AIマーケティング–機械学習を使用してビジネスに利益をもたらす方法
公開: 2021-09-25人工知能（AI）について考えるとき、おそらく人間のように見えるロボットについて考えます。
恐らく少しの恐怖とちょっとした興奮が混ざっています。
あなたが何を考えようとも、あなたはおそらくそれをマーケティングと組み合わせないでしょう。
出典：GIPHY
事は、あなたができるということです。 そして、なぜそうすべきなのかをお話しします。
AIは、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、データをより効率的に処理できます。 さらに、ボーナスとして、それはただクールに聞こえます。
Quuuでは、最新の機械学習手法を採用して、後で紹介するものを作成しています。
マーケター、半分の労力でコンテンツマーケティングをより正確にしたい場合は、読み続けてください。
マーケティングのための人工知能（AI）とは何ですか？
人工知能技術は、自動化された決定を行うために使用されます。 これは主に、物事を迅速に決定する必要がある場合に使用されます。
マーケティングの自動化に関しては、これらはデータとオーディエンスの傾向に基づいています。
AIマーケティングのユースケースは次のようなものです。
- データの分析
- 自然言語処理（NLP）
- コンテンツマーケティング
- パーソナライズされた応答
- 顧客セグメンテーション
- CRM（顧客関係管理）でのリードスコアリング
出典：中
マーケティングAIは、スタンドアロンツールにすることも、より大きなプラットフォームの一部にすることもできます。
AmazonのAlexaのような人工知能アシスタントは、すでに顧客の家に住んでいます！
これは、新しい人を雇うことなく、マーケティングチームの規模と能力を高める方法です。
機械学習などの手法を使用することで、ユーザーの次の動きを推測しやすくなります。 それが本当に上手になれば、全体としてカスタマージャーニーを改善することができます。
AIはデジタルマーケティングの未来です。 そして未来はここにあります。
マーケティングタスクの自動化と機械学習
それをすぐに取り除くと、インテリジェンスには主に2つのタイプがあります。
- タスクの自動化
- 機械学習
では、それらはどのように異なりますか？
HBRからの情報を使用した比較は次のとおりです。
| タスクの自動化 | 機械学習 |
| 反復的で構造化されたタスク 通常、低レベルのインテリジェンスが必要です 一連のルールに従います 複雑な問題を処理できません 基本的な意思決定ツリーを介して相互作用します 顧客の意図を理解したり、パーソナライズされた応答を提供したりすることはできません 例：新しい顧客にウェルカムメールを送信する | 大量のデータを使用してトレーニング かなり複雑な決定と予測を行うことができます 画像を認識し、テキストを解釈することができます 顧客をセグメント化し、特定のものにどのように反応するかを予測できます プログラマティック購入を促進する（オンライン広告） 例：意図に基づいてパーソナライズされた応答を提供できるチャットボット |
もっと深く知りたいのなら、実際には4つの段階の知性があります。 単純な大量処理からインテリジェントな自己学習システムまで。
これが説明する簡単な図です：
出典：Neohelden
機械学習とは、テクノロジーが経験に基づいて新しいスキルを学習することです。 人間が学ぶ方法に似ています。
ディープラーニングは、人工の「脳」が大量のデータとアルゴリズムを使用して人間のニューラルネットワークを模倣するときに発生します。 タスクを何度も繰り返し、応答を微調整して結果を改善します。
フォーブスによると、
「ニューラルネットワークには学習を可能にするさまざまな（深い）層があるため、「ディープラーニング」と呼びます。 理解するために「思考」を必要とするほぼすべての問題は、ディープラーニングが解決することを学ぶことができる問題です。」
危険な。
しかし、そのレベルに到達する前は、単なる古い機械学習です。
では、なぜビジネスで機械学習マーケティングを使用する必要があるのでしょうか。
マーケティングに機械学習を使用する利点
AIマーケティングには多くの議論があります。
それはあなたのビジネスにとって夢のように思えるかもしれませんが、あなたが思っているよりも達成可能です。
もちろん、人工知能にはさまざまなレベルがあります。 いくつかは他のものよりはるかに複雑になります。 しかし、これについては後ほど説明します。
機械学習をマーケティングに使用することの最も一般的な3つの利点は次のとおりです。
- カスタマージャーニーのパーソナライズ
- より多くの情報に基づいた広告決定を行う
- コンテンツを作成する時間とお金を節約する
視聴者向けのよりパーソナライズされたエクスペリエンス
マーケティングのための機械学習の最大の利点の1つは、顧客のために物事をどれだけパーソナライズできるかです。
スターバックスが大好きなのは、カップに自分の名前（または誰かの名前）が表示されているからです。 （スコットランドのアクセントで「クローディア」と言うと、さまざまな結果が得られます。）
出典：ニューヨーカー
「予測分析」は、すべての顧客データを取得し、ユーザーの好みに基づいてより適切な意思決定を行います。
過去の視聴に基づいてNetflixが番組を推奨することを考えてみてください。 または、Amazonが、購入済みの商品に基づいて気に入った商品を推奨する場合。 これは、実際のAI機械学習です。
Twitter for Businessによると、
「マーケティング担当者として、非常に強力な特定の製品やサービスにユーザーを導くことができる一連のデータポイントを開発できれば。 ユーザーの問題を簡単に解決できるようにします。」
それは舞台裏でさえ起こる可能性があります。 オンボーディング直後に、顧客に充実したパーソナライズされた体験を提供するように見える機械学習。
これは、より関連性の高い広告の提供にも当てはまります。 季節、場所、さらには天気によって変わる広告。
AIマーケティングによるパーソナライズは、顧客のニーズを満たします（場合によってはそれを超えます）。
しかし、より幸せな顧客=より良い顧客関係。 そして忠実な顧客=より高いコンバージョン率。
より良い広告の意思決定
はい、広告は煩わしい場合があります。 しかし、あなたが個人的にサイトを使用するためにお金を払っていない限り、広告はそれらに資金を提供し続けます。
それで、あなたは（消費者として）むしろあなたに全く魅力的でない広告を見ますか？ または、実際に購入したいものをいくつか見てください。
マッキンゼーグローバルインスティテュートによると、AIと機械学習は、今後3年間で1.4〜2.6兆ドルの収益を上げる予定です。 すべてマーケティングと販売の問題を解決することによって。
大量のデータを見て、広告をターゲティングする方法を決定しようとするのは簡単なことではありません。 AIにとって幸運なことに、そうです。
機械学習アルゴリズムは、特定のトピックに関するすべての情報を即座に考慮します。 次に、これを使用して最良の決定を下します。
時間の経過とともにより多くの情報を収集するにつれて、これらはますます正確になります。
あなたはあなたの広告にあなたの製品に実際にお金を払うかもしれない人々に見られる最高のチャンスを与えたいと思っています。
人工知能はこれを実現することができます。
時間節約のコンテンツ作成
理想的な世界では、大規模なマーケティングチームが必要です。 サイトおよびソーシャルメディアアカウントで定期的にコンテンツを作成および公開します。
多くの人にとって、それは悲しいことに（まだ）経済的に実行可能ではありません。 ここで人工知能が登場します。
Googleのトップ10の結果にランクインすることは、ほとんどのマーケターの目標です。
それが始まって以来、グーグルのアルゴリズムは、人々が検索するときに実際に見たいものを見つけ出そうとしてきました。 ますます多くの人々がそれを使用するにつれて、それは分析され、予測が上手になりました。
出典：CrewMachine
AIを自分で使用するよりも、これまでで最も使用されているAIツールの「頭脳」を活用するためのより良い方法はありますか？
ご存知ですか、ワシントンポストは2016年から「Heliograf」と呼ばれるAIコンテンツ作成ボットを使用しています。
検索エンジン最適化（SEO）から校正、さらにはコピーライティングまで、テクノロジーが役に立ちます。
独自のツールを作成することを検討していない場合は、少なくともコンテンツマーケティングにAIマーケティングの力を使用してください。
機械学習を使用するマーケティング用のAIツールの例
時々、学ぶための最良の方法は例からです。
独自のAIツールを作成しますか？ それとも、マーケティングチームにすでに存在するものを実装することを考えていますか？
Semrushによると、ほとんどのマーケターは、ビジネス目標を達成するためにデータを使用することにまだ自信がありません。 しかし、世界のAI市場は2027年までに2670億ドルに達すると予想されています。
私たち全員が関わりたいと思っていることのように聞こえます。
いずれにせよ、当面の間、役立つツールがいくつか見つかりました。
Quuuはコンテンツマーケティングを扱っているので、私たちは物事のその側面に固執しています。 さらに、チャットボットが適切に投入されました。
機械学習を使用するAIマーケティングツールの4つの例を次に示します。
- ジャービス（コピーライティング）
- ドリフト（チャットボット）
- ロビン（コンテンツキュレーション）
- Grammarly（校正）
価格はさまざまですが、手頃な価格は企業ごとに異なります。
ジャービス
私たちは皆、ライターズブロックに苦しんでいます。 それが起こったとき、あなたは何をしますか？
画面を見つめてぼんやりと座っている場合は、ジャービスに会ってください。 新しいAIコピーライティングアシスタント。
あなたが販売しているもの、あなたが作成したいコンテンツの種類についてジャービスに伝えるだけで、驚かされる準備ができています。
ジャービスはインターネットの約10％を読んだので、あなたはそれがあなたのニッチについてすべて知っているに違いない。 eコマースからブログまで、すべてのマーケティング活動がカバーされています。
ブランドの声に最も近いトーンを選択することもできます。
。
それは感情的で説得力のある創造的なコピーです。 それを訓練した専門のマーケターに感謝します。
Jarvisは、次のような高品質のAIマーケティングコンテンツを作成しています。
- オリジナル
- 盗作なし
- SEO向けに最適化
- そして販売を促進します
それはかなりワイルドです。
良すぎて真実ではありませんか？ 試してみます。
ドリフトチャットボット
多くの企業は依然としてオンラインユーザーの連絡フォームに依存しています。
はい、リードを獲得するための優れた方法です。 しかし、彼らはかなり非人称的である可能性があります。 応答の待機時間が長くなる可能性があることは言うまでもありません。
チャットボットは、時間を節約し、インバウンドトラフィックを増やし、カスタマージャーニーを簡素化するために使用されます。 彼らは基本的にあなたが24時間のカスタマーサービスチームを持っていることを意味します。
これらは、AIマーケティングの最も有名な例の1つでもあります。
レビューによると、ドリフトはビジネスで最高のもののいくつかを作ります：
「彼らは、チャットツールを単に「アドオン」しようとしている競合他社や他のテクノロジー企業よりもはるかに優れています。」
チャットボットは、サイトへの訪問者に必要なリアルタイムの回答を数秒で提供します。 最高の意図の瞬間に。
機械学習とは、会話のたびにボットがよりスマートで正確になることを意味します。 それは絶え間ない進化です。
チャットボットはマーケティングキャンペーンを強化できますか？ 調べてみませんか？
ロビン（クウ）
冒頭で述べたように、私たちは最近AIマーケティングクルーに加わりました。
Quuuは、特にソーシャルメディア向けのコンテンツキュレーションプラットフォームです。
はい、コンテンツの作成は非常に重要です。 ただし、アカウントをWeb全体の貴重なコンテンツの専門家リソースにしたい場合は、キュレートする必要があります。
しかし、私たちはそれを理解しています。 それはかなり時間がかかります-そしてあなたはすでにそれを低くしています。
入力：AIマーケティングの自動化。
私たちの賢いチームは、新しいテクノロジーを使用して、ロビンと呼ばれるコンテンツキュレーションの専門家を作成しました。
そこに座っているだけで、6年間の手作業によるレビューデータがありました。 ロビンは、データサイエンスと機械学習を使用して、ニッチに関連する高品質のコンテンツのみをフィルタリングします。
これには、ブログ投稿、ビデオ、ポッドキャストなどが含まれます。 毎日最大6つの提案がダッシュボードに送信されます。
スケジューラーを使用して、コンテンツが必要なときに必要な場所に送信されるようにします。 私たちはあなたのガチョウの異端者になり、自動操縦でそれを行うことができます。 または、完全に制御することもできます。
いずれにせよ、ロビンはあなたに素晴らしいコンテンツの世界を送る準備ができています。
主題に真新しい？ コンテンツキュレーションに関するこの初心者向けガイドをご覧ください。
Grammarly
あなたがコンテンツライターなら、おそらくGrammarlyについて聞いたことがあるでしょう。
これはクラウドベースのAIアシスタントであり、文章の間違いを校正して強調表示します。 これも：
- つづり
- 文法
- 句読点
- 明瞭さ
- それがどれほど魅力的か
- 配達ミス
機械学習とディープラーニングや自然言語処理などのAI機能を組み合わせています。 すべてあなたの文章を改善するために。
出典：TechCrunch
ユーザーはクリックして、正しくない可能性のある特定の提案を「無視」することもできます。 多くの人が同じことをするとき、AIの背後にいる人は、将来それをより正確にするためにアルゴリズムを調整します。
AIはそのように子供のようなものです。 それは周りの人々によって教えられる必要があり、それは常に学びます。
人間が手動でコンテンツを処理するのではなく、Grammarlyは数秒で処理を実行します。 モバイルアプリもあります！
3ステップのAIマーケティング戦略
以前、タスクの自動化と機械学習について話したことを覚えていますか？
ええと、それらでさえ「より少ない」と「より進んだ」に細分されます。
この表を例にとってみましょう。
出典：HBR
基本的なボット（Facebookメッセンジャーなど）は、スタンドアロンのタスク自動化アプリの例です。 それらは、スケールの「あまり進んでいない」終わりにあります。
eコマース製品の推奨事項のようなものは統合された機械学習アプリです。 それらは「より高度」です。
あなたのビジネスにAIの経験がほとんどない（またはまったくない）場合、専門家は「単純なルールベースのアプリケーションを構築または購入することによって」始めるのが良い方法だと言います。
それがあなたなら、AIマーケティングツールを構築または購入するための3ステップの戦略は次のとおりです。
- シンプルなルールベースのアプリケーションから始めます
- タスクの自動化から機械学習への移行
- 完全に自動化された決定への進展
シンプルなルールベースのアプリケーションから始めます
最初のルール：歩く前に走らないでください。
経験のない統合された機械学習アプリに飛び込むことはできません。 あなたは、顧客以外の人が直面している何かから始めたいと思っています。
多分データ分析を扱う何か。 または、消費者と話すカスタマーサービスエージェントを支援するもの。
ルールベースでシンプルなものにする必要があります。
出典：COSO IT
AIの基本と、AIをビジネスで最大限に活用する方法を理解してください。
タスクの自動化から機械学習への移行
機械学習アプリを作成するために必要なデータがすでにある場合があります。 それ以外の場合は、基本的なルールベースのものから始めて、必要なメトリックを取得できます。
マーケティング分析は、その分野でAIの最も一般的な用途の1つです。
基本的なスキルを身に付けたら、タスクの自動化から機械学習に移行します。
英国の小売業者ASOSはその好例です。
ASOSは、機械学習を使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法を知っています。
- 最初の「シード製品」から一致する提案で衣装を作成できます。
- 試着せずに体にフィットするかどうかをお客様が判断できる「フィットアシスタント」があります。
- 「スタイルマッチ」と呼ばれる視覚的な検索バーもあります。 これにより、ユーザーは参照写真をアップロードして、サイトで最も近い商品を見つけることができます。
出典：お勧め
印象的ですが、当初はこれらの機能をすべて備えていませんでした。 そして、彼らが持っていたものはどれもそれほど進んでいませんでした。
主にアプリをパーソナライズしたAIマーケティングでは、遅いプロセスでした。 しかし、彼らは今や世界で最も人気のあるファッション小売業者の1つです。
あなたもあなたのセクターにいる可能性があります。
完全に自動化された決定への進展
最終的には、人間を完全にループから外したいと思うでしょう。 とにかくいくつかの決定のために。
「プログラマティック広告の購入（デジタル広告がほぼ瞬時にユーザーに配信される）に必要な決定など、反復的で高速な決定を行う場合、このアプローチは不可欠です。」
選択をしなければならないのが顧客である場合、AIはパーソナライズされた推奨事項を提案できます。
ただし、人間は依然として最も重要な決定を担当する必要があります。 それらが間違っていることが判明した場合に重大な結果をもたらす可能性のあるもの。 （「それは私ではなかった、おい、それはAIだった！」）
退屈な野蛮な仕事をテクノロジーに引き渡すことは、意思決定を合理化する1つの方法です。
それは明確だ。 AIマーケティングを最大限に活用するには、企業はより多くの自動化に移行する必要があります。
結論
AIはいつの日かマーケティングを完全に変革します。 しかし、私たちはまだそれからしばらく離れています。
しかし、今それをあなたのマーケティング活動に加えることによって、あなたはそれと一緒に成長することができます。
機械（および深層）学習は、ビジネスに真に利益をもたらす最終目標です。 それまでは、ルールベースのタスク自動化について理解してください。
簡単で日常的な意思決定のいくつかをAIに引き渡します。 時間とお金を大幅に節約できます。
それはそれと同じくらい簡単です。
あなたはすでにあなたのビジネスでAIマーケティングを使用していますか？ 今後の予定はありますか？ 知りたいです。