マーケティングに影響を与える 4 つの AI カテゴリ: パーソナライズされたカスタマー ジャーニー

この 4 部構成のシリーズでは、人工知能 (AI) の 4 つのカテゴリについて、人工知能 (AI) がマーケターとその顧客にどのような大きな影響を与えるのか、潜在的に何を避けるべきなのかを探ります。 パート 1 (生成 AI) はこちら、パート 2 (予測分析) はこちらです。

AI には、ブランドが消費者がますます期待するパーソナライズされた顧客体験を提供できるよう支援する大きな可能性があります。 多くのブランドがパーソナライズされたカスタマー ジャーニーで独自の旅を始めていますが、エンドツーエンド、オムニチャネル、調整されパーソナライズされたカスタマー ジャーニーという聖杯に到達しているブランドはほとんどありません。

シリーズの 3 回目の記事では、パーソナライズされたカスタマー ジャーニー、人工知能がどのようにカスタマー ジャーニーに不可欠であるか、そしてそれを可能にするプラットフォームとツールについて見ていきます。

パーソナライズされたカスタマージャーニーは単なるマーケティングオートメーションではありません

パーソナライズされたカスタマー ジャーニーについて話すとき、私たちが意味するのは、単純なマーケティング オートメーションを超えて、特定の製品やサービスを利用/購入する行動や傾向に基づいて、個人に「次善のアクション」を提供するようにカスタマー エクスペリエンスを調整することです。 AI と機械学習を利用するこれらのプラットフォームと手法では、顧客がアクションの中心に置かれます。

次のタイプのプラットフォームでは、多くの場合、パーソナライズされたカスタマー ジャーニーが可能になります。

• カスタマー ジャーニー オーケストレーション(CJO)プラットフォームは、顧客中心のアプローチで複数のチャネルにわたるカスタマー ジャーニーのマッピング、自動化、測定を可能にし、顧客の行動が提供されるジャーニーを主導できるようにします。
• リアルタイム インタラクション管理 (RTIM)プラットフォームは CJO と同様の特性を共有していますが、一般に、現時点で特定の何かを伝達するというビジネス ニーズによって推進されています。
• 次善のアクションまたはオファープラットフォームは、AI 主導の傾向モデルを利用して、顧客の好みや、最近の購入やその他の行動を含むその他の基準に基づいてアクション、製品またはサービス、またはオファーを顧客に推奨します。
• パーソナライズされた画像とビデオが没入型の体験を生み出します。 生成 AI アプリケーションとカスタマー ジャーニーのパーソナライズを組み合わせることで、ブランドは真に魅力的な購入体験を生み出すことができます。 いくつかのプラットフォームがこのアプローチを採用しており、さらに多くのプラットフォームがこれに続くことになるでしょう。

ただし、これらのプラットフォームが単独で動作することはほとんどありません。 上記に加えて、顧客データ (多くの場合、顧客データ プラットフォーム (CDP)、CRM、購入履歴を利用します)、さらに調整および自動化できる統合チャネルも必要になります。

言い換えれば、「頭脳」が CJO またはリアルタイムの意思決定または次善のアクション プラットフォームとなるエコシステムと、顧客データを顧客が使用する可能性のあるコミュニケーション チャネルに結び付ける一連のツール全体が必要です。 これには任意の数のチャネル (電子メール、Web サイト、モバイル アプリ、SMS、ソーシャル メディアなど) を使用できます。真にオムニチャネルに到達するには、ブランドはすべてのチャネルで顧客と対話する必要があります。

今日注目する価値がある理由

ブランドがパーソナライズされたカスタマー ジャーニーの領域に特に注意を払う必要がある理由はいくつかあります。 ここでは注意すべき点がいくつかあり、その理由は次のとおりです。

パーソナライゼーションが期待されており、高く評価されています

消費者は現在、パーソナライズされたコンテンツやエクスペリエンスを期待しており、リピートビジネスを提供してくれるブランドに報酬を与えています。

消費者はチャネルを切り替えています

顧客は購入プロセスの前、最中、後に複数のデバイスを使用しており、この行動に適応しているブランドは、欲しいものを、いつ、どこで、どのようにして手に入れることで忠実な顧客を獲得します。

プラットフォームはゴールデンタイムに向けて準備が整っています

多くのブランドは、この記事で前述したいくつかのツールの使用を開始したばかりですが、多くの場合、プラットフォーム自体は成熟しており、企業で使用する準備ができています。

パーソナライズされたカスタマージャーニーの作成に焦点を当てる十分な理由がいくつかあります。 AI を活用したツールの高度化とチャネル間での統合機能の向上により、この分野は今後数か月間で大きな成長が見込まれています。

短期的な可能性

購買 (および購入後) エクスペリエンス全体にわたるオムニチャネルでパーソナライズされたカスタマー ジャーニーは、多くのブランドにとって短期的には手の届かないものになる可能性がありますが、だからといって、AI ベースのツールを活用することで大きな進歩を遂げることができないわけではありません。 (一部の非 AI ベースのものも同様)。

ブランドが最初のステップまたは次のステップを踏み出すことができるいくつかの方法を探ってみましょう。 パーソナライズされたジャーニーは、到達するチャネルが多ければ多いほど、また顧客体験全体をより包括的に網羅するほど、より効果的になるということを覚えておいてください。

パーソナライズされたカスタマージャーニーに向けた最初のステップを踏むために、ブランドは次のことを行うことができます。

• オーケストレーションを実装する前に一歩を踏み出しましょう。 あなたのブランドが CJO や次善のアクションに向けた準備がまだ整っていない場合は、行動や関心に基づいてより自動化されたドリップ キャンペーンを作成することから始めます。
• より多くのパーソナライゼーションを組み込みます。 チャネル間の調整を行わなくても、最初のステップとして、標準的なコミュニケーション (請求書、更新情報など) に表示されるパーソナライズされたメッセージの内容を増やすことができます。
• 顧客との自動会話を拡大します。 チャットボット/会話型 AI を利用して、顧客とのやり取りを迅速化し、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供することもできます。
• 1 つまたは 2 つのチャネルに限定された方法で CJO を実装します。 オムニチャネル エクスペリエンスを完全に活用する準備ができていないかもしれませんが、カスタマー ジャーニー オーケストレーションは、カスタマー エクスペリエンスの小さな部分であっても、非常に役立ちます。

この方法でパーソナライズされたジャーニーの作成に取り組むと、カスタマー エクスペリエンスを向上させるための AI の導入を有意義かつ漸進的な方法で行うことができ、プログラムを拡大する際に迅速に学習し、その学習をより広範囲に適用することができます。

気をつけるべきこと

AI のこの分野は興味深いかもしれませんが、パーソナライズされたカスタマー ジャーニーの構築を急ぐ際には注意すべき点がいくつかあります。

サイロについて早いうちから考え始める

これらは、オムニチャネル エクスペリエンス、データ サイロ、プラットフォーム サイロ、または上記すべてをサポートするために協力する必要があるチームである可能性があります。 オムニチャネル エクスペリエンスの提供には多くの調整が必要となるため、最初からこれに取り組みます。

小さく始めて反復する

これはエキサイティングな分野ですが、接続するデータ、チーム、プラットフォームが大量にあるため、時間をかけてテストして改善することなく、多くのことを実行しようとしがちです。 たとえ少数のチャネルやカスタマー ジャーニー全体の小さなセクションだけを検討する場合でも、初期のテストから学ばずに広範なことから始めないでください。 これらのモデルも最適なアプローチを学習するのに時間がかかるため、これは AI および機械学習モデルをパーソナライゼーションに組み込む場合にも重要です。

旅を過度に規定しないでください

顧客が主導権を維持し、ジャーニーを「オプトアウト」して別のジャーニーに移行できるようにします。 これは、ブランドが実現したいことを決定すること、AI が最適と思われるものを推奨すること、そして顧客が望むものを選択することの間のバランスを取る行為です。

よくある落とし穴を避けるように注意することで、あなたとあなたの顧客が、あなたが作成したパーソナライズされたジャーニーに乗り出す際に、より大きな成功を確実に得ることができます。

AI を活用したパーソナライゼーションで価値を推進

パーソナライズされたカスタマー ジャーニーには、現在および将来の多くの可能性が秘められており、人工知能の活用を検討すべき強力な分野です。 完全にパーソナライズされたカスタマー ジャーニーを結び付けるには、チーム、データ、プラットフォーム間で多くの調整が必要ですが、顧客にとって非常に価値のある結果が得られます。

このシリーズの次の最終記事では、AI がマーケティング チームとその仕事に影響を与える可能性がある 4 番目の領域、つまりワークフローとタスクの自動化について説明します。

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