機械学習がマーケティングを改善できる12の方法

機械学習は、マーケターがデータから洞察を抽出し、マーケティングキャンペーンを改善するための実用的な戦術を見つけるのに役立ちます。 マーケターが尋ねる最も一般的なマーケティングの質問の2つは、 「質の高いリードをどこで見つけることができるか」です。 および「キャンペーンを改善するにはどうすればよいですか？」

AIベースのマーケティングは、行動や購入パターンなど、顧客に関する特定の情報に基づいているため、マーケターがより良いコンバージョン率と売上を達成するのに役立ちます。

さまざまなアルゴリズムを利用したモデルは、マーケティングのさまざまな側面に役立ちます。 これらは、顧客への働きかけを改善し、パーソナライズされたコンテンツを作成し、応答をトリガーし、優れたユーザーエクスペリエンスを作成するのに役立ちます。

機械学習がマーケティングの改善に役立つ多くの方法のいくつかを次に示します。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、中核にパターン認識を備えた人工知能（AI）のサブセットです。 これにより、コンピューターはデータを分析および解釈し、明示的なプログラミングなしで正確な予測を提供できます。

アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータポイントが多いほど、より深い洞察を解き放ち、より多くの微妙なパターンを発見できるため、より優れています。

QuanticMindの調査によると、業界の専門家のほぼ100％が、デジタルマーケティングの将来は、機械学習技術とAIベースのマーケティング自動化によって影響を受けると考えています。

彼らの多くは、顧客体験の向上が機械学習が最も有益な分野になると信じています。

1.チャットボットを組み込んでカスタマーサービスを改善する

最新のWebサイトでよく見られるのは、画面の下隅にポップアップ表示され、訪問者がサイトに到着した直後に支援を提供するチャットボットです。 チャットボットを使用すると、ブランドは顧客に24時間のサポートを提供できます。

これらのチャットボットは、簡単な顧客の質問に答え、支援できない場合は適切な人に紹介することができます。 彼らは訪問者とのやりとりから学び続け、より正確な答えを提供するためにデータを収集して解釈します。

Googleアシスタント用に構築されたeBayチャットボットは、顧客が音声検索を使用して好みの製品の最良の取引を見つけるのに役立つeコマースチャットボットです。

Designer Shoe Warehouse（ DSW ）は、FacebookMes​​sengerボットをショッピングアシスタントとして使用します。 顧客が靴を購入した後、DSWを使用すると、パッケージを追跡し、パーソナライズされた配送情報を簡単に受け取ることができます。

ボットは、割引やクーポンに関する情報の共有や新製品の発売の発表など、他の多くの目的にも使用できます。

2.コンテンツを最適化する

コンテンツの最適化は、オーガニック検索の可視性を高めるのに役立つSEOの最も重要な側面の1つです。 多くのクリックを受け取るコンテンツは、検索エンジンでのより良い位置に貢献し、ウェブサイトへのより多くのトラフィックを促進するのに役立ちます。

機械学習は、メールの件名、記事の見出し、画像など、どのコンテンツが最も効果的かを明らかにするのに役立ちます。 たとえば、1人の画像がグループの画像よりもうまく機能し、それらの結果に優先順位を付ける場合があります。

興味、過去の購入、オンライン行動に関する膨大な量の顧客データから抽出された洞察は、マーケターが、書いた電子メールから提供する製品まで、旅のすべてのタッチポイントで読者を最も引き付けるタイプのコンテンツを作成するのに役立ちます。

エッセイライティングサービスUKの専門家によると、これまで、マーケターはオーディエンスを実際に知らずに広告キャンペーンを開始し、彼らの共感を得られなかった広告や販促活動にお金を浪費していました。

機械学習は、この無駄をなくすのに役立ちます。 それは当て推量を取り除き、マーケターがエンゲージメントの最高のチャンスを提供するタイプのコンテンツで適切なオーディエンスに到達することを可能にします。

3.新しい製品とサービスを開発する

機械学習アルゴリズムは、消費者のニーズに応じて新しい製品やサービスをより正確に調整するのに役立ちます。 たとえば、潜在的な顧客を対象に世界中で調査を実施し、データを分析して製品を提供することが可能になります。

これは、企業が新しい顧客グループに対応するために開発できる新しい機会と新製品を特定するのに役立ちます。

同じソリューションは、企業がさまざまな製品または同じ製品のバージョンをさまざまな市場に提供するのに役立ちます。 たとえば、調査によると、米国のドライバーは四輪駆動を好みますが、ヨーロッパではハイブリッド車の需要があります。

この種の情報があれば、自動車メーカーは米国とヨーロッパの市場に適した車両を設計することができます。

4.トレンドを明らかにする

機械学習は非構造化データをマイニングし、顧客が公共圏で何について話しているかについての洞察を可能にします。 ソーシャルチャタリングを解読して、顧客の好みに直接関連する新製品やコンテンツのアイデアを刺激することができます。

この例は、ベン＆ジェリーズが人々がパブリックドメインで朝食用のアイスクリームについて話していることを発見し、朝食風味のアイスクリームの範囲を発売することを決定したときです。

5.製品の推奨事項をパーソナライズする

機械学習が顧客のショッピング体験を向上させる方法はたくさんあります。 それはバイヤーの旅を導き、パーソナライズされた製品の推奨を行うことができます。

Amazonは、パーソナライズされた製品の推奨を通じて、年間収益のかなりの割合を生み出しています。

Netflixはまた、アルゴリズムを使用してパーソナライズされた映画のおすすめを顧客に提供することにより、収益を増やします。 機械学習は、視聴者が以前に視聴したもの、評価したもの、または無視したものに基づいて、視聴者が楽しむ可能性が最も高いコンテンツを提案するのに役立ちます。

機械学習が製品の推奨を加速および最適化するのに役立つ場合、アップセルとクロスセルははるかに優れたエンゲージメントを持つことができます。

過去の顧客行動を分析し、需要を予測することで、マーケターはコンバージョンの可能性が高いターゲットを絞ったオファーを行うことができます。

6.リードの生成とスコアリングを改善します

リードはビジネスの生命線であり、機械学習は、より質の高いリードを生成するのに役立ちます。 AIを使用するボットは、サイトで行われている営業担当者と消費者の間の会話から学ぶことができます。

その情報により、彼らは質問に答え、何が良いリードになるのかをより深く理解し、大規模な訪問からリードを生み出すことができます。

リードが購入する可能性を知ることは、多くのリードを処理しなければならないマーケターを助けることができます。 機械学習はデータを使用してリードをスコアリングし、効率を高めて時間を節約します。

そのようなリードを変換しようとすることにエネルギーを集中することがはるかに簡単になります。 最も多く購入する顧客のプロファイルを見ると、マーケターはマーケティング中に覚えておくことができる一般的な特性を特定できます。

7.広告を最適化する

従来、広告では、選択する広告チャネル、購入する広告スペースの量、広告を配置するタイミング、キャンペーンの継続期間を決定する必要がありました。

広告は企業にとって大きなコストであり、機械学習を使用するとパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

マーケターが下さなければならなかった以前の決定は、機械学習によって通知されるようになりました。 たとえば、Facebook Lookalike Audienceを使用すると、マーケターは既存の顧客と同様の属性を持つ潜在的な顧客を見つけてターゲティングするのに役立ちます。

スマート入札は、機械学習を使用してPPCキャンペーンをより効果的にする戦略です。 機械学習とコンテキストシグナルを組み合わせて入札を最適化します。 数十億のデータポイントを使用して、見込み客がコンバージョンする可能性を推定します。

8.マーケティングの自動化

自動化はマーケティングを次のレベルに引き上げます。 機械学習は数値を計算し、過去の結果から学習し、実用的な洞察を提供します。

これは、顧客のセグメンテーション、推奨事項の作成、コンテンツのパーソナライズ、顧客サービスなど、マーケティングのあらゆる側面に役立ちます。

これは、マーケターの意思決定を簡素化するのに役立ち、学習を続けるにつれて、改善を続けます。 マーケティングオートメーションを使用してユーザーエクスペリエンスを管理するブランドは、はるかに高い割合の適格なリードを達成し、収益の増加を経験します。

機械学習を活用したEメールマーケティングは、マーケターが顧客をセグメント化し、Eメールキャンペーンを高度にパーソナライズするのに役立ちます。 彼らは、顧客エンゲージメントを促進するように設計されたパーソナライズされた電子メールの件名とメッセージを書くことができます。

以前の応答を使用して、メッセージを送信する最適な時間と方法を決定できます。 メールマーケティングに分割テストを組み込むことで、ROIを向上させ続けることができます。

9.価格を最適化する

ダイナミックプライシングはすでにしばらく前から存在しており、ホスピタリティ業界や旅行業界でよく使用されています。 これらの業界は、市況と顧客の需要に基づいて柔軟な価格設定を提供しています。

小売企業も、必要なデータとそれを分析するための機械学習のおかげで、柔軟な価格設定を採用するようになっています。

価格弾力性は、販売期間、顧客セグメント、製品の位置付けなどの要素を考慮して、製品ごとに決定されます。 機械学習アルゴリズムは、割引の提案に反応する可能性が高い顧客を特定するのにも役立ちます。

10.顧客離れを予測する

顧客離れを予測できることで、企業は顧客を離れる前に顧客に連絡することができます。 解約した、または解約しなかった顧客の例を使用して機械学習モデルをトレーニングし、パターンを発見して、解約する可能性が低い顧客を特定することができます。

デジタル成長企業であるUrbanAirshipは、機械学習アルゴリズムを使用してモバイル顧客の行動を分析し、アプリのパブリッシャーが忠実なユーザーを特定し、解約する可能性が最も高いユーザーを予測できるようにします。

その後、マーケターは、顧客エンゲージメントを深めるために行動を起こすか、特定の顧客セグメントを維持するためにより多くの投資を行うことができます。

11.適切なインフルエンサーをターゲットにする

今日、ますます多くのブランドがインフルエンサーを使用しています。 彼らは盲目的にそれらを使用するよりもよく知っており、彼らのブランド価値と一致するものを望んでいます。 これにより、より多くのオーディエンスにリーチしてエンゲージし、ブランドの信頼性を高めることができます。

機械学習ツールは、ソーシャルメディアの投稿でさまざまな指標を検索し、視聴者と最もつながるインフルエンサーを推奨するのに役立ちます。

機械学習は、インフルエンサーを使用する際の最大の問題の1つである、偽のフォロワーを持つインフルエンサーやパフォーマンスを膨らませる問題と戦うのに役立ちます。

自然言語処理（NLP）の機械学習ベースのツールは、インフルエンサーによって投稿されたビデオコンテンツを理解し、ブランドが適切なブランド支持者を選択するのに役立ちます。 また、インフルエンサーがブランドメッセージングをどのように行っているかを理解するのにも役立ちます。

マツダはIBMワトソンを使用して、テキサス州オースティンで開催されたフェスティバルで新しい車両の1台を打ち上げるためのインフルエンサーを選びました。彼らは車両で街を走り回り、ハッシュタグ#MazdaSXSWを使用して体験について投稿しました。

12.ソーシャルメディアを管理する

機械学習は、マーケターがデータの力を利用してソーシャルメディアのプレゼンスを最適化するのに役立ちます。 たとえば、ブランドの評判を管理するためにすぐに対応が必要なレビューや苦情を特定するのに役立ちます。

機械学習を利用したソーシャルリスニングツールは、すべてのソーシャルメディアプラットフォームでハッシュタグ、キーワード、ブランドの言及を追跡できます。

このデータの分析から得られた洞察は、ブランドが各プラットフォームに適切なタイプのコンテンツを作成し、視聴者を深いレベルで引き付けるのに役立ちます。

機械学習はマーケティング担当者の役割に取って代わるものではありません

優れたマーケターは相変わらず重要であり、機械学習が彼らの役割に取って代わることはありません。 機械学習がマーケティング活動を人間化するのに役立つのは皮肉なことです。 =価値のないコンテンツに時間を浪費したり、関連性を無視したりする必要はありません。

彼らは、旅のあらゆるタッチポイントで効果的に顧客にリーチする能力を持っています。

どの顧客が最も忠実であるかを予測し、それらに集中するために時間を費やすことが可能です。 また、手遅れになる前に、どの顧客が解約して介入しようとしているのかを予測することもできます。 彼らは、どのコンテンツが最も効果的であり、最良の結果をもたらすかを理解しています。

一般の聴衆に手を差し伸べ、最高のものを期待しなければならないのは過去のことです。 彼らは今、顧客データから十分な洞察を得て、キャンペーンを効果的に計画し、暗闇の中で撮影していないため、最良の結果を達成することができます。

最後の言葉

マーケティングにおける機械学習は、それを活用する新しいテクノロジーの波がマーケターの手に力を与えるにつれて、ゲームチェンジャーになりつつあります。 これにより、消費者をよりよく理解し、顧客体験を向上させることができる新しい時代が可能になります。

今後数年間で、機械学習がブランドと顧客とのやり取りの方法をどのように変え、顧客を引き付け、販売し、サービスを提供する上でより本格的な体験を提供するかがさらに明らかになる可能性があります。

これは、事業の収益に大きな影響を与える可能性があります。

著者略歴

Charlie Svenssonは、英国を代表する大学のエッセイライティングサービスのシニアアカデミックライターとして働いています。 彼は、論文、エッセイ、ラボレポート、コースワークの作成に豊富な経験を持っています。 彼は現在、米国と英国で勉強している英語を話さない学生の学習を容易にするためのオンラインコースを開発しています。