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予測キャンペーンでは、過去のデータから顧客の行動を予測し、その予測に基づいて戦略や次の施策を先回りして調整します。AIは短時間で膨大なデータを処理し、予測精度を高められるため、この取り組みを大きく後押しします。この記事では、AIによる最適化がマーケティングにもたらす具体的なメリット、AIが有効なユースケース、活用できるツール、想定される課題を解説します。
AIが予測キャンペーンを次のレベルへ引き上げる仕組み
予測キャンペーンはAIの登場以前からあり、将来の結果を見通すために過去のデータ分析に頼っていました。しかし従来は、基本的なセグメンテーション、ルールベースのロジック、行動パターンや予測の手作業による特定が中心でした。十分にパーソナライズされておらず、分析ツールやプラットフォームに取り込む前に、データの整理にも多くの時間が必要でした。また、ツールは過去のデータだけを使い、現在起きている変化を考慮しなかったため、予測を状況に合わせて動的に調整できませんでした。複雑なパターンを見落としやすく、規模が拡大すると精度も下がりがちでした。
AIの登場で状況は変わりました。機械学習モデルは、はるかに多くの情報をより迅速に分析できます。構造化データと非構造化データの両方を扱えるため、事前にデータを整理する手間も減ります。さらに、過去のデータだけでなく現在の状況も踏まえて変化を動的に予測し、その結果に応じて予測やマーケティング戦略を調整します。こうしたモデルは学習を重ねるほど、さらに精度が高まります。AI以前のツールでは難しかった隠れたパターンの発見・分析も可能になり、次のような事柄を予測できます。
- 購入確率
- チャーンリスク
- 次に最適なコンテンツ／チャネル／オファー
- 最適な送信時間
- 価格感度
要するに、AIは次のようなことに役立ちます。
- 精密なセグメンテーション
以前は、「過去30日以内に購入した人」のような大まかなセグメントを作成していました。AIは現在の行動に基づき、セグメントを自動的に更新します。
- 高度なパーソナライゼーション
AIは、顧客一人ひとりに合わせたレコメンデーションを行うのに役立ちます。対象は商品の提案だけでなく、コミュニケーションのトーン、最適なチャネル、送信タイミングにも及びます。NetflixやYouTubeのレコメンデーションがその例です。これらのアルゴリズムは、視聴した内容や好み、コンテンツごとの視聴時間を学習し、提案を最適化します。
- 新規顧客の獲得
新規顧客の獲得でも同じ考え方を活用できます。LTV（顧客生涯価値）が上位5%の顧客を特定し、キャンペーンで似た特性を持つ人々をターゲットにします。以前は「同じ年齢」といった限られた条件にとどまり、ターゲティングの精度が低いことも少なくありませんでした。現在では、AIアルゴリズムが多くの変数から共通する行動パターンを持つ人々を探し出します。その結果、購入確率を高め、CAC（顧客獲得コスト）を抑えられます。
- コンバージョン経路分析
人が一度の接触だけで購入することはほとんどありません。広告を見てWebサイトを訪問し、再び広告を見た後にメールを受け取り、購入に至ることがあります。しかし、これらのチャネルのうち、どれが購入に貢献し、どれが効果を生まなかったのでしょうか。以前は、すべてのタッチポイントに同じ貢献度を割り当てていました。現在では、AIがマルコフ連鎖モデリングやメディアミックスモデリングなどを使って、その貢献度を算出します。さまざまな条件を試し、シミュレーションするのです。たとえば、1つのチャネルを除外した場合を考えます。購入者の70%が購入前にYouTubeに接触していた一方で、そこから直接コンバージョンしたのは5%だけだったとします。従来のモデルなら、YouTubeの利用をやめていたかもしれません。しかしAIによるシミュレーションを使えば、YouTubeを除外した場合にコンバージョンがどの程度低下するかを確認し、判断できます。AIはこのような間接的なシグナルの特定を支援し、チャネルへの過少投資や過剰投資を防ぎます。
- 自動意思決定
AIは顧客ごとに「次に取るべき最適なアクション」を決定し、業務時間を節約します。
こうしたインサイトは、ターゲット、アプローチ方法、利用するチャネル、予算配分の改善に役立ちます。
予測キャンペーンに最適なAIツール
ツールは数多くあり、適した選択肢は業界（SaaS、eCommerceなど）や予算によって大きく異なります。ここでは代表的なツールをカテゴリ別に紹介します。
マーケティング自動化プラットフォーム
Einstein搭載のSalesforce Marketing Cloud
AIがEinsteinと呼ばれるのには理由があります。CRMにネイティブに組み込まれているためです。このツールは、360度の顧客ビュー、予測に基づく分岐を備えたJourney Builder、コンテンツや商品のパーソナライズに使えるレコメンデーション、SalesやServiceなど他のクラウドとの緊密な統合を提供します。これにより、顧客のLTV、購入確率、チャーンリスク、次に取るべき最適なステップを明確に把握できます。リアルタイムのセグメンテーションとスコアリングも可能です。
Sensei搭載のAdobe Experience Platform
これは、コンテンツとエクスペリエンスのパーソナライゼーションに向けたエンタープライズレベルの選択肢です。顧客をリアルタイムでプロファイリングし、購入の可能性を計算します。このツールは特にクロスチャネルマーケティングに適しています。Adobe AnalyticsやCampaignとの統合により、自社の施策の効果を包括的に把握できます。
このプラットフォームは中堅市場のeコマースブランド向けに設計されており、Shopify/Magentoと簡単に統合できます。LTV、チャーンリスク、次回注文予定日など、重要な予測を利用できます。予測セグメントは視覚的なダッシュボードで確認できます。
顧客データプラットフォーム（CDP）
このプラットフォームは、WebサイトからCRMまで、さまざまなタッチポイントからデータを収集します。顧客がクリックや登録など何らかのアクションを行うとすぐに、ツールは顧客プロファイルを更新し、ユーザーID、メールアドレスなどを1つの統合プロファイルに結び付け、その新しいデータを予測用のAIモデルに送信します。Segmentは技術チームが他のツールと接続しやすく、広告プラットフォームやAIプラットフォームと連携することで、理想的な顧客を特定し、ターゲットオーディエンスを見つけるのに役立ちます。
多くのチャネルを活用する大企業向けの、柔軟性が高くリアルタイムで動作するソリューションです。タッチポイントから入るデータを自動的にクレンジング・拡充して顧客プロファイルを更新します。セグメントの作成やオーディエンスのスコアリングもリアルタイムで行えます。Tealiumのもう1つの強みは、サーバーサイドのシステム、Web、モバイルアプリをまたいでユーザーを追跡できる点です。
メディア最適化ツール
無料でありながらスケーラブルで、購入確率やチャーンリスクといった重要な予測指標を提供し、Google Adsともシームレスに統合できます。
このツールは決定論的アプローチと確率論的アプローチを組み合わせ、チャネルの貢献度分析と予算活用に関するインサイトを提供します。
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このプラットフォームはAIで予算配分を最適化し、最適な配信面とクリエイティブを予測します。統合されたキャンペーン構造や、予測に活用するインテントシグナルなどの機能を備えています。GPMはSearch、Display、Discover、Gmail、YouTubeで利用できます。
機械学習プラットフォーム
これらのツールは必須ではありません。標準的なベンダーAI機能を超えてカスタムモデリングが必要な場合の選択肢です。
このツールは1つのシステムで膨大なデータを処理し、チャーン予測、LTV、次に提示すべき最適なオファーの算出に向けた高度なモデル構築を支援します。AI、データストレージ、データ処理を1つに統合するため、チームでの作業にも適しています。
これはオールインワンのソリューションです。初心者でもAIモデルを構築、トレーニング、デプロイできます。BigQueryのデータと相性がよく、多彩な機能に加え、技術者以外のチーム向けにAutoMLの選択肢も用意されています。
AI最適化の課題
ワークフローにAIを導入する際には、いくつかの課題に直面する可能性があります。
- データ品質：どのモデルも、投入するデータの質に左右されます。目指すべきは正確で信頼できるデータですが、それを得るのは難しい場合があります。データに偏りがある、不完全である、古いといった場合は、有効な結果を得られません。
- 非構造化データ：複数のシステムに散在する情報は、活用しにくくなります。
- プライバシーへの懸念：データを取得・利用し、モデルをトレーニングする際には、GDPRなどのデータ保護法を遵守する必要があります。また、欧州ではEU AI Actの導入も進んでいます。
- 透明性の欠如：モデルがなぜその判断を下したのか、説明・理解が難しい場合があります。
- 導入上の問題：チームへのトレーニングが必要です。
- 追加コスト：AIを活用するには、MLエンジニアや最新の技術インフラが必要となり、投資が発生する場合があります。
最後に
AIは予測キャンペーンを確実に次のレベルへ引き上げ、従来のツールや手作業による分析では実現できなかった精度と拡張性をもたらします。ただし、ここで重要になるのがデータです。モデルをトレーニングし、分析対象を与えるには高品質なデータが必要です。同時に、データの取得、利用、保存において法令を遵守しなければなりません。そこでDataImpulseがお役に立ちます。倫理的に取得され、GDPRに準拠した住宅用プロキシを$0.7/GBから利用でき、データをスムーズかつ迅速に収集できます。開始するには、サポートチームにお問い合わせいただくか、「今すぐ試す」ボタンをクリックしてください。