AIが進歩するにつれ、一部のマーケティング戦術は後れを取っている。どのAIマーケティングトレンドがもはや成果をもたらさないのか、そしてその理由を探ってみよう。
最盛期を過ぎた古いエンジンのように、AIマーケティング戦略の中には、テクノロジーの進歩に伴い、失速しつつあるものがある。かつては最先端と思われたソリューションも、今ではその優位性を失っている。ここでは、どの人工知能のトレンドが後れを取っているのか、そしてなぜそれがもはや必要な結果をもたらさないのかを見てみよう。
手放すべきマーケティングの6つのAIトレンド
1. 基本的なチャットボット
当時：最初のチャットボットは20世紀後半に登場し、ELIZAは1966年にデビューした。これらの初期のボットは、事前にプログラムされたスクリプトに依存して会話をシミュレートし、基本的な顧客サービスのタスクを自動化し、定型的な問い合わせに対応した。単純な反復作業には効果的だが、より複雑な顧客ニーズに適応する能力に欠けていた。
現在：パーソナライゼーションへの期待が高まるにつれ、従来のチャットボットでは物足りなくなってきた。今日の消費者は、自然言語処理（NLP）や機械学習などの高度なテクノロジーを搭載したAI主導のアシスタントを期待している。エグゼクティブの90%近くがより迅速な苦情解決を報告し、80%以上が通話量管理の改善を実感しているが、これらはすべてAIのおかげである。
GPTのようなモデルを使用しているような最新のAIアシスタントは、ダイナミックでパーソナライズされた対話を提供し、はるかに複雑なクエリを処理することができる。顧客データを活用することで、これらの高度なボットは、より人間に近い体験を提供しながら、オーダーメイドのソリューションを提供する。
2. AIによるソーシャルメディア・モニタリング（センチメント分析）
当時：2010年代後半、AIは基本的なソーシャルメディアリスニングに広く利用され、主にキーワードと単純なテキスト分析によるブランドセンチメントのモニタリングに重点を置いていた。これによってブランドは、消費者が自社に対してどのように感じているかを大まかに理解することができたが、深みやニュアンスには欠けていた。
現在：より深いコンテクストの理解とマルチモーダル分析（テキスト、画像、動画）を統合した、より高度なAIモデルの登場により、センチメント分析ははるかに洗練された。今日、消費者はブランドがテキストからセンチメントを捉えるだけでなく、マルチメディア・コンテンツの感情的なニュアンスを把握することを期待している。この豊かな洞察により、ブランドはセンチメントのリアルタイムの変化に対応し、より個人的で感情的なレベルで共鳴するマーケティングを構築することで、顧客ロイヤリティを強化することができる。
3. 履歴データに基づく予測分析
当時: 過去の購入行動などの履歴データに基づくAI駆動型の予測分析は、将来の購入パターンを予測するために多用されていた。このトレンドにより、パーソナライズされたオファーやレコメンデーションが形作られた。
現在: 基本的な予測分析だけではもはや十分ではない。顧客は企業がリアルタイムで適応することを期待しているからだ。革新的なAIシステムは現在、予測分析とリアルタイム分析を組み合わせて、履歴記録だけでなくリアルタイムの行動データと変化するトレンドを活用している。これにより、マーケティング担当者はより正確なパーソナライゼーションと顧客のニーズへの迅速な適応を実現できる。
4. シンプルな商品レコメンデーションの予測
当時：購入履歴や閲覧行動に大きく依存した最初のAI搭載商品レコメンデーションエンジンは、最先端と考えられていた。これらのシステムは、主に「よく一緒に買われるもの」や「これを買った人はこれも買っている」というレコメンデーションに重点を置いていた。
現在：基本的なレコメンデーションだけではもう十分ではない。AIは単純な商品提案にとどまらず、ライフスタイルの変化を予測したり、顧客の行動の背後にある根本的な意図を理解したりするなど、よりスマートでコンテキストを考慮したレコメンデーションを提供するようになった。協調フィルタリング、ディープラーニング、強化学習などのアルゴリズムは、過去の行動に依存するだけでなく、リアルタイムのデータ、ユーザーの意図、さらには季節性や社会的トレンドなどの外部要因までも分析する。
2023年には、世界のミレニアル世代の56%が、パーソナライズされただけでなく、現在のコンテキストに直感的な製品やサービスのレコメンデーションを受けるために、従来の検索エンジンを回避して、生成AIツールを利用するようになった。
5. 音声検索最適化 (VSO)
当時：2018年から2019年頃にAlexaやGoogle Homeのような音声アシスタントが台頭したことで、音声検索への最適化は瞬く間にAI主導の大きなマーケティングトレンドとなった。ブランドは音声検索SEOに集中し、自社のコンテンツが音声クエリを通じて容易に発見できるようにした。当時は、音声検索が顧客の商品リサーチ方法を一変させると予想する向きもあり、多くの顧客が完全な質問や会話文ではなく、特定のキーワードを使うことを選択した。
現在：しかし、消費者の音声検索の採用は予想ほど急速に伸びていないため、音声検索の最適化だけでは頭打ちとなっている。アメリカの成人の3分の1以上（35%）が音声ショッピングに興味を示しているものの、まだ完全には受け入れられていない。その代わりに、音声コマース（Vコマース）や音声対応アプリなど、よりインタラクティブでタスク駆動型の会話AI体験に焦点が移った。これらのプラットフォームは、ユーザーが音声コマンドで直接購入やサービス管理などのタスクを完了することを可能にし、単にキーワードで情報を検索するだけでなく、よりシームレスで機能的な体験を提供する。
6. 基本属性に基づく顧客セグメンテーションのためのAI
当時：顧客セグメンテーションのための初期のAIモデルは、マーケティング・メッセージのターゲットを絞るために、年齢、場所、性別のような従来の人口統計学的要因に大きく依存していた。マーケティング担当者は、この基本的な情報を使ってeメールをパーソナライズし、パーソナライズとエンゲージメントが限定的な静的セグメントを作成することが多かった。
現在：AIを活用したセグメンテーションは大幅に進化し、より複雑なサイコグラフィックデータや行動データを取り込んでいる。このシフトにより、ダイナミックな顧客セグメントをリアルタイムで調整することが可能になり、マーケティング活動がよりパーソナライズされ、反応性の高いものになった。
今日のオムニチャネル環境では、AIを活用したマイクロセグメンテーションにより、ブランドはeメールにとどまらず、さまざまなタッチポイントでテーラーメイドのメッセージを届けることができる。マーケティング担当者は、SMS、プッシュ通知、アプリ内メッセージ、ソーシャルメディア広告、さらにはパーソナライズされたWebサイト体験を通じて、パーソナライズされたコンテンツを提供することができる。ハイパーパーソナライゼーションを活用することで、ブランドは顧客が最も関心を持つプラットフォームで、適切かつタイムリーなコミュニケーションを確実に受け取ることができる。
ジェネリックからダイナミックへ：ハイパー・パーソナライズド・マーケティングの成功に向けたAIの活用
これまで見てきたように、マーケティングにおける多くのAIトレンドは大幅に改善され、基本的なテクニックから、真の成果をもたらす洗練されたツールへと進化している。このような革新的なソリューションを取り入れるマーケターは、技術的な変化を先取りし、消費者の期待に応えることができるようになる。AIと機械学習の力を活用することは、ハイパー・パーソナライゼーションの時代に成功するために極めて重要である。
マーケティング戦略におけるAIの活用方法に関する深い洞察については、Comarch（ポーランドのITソリューションプロバイダー）の電子書籍「How AI Personalization Drives Customer Loyalty」をご覧いただきたい。この資料では、ロイヤリティプログラムで一般的な広告が効果をもたらさない理由、AIを使用しないパーソナライゼーションの課題、AI/MLモデルを解約予測、顧客生涯価値予測、製品レコメンデーションにどのように使用できるかを学ぶことができる。AIを活用したロイヤリティプログラムをテスト、学習、適応させ、一人ひとりの心に響く高度にパーソナライズされた体験を生み出す方法を発見してほしい。
