BtoBからBtoCまで、幅広い企業サイトに導入されているMA（マーケティングオートメーション）。
アクセス解析、顧客情報の一元管理、ステップメール配信などを自動で行ってくれるため、業務改善やCV改善効果が期待できます。
現在ではAIの進歩がめざましく、機械学習により機械自らが判断し、マーケティング施策を取れるようになっていることはご存知でしょうか。
AIが自動的に顧客や顧客の行動を分析し、人の手で行っていたマーケティング活動をさらに効率化することが可能です。
今回はMAとAIを組み合わせることによってできること、できないことについてご紹介いたします。
目次
AIの得意なこととは
AIの得意なことは、主に情報の収集や情報の解析、顧客情報の一元化などがあります。
AIはサイトの膨大なPVや顧客情報をカテゴライズしてまとめるため、マーケターは必要な情報を汲み出し、必要な施策を取ることができるでしょう。
従来のマーケティングでは、AIは情報収集やデータ一元化などに用いられてきました。
サイトを訪問した顧客の行動を記録し、そのデータをマーケターが解析することで、CVに結びつく打ち手を決めるために用いられてきたと言えるでしょう。
現代ではAIの機械学習により、情報の収集だけでなく情報を自ら解析し、CVに結びつく行動を徐々に進化させながら取れるようになっています。
機械学習とは、AIが自ら情報を解析し、その上で新しい情報を出力するアルゴリズムのことです。
マーケティングでAIを利用する場合、「顧客の好みの商品はなにか」「どのような時間帯にメールを開封するか」「この属性にはどんな商品が人気か」といった情報を自ら解析し、レコメンドや最適なタイミングでメール送信することも可能となります。
MAとAIを組み合わせてできること
MAとAIを組み合わせることで、以下のようなマーケティング施策を、AIが自動で行います。
レコメンド機能
顧客の閲覧履歴・購買履歴・顧客属性といった情報をAIが参照し、自動的にレコメンド商品を提案します。
「顧客が購入した商品と同じ価格帯の商品を提案する」、「同ブランドの商品を提案する」など、リピーターや顧客単価の向上を狙う際に有効です。
たった一度の購入だけでは「たまたまそのサイトを利用しただけ」で終わってしまう可能性がありますが、精度の高いレコメンドを提案し続けることで、自社サイトをリピートしてもらえる可能性が上がります。
高精度なレコメンド機能は顧客単価向上やCV改善に対して重要度が高いと言えるでしょう。
配信タイミングの最適化
AIが顧客のメール開封時刻や商品購入時間といったデータを参照、それを元に一番反応が良い時間帯に、自動でメールやプッシュ通知を送信します。
また、商品をカゴに入れたままサイトを離脱してしまう「カゴ落ち」へのリマインドメールや、商品を購入した後に送る「フォローメール」など、一定時間が経過した後に送るメールのタイミングも過去のデータを元に最適化が可能となります。
適切なタイミングで顧客とのコミュニケーションを取ることで、CVを高める効果が期待できます。
コンテンツの改善
Web記事サイトなどの場合、AIがページのタイトル、本文、構成などの改善案を提案します。
これは顧客の流入キーワードをAIが解析し、その顧客が本当に知りたい情報を分析できるためです。
改善後のページ流入数やCV数まで予測が可能で、「コンテンツ改善を繰り返しながら、どの表現が効果的だったのかを模索する」という手間が省けます。
MAとAIを組み合わせてできないこと
マーケティング業務を自動化してくれるMAとAIの組み合わせですが、すべてが自動化できるわけではありません。機械の手を借りず、人間が行うべき作業には以下のものがあります。
シナリオ設計
AIは予め与えられたシナリオに沿って稼働するため、そもそものシナリオを与えられないと具体的に稼働することはできないことが多いです。
そのため、担当者は事前に「より多くの女性顧客を獲得したい」「サイト離脱者を減らしたい」といった目標を用意し、その改善に合わせたシナリオを描く必要があります。
「MAを導入しても思ったような効果が得られなかった」というケースでは、「そもそもどんな結果を求めているかが明確ではなかった」「集積したデータをどう活用していいかわからなかった」というケースがあるため、事前にシナリオを明確に描く必要があります。
ゼロからのコンテンツ作成
AIの創造性を使う機能に関してはまだまだ発展途上にあるといえます。そのため、AIはメールなどゼロからのコンテンツ作成はできません。
メールマガジンの開封率アップや購読者増加を狙う場合、ただメルマガの配信タイミングを最適化するだけではなく、「人の心を惹きつける文章」「その商品を買いたくなるような文章」といった文章を、担当者自身が作り出す必要があります。
ある程度コンテンツや配信履歴といったデータが溜まってくればAIを用いて最適化することは可能です。
今後もMAとAIにはさらなる発展に期待がされる
マーケティング担当者が顧客に対して取るべき施策は、サイトによって千差万別です。
MAとAIの組み合わせなら、顧客一人ひとりに対して、CVに結びつく最適な施策を自動で学習し、提案までしてくれます。
AIができることが増えるたびに、業務の効率化やCV改善の余地が生まれるため、マーケティング担当者は常にMAならびにAIの最新技術にふれておく必要があるといえるでしょう。
自社サイトが進みたい方向性を明確に描き、その結果が得られるよう適切にAIを学習させることで、MAとAIの組み合わせは最大限の効果を生み出してくれるかもしれません。
データは多ければ多いほど精度が高まる傾向にありますので、今後検討されている方であれば早めに導入しておいたほうが良さそうです。
