機械学習とマーケティングの自動化– MLはあなたのビジネスを変革しますか?
公開: 2021-12-07マーケティングの自動化は、紛れもない時間の節約になります。
結局のところ、何かを自動化できるのなら、なぜ手動でそれを行うのでしょうか?
しかし、もし私があなたにすぐにあなたが物事を自動化する必要さえないかもしれないとあなたに言ったらどうなるでしょう…あなたのコンピュータがあなたのためにそれをするので?
もちろん、私はあなたがマーケティングの仕事を全くする必要がないと言っているのではありません。 ただし、人工知能や機械学習などが高度化するにつれて、コンピューターの機能も高度化して、仕事の煩わしさが軽減されます。
真実は、機械学習とマーケティングの自動化の融合は、次のマーケティング革命になり得るということです。
ただし、詳細に入る前に、AIと機械学習が実際に何であるかを見てみましょう。
AIと機械学習とは—簡単な概要
人生で少なくとも1本のSF映画を見たことがあるなら、人工知能(AI)という用語に精通していると思います。
技術的に言えば、それはインテリジェントなマシンとコンピュータープログラムを作る科学です。 そして、インテリジェントマシンは、ほとんどの人がAIについて考えるときに想像するものです。
それは、AIがハリウッドの大ヒット作で描かれている方法と関係があります。
しかし、人工知能マシンのほとんどのシルバースクリーンの描写は、楽観的ではないものから真っ直ぐなディストピアまでさまざまですが、実際には、AIにははるかに良い面があります。
AIの本質的なメリットは? 反復的な仕事に取り組むのに役立ちます。 さらに、人的エラーを減らし、より良い(そしてより速い)意思決定を支援します。
しかし、AIはどのようにして正しい決定を下すのかを知るのでしょうか?
そこで、機械学習が登場します。
機械学習は、機械学習を支援するアルゴリズムの構築に焦点を当てたAIのブランチです。
つまり、コンピューターがデータを使用して精度を向上させ、人間の学習方法を模倣できるようにすることを目的としています。
機械学習(ML)の利点は、コンピューターが積極的にプログラムされていなくても学習できることです。 つまり、過去のデータを使用して、プロセスを改善し、新しい(より良い)データを収集し、プロセスをさらに改善し、より多くのデータを収集できるということです。
ビルゲイツが機械学習を最も重要なブレークスルーの1つと呼んだのには理由があります。
「人工知能の飛躍的進歩を発明して、機械が学習できるようにすれば、それは10マイクロソフトの価値があります。」
AIがすでに数え切れないほどの業界に革命を起こしていることも当然のことです—マーケティングも含まれます。
では、機械学習はマーケティングの自動化にどのように役立つのでしょうか。
すぐに飛び込みましょう!
機械学習とマーケティングオートメーションがどのように連携するか
マーケティングオートメーションは、それ自体が強力なツールです。
適切な戦略、行動メール、リードスコアリング、またはユーザーセグメンテーションを使用すると、大幅な節約をもたらし、売り上げを伸ばし、顧客維持を向上させることができます。
自動化されたワークフローとルールのおかげで、チームは最も複雑なタスクでも自動化し、節約された時間を他のビジネス活動に費やすことができます。
従来のマーケティングオートメーションでは、セットアップ、分析、および調整のすべてを担当するのはあなたです。
そこで、機械学習が登場します。
機械学習アルゴリズムは、マーケティングの自動化で収集したデータを取得し、それを使用してプロセスをさらに最適化します。
いくつかの機械学習アルゴリズムが役立つ例をいくつか示します。
予測リードスコアリングを活用する
リードスコアリングは、リードを「ランク付け」して、どのリードが顧客になる可能性が最も高いかを判断するプロセスです。
実行するアクションのスコアを割り当てることで、「コールド」と「ウォーム」を区別できます。 そうすることで、そのリードがコンバージョンに至る可能性がどの程度あるかを確認し、その価値を評価することができます。
これにより、リードをより適切にセグメント化し、さまざまな電子メールキャンペーンを送信して、購入者の旅の段階に適したものにすることができます。
問題は、従来のリードスコアリングでは、スコアリングフレームワーク全体を自分で開発する責任があることです。 その結果、スコアが正しくないために一部のリードを見逃してしまうリスクがあります。
さらに、プロセス全体にかなりの時間がかかる可能性があります。これは、忘れられないことではありません。 リードスコアを計算するには、次のことを行う必要があります。
- バイヤーペルソナを開発する
- リードをセグメント化する
- リードのオンライン行動を調べる
- リードのアクションをランク付けして優先順位を付ける
- スコア値を設定する
- ワークフローに適切な条件を設定する
- 定期的に評価および調整する
予測リードスコアリングを使用すると、アルゴリズムを使用して、過去のデータに基づいてリードをスコアリングおよび認定できます。 リードスコアリングシステムのフレームワークを構築する必要がありますが、システムを自分で調整し続ける必要はありません。
代わりに、自動化は予測モデリングを使用して過去のリードを分析し、パターンを探します。 次に、そのデータを使用して、将来の動作を予測しようとします。 次に、独自の理想的な顧客プロファイルを考え出し、リードをより正確にスコアリングするのに役立ちます。
予測リードスコアリングの利点は、それがあなたのために仕事の大部分を占めることです。
マーケティングオートメーションでの機械学習は、見逃した可能性が最も高いパターンを特定するのにも役立ち、リードをより正確にスコアリングして認定するのに役立ちます。
より良い顧客インサイトを得る
優れたマーケティング自動化の結果を達成するための鍵の1つは、オーディエンスを理解することです。 それでも、ほとんどの企業は、見込み客を2つ以下のグループに分けるという古典的な間違いを犯しています。
- お客様
- 非顧客
さらに一歩進んで、「ウォーム」リードと「コールド」リードの違いを理解している人もいます。 しかし、それでも、彼らの聴衆は次のようになります。
- お客様
- 見込み客
- 解放された聴衆
上記はまともな最初のステップです。 結局のところ、オーディエンスをセグメント化することは、エンゲージメントを向上させ、マーケティングのROIを急上昇させるための鍵です。
しかし、それでもまだ十分ではありません。
もちろん、適切なセグメントを作成するのは困難です。
そこで、機械学習とマーケティングの自動化を組み合わせることで役立ちます。
アルゴリズムを使用して視聴者の行動を分析することにより、MLは人間の目には見逃しやすいものを見ることができます。
その結果、より正確なセグメントを構築し、不要な当て推量を排除するのに役立ちます。 そして、より良いセグメンテーションは、より良いマーケティング結果に匹敵します。 リストが大きくなるにつれて、これはさらに重要になります。
結局のところ、あなたが望む最後のことは、何千人もの人々にターゲットを絞らない放送を送ることです:

パーソナライズゲームをアップ
パーソナライズは、高い顧客エンゲージメントと忠誠心の鍵です。
しかし、不十分なパーソナライズの取り組みは、パーソナライズをまったく行わない場合よりもはるかに害を及ぼす可能性があります。 実際、消費者の63%は、パーソナライズの戦術が不十分なブランドからの購入をやめています。
パーソナライズを正しい方法で行うための鍵は?
あなたの顧客が誰であるかだけでなく、彼らがどのように行動するかも理解する。
では、機械学習はどのようにパーソナライズをより効率的にするのに役立ちますか?
順次予測を満たします。
従来、ほとんどのマーケティングオートメーションのパーソナライズは、ユーザーの人口統計データまたはショッピングデータに基づいて構築されていました。
見込み客を見つけるために、マーケターは年齢、性別、教育、または購入履歴を取得し、過去の顧客との共通の特徴を探します。 次に、そのデータを使用して、それらの人々が購入する可能性が高いと思われる製品を推奨します。
このアプローチの問題は、すべての共通の特性が将来の購入を予測するのに等しく効果的であるとは限らないことです。
結局のところ、私たちは皆ユニークな人間です。
したがって、同じような経歴を持っていても、異なる行動を取ることができます。 そして、シーケンシャル予測が焦点を当てているのは、リードのアクションです。
つまり、シーケンシャル予測を備えたマーケティング自動化ツールは、オーディエンスが製品を購入するように導く一連のアクションを調べます。
サンプルシーケンスは次のようになります。
- あなたのウェブサイトにアクセスしてください
- ホームページを下にスクロールして、宣伝されている製品を確認します
- 製品Xカテゴリに移動します
- 最新の追加を閲覧する
- お気に入りのピックで3つのタブを開きます
- それぞれを注意深く確認してください
- 製品を1つ選択してください
- 製品カテゴリにスクロールして戻ります
- カテゴリを価格で並べ替える
- 選択した製品を類似の製品と比較します
- 勝者を選ぶ
- 買物をします
もちろん、これは単なるサンプルシーケンスです。 あなたがあなたのウェブサイトに何千もの訪問者を獲得しているなら、あなたは分析するために何千ものシーケンスを持っているでしょう。
これを手動で行うことは不可能です。
機械学習は、これらのシーケンスを分析して、購入につながるパターンを見つけようとすることができます。 次に、同じシーケンスに従う可能性が最も高いサブスクライバーを探し、潜在的な顧客を効果的に示します。
より良い製品の推奨事項で売り上げを伸ばす
パーソナライズを続けると、機械学習が特に効果的な分野の1つは、製品の推奨事項です。
そして、あなたがeコマースにいるなら、それらはあなたがあなたのパーソナライズの努力に集中すべき一番のことであることがよくあります。 なんで?
アマゾンのような巨人について考えてみてください。 彼らの推薦システムは、最も先進的で効果的なものの1つであると広く信じられています。
McKinsey&Companyの調査によると、Amazonの売り上げの最大35%が推奨事項に起因している可能性があります。 これは、数十億のビジネスでの売上高の3分の1を超えています。
アクセンチュアの別のレポートによると、消費者の91%が、関連する推奨事項を認識、記憶、提供するブランドで買い物をする可能性が高くなっています。
言うまでもなく、購入者に興味のある別の製品を購入する機会を提供することは、コンバージョン率を高める確実な方法です。
もちろん、製品の推奨を開始するために最新の機械学習アルゴリズムは必要ありません。 ただし、推奨事項が正確であればあるほど、販売の可能性は高くなります。
つまり、機械学習は製品の推奨事項を自動化するのに役立つだけでなく、それらをより効果的にして、コンバージョン率を高めることができます。
そして、Netflixの例で見ようとしているように、自動化されたMLを活用した推奨事項の恩恵を受けることができるのは小売企業だけではありません。
動的なWebサイトと販売ファネルを作成する
ほとんどのマーケティング自動化ツールを使用すると、Webサイトでのオーディエンスの行動を追跡できます。
一部のツールでは、サブスクライバーの行動またはリードスコアに基づいて特定のWebサイト要素を変更するルールを作成できます。
ルールの作成とWebサイトの編集のすべての作業を行う必要があります。 さらに、この方法で自動化できる変更は、通常、比較的小さなものです。
しかし、機械学習とマーケティングオートメーションを使用して、ユーザーに表示されるWebサイトのコンテンツ全体をリアルタイムでパーソナライズできるとしたらどうでしょうか。
間もなく、機械学習により、特定の訪問者専用の動的なサイトページを作成できるようになります。
さまざまなコンテンツ、メッセージ、声のトーン、さらには色についても考えてください。これらはすべて、可能な限り最高のユーザーエクスペリエンスを実現するように調整されています。 そしてもちろん、コンバージョン率を急上昇させるために。
たとえば、SaaS企業として、ユーザーのセグメンテーションまたは行動に基づいて各販売目標到達プロセスのステップを調整できます。
このソリューションの美しさは?
Webサイトにアクセスする人が増えるほど、機械学習アルゴリズムが取得するデータも多くなります。
これにより、これらのアルゴリズムでさらに優れたコンテンツを作成できるようになり、Webサイトの訪問者の変換がさらに効果的になります。
A / Bテストをより速く(そしてより良い結果を得る)
競合他社は決して眠りません。
あなたのビジネスを成長させるために、あなたはあなたのマーケティングを改善し続ける必要があります。
目立つ方法を見つけ、視聴者の注意を引き、より多くの視聴者を顧客に変える必要があります。
それを行うための鍵は?
マーケティングキャンペーンをA/Bテストします。
A / Bテストは、マーケティング活動を最適化するための最も一般的な方法です。 それはまた、そこにある最も単純なものです。 2つの異なるクリエイティブを取得し、それらを相互にテストして、特定の期間の結果を比較するだけです。
もちろん、一方のバリエーションが勝者である場合、もう一方は敗者である必要があります(duh ..)これは、しばらくの間、トラフィックの一部を、お金を失っているバリエーションに送信していることを意味します。 または、それは少なくとも勝者よりもパフォーマンスが悪いです。
結果として、全体的なペイオフは、同じ時間実行すると仮定すると、テスト内のすべてのバリアントの平均ペイオフに等しくなります。 また、一般的なA / Bテストには数千回のインプレッションが必要であることを考えると、パフォーマンスの低いバリアントでの損失はすぐに加算されます。
A / Bテストにおけるこの問題は、後悔と呼ばれます。
しかし、そこでは機械学習を利用した多腕バンディット(MAB)アルゴリズムが役立ちます。
MABとは何ですか?
スロットマシンからの支払いを最大化することを目的として、ラスベガスのカジノに歩いて行くことを想像してみてください。

あなたがそれについて行くことができる2つの方法があります。
まず、カジノですべてのスロットマシンをテストし、データを収集して、支払いを最大化するスロットマシンを見つけることができます。 これにより、長期的には最も正確なデータが得られますが、コストも最も高くなります。 これが、標準のA/Bテストの仕組みです。
別の方法は、最初から可能性を示し始めているいくつかのスロットマシンに焦点を当てることです。 次に、賞金を評価し、ROIが最適な場所で投資を最大化します。 これは、多腕バンディット(MAB)テスト中に発生することです。
通常のA/Bテストとは異なり、MABの機械学習は、失敗したテストを独自に見つけて評価できます。 さらに、それはあなたやあなたのチームメンバーよりもはるかに速くなります。
次に、これらのテストが受信するトラフィックの量を抑制し始め、後悔(および損失)を最小限に抑えます。
これにより、テストからの平均支払い額が高くなります。 また、短期的には勝者をすばやく見つけることができます。
唯一の欠点は、MABテストが長期的により良い支払いを提供する可能性のある機会を逃す可能性があることです。
ただし、機械学習アルゴリズムがよりスマートになると、テストの結果をより正確に予測できるようになります。
一部の機関は、機械学習を利用したMABテストにより、コンバージョン率が30%最小限に増加したと報告しています。
製品のより効果的な価格設定
最後に、機械学習は、ビジネスがより柔軟な価格戦略を作成して実装するのに役立ちます。
動的価格設定を実装すると、市場の需要、供給の変化、または単に販売目標に適切に対応できます。
さらに、価格は依然として顧客の3分の2の顧客の意思決定プロセスにおいて支配的な要素であるため、価格を動的に設定することで競争上の優位性が得られます。
当然のことながら、すべてのタイプのビジネスがダイナミックプライシングの恩恵を受けるわけではありません。 まず、機械学習と動的価格設定を活用するには、参照ポイントと豊富なデータが必要です。
また、変動する価格を喜んで支払う顧客基盤も必要です。
製品またはサービスの価格が静的である場合、それらを動的に変更すると、顧客を失望させる可能性があります。 彼らはだまされたと感じるでしょう。 これにより、ブランドが損なわれ、顧客の信頼が低下する可能性があります。
もちろん、ダイナミックプライシングは新しい概念ではありません。 主に旅行(ホテル、航空券)および広告(GoogleまたはFacebook広告)業界で、すでにしばらく前から存在しています。
しかし、eコマースの競争が激化するにつれて、少なくとも一部の業界では、価格管理を自動化する方法を見つけることが、全体的なマーケティング戦略の重要な要素になります。

コンテンツ作成の自動化にかかる時間を節約
2021年には、OpenAIなどのAPIに基づくAIを活用したコンテンツ作成ツールが登場しました。 OpenAIは人気のあるGPT-3テクノロジーを使用しており、自然言語またはコードの理解または生成を伴うあらゆるタスクまたはプロセスに適用できます。
GPT-3自体はGenerativePre-trainedTransformer 3(GPT-3)の略で、機械学習を使用して人間のようなテキストを生成する自己回帰言語モデルです。 MLのおかげで、ワールドワイドウェブ全体を精査し、テキストやその他のコンテンツを抽出し、自然な人間の言語を独自に記述して話す方法を学びます。
Enchargeのようなマーケティング自動化プラットフォームはGPT-3テクノロジーを実装しており、マーケターがAIを使用してインパクトのある件名とメールコンテンツを自動的に作成できるようにしています。 無料のAIサブジェクトラインジェネレーターは、トピックとトーンに基づいて、数十のユニークなサブジェクトラインをこぼすことができます。
ケーススタディ:実際の機械学習とマーケティングの自動化
それでは、マーケティングの自動化と機械学習を組み合わせることで大きなメリットを得ている2つの大企業を簡単に見てみましょう。
Lyft
ライドシェアリングアプリのチームは、ユーザー獲得キャンペーンのコストとボリューム効率を改善することを目的として、マーケティング自動化プラットフォームを構築しました。
彼らのアイデアは、自動化と機械学習を使用して、日常的な意思決定を自動化し、効率的にスケーリングし、データ駆動型の学習システムを構築することでした。
そうすれば、チームメンバーはありふれたタスクを捨てて、影響力の大きい実験と革新に集中することができます。
彼らが構築したプラットフォームには多くの可動部品がありましたが、最も重要なものは次のとおりです。
生涯価値(LTV)予測
このコンポーネントは、機械学習を使用して、さまざまな取得チャネルの効率を測定しました。
それは彼らのLTVを予測し、そのデータを使用して、彼らが来ている特定のチャネルに割り当てられるべき適切な予算を決定しました。
興味深いことに、新しいチャネルのLTVを決定する前に、機械学習アルゴリズムを取得して、履歴データからLTVを予測することができました。
予算アロケータ
2番目のコンポーネントは、LTV予測と併せてマーケティングパフォーマンスデータを収集する役割を果たしました。
次に、Thompson Samplingを使用して、各チャネルの最適なコストを決定しました。 データの準備が整うと、各キャンペーンの割り当てがそれぞれのチャネル入札者に送信されました。
もちろん、プラットフォームにはそれよりもいくつかの部分がありました。 Lyftのマーケティング自動化の長期的な成功は、依然として人間のフィードバックにかかっています。
しかし、チームが認めているように、入札単価を更新したり予算を手動で割り当てたりすることなく、マーケターは新しい広告フォーマット、メッセージ、または長期的な目標のための仮説を立てるのに多くの時間を費やすことができました。
そして、これらはすべて、現在のところ、マーケティングの自動化も機械学習も私たちのためにできないことです。
Netflix
あなたのマーケティング自動化戦略はあなたにとってどれくらいの価値がありますか?
また、機械学習を組み込むことでどの程度のメリットがあると思いますか?
結局のところ、Netflixは、機械学習マーケティング自動化エンジンがそれらを節約していると推定しています…
10億ドル。 毎年おかしな年!
そして最良の点は、マーケティング自動化戦略の1つの要素であるNetflixレコメンデーションエンジンであり、すべての費用を節約できます。
何がそんなに強力なのですか?
結局のところ、Netflixでストリーミングされるコンテンツの80%は、レコメンデーションシステムに従って選択されています。
彼らの推薦システムがとても効果的である理由は何ですか?
技術的な詳細に飽きさせたくはありませんが、システムの背後にある主なアイデアは、視聴者が見たいと思う可能性のある最も適切なタイトルを視聴者に提供することです。
それはいい考えのようですね。
あなたがそれについて考えるならば、それはすべてのレコメンデーションシステムがすることになっていることです!
では、ここに10億ドルの要素はどこにあるのでしょうか。
結局のところ、Netflixの場合、それはすべてアートワークに帰着します。 ほら、会社は単にユーザーが見たいと思うかもしれない最高のタイトルを考え出すことに留まりません。 彼らのアルゴリズムはショーの履歴を分析し、ショーでユーザーの興味を引く可能性のある最高の写真を考え出します。
グッドウィルハンティングのような映画について考えてみてください。 クラシックですね。 たとえば、ユーザーが恋愛映画に興味がある場合は、マットデイモンとミニードライバーを含む注目の画像が表示されます。
一方、コメディのファンはロビンウィリアムズを見るでしょう。
同じことが特定の俳優のファンにも当てはまります。 パルプフィクションを見てみましょう。 ユマサーマンのファンは、映画の主な女性スターを中心としたパルプフィクションのアートワークを見るでしょう。
同時に、ユーザーがジョントラボルタのファンであることがアルゴリズムによって検出された場合、代わりに彼をフィーチャーしたアートワークが表示されます。
興味深いことに、A / Bテストの後悔を避けるために、同社はMABアプローチを使用することを認めています。このアプローチでは、テストの実行中にアルゴリズムが最適なアートワークを見つけ出します。
結局のところ、彼らは1億8000万人以上のユーザーに対して同様のテストを実行する必要があります。 そして、それらはすべて異なる好みを持っていることを考えると、これは何百万ものさまざまなテストを実行することを意味します!
もちろん、すべて自動化されていると言うかもしれません。 それでも、誰かがアルゴリズムを考え出し、磨き続ける必要があります。 これにより、記事の次のポイントに進みます。
マーケティングの自動化はどのくらい自動化されていますか?
マーケティングの自動化はチームの仕事の大部分を奪いますが(そして多大な利益をもたらします)、それは思ったほど手間がかかりません。 3つの主な問題は次のとおりです。
- あなたはまだすべてを設定する必要があります。
- あなた(またはあなたのチームの誰か)は、最良の結果を得るためにセットアップをレビューおよび調整する責任があります。
- マーケティングオートメーションで機械学習アルゴリズムを使用している場合でも、学習プロセスを監督する必要があります。
最初の問題は、実際には、マーケティングの自動化は、あなたまたはあなたのチームの誰かが指示したことだけを自動化できることを意味します。
これは、その効率がセットアップと同じくらい良いことを意味します。 適切なマーケティング自動化戦略を作成できなかった場合、最高のツールでさえビジネスを前進させるのに役立ちません。
そうすれば、セットアップが非常に単純でない限り、最初からうまくいく可能性はほとんどありません。 そして、たとえそうだとしても、ほとんどの場合、改善の余地があります。
たとえば、メールマーケティングの自動化について考えてみましょう。 それを機能させるには、次の準備をする必要があります。
- メールオプトイン
- 鉛磁石
- メールシーケンス
- 自動化ワークフロー
上記だけでも大変な作業です。
さらに、自動化すればするほど、テストできるようになります。 これにより、ワークロードにさらに多くのタスクが追加されます。
上記の例では、複数のバリエーションを使用して、各要素を複数回テストできます。 さまざまなオプトイン、CTA、ボタン、リードマグネット、電子メールについて考えてみてください。そして、それらすべてをテストするときは、すべてのテストデータを確認する必要があります。 クリエイティブを変更したり、ワークフローを編集したり、リードスコアのベンチマークを調整したりします。 しかし、それが私たちが#3に到達するところです。
正しいアルゴリズムを使用すると、自動化は過去のデータから学習できます。 予測アルゴリズムまたは自己調整MABテストについてはすでに説明しました。これにより、#2で実行する必要のある作業の一部を自動化できます。
もちろん、それはあなたのためにクリエイティブを変えることはできませんでした。 ただし、前述のように、特定のマーケティング自動化ソリューションはワークフローを自己調整できます。 単純な自動化に関して言えば、機械学習はすでにほとんどすべてを自動化できます。
この良い例はチャットボットです。 初期設定を作成する必要がありますが、一部のチャットボットは、人間との過去の会話に基づいて、シーケンス全体をすでに学習および構築できます。 これにより、視聴者に提供するエクスペリエンスを自己調整して改善することができます。 考えてみれば、この(比較的新しい)ツールの市場が2025年までに13億ドルに達すると推定されているのは当然のことです。
もちろん、機械学習アルゴリズムでさえ、特に単純で予測可能な1対1の会話を超える場合は、監視が必要です。
たとえば、LyftとNetflixはどちらも、AIを活用したマーケティングの自動化で大きな成功を収めましたが、どちらの自動化も完全に自動化されていませんでした。
Lyftの場合、プラットフォームの構築と管理は別として、セットアップには依然として人間のフィードバックが必要でした。 それがなければ、会社はいわゆるガベージイン、ガベージアウトの問題を危険にさらしました。 モデルのトレーニングに使用されたデータの品質が低い場合、自動化によって提供される結果はビジネスに利益をもたらしません。
これは、コンピューターがこれまで以上にマーケティングを自動化できるとしても、マーケティングの自動化を手作業として扱うことはできないことを意味します。 少なくとも、驚くべきマーケティング結果を達成したい場合はそうではありません。
しかし、機械学習とマーケティングの自動化について確信していることが1つあるとすれば、それに投入した作業は10倍以上の成果を上げることができるということです。 そして、あなたが見ようとしているように、ますます多くの企業がその結婚がどれほど強力であるかを知っています。
機械学習はマーケティングオートメーションの未来ですか?
機械学習が実行できるすべてのことを考えると、上記の質問に対する唯一の合理的な答えは、「はい、そうです!」という確固たる答えであることが明らかです。
しかし、私は反対しなければなりません。 しかし、それは機械学習がマーケティングオートメーションの未来ではないと私が信じているからではありません。
むしろ、MLはすでにマーケティングオートメーションの不可分の一部であると思います。 「軍拡競争」はすでに始まっています。
企業は、収集したデータがどれほど価値があるかを知っています。また、アルゴリズムを使用して、マーケティング自動化ソフトウェアにそのデータから学習させることができることを知っています。
Martech.orgの調査によると、マーケティングオートメーションおよび電子メール配信ツールは、2020年に企業が置き換えたマーケティングツールのリストをリードしていました。
主な理由? 半数以上の企業が、船を飛び越えて別のプロバイダーを探すことにした主な理由として、より優れた機能を挙げています。 これは、わずか2年前よりも19パーセントポイント高くなっています。
市場はチャンスを見出し、それに迅速に対応します。 MarTech 5000のレポートによると、データは25.5%という驚異的な成長を遂げているSaaSソリューションカテゴリです。
もちろん、マーケティングオートメーションにおける機械学習はまだ始まったばかりです。 数年後に風景がどのようになるかを完全に予測することは困難です。 また、他のテクノロジーと同様に、注意が必要な特定のリスクと制限があります。
マーケティングオートメーションデータ学習のリスクと課題
機械学習はすべてデータに関するものです。 収集するデータが多いほど、MLを利用したマーケティングの自動化が効率的になります。
その結果、多くのリスクは、何らかの形で、収集するデータに関連しています。 最も一般的なものは次のとおりです。
- 質の悪いデータを収集する。 このテーマについては、すでに触れました。 収集したデータが対象者を適切に表していない場合、それを実際に使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングすることはできません。
- 規制の変更。 事業を展開している市場に応じて、データを使用して実行できることと実行できないことについて、さまざまな法律が適用されます。 何が許可されているか(何が許可されていないか)を理解してください。
- データの処理を非準拠のサードパーティプロバイダーに委託します。 データは、あなたにとっても、それを共有する人々(あなたの聴衆)にとっても非常に貴重です。 顧客のデータを処理するツールを選択するときは、データのプライバシーと処理の規制に準拠している高品質のマーケティング自動化プロバイダーを常に選択してください。
その他のリスクは、機械学習と機械自動化をビジネスに組み込むことについての考え方に関連しています。
- 戦略の欠如。 組織で機械学習と自動化を利用したい理由(および方法)がわからない場合、それで成功する可能性はほとんどありません。
- 機械学習があなたのためにすべての仕事をすることを期待しています。 前に説明したように、機械学習はあなたのために仕事の大部分を行うことができます。 ただし、アルゴリズムを監督する人が必要です。
- アルゴリズムを間違いのないものとして扱う。 自己学習アルゴリズムは素晴らしいものです。 彼らはあなたの時間を節約し、あなたが自分自身を見つけたことがないかもしれない洞察をあなたに提供します。 しかし、それは彼らが失敗したり、誤った結果を提供したりできないという意味ではありません。
最後の、しかし場合によっては最も重大なリスクは、オーディエンスを単なるデータとして扱うという罠に陥ることです。
確かに、あなたはあなたのマーケティング活動で大きなROIを達成したいと思っています。 ただし、視聴者の人間性を奪わないでください。
すべてのデータの背後には人間がいることを常に忘れないでください。 マーケティング戦略を実行するときに焦点を当てたいのはその人間です。
そのため、機械学習とマーケティングオートメーションのデュオがビジネスにどのように役立つかを検討することを心からお勧めしますが、視聴者に彼らがふさわしい敬意を払うことを忘れないでください。
機械学習でのデータの必要性と視聴者のプライバシーのバランスをとることができれば、素晴らしいビジネス成果を達成するための道を進んでいます。
参考文献
- AIが販売とマーケティングの自動化の未来に影響を与える5つの方法
- リードジェネレーションの取り組みでAIを使用する方法
- マーケティングオートメーションは2022年に人間に取って代わる予定ですか?
- 103人の専門家によると2022年のマーケティングオートメーショントレンドトップ7
- 無料のAIを利用したEメール件名ジェネレーター
結論。 行動する時は今です
彼らの「主流の存在」にもかかわらず、人工知能と機械学習を取り巻く多くの神話がまだあります。
AIとマーケティングの自動化が人間に取って代わると信じている人もいます。 他の人々は、テクノロジーがすぐに私たち全員を殺してしまうことを恐れています。
それに取り組んでいる科学者が注意していなければ、それは本当かもしれません。 しかし、今のところ、AIと機械学習が殺しているのは、適応できない企業だけです。
ただし、AIや機械学習自体によって一掃されることはありません。 むしろ、高度なマーケティング自動化ソリューションをビジネスに実装する人々によるものです。 これには、機械学習を利用したマーケティングの自動化が含まれます。
もちろん、最高のマーケティングオートメーションでさえ、私たちの日常業務を完全に置き換えることにはほど遠いです。 ただし、機械学習によって、データの処理方法と洞察の取得方法が大幅に改善されることは間違いありません。
それはあなたがすべての基本を整えている限りです。
最初のステップは?
マーケティングの自動化とEnchargeのようなツールがビジネスにどのように役立つかをご覧ください。 お客様のニーズに合った適切な戦略を選択するお手伝いをさせていただきます。当社の専門家の1人と簡単に電話をかけ、あなたのビジネスについて話しましょう。