「AI」がマーケティングを進化させる【後編】
「機械学習」がマーケティングの“救世主”とは限らない理由
マーケティング担当者は機械学習がもたらす可能性を無視すべきではない。ただし機械学習があらゆるマーケティング活動にメリットをもたらすわけではないことに注意が必要だ。
優秀なマーケティング部門は、緻密なデータ分析と重要業績評価指標(KPI)を活用して、収益と顧客の拡大目標の進行状況を測定している。その一例は、マーケティングに取り入れた機械学習が販売拡大と全体収益にどう影響しているかを追跡することだ。ただしニュースメディアなどのコンテンツベースの業界では、KPIに対する機械学習の影響を追跡するのは困難だと、クロスチャネルマーケティング戦略を策定するIterableのコンテンツマーケティングマネジャー、マイケル・ウアード氏は指摘する。
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コンテンツを生み出す業界では一般的に、顧客基盤の拡大にメールマガジン(メルマガ)や週ごとに自動配信するメッセージを活用している。メルマガやメッセージは、企業が顧客とコミュニケーションを図る手段として広く使われている。ただし、きちんとパーソナライズできていなければ、顧客の反応を得るのは難しい。
各ユーザーに合わせたコンテンツを提供するために、必ずしも企業固有のレコメンデーションエンジンや複雑なリサーチが必要になるわけではない。モバイルデバイスでの閲覧を容易にするなどシンプルなことで済む場合もある。
一般消費者がインターネットへのアクセスに使用する主要な手段はスマートフォンだ。マーケティング戦略ではこの事実を考慮する必要がある。「スマートフォンでもコンテンツを読みやすくし、テキストメッセージとも連動させて複数のチャネルでコンテンツをパーソナライズすることが欠かせない」(ウアード氏)
ウアード氏は、マーケティングに機械学習を取り入れることで企業が得られるプラスの効果として、送信先の位置情報に基づくコミュニケーションを挙げる。米国の東海岸に拠点を構える企業が、ニューヨーク時間の午前7時に総集編のメールを送信するとしよう。このメールがシリコンバレー在住ユーザーの手元に届くのは午前4時だ。ユーザーの反応を期待するには時間が早過ぎる。
時差を考慮しないで送信されたメルマガやニュースまとめは結局、地元紙や時差を考慮して後から送信されてくるメールに埋もれることになる。販促のメールやメルマガを配信している企業は、顧客がメールを開封する可能性のある時間帯にメールを配信するのが望ましい。
機械学習がマーケティングに役立つ場合、役立たない場合
デジタルマーケティングに機械学習を活用する取り組みは一般的に、社内で実行される。既存の顧客データに新しい技術を適用して、マーケティング戦略を磨こうというのだ。Amazon.comやNetflixのように成功を収めるには、豊富なデータとデジタル中心の意思決定こそが求められる。機械学習は、コンテンツとユーザーの関連性を高めてユーザーエクスペリエンスを向上させることで、こうした意思決定を補強しているにすぎない。条件が整った企業では、デジタルマーケティングはビジネスの中核に根付いているはずだ。
人工知能(AI)技術を活用したマーケティング支援を手掛けるFormationのCEO、セルチャウ・ハンセン氏は「マーケティングに導入する機械学習は用途が限られ大規模展開できないため、まだ成長途上にある」と述べる。全ての企業がデジタルマーケティング戦略を導入しているとは限らない。旧来のマーケティング戦略に機械学習を無理やり取り入れるのは困難だ。
顧客に関するインサイト(洞察)を見つけて発展させる目的でアルゴリズムを作成する際、初期コストはさほどかからない。だが何千人もの顧客を対象とするためにアルゴリズムを拡張しようとすれば、少なからぬコストと労力が必要になる。特にデータサイエンスチームのリソースが限られる小規模企業は、この状況を許容するのは難しいだろう。
「問題は、最新の技術とプロセスが細分化を念頭に構築されており、スケーラブルな方法で洞察に対処するように作られていないことにある」とハンセン氏は語る。
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