AIマーケティング–次のキャンペーンの成功を予測できますか？

消費者は今まで以上に活​​発になっています。 私たちの生活がますますデジタル化されるにつれて、かつては受動的だった消費者は、今では好きなときに好きなものを注文する自由を手に入れることができます。 ソーシャルプラットフォーム間で絶えず変化するトレンドが浮上し、パンデミックを背景にeコマースがかつてないほど急成長しているため、ベンダーの競争はかつてないほど激しくなっています。

この新しいeコマース環境で生き残りたいのであれば、消費者のトレンドを先取りすることが不可欠です。 マーケターは、消費者のトレンドが表面化する前に、賢く、ジャンプして適応する準備をする必要があります。

テクノロジーの爆発的な成長の一部である人工知能を入力してください。 AIを活用したマーケティングは、将来、消費者ベースの成功への新しい鍵となる可能性があります。 このスマートテクノロジーを使用して消費者の傾向や行動を予測することで、競合他社に先んじて、セールスリードとeコマース企業との関係を改善することができます。

すでに、企業の世界の37％がAIをビジネス戦略に組み込んでおり、マーケティング業界はそれほど遅れをとっていません。 新興技術の80％が現在AIを基盤としているため、トレンドに飛び乗らない理由はありません。

予測分析からキャンペーン計画支援まで、AIが新たにデジタル化されたマーケティングの未来の氷山の一角になり得る理由を理解するために読んでください。

AIマーケティングとは何ですか？

AIマーケティングは、「AIと機械学習を活用して、さまざまなデータセット、アルゴリズム、モデルを通じて生成された洞察を組み合わせて、将来の行動を予測する」と定義できます。

それが計画、ターゲティング、またはパーソナライズに使用されるかどうかにかかわらず、人工知能はマーケティング戦略を大幅に変えることができます。

上記のように、人工知能は、消費者の洞察や行動の追跡から、チェックアウトやメールのパーソナライズまで、マーケティングキャンペーンのすべての領域を変革して、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

この形式の仮想支援は、特にパンデミック後、より多くの企業がオンラインでパンデミックに移行する際に、競合他社の先を行きたい場合に不可欠です。

現時点では現実というよりは空想科学小説のように感じるかもしれませんが、専門家はAIマーケティングが電子商取引業界の未来であり、人工知能ソフトウェアへの世界的な支出は2022年の初めまでに3400億ドルを超えると予測しています。

新しい形式の予測分析が顧客ベースの取り組みを改善し続けているので、賢いビジネスリーダーがこのデジタル現象に手を浸したいと思っていることは驚くことではありません。

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より詳細な予測分析モデル

核心を知りたい方のために、予測AIの機能をさらに詳しく見ていきましょう。

機械学習を使用すると、AIを利用した分析ソフトウェアは、過去のキャンペーンデータを消化し、それをユーザーの行動傾向やトランザクションデータと組み合わせて、戦略内での将来のキャンペーン計画とパーソナライズを支援する予測モデルを作成できます。

現在、ビッグデータを予測結果に変換できるAI生成モデルは3つあります。

推奨モデル

このモデルは、将来の販売機会がある可能性がある場所を推奨するために、履歴データを分析することを目的としています。

過去の購入履歴から洞察を得て、この形式の予測分析は、マーケターが消費者の購入行動を予測するのに役立ちます。 マーケティングチームが、最初の販売リードからチェックアウトまで、目標到達プロセス全体でユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を提案できます。

クラスターモデル

クラスターモデルは、オーディエンスのセグメンテーションを分析し、過去の購入、ブランドエンゲージメント、および人口統計を取り巻く一般的なデータに基づいて、オーディエンスの行動を予測できます。

このモデルは、顧客の傾向、パターン、および行動についてより深い洞察を得るのに最適です。 実際、それは非常に賢いので、ジャンプする前に人口統計の次の動きを予測することができます。

傾向モデル

このモデルは、特に顧客の行動と消費者行動の可能性を分析します。

オファーの離脱やコンバージョン行為の可能性から何かを予測するこのモデルは、UXデザイン、カスタマージャーニー、または投資収益率の向上を検討している場合に使用するのに最適なツールです。

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マーケティングキャンペーンで人工知能を使用する利点

人工知能を使用することで競争上の優位性が得られる可能性があるのは当然ですが、キャンペーンを成功させるために人工知能が非常に重要である理由を詳しく見ていきましょう。

Aberdeen Strategy and Researchによる最近の調査によると、予測分析を使用して顧客のニーズを特定するビジネスリーダーは、本源的収益が21％増加する可能性があります。

このマーケティング現象の多くの利点を見つけるために読んでください。

カスタマーインサイト

成功を見たいのであれば、マーケティングキャンペーンを作成する際の顧客の行動を理解することが重要です。

Google AnalyticsやFintezaなどの分析プラットフォームを使用することは、マーケティング戦略に影響を与える可能性のある行動予測を支援するために不可欠です。 人工知能を最初の計画段階に組み込むと、その重要な人口統計情報に基づいて、オーディエンスをセグメント化できます。

これにより、予測結果に基づいてカスタマーエクスペリエンスを変更できるため、最終的にキャンペーンの成功が向上します。 したがって、これにより、オーディエンスニッチ間のコンバージョン率が向上し、キャンペーンのROIが向上します。

セールスリードの優先順位付け

提供する人口統計が大きい場合でも、スマートマーケターは、セールスリードを優先することで、最終的にはより多くの成功を収めることができることを知っています。

予測分析により、マーケターはリードに優先順位を付けて適格性を確認し、売上への転換に近い顧客グループを選択できます。

このAIで生成された支援を使用すると、ビジネスリーダーはこれらの顧客により高いレベルの注意を向けることができるため、見込みのないリードへのリターゲティング費用を削減できます。

パーソナライズを体験する

パーソナライズは、成功するマーケティングキャンペーンの重要な部分でもあります。 カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズすると、ブランドロイヤルティ、顧客維持、およびオーディエンス間の一般的な信頼が向上します。

今日の消費者は耳を傾けるのが好きで、人工知能が勝利の鍵になるかもしれません。 メールマーケティングのパーソナライズから会話型エクスペリエンスの導入まで、AIは各顧客のニーズに合わせて多様なエクスペリエンスを生成できます。

このような大規模なオンライン人口統計のパンデミック後、これは、競合他社のトップを維持したい場合に不可欠です。

もっと欲しくなるAIマーケティングの例

マーケティングの世界で人工知能の可能性にまだ確信が持てない場合は、これが私たちに未来の味を与えることができる私たちのお気に入りの業界の例のいくつかです。

スターバックス：パーソナライズされた推奨事項

AIパーソナライズのメリットのデモンストレーションでナンバーワンになっているのは、スターバックスです。 2016年に成功したモバイルアプリを作成した後、彼らはアプリの顧客データと予測分析戦略を使用してパーソナライズ機能を拡張することができました。

巧妙なAIベースのテクノロジーは、顧客の購入データを保存し、すべての顧客の好みや好みをターゲットとする予測ソフトウェアを使用して、パーソナライズされたマーケティングメッセージに変換します。

この形式のパーソナライズは、販売コンバージョンを改善するだけでなく、顧客サービスを優先し、多様なデジタル人口統計におけるブランドロイヤルティを高めています。

読む：AIマーケティングWho's Who

チェイス：AIを利用したコピーライティング

人口統計全体に役立つクリエイティブコピーを成功させることは、従来の方法では実現が困難です。 あなたはあなたの読者を知り、彼らのニーズを念頭に置いて書くことができる必要があります。 コピーライティングスキルを向上させるための措置を講じることは、SEOを磨き上げるための優れた方法であり、最も重要なこととして、カスタマーエクスペリエンスを向上させることです。

問題は、AIがコピーライティングをさらに一歩進めるにはどうすればよいかということです。

Chase Bankは、顧客体験の向上と人間化に焦点を当てた、最新のAI生成キャンペーンでその質問に答えました。

人工知能プロバイダーであるPersadoと提携した後、Chaseは現在、ターゲットを人間化するために、消費者ごとにコピーをパーソナライズすることに取り組んでいます。

コピーライティング戦略に機械学習を導入した最初の大企業かもしれませんが、それが最後ではないことは確かです。

企業の世界で人工知能の未来を専門とするマーケティングエグゼクティブであるRebeccaBarnatt-Smithがこの投稿を書きました。 LinkedInまたはTwitterでRebeccaに接続します。