AI マーケティングがビジネスの未来を形作る方法

テクノロジーが私たちの生活に果たす役割はますます大きくなっています。 AI マーケティングが将来の事業計画をどのように形成するかについて考えたことがありますか?

黙示録の愛好家にとって、私たちが爆破された終末論的な荒れ地に住んでいないことを知ることは、人生で直面するのが最も難しいことの1つです. テクノロジーが新しいツールを開発するたびに、それは人生を終わらせるのではなく、役に立つことが判明します。

つまり、AI マーケティングにも当てはまります。 それらは、人類を滅ぼす精巧で独自の能力を備えた機械の世界の到来を告げるものではありません。 代わりに、Alexa は友人や家族への心のこもった贈り物を選ぶのを手伝ってくれます。

AIマーケティングが世界にとって何を意味するかという熱狂的な夢を切り開くには、ノウハウが必要です。 ビジネスにもたらす力を活用するには、イニシアチブが必要です。

自己学習アルゴリズムに関する注意

自己学習アルゴリズムの研究は 10 年以上前にさかのぼります。 このコア コンポーネントは、最新の AI プログラムを実行します。

基本的に、学習マシンは学習パスに従います。 子供が学校に行くのと同じ方法です。 時間が経つにつれて、学校のシステムは改善され、アルゴリズムも改善されます。

AI と自己学習アルゴリズムの違いは行動にあります。 自己学習アルゴリズムは考えますが、行動しません。 AIは行動し、考えます。

アルゴリズムはデータを収集し、データを収集する能力を向上させますが、データに何かをさせる方法は知りません。 比較すると、AI はスループットと入力について決定を下します。

この違いに関係なく、どちらも同じ基本的なビルディング ブロックであるデータ セットに依存しています。

データセットの品質: ノイズと豊富さ

すべてのデータセットの作成が同じというわけではありません。 データをカタログ化するためのテクニックは、マニュアルを埋め尽くしています。 カタログの質はユーザビリティに直接影響します。

データ収集技術は、品質にさらなるギャップを生み出します。 十分にアーカイブされ、しっかりと収集されたデータでさえ、ノイズの問題に遭遇する可能性があります。

豊富なデータセットには、バイアスやバラバラな情報が含まれている場合があります。

現在、AI とアルゴリズムには、データ セットから重要でないものを取り除く内部機能がありません。 これらの決定は外部から行われなければなりません。 AI マーケティング プログラムの実装方法を検討する際は、この点に留意してください。

AIマーケティングの基礎

簡単に言えば、マーケティングとは、アイデアを必要とする人々の前にアイデアを提示することです。 アイデアは、製品、サービス、またはコンセプトです。 それを見る必要がある人はより主観的になりますが、それでも重要性は保持されます。

マーケティングは、配置されたアイデアがニーズとウォンツの両方に適合する場合に最も効果的です。 したがって、欲求を生み出すことは、マーケティングの二次的な目標になります。

AIマーケティングはまだ始まったばかりですが、結果を示しています。

次のコンポーネントは、AI を構成する主要な部分を反映しています。

• 分析
• 計画
• 実装
• パターン認識
• インテリジェントなデータ分析
• データベース リソースと直感的な推測
• 近親相姦贈収賄

マーケティング戦略において各項目が果たす重要な役割を分析してみましょう。 次に、潜在的な欠点とそれを回避する方法についても説明します。

分析

マーケティングが主な目標を達成する方法は、通常、3 つのプロセスを経て行われます。 分析、計画、および実装のコンポーネントがこのプロセスを形成します。 キャンペーン中に何度か再検討して最適化すると、最も効果的です。

分析にはデータが必要です。 データは、消費者の意見や業界の傾向を含むフィードバック ループから得られます。

分析は、パターンと傾向を見つけるために機能します。

この2つのうち、パターンがより際立っています。 パターンは、ニーズまたはウォンツから形成されます。 前述のように、これらは相互に影響を与えることができる二重の目的を果たします。

ニーズは欲求にもなり、欲求はニーズを生み出すことができます。 たとえば、ある時点でコンピューターはぜいたく品でした。 コンピューターができることの可能性を構築することで、欲求を生み出したアイテム マーケティング。

現在、コンピューターを所有していないことは、深刻な不利益をもたらします。 産業全体がコンピューターを中心に発展しました。 現在、コンピューターは社会の基本的な必需品を満たしています。

トレンドは、将来のパターンの可能性を示しています。 また、パターンがどのように形成されたかを明らかにします。

コンピュータの歴史と、コンピュータがどのようにして家庭で注目されるようになったかを知ることは、知っておくべきだったことを示しています。 それは 70 年前の自動車の登場で見られました。 スマートフォンやタブレットなどのハンドヘルド デバイスは、このパターンを繰り返します。

AI マーケティングは、データ収集の速度を上げることで恩恵を受けます。 また、高度なパターン認識を通じてトレンドに関するより多くのアイデアを提供します。

計画

分析で得られたパターンや傾向を利用して、計画を進めます。 計画には、特定の目標と、それらの目標が実装される時間枠の作成が含まれます。

計画には、ステップを作成するだけではなく、各ステップの影響と関連するリスクを理解する必要もあります。 マーケティング計画のリスク/報酬は、分析の将来の領域を作成します。

これは、プロセスのフィードバック ループの一部を形成します。 失敗した計画が分析され、さらに計画が作成されます。

計画にはタイムテーブルも含まれるため、何が起こらなければならないかだけでなく、いつのせいで計画が機能しなかったかを理解します。 初期計画の計算には多くのデータが必要です。

実行中の計画を調整および最適化するには、さらに多くのデータが必要です。

AI マーケティングは、自己学習アルゴリズムの一部としてデータを分析することを決してやめません。 これは、将来の計画が現在の計画と並行して実行されることを意味します。

実装

データ分析が完了し、計画ステップが形成されると、実装が行われます。 実装は一度に行われるわけではありません。 通常、これを完了するにはいくつかの手順が必要です。

計画によって定められた各ステップには、効果が現れるまでに一定の時間がかかります。 物事がうまくいくと、実装は各ステップに基づいて構築されます。 うまくいかないときの後退を防ぐように調整します。

実装は、他の 2 つのステップと同様に、フィードバックが来ると調整されます。最初のフィードバックは、タイミングが適切であれば、2 番目のステップの前に到着します。 3 番目の前に 2 番目、など。

フィードバックは、さらなる計画を通じて分析に戻り、新たな実装として現れます。 サイクルは各段階で調整され、各段階を完了するにはいくつかの手順が必要です。

AI マーケティングは、ほとんどのプロセスを並行して実行することで、このプロセスを平坦化します。 すでに述べたように、計画は分析と並行して簡単に実行できます。 実装を同じ速度で機能させるのは、よりトリッキーです。

実装を他の 2 つの段階と同じ速度で実行するには、結果が実際に形成される前に結果を知る必要があります。 これを達成するために、AI マーケティングは仮想世界とモデルを活用します。

次の 3 つのコンポーネントは、このプロセスがどのように機能するかを説明しています。

パターン認識

優れたマーケティングの最も重要な要素が、AI 開発の基礎でもあることは偶然ではありません。 パターン認識は、人間の経験のバックボーンを形成します。 それにより、人類は農業から動物学的分類まですべてを理解しました。

AI は人間のパターン認識を模倣しますが、より速いペースです。 AI はデータセットを消化し、情報が何を示しているかを推測します。 各推測は、以前の推測を再確認するか、それを反証します。

パターン認識は、人間の推論と同じように、暗示的または明示的なバイアスの影響を受けます。 このハードルをクリアするために、AI マーケティングは、キャンペーンを成功させるのと同じフィードバック ループを利用します。

偽のパターンは、真のパターンよりも速く座礁します。 このよく理解された概念は、マーケティング調査を実行します。 誤ったスタートを見つける能力がなければ、マーケティング キャンペーンは、ピッチ ミーティングが終了する前に終わってしまいます。

インテリジェントなデータ分析

早い段階でパターンを肯定すると、ステップが作成されます。 新しいパターンの確認ごとに、途中で別のパターンが配置されます。 十分なパターンが整っていれば、データ分析は冗長で誤った前提をスキップして、新しい洞察を得ることができます。

AI は、このプロセスを先導します。 AI がこの種のインテリジェントなデータ分析を使用して、ノーベル賞を受賞した実験の条件を導き出したことは有名です。 横方向と直線方向の両方を同時に考えることで、このタスクを達成しました。

マーケティング AI の例では、ターゲット層と地域を同時に考慮します。 AI は、年齢、収入、および市場領域の主要な側面への可用性の適切な組み合わせを見つけることができます。 競争の長所と短所がどこにあるのかを把握しながら、これらすべてを行います。

パターン認識を再確認することにより、インテリジェントなデータ分析は、簡単に見つけられる情報を超えて、到達しにくい資料に切り込みます。 ディープ ダイブまたはデータ マイニング アクティビティとして知られるこれらのプロセスは、パターンをパターン内のパターンに分割します。

ディープ ダイブとデータ マイニングを完了するには、通常、何千時間もの作業が必要です。 AI により、プロセスが数週間ではなく数日で実行可能になります。 これは、拡張されたデータベース リソースと直感的な推測の組み合わせによって行われます。

データベース リソースと直感的な推測

直感的な推測は、最も欺瞞的であり、AI マーケティングの最も有望な機能です。

AI は、この効果を得るために 2 つの別々の推測を行います。 まず、プルするデータベース情報を推測します。 第二に、それらの情報を直感的にパターン化します。

この場合、直感的な推測は、3D 画像のポスターを見るのと同じように機能します。 画像は最初は明確ではありませんが、一見ランダムな情報の塊の中で何かを見る必要があります.

AI が利用するデータベース リソースが多いほど、より確実な推測を行うことができます。 この目的のために、テクノロジーのさまざまな側面の統合が重要になります。 (詳細については、以下の統合テクノロジに関するメモを参照してください)。

近親相姦贈収賄

注意事項です。 AI マーケティングの進歩に対する真の恐怖の 1 つは、それ自体を強化するアルゴリズムの形をとっています。 「近親相姦賄賂」と呼ばれるこの問題は、アルゴリズムが独自のパターンを使用してパターンの推測を肯定するときに発生します。

たとえば、Facebook のポスト ブースト機能などのプログラムを考えてみましょう。 ターゲットオーディエンスの前に投稿を配置するタスクを課された近親相姦 AI は、ブーストされた投稿内に自分自身の広告を配置することを選択する場合があります。

基本的に、Facebook アプリがブーストされた投稿の有効性を示唆するたびに、ユーザーの前に何かを配置することが効果的であることの証拠として、ユーザーの前に自分自身を配置した頻度からのデータを使用します。

もう 1 つの例は、Amazon の広告キャンペーンが、それ自体について語るためにお金を払っている場合です。

ターゲットを絞った広告キャンペーンへの支払いが、結果を生成するためのアルゴリズムへの支払いになる場合、企業から収集されるデータはますます歪められます。 歪んだデータセットは誤検知を引き起こし、全体が崩壊します。

統合技術に関する注意事項

AI の能力は、データが増えるほど大きくなります。 現在、業界は便利なアプリケーションの洪水に苦しんでいます/恩恵を受けています。 これらのアプリケーションは、データの解析、図のコンパイル、グラフの作成などを行いますが、相互に通信することはありません。

統合テクノロジは、直感的な推測と同じ原理で機能します。 統合された AI が、どのプログラムからどのデータを含めるかを推測します。 現在のモデルは、人間の心に依存して、どのプログラムがどのプログラムと通信するかを決定します。

これらのプログラム間でデータが移動する場合でも、慎重に含めることでプロセスが遅くなります。 すべてのプログラムが一意または堅牢なデータセットを作成するわけではありませんが、AI の要点はそれらの推測を​​行うことです。

AI マーケティングは、強力なだけでなく、業界で既に使用されている多くのツールの力を組み合わせることで、さらに一歩前進します。

マーケティングにおけるヒューマンコンタクトの未来

AI が数字とパターンに取り組むことで、人間のチーム メンバーがより高度な思考を行えるようになります。 顧客とクライアントとのやり取りの時間が増え、職場の燃え尽き症候群が減ります。

これは、人間の労働者が AI に取って代わられるという根拠のない恐怖に私たちを引き戻します。 AI ができない他のほとんどのことと同様に、AI が人間の労働者に取って代わることはありません。

人間はまだ他の人間と話したいと思っています。 顧客サービス業界は、機械によって引き起こされる問題を解消するために存在します。 機械的および電子的な利便性は常に、人間がやりたいことをするためにより多くの時間を人間に与えるために機能します。

一歩先を行く

うまくいけば、AI マーケティングの利点を理解できたと思います。 すでに行っていることと、達成したいことをどのように統合するか。 経験豊富なチームと話し、新たなマーケティング戦略について学ぶことで、競争に勝ち抜くことができます。

当社が提供するすべてのサービスの詳細を確認し、次の動きを計画してください。 マーケティングは (まだ) 自分ではできません。それまでの間、スキルを磨いてください。