マーケティングに影響を与える 4 つの AI カテゴリ: 予測分析

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) はこちらです。

この 2 番目の記事では、予測分析について説明します。これは、ユーザーの行動 (集計および顧客ごとのベース) やその他の要素などのデータを使用して、マーケティング担当者に将来の行動やその他の傾向の予測を提供するツールです。

予測分析とは何ですか?

予測分析は、企業が顧客の行動や行動、その他の傾向や入手可能な情報に関して保有している豊富なデータに基づいて構築されます。 したがって、履歴データと統計モデリング、機械学習、その他の形式の分析ツールを組み合わせて、将来の結果について予測を行うのは AI です。

ChatGPT のような生成 AI ツールが最近多くの報道で取り上げられていますが、現在 95% もの企業が何らかのタイプの予測分析をマーケティングに組み込んでいます。

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顧客は、マーケティングの内外で長年にわたってこの種のモデリングの影響を経験してきました。 たとえば、クレジットカードやローンを申請する人は誰でも、自分の信用履歴が分析され、リスクや会社がどの程度の信用に値すると判断したかを評価されます。

マーケティングのための予測分析もほぼ同じように機能し、次のようなさまざまな用途があります。

• 複雑な関係または隠れた関係を使用した機械学習を通じて顧客をセグメント化します。
• リードに優先順位を付けて、最も有望な潜在顧客を決定します。
• チャーン顧客またはリスクのある顧客を計算します。
• 現在の顧客または潜在的な顧客の傾向を判断する。
• 望ましい結果を得るために最適な広告費を計算します。

同様に、予測分析により、どの顧客が離脱する可能性が高いか、他の顧客に目を向ける可能性が高いかを判断できます。 この情報は、その個人がすでに顧客である場合に、その個人に留まるように誘導するために使用できます。 彼らがまだ顧客でない場合でも、同じ情報によって、多額の広告費を投じて顧客に変える価値があるかどうかを判断できます。

さらに詳しく:人工知能: 初心者向けガイド

予測分析は、精通したマーケティング担当者がより適切な意思決定を行い、最良の潜在顧客をターゲットにし、マーケティングと広告費をより効率的に使用するために使用する強力なツールです。

なぜ今注目すべきなのか 

マーケティング アプローチで AI をさらに導入することを検討する場合、予測分析に特に注意を払う理由がいくつかあります。 そのうちのいくつかを見てみましょう。

新しい機会を見つける

予測分析は、大量のデータまたは特に複雑なデータセットに基づいて顧客の傾向を特定することに優れています。 それらを使用して、顧客セットがどのような行動をとる可能性があるかを推定し、予測することができます。 これには次のものが含まれます。

• 新しく価値のある視聴者セグメントを見つける。
• 顧客が購入する可能性が最も高い時期を判断する。
• 目に見える利益につながる可能性のある他の機会を発見します。

リソースをより効率的に使用する

さらに、予測分析は、マーケティング担当者がどこに注力すべきか、そしてどの資金に重点を置くべきかを優先するのに役立ちます。 一例: タイミング、配置、視聴者のセグメンテーションなどを考慮して広告支出を最適化します。

望ましくない結果の防止 

予測分析は、新しい機会を見つけてマーケティング活動をより効率的に行うことに加えて、重要なマイナスの瞬間ややり取りを回避するのにも役立ちます。 これらの AI 手法を使用すると、顧客離れを減らしたり、リスクにさらされている顧客関係を修復したり、これらの結果を防ぐための措置を講じたりするための措置を講じることができます。

予測分析と生成 AI の連携

マーケティング担当者はさまざまな種類の人工知能を利用できますが、複数のアプローチを 1 つの戦略に組み合わせることはできないとは誰も言いません。 たとえば、予測分析と生成 AI を連携させることで、タイムリーなマーケティング機会を特定し、その瞬間に合わせたコンテンツを作成できます。

予測ツールによって特定された新しい視聴者セグメントに新しいキャンペーン アプローチが必要な場合は、生成 AI ツールを使用してそのセグメントのコンテンツをパーソナライズできます。 これにより、時間とお金が節約され、機会を迅速かつ簡単に活用できます。

継続的な学習による恩恵

そしてもちろん、予測はより多くのデータ ソースから取得し、時間の経過とともに学習するにつれて改善されます。 結局のところ、機械学習のポイントは、継続的に学習し、時間の経過とともに改善されることです。

気をつけるべきこと

予測分析は AI の興味深い分野ですが、戦略的な役割には依然として人間が必要です。 AI 予測の管理者および解釈者は人間でなければなりません。 人工知能は情報を提供することしかできません。 いつ、どこで、どのように使用するか、使用するかどうかを人々が決定する必要があります。 したがって、意思決定が行われた理由を実証できるように注意してください。

また、システムにバイアスが入り込む可能性にも注意してください。 バイアスは微妙に始まり、時間の経過とともに問題が大きくなる可能性があるため、予測がどのように行われているかを確認できることが不可欠です。

結論

ご覧のとおり、予測分析は、いくつかの分野で成熟するまで十分長く存在してきた AI の分野です。 人間による戦略的監視の代替となるべきではありませんが、比較的広い意味でタイプセーフと呼ぶことができるアプリケーションがすでに十分に使用されています。

これはバイアスが入り込みやすい領域でもあるため、AI モデルが予測と決定を行う方法の透明性を実現する方法を必ず見つけてください。

このシリーズの次の記事では、人工知能がマーケターの仕事と彼らがリーチする顧客に影響を与える別の領域、つまりパーソナライズされたカスタマー ジャーニーと次善のアクションについて見ていきます。

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