AIが2019年にマーケティングをどのように変えるか

2019年は、マーケティングおよびそれ以降の人工知能（AI）にとって極めて重要な年になります。 もちろん、AIは、消費者としての私たちの個人的な生活や、マーケターとしての私たちの職業的な生活の中ですでに私たちの周りにあります。

Netflixで視聴したり、Amazonで購入したりするもののほとんどは、AIアルゴリズムによる推奨事項に基づいています。 GoogleはAIファーストの会社です。 Googleで検索を実行する場合; Googleアシスタントに何かを頼んだら; Googleマップを使用する場合。 Gmailアカウントでメールを作成するときにスマート返信を受け入れる場合。 人工知能（AI）はそのすべてに組み込まれています。

そして、ここAct-Onの私たちを含む多くの営業チームは、AIを利用したGong.ioを使用して営業電話を録音し、それを「会話型インテリジェンス」のためにマイニングします。 InsideSales.comのStateofAI for Sales and Marketingレポートによると、インサイダーの90％以上が、人工知能によって今年の販売実績が向上すると予想しています。

600人のエグゼクティブを対象としたMITTechnologyReview Insightsの調査では、10社中9社がすでにAIを使用してカスタマージャーニーを改善しています。 また、 NewVantage Partners 2019 Big Data and AI Executive Surveyによると、調査対象のFortune 1000エグゼクティブ（American Express、Capital One、Ford Motor Co.を含む）の92％近くが、自社がビッグデータのペースを加速していることを示しています。 AIへの投資。

人工知能とは何ですか？

PR20/20のCEOであるPaulRoetzerは、 IBMのワトソンが2つの記録的な「ジェパディ！」を打ち負かしたのを見て、Marketing ArtificialIntelligenceInstituteを設立しました。 出場者。 （IBMは先週、 6年前の人工知能討論システムであるProject Debaterが、助成金を支給された幼稚園での討論で、非常に装飾された人間をほぼ打ち負かしたときにニュースに戻った。）

Roetzerは2017年にRethinkMarketingポッドキャストのゲストでした。私たちは彼に人工知能の定義を尋ねました。 彼は、2014年に約6億ドルでGoogleに買収されたDeepMindという会社の創設者であるDennisHassabisによって与えられた定義を好みます。 デニスは、「AIは機械をスマートにする科学です」と述べています。

メールの受信トレイは、AI製品やサービスを売り込む企業でいっぱいになっている可能性があります。 たぶん、その3分の1は単にベーパーウェアであり、3分の1は新しい名前のMarTechであり、最後の3分の1はAIと機械学習のバージョンです。

Roetzerは、SmartTechをMarTechから分離するための鍵は、この重要な質問をすることであると述べました。

「基本的に、マシン自体は何も知りません。 彼らは椅子からテーブルを知りません」とRoetzerは言いました。 「彼らは、タスクを学び、より良くなる方法を知りません。 彼らは、トレーニングを行うためのデータとさまざまなタイプのプロセスを使用してこれを行うようにトレーニングされています。

「そしてAIはそれです。 これは、マシンをスマートにするという全体像です。 そしてその下には、機械学習のようなカテゴリがあります。これは、最も一般的に耳にするものです。 最近、機械学習のもう1つのレベルであるディープラーニングについて多くのことを耳にします。これは、いわゆるニューラルネットワークやニューラルネットで人間のように考えるように機械に実際に教えようとする、より強力なレベルの機械学習です。 '」

2019年の人工知能のユースケース

では、今年のマーケティング活動でAIと機械学習をどのように採用していますか？

マーケティング人工知能研究所は200人以上のマーケターを調査し、「 AIテクノロジーを適用できると仮定すると、各ユースケースをインテリジェントに自動化することはチームにとってどれほど価値があるでしょうか」と質問しました。 以下は、AIと機械学習のトップ10のユースケースです。

1. ギャップと機会について既存のオンラインコンテンツを分析する
2. コンテンツ最適化のためのキーワードとトピッククラスターを選択する
3. ニーズ、目標、意図、行動に基づいてバイヤーのペルソナを構築する
4. データドリブンコンテンツを作成する
5. 最高のコンテンツとキャンペーンへの洞察を発見する
6. チャネル、キャンペーン、および全体ごとの投資収益率（ROI）を測定する
7. 行動と類似分析に基づいてオーディエンスターゲティングを適応させる
8. 検索エンジン向けにウェブサイトのコンテンツを最適化する
9. ターゲットを絞ったコンテンツをリアルタイムでユーザーに推奨する
10. A / Bテストを使用して、クリエイティブ（ランディングページ、メール、CTAなど）を評価および進化させる

UnbounceのCTO兼共同創設者であるCarlは、次のように述べています。 2019年のAIトレンドを予測するCMO.comの記事のシュミット。

AIを利用したMarTechが成長しています

Roetzerのチームは、少なくともいくつかのAIを利用して販売およびマーケティングソリューションを販売している1,141社を特定しました。 一緒に、そのグループは52億ドル以上の資金を調達しました。これは、日々のマーケティング活動で遭遇する多くの問題点とボトルネックに対して、AIと機械学習のソリューションがますます増えていることを意味します。 そしてそれが、AIが今後数年間でマーケターのために行うことです—時間を節約し、収益を増やします。

ガートナーは、AIのビジネス価値が2022年までに3.9兆ドルに達すると予測しています。マッキンゼーによると、AIは2030年までに約13兆ドルの追加の経済的生産をもたらし、世界のGDPを年間約1.2％押し上げる可能性があります。

マーケターはAIを活用して、購入に向けた目標到達プロセス全体での顧客のマルチチャネルパスをよりよく理解するのに役立てることができます。 AIツールとサービスを使用すると、これらの質問に答えて、パフォーマンスを向上させるために最適化することができます。

• どのマーケティングチャネルが収益を促進していますか？
• どのような種類のコンテンツが顧客を維持するのに役立ちますか？
• カスタマージャーニーのどの段階で、私たちのコンテンツは最高のパフォーマンスを発揮しますか？
• 顧客はどこから目標到達プロセスから抜け出しますか？

人工知能の5つのP

ほとんどのマーケターは、製品、価格、場所、人、プロモーションの5つのPに精通しています。 しかし、Roetzerは、AIの5つのP（計画、制作、パーソナライズ、プロモーション、パフォーマンス）を開発しました。 シーケンスの仕組みは次のとおりです。

計画：消費者行動の予測、戦略の定義、活動の優先順位付け、およびマーケティングリソースの割り当て方法の決定。

このタイプのAIを活用したマーケティング製品は、キーワードとトピッククラスターの発見、購入者のペルソナとセグメンテーションの構築、コンテンツのギャップと機会の分析、顧客離れの予測、有料広告の予算とチャネルの割り当てなどに役立ちます。

「計画は最も開発が進んでいない分野の1つです」とRoetzer氏は述べています。 「ツールを構築するのはかなり難しいので、ツールはまだそれほどインテリジェントではありません。」

制作：ブログ投稿、メール、ランディングページ、ビデオ、広告などのコンテンツの作成、キュレーション、最適化。

Roetzer氏によると、AP通信はAIを使用して収益レポートを作成しており、四半期ごとに300人の人間が作成した収益レポートから、機械が作成した3,000件のレポートを作成しています。 彼の会社であるPR20/20は、AIを使用してクライアント向けのGoogleAnalyticsレポートを作成し始めました。

本番AIのその他のユースケースには次のものがあります。

• メールの件名
• ソーシャルメディアの更新
• 音声をテキストに変換する
• 育成または販売の電子メールワークフローの作成

「テンプレートを作成し、[マシン]にさまざまな分岐ロジックをトレーニングする必要があります」とRoetzer氏は述べています。 「しかし、一度それを行うと、そのテンプレートを作成した場合、データ駆動型のストーリーを数百回または数千回の規模で瞬時に伝えることができます。」

私は定期的にZubtitleを使用して、LinkedInやその他のソーシャルプラットフォームで共有されているビデオのキャプションを作成しています。 Zubtitleは、AIを使用して、キャプションを作成する際に音声をテキストに変換します。

パーソナライズ：インテリジェントに自動化された電子メール、コンテンツと製品の推奨事項、AR / VR、およびWebエクスペリエンスを通じて、消費者エクスペリエンスをパーソナライズします。

Roetzerによると、これはほとんどのベンチャーキャピタルが投資されている場所です。

「ほとんどすべての既存のマーケティングテクノロジープラットフォーム、自動化プレーヤー、CRMシステム、CMSシステム—それらはすべてパーソナライズのバリエーションを実行しようとしています」と彼は言いました。 「それは、ウェブサイトのコンテンツを推奨し、サイトの行動を促すフレーズを変えることかもしれません。 繰り返しますが、今のところ、人間がルールを設定しなければならないこと。 十分なデータがあれば、機械は人間よりも優れた性能を発揮します。」

ユースケースは次のとおりです。

• チャットボット
• 製品の推奨事項（Netflixを考えてください）
• 各個人の適応型電子メール送信時間
• パーソナライズされたコンテンツ、オファー、およびWebエクスペリエンス

AIにより、マーケターは、各個人とその好みのチャネルに適応し、顧客が調査と発見のプロセスを進めるときに最も関連性の高いメッセージをリアルタイムで配信しながら時間を送信するアダプティブジャーニーを構築できます。

プロモーション：クロスチャネルおよびクロスデバイスのプロモーションを管理して、エンゲージメントとアクションを促進します。これには、オーディエンスターゲティング、ソーシャルパブリッシング、デジタル有料メディア管理が含まれます。

ユースケースは次のとおりです。

• チャネルとオーディエンスによるリアルタイムでのデジタル広告費の調整
• 見出し、ランディングページ、画像、クリエイティブのテスト
• ソーシャル投稿のスケジュール
• メールの配信可能性の向上
• より良いターゲティングとリターゲティング

「予算とクリエイティブを与えるだけで、無限のバリエーションがすべて実行され、パフォーマンスデータに基づいてすべての変更が行われます」とRoetzer氏は述べています。

AIを利用したプラットフォームを使用すると、有料広告の入札を自動化し、掲載結果の低い広告を一時停止できます。 Google広告では、ユーザーの検索意図に基づいて広告の見出しを自動的に生成する動的検索広告を利用することもできます。 プラットフォームには、機械学習に基づく広告提案もあります。これは、以前のパフォーマンスのモデルを使用して、広告の変更を提案し、結果を向上させます。

パフォーマンス：自動化されたナラティブと洞察を通じてデータをインテリジェンスに変換し、そのインテリジェンスを使用してパフォーマンスを最適化します。

ユースケースは次のとおりです。

• リードスコアリング
• パフォーマンスの予測
• 洞察を発見する

「私たちは主に[パフォーマンスAI]を分析データを取得し、そこから洞察を見つけて、次に何をすべきかを理解することと見なしています」とRoetzer氏は述べています。

GoogleのAskAnalyticsIntelligenceツールは、パフォーマンスAIの一例です。 基本的なパフォーマンスから目標の測定、訪問者の行動の理解に至るまで、データについてGoogleアナリティクスに質問することができます。

AIを日常のマーケティング活動に活用する

ますます多くの人工知能（AI）と機械学習ソリューションが、私たちの個人的および職業的な生活の中で市場に登場しています。 実際、毎日実行するいくつかのマーケティング活動ですでにAIを使用している可能性があります。

AIをさらに深く掘り下げることを検討するときは、アダプティブマーケティングプラットフォームを検討するために提案するのと同じヒントを実践してください。 まず、テクノロジーのユースケースを特定します。 次に、現在のMarTechベンダーにどのAIソリューションに取り組んでいるかを尋ねます。 そこから、AIの実験を開始して、この新しいテクノロジーの可能性をよりよく理解することができます。