2021年の機械学習とデジタルマーケティング動向

プログラマティック入札やチャットボットなど、機械学習（ML）を取り入れたさまざまな機能やプラットフォームが、モバイルマーケティングのエコシステムを強化しています。私たちは、毎日どこかでこのML技術が導入された機能を使っているのです。例えば、モバイルユーザーの97%はAIを搭載した音声アシスタントを使用しています。世界の人工知能（AI）市場は2025年までに1,916億ドルに達することが見込まれており、私たちの生活や仕事でより重要な役割を果たすようになることが予測されます。本稿では、機械学習がマーケターの仕事やターゲット層へのアプローチ、顧客へのサービスの提供にどのような変化をもたらしていくかを紹介します。

機械学習とは？

機械学習は、AIを利用して自動的に学習し、タスクを改善するシステムを作成するための技術です。AIが集積するデータにアクセスし、特定のゴールに向かって分析的決定を行い、必要なタスクを完了する能力を高めることが求められます。例えば、機械学習なしでは不可能なタスクや、手動で行う時間がかかりすぎるタスクを自動化することができるのです。

なぜ機械学習がモバイルマーケティングにとって重要なのか？

モバイルマーケターは、さまざまな方法で機械学習を利用することでターゲティングの精度を高め、最も価値あるユーザーにリーチし、新規および既存の顧客に優れたサービスを提供できます。例えば、24時間365日のサポートをユーザーに提供することで、ファネルの下層へと誘導し、最終的には収益化へとつなげることができます。機械学習を効果的に導入することが、これまで以上に重要になってきているのは明らかです。これらのツールがなければ、ターゲット市場で競争力を維持し、ビジネスを拡大することは非常に困難でしょう。

機械学習を利用してマーケティングを最適化する場合、自動化できるものと、人間の介入が必要なものとを見極めることが不可欠です。FiveChannels社の創設者兼CEOであるジェイソン・ホール（Jason Hall）氏は、Forbesに寄稿した記事の中で次のように述べています。「AIプログラムはデータだけを使用したレポートを作成できるかもしれませんが、お客様と真につながるには、人間の介入が必要です。共感、思いやり、ストーリーテリングは、いずれも現時点では機械には真似できない人間の特性です」

機械学習とデジタルマーケティング：AIテクノロジーがマーケターの業務を変える8つの方法

1. パーソナライゼーションによるユーザー体験の向上

パーソナライゼーションは、最も高い目標の達成に役立つ強力なツールです。約4分の3（71%）の消費者は、パーソナライズされていないショッピング体験に不満を感じており、91%の消費者は、関連性のあるお勧めやパーソナライズされた提案をするブランドで買い物をする傾向が高くなっています。機械学習を利用することでマーケターは販売を促進し、ブランドロイヤリティを構築し、顧客生涯価値（LTV）を高める独自のカスタマーエクスペリエンスを生み出すことができます。例えばEコマースアプリでは、機械学習を利用して、以前の購入履歴やカートに入っていたアイテムに基づいて購入提案を行うことができます。NetflixやAmazon Prime Videoなどのエンターテイメントアプリでは、ユーザーの視聴履歴を元におすすめを表示できます。

機械学習は、問題を分析して最適化の方法を特定できます。パーソナライゼーションはさまざまなマーケティングに利用できます。例えば、アプリ内やWebサイトのコンテンツを管理したり、Eメールをパーソナライズしてエンゲージメントを促進したり、ユーザーの関心事に最も関連する広告を表示したりなどが可能です。

2. チャットボットによる優れたカスタマーサポート

機械学習でユーザー体験を向上させる方法はたくさんあります。例えば、チャットボットで24時間365日のサポートを提供し、顧客の待ち時間をなくすことができます。チャットボットとは、定義されたルールや機械学習を利用して人間が何を求めているのかを識別し、有用な情報を提供するソフトウェアです。これは、SMSやWebサイトのチャットウィンドウ、ソーシャルメディアのビジネスページなどのチャネルに適用できます。

アプリの性質によって、チャットボットの使い方は異なります。上記のメリットに加えて、チャットボットでは以下のことが可能です。

• チームが行う作業を自動化することで、時間とコストを節約する
• 複数のマーケティングチャネルのコンバージョン率を高める
• 有望な見込み客を生み出し、商談を設定する
• 大量のカスタマー サポート リクエストを管理することで離脱を減らす
• 顧客にフォローアップメッセージを送信し、同様のアウトバウンドマーケティングを支援する
• 新製品の発表や割引情報を共有して、エンゲージメントを促進する

すべてのチャットボットに機械学習が使われているわけではありません。自動メッセージを送信するライブチャットボットやプログラミングでレスポンスが制限されたルールベースのチャットボット、そして、AIを活用して時間とともに学習できるチャットボットなど複数のタイプがあります。時間をかけて人間の行動を学習したチャットボットは、具体的な指示がなくても複雑な質問に答えられるようになります。

3. 機械学習を利用した製品とサービスの開発

AIは、ターゲットオーディエンスや既存の顧客に合わせた新しい製品やサービスを識別できます。例えば、音声検索デバイスを使用している人々の72％は、それらのデバイスが日常生活の一部になっていると回答しています。音声コマースの規模は、2022年までに400億ドルに達すると予測されています。これにより、ブランドは顧客のニーズを特定し、可視性を高め、販売を促進する機会を得ることができます。AIベースの音声アシスタントは、ユーザーの行動から継続的に学習し、ハイパーパーソナライゼーションのためのデータを提供します。また、AIを活用した音声分析により、UXデザインやカスタマーサポートなど、改善すべきその他の領域を特定することもできます。

4. WebサイトのデザインとUXの最適化

UXおよびWebサイトのデザインの開発と最適化は、ターゲットにリーチするために不可欠です。ヒートマップやその他のアナリティクスなどの有用な指標を生成することで、機械学習はマーケターがデータ主導の戦略によってWebサイトのデザインを最適化するのに役立ちます。さらに、機械学習を利用してA/Bテストを行い、UXを継続的に最適化することもできます。

5. マーケティングオートメーションの活用

機械学習とマーケティングオートメーションを利用することで、反復的な作業に時間を浪費する代わりに、戦略的なキャンペーン管理に集中できるようになります。これには、Eメールマーケティング、ソーシャルメディア管理、広告キャンペーンなどのプロセスを自動化するソフトウェアを使用します。例えば、Adjust Automateは、アプリ間、パートナー間、ネットワーク間のレポートを簡単に生成できるAdjustの自動化ツールです。さまざまな広告キャンペーンや国、ネットワークなどのデータを1つの管理画面に集約することで、最も重要なKPIを分析できるようにします。データに即座にアクセスできるため、入札や予算をリアルタイムに変更したり、同じ管理画面からクロスプラットフォームのキャンペーンを最適化することができます。また、ベンチマークを満たさないアトリビュートを自動的に変更するルール設定も可能です。

自動化と機械学習でアドターゲティングを最適化

モバイルマーケターは、どのチャネルを選択すべきか、広告費用をどのように配分すべきか、キャンペーンをいつ、どのくらいの期間実施すべきかを検討しますが、機械学習を活用してこれを管理できます。例えば、Facebookの類似オーディエンスなどのツールを利用し、類似オーディエンスをターゲットにすることで、より価値の高いユーザーを獲得できます。これにより、既存のオーディエンスに似た属性を持つ新たな見込顧客のグループにリーチできます。1つのキャンペーンで複数のオーディエンスを同時に使用して、選択した類似オーディエンスのいずれかに該当するユーザーに広告を配信しましょう。

Adjustのオーディエンスビルダーは、お客様のAdjustデータを活用して、設定基準に当てはまるユーザーを自動的にグループ化することで、貴重な時間と労力を節約し、効果的に収益を得られるようにします。オーディエンスビルダーはオーディエンスをリアルタイムで更新するため、手動でユーザーを追加したり、基準に当てはまらなくなったユーザーを削除したりする必要がありません。また、FacebookやSnapchatなどの主要パートナーと直接連携できるほか、ダイナミックなWebフックであらゆるアドネットワークと簡単に統合できます。オーディエンスビルダーなら、オーディエンスをサブグループにセグメント化してコントロールされたサンプルを作成できるため、A/Bテストをスマートに実行できます。

6. プログラマティック広告のメディアバイイング

プログラマティック広告のメディアバイイングとは、エクスチェンジを介して広告インベントリを売買する自動化されたプロセスのことです。このプロセスでは、MLを利用して効率を改善し、時間が経つにつれ、広告主にとってより良い意思決定が可能になります。プログラマティック広告に機械学習を利用する場合、アルゴリズムがさまざまなソースのデータを大量に分析します。これはつまり、メディア戦略の予測や計画、最適化などにMLを活用できることを意味します。メディアバイヤーの介入は引き続き必要ですが、AIを利用することでメディアバイイングの担当者は戦略に集中し、手間のかかる作業に費やす時間を減らすことができます。

7. Eメールマーケティングの自動化

機械学習を活用したEメールマーケティングでは、エンゲージメントを高めるパーソナライズされたEメールを作成して、マーケティング目標の達成に役立てることができます。オーディエンスをセグメント化してコンテンツのライブラリを管理し、最適化に利用できるデータを収集できます。これらすべてがユーザーのエンゲージメントを高め、長期的なブランドロイヤリティを構築する、高度にパーソナライズされたEメールを作成するのに役立ちます。

MailChimp社、Moosend社、SendinBlue社などのソフトウェア会社は、顧客に機械学習機能を提供しています。機械学習はコンテンツの管理に加え、ユーザーにEメールを送信する際の最適な応答時間の決定にも使用できます。また、Eメールが確実に配信されるよう、送信ドメインの評価を高めるのにも役立ちます。

8. 機械学習による大規模なSEO分析

機械学習を利用することで、マーケターは大規模なSEO分析を実行できます。SEMrushやWordTrackerなどのツールを使うと、検索エンジンのランキングや、どの用語やキーワードをターゲットにすべきかといったインサイトを得ることができます。また、これらのツールを使用して、構築すべきリンクや、最適化すべきWebサイト上のページを特定することもできます。SEO分析ツールは成長を促進し、露出を増やすのに役立つレポートをすばやく表示できます。

さらに、この技術を活用してパーソナライズされたユーザージャーニーのためのコンテンツを作成することもできます。その一例として、オンサイトSEOのためのコンテンツ作成を大規模に実行することも可能です。

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