフトウェア、キャンペーンインサイト、Webサイトデータなどのデータリソースを用意する必要があります。 また、AIを使用するための目標を設定し、社内または社外の専門家にテクノロジーのトレーニングを依頼する必要があります。 そうすれば、それらの目標に基づいて望ましい結果を得ることができます。 AIの機能の一部は、経験と管理によってパフォーマンスを自動的に向上させることです。
AIから最高の結果を経験している企業は、コアのベストプラクティスに加えて、高度なデータ、テクノロジー、モデルを使用している企業です。 したがって、AIとデータ開発に専念する社内またはサードパーティのチームを持つことで、最高のROIが得られます。
AIマーケティングの応用
初期のAI採用者は、eコマースマーケティングの革新に対するテクノロジーの可能性を認識しています。 これが、マーケティングと販売がAIの予算と計画が最も多い部門の1つである理由を説明しています。
AIを活用する2,875人の経営幹部を対象とした調査では、高業績の組織の上位3つのAI目標はマーケティングに重点を置いていました。
- 顧客満足度の向上
- 新製品やオファーの作成
- 新しい市場への参入
マーケティングリーダーの別の調査では、主要なAIアプリケーションもマーケティング目標と一致していることがわかりました。
- コンテンツのパーソナライズ
- カスタマーインサイトの予測分析
- ターゲティングの決定。
ここでは、AIマーケティングの主なユースケースのいくつかを詳しく見ていきます。
製品発見の改善
AIはデータを分析して、特にショッピングの発見段階で、パーソナライズされたマーケティングメッセージを配信します。 その大部分は、eコマースサイト、アプリ、ソーシャルセリングチャネルでの製品の推奨事項です。 AIは、顧客の購入履歴や、商品ページの表示や放棄されたカートアイテムなどの他の買い物行動を使用して、関連する商品の推奨事項を紹介します。 パーソナライズされた製品の推奨事項は、広範な製品カタログを持つブランドにとって特に役立ちます。
AIが大規模で著名なブランドの製品発見をどのように強化したかについては、多くの例があります。 IKEAはGoogleCloudのRecommendationsAIを活用して、パーソナライズされた製品の推奨事項を使用して、顧客の検索エクスペリエンスを向上させました。 このテクノロジーを実装することで、迅速でユーザーフレンドリーな方法で顧客に正確な推奨事項を提供しました。 その結果、関連する製品の推奨が400％増加し、クリック率が30％増加し、平均注文額が2％増加しました。
より良い検索とは、全体的なeコマースエクスペリエンスの向上を意味します。これは、消費者やWebサイトの管理者の大多数が、リピートビジネスの可能性が高いと述べています。 関連性のある有用なコンテンツを顧客に提供しないと、結果が生じます。 探している商品が1つも見つからない場合は、カート全体を放棄し、検索に失敗すると4つのうち3つが諦めて競合他社に行きます。
ステープルズカナダは、AIを使用して製品発見のパフォーマンスを大幅に向上させました。 より高度な検索結果とパーソナライズされた製品の推奨事項により、彼らはより多くの顧客に彼らが探している製品を彼らの興味に一致するように示すことができます。 この実装により、コンバージョン率が大幅に向上しました。
同様に、Wayfairは多面的なAIシステムを使用して、eコマースサイトで正確かつ徹底的な検索結果を生成します。 彼らは、顧客、サプライヤー、レンダリングされた写真から、デザインの特徴、色、素材、スタイルなどの視覚的要素を検出するようにアルゴリズムをトレーニングします。 また、関連するキーワードで製品に手動でタグを付けるため、アルゴリズムはキーワードと視覚要素に基づいてより幅広い検索結果を生成します。 この機能により、カートへの追加率が向上し、購入が完了しました。
Pinterestはまた、視覚的な識別を使用して、製品発見の機会を拡大しています。 彼らのAIツールは、主な注目アイテムに加えて、写真内の複数の製品を識別できます。 そのため、ユーザーがピンを表示しているときに、セカンダリアイテムまたは背景アイテムをクリックして、さらに進んで同じ素材または同じ色で作成された同様のアイテムを見つけることができます。
製品レビューの提示
eコマースでは、商品レビューが買い物客を購入者に変えるための効果的なツールであることはよく理解されています。 AIは、顧客からの商品レビューを管理、整理、表示できます。これは、多くの商品やレビューを通過する大規模なビジネスにとって不可欠です。 「購入段階では、AIは、消費者に購入を促すことができるレビューを紹介するのに役立ちます」とFein氏は言います。 Bazaarvoiceのレビューツールには、大量のレビューから最も役立つレビューを強調表示し、eコマースサイト全体に戦略的に表示するなど、AIを活用したさまざまな機能があります。
AIは、製品カタログ全体をスキャンして、レビューがほとんどまたはまったくない、注目を集めているアイテムを特定することもできます。 ファイン氏によると、この自動化されたプロセスにより、レビューカバレッジが必要な製品や、視覚的なユーザー生成コンテンツ（UGC）などの顧客に付加価値を与えるその他のコンテンツを特定できます。
断熱ウォーターボトルブランドのTakeyaは、AIがサポートするBazaarvoiceツールを活用して、自社サイトと小売パートナーサイトであるTarget.comでの売り上げを伸ばしました。 彼らは両方のサイトですべての製品のレビューを表示し、ソーシャルメディアから供給されたビジュアルUGCを対応する製品に自動的に追加することができました。
カスタマーエクスペリエンスの向上
マーケティングのためのAIの主な機能は、CXチームをサポートすることです。 AIの助けを借りて、彼らははるかに大規模な顧客とのやり取りを処理し、プロセスを改善するための洞察を得ることができます。
チャットボット
チャットボットは、実際のAIの典型的な例です。 チャットボットは、顧客とやり取りするときに、通常のFAQの回答を超えるパーソナライズされた応答を提供できます。 高レベルの運用とCXの専門家の調査では、高度な会話型AIテクノロジーに投資する企業は、運用コストの削減、エージェントの生産性の向上、顧客の満足度の向上などのメリットを享受できると結論付けています。
会話型AIは、調査と発見の段階で顧客を獲得し、導くのに役立ちます。 ライブチャットで質問にすばやく回答し、チャットボットを介して購入できるようにし、NLPを使用してユーザーと連絡を取り、ハンズフリーの音声支援を提供できます。 AIボットは、別の顧客が同じものを購入したことをアナウンスすることでカートアイテムを検証するなど、購入を促すように設計されたプロンプトでユーザーアクションに応答することもできます。 この種のメッセージングにより、コンバージョン率が5倍以上向上する可能性があります。
一部のタイプの会話型またはチャットボットAIは、画面の反対側にいる人間の担当者にガイダンスを提供することもできます。 彼らは顧客の口調を分析し、最良の解決策のためにさまざまな回答を推奨したり、監督者が問い合わせや問題を管理するために介入することを提案したりすることができます。
航空会社は、多くの顧客サービス活動を行っている企業の例です。 そして、急速に成長している航空会社にとって、それは圧倒される可能性があります。 エアアジアは、顧客サービス管理にAIアプローチを採用する前は、ローカライズされたコールセンターを利用して国際的な場所からの問い合わせを処理していました。これは、最大1時間の待機時間とタイムゾーンの競合を意味していました。 この問題を解決するために、エアアジアは24時間対応の多言語チャットボットを実装しました。このチャットボットは、フライトの確認、フライトの予約、質問への回答、乗客情報の更新、予約へのボーナス商品の追加を行うことができます。 ROIには、98％の待機時間の改善、アップセルの8倍の増加、およびライブエージェントの大幅な軽減が含まれていました。
翻訳技術
機械翻訳、NLP、およびその他の機能により、AIは自動的にマーケティング活動をグローバルに展開できます。 これは、Webコンテンツの基本的な小片を他の言語に翻訳するだけではなく、最も正確で自然な結果が得られないことがよくあります。 AIは、トーンとコンテキストを把握して、より大規模な高品質の翻訳とコミュニケーションを提供できます。 他のAIアプリケーションと同様に、これはプロの人間スタッフに取って代わるものではありませんが、彼らの仕事をより簡単かつ効率的にします。
翻訳技術業界は、ドキュメント、ソフトウェア、およびWebサイトを他の複数の言語に翻訳する際に重要なサポートを提供できるため、需要があり、繁栄しています。 これは、関連するすべてのオーディエンスのブランド、コミュニケーション、および法的基準を満たすために重要です。
顧客のフィードバックを分析する
AIは、Webサイトのコメントやメッセージから、製品のレビューやソーシャルメディアの相互作用まで、すべての顧客のタッチポイントをマイニングして、あらゆる種類の顧客のフィードバックを統合できます。 これらの洞察により、解決が必要なサービスや製品の問題について最新の情報を入手し、顧客が何を好んでいるかを知ることができます。 だからあなたは彼らにそれをもっと与えることができます。 AIツールは、顧客ごとにこの情報を整理し、肯定的または否定的な経験、質問、製品レビューなどを追跡することで、堅牢な顧客プロファイルを作成できます。
ハーバードビジネスレビューによると、AIアルゴリズムは、「顧客を維持するための短期的および長期的な行動の両方を直接形作ることができる」さまざまな感情や視点を表現する語彙を理解できます。 また、この分析をリアルタイムで提供できるため、部門全体のスタッフはすべて、顧客の行動や問題点に対応できます。
顧客は、不満や並外れた経験を聞くことに関して恥ずかしがり屋ではありません。 そのため、Bazaarvoiceの顧客感情分析ツールは、高度な機械学習とNLPを使用して顧客が言っていることの完全な要約を提供します。 それだけでなく、左のプレミアムネットワークインサイトは、トピックや製品ごとに感情を分類し、そのフィードバックを競合他社と比較することができます。
効率と戦略の最適化を促進する
AIは洞察を提供し、それに応じて実行するアクションを推奨するためにさらに一歩前進します。 ファインは、これをAIの最高の機能の1つと考えています。 「マーケターにとってAIの最も効果的な機能は、マーケターに個人的なデータを使用して構築された機能です。そのため、システムは、マーケターが自分でより多くの時間を持っている場合に選択するのと同様の推奨事項を作成する時間を節約します」と彼は言います。
この例は、製品とメッセージングの改善を促すためのリソースとして顧客レビューを使用することです。 玩具メーカーのKidKraftは、Bazaarvoice Insightsツールを使用して、顧客の需要に応じてブランドを進化させています。 これらのツールは、KidKraftに「顧客が製品について何を言っているかを自動的に理解し、マーケティング戦略を改善してより良い製品を設計するためにブランドが実行できる推奨アクションを確認する方法」を提供します。
これはソーシャルコンテンツにも当てはまります。 Fein氏は、BazaarvoiceのAIの一部は、「ソーシャル戦略のトレンドを強調して、発見パスにプッシュするために時間を費やしているコンテンツがエンゲージメントを受け取る可能性が高くなるようにする」と述べています。 その機能には、過去のコンテンツに基づいてパフォーマンスが向上する可能性のあるコンテンツのタイプとタイミングを推奨することが含まれます。
AIは、さまざまなインフルエンサーとの提携の成功を予測することもできます。 「インフルエンサーによって生成されたコンテンツの価値を推定し、それらの関係のROIを測定するのに役立つAIがあります」とFein氏は言います。
AIツールは、製品カタログをスキャンして、レビューや視覚的なUGCなどのコンテンツカバレッジを必要とする製品ページを明らかにし、製品のプレゼンテーションを強化することができます。 eコマースサイトでこのタイプのUGCを操作する顧客は、コンバージョンに至る可能性が2倍になります。 そのために、BazaarvoiceはAIを使用して、クライアントのカタログ内の適切な製品でUGCにタグを付ける時間を節約します。 これにより、時間のかかる面倒なプロセスが簡素化されます。
「AIは、ビジネスを拡大するためのステップ数を[削減]することで、eコマースブランドに利益をもたらすことができます。 完全なカタログを管理し、そこにある大量のチャネルで適切にカバーされていることを確認すると、AIはそのプロセスの一部のステップに介入し、自動化するのに役立ちます」とFein氏は言います。
AIでマーケティング戦略を推進する
時間を遡ってテスラに投資できたらいいのにと思いませんか？ 他のみんながまだ高級電気自動車のアイデアを嘲笑していたときのことですか？ そうですね、それがAI、特にAIマーケティングの現状です。 AIの開発に目を光らせ、テクノロジーが進化し、拡大するにつれて、テクノロジーとともに成長していきます。 インスピレーションを得るために、トップブランドがAIをどのように使用しているかの例をいくつか示します。 そして覚えておいてください：AIはあなたのマーケティング部門に取って代わるものではありません。 それはそれを補完し、強化します。 連絡を取り、ビジネスを将来にわたって保証する方法を確認してください。
