AIでデジタルマーケティングの効果を最大限に発揮する方法

2020年09月09日

Instagramは、企業が自社製品を紹介できる世界的プラットフォームです。2018年にはInstagramの月間アクティブユーザー数が10億人に到着しました。 LINEやTwitterもまた、カスタマーサポートを提供したり、大勢のユーザーにイベントやセールの告知をしたりする場となっています。 63%の顧客が、電話やメールを介したサポートよりもWeb上のサポートを好みます。大企業はすでにWebでインフルエンサーとの関係を構築・維持し、ネット上という気楽な環境で顧客と繋がりを作っています。例えば、「甘栗むいちゃいました」はTwitterで20周年記念抽選を行いました。応募方法は①企業アカウントをフォロー、②抽選情報をリツイートすることでした。デジタルマーケティング手法は日々進化を続けている中で、企業としては不可欠なツールとなっています。

それと同時に、AIが様々な形でWebに益々組み込まれ始めています。AIがマーケティング担当者の仕事を奪ってしまうのにはまだまだ早いですが、Web上の企業と顧客のやり取りにおいて、AIの量と質共に存在感が近年高まっています。企業は、以下のようにでAIを利用することで、効果的なマーケティング戦略を立てることができるでしょう。

 

SNS分析ツール

Facebookのインサイトや、TwitterとInstagramのアナリティックスは、ユーザーが無料で利用できる各SNS専用の分析ツールです。配信した投稿やツイートに関する詳細なデータや、フォロワーの属性・特徴などを把握することができ、企業がアカウントを管理する際に便利な機能がたくさん備わっています。大量のデータをグラフなどで視覚的に情報を確認できるため、素早い分析が可能です。特異な部分や変動の激しい部分などに注目し、その理由を追究することによって、投稿の内容やSNSの運用方法を改善し、より効率的なマーケティング戦略を立てることができるでしょう。各SNSに組み込まれている分析ツール以外にも、Iconosquare (Instagram・Facebook対応)のような第三者ツールが同様のデータ分析や管理サービスを提供しています。

こうした分析ツールはまた、マーケティング担当者がベストな配信時間帯を見極めるためのデータ分析もしてくれます。ほとんどの分析ツールは、フォロワーが各SNSを多く使っている「ピーク時間帯」を教えてくれます。アルゴリズムは基本、新しい順(時系列)でツTwitterやInstagramのタイムラインに投稿を表紙させるので、「ピーク時間帯」が把握できれば企業はその時間を狙ってSNS投稿をスケジューリングすることができます。

今後は、売上げを増やすためにはどのユーザーにダイレクトメッセージを送るべきか、どの投稿にコメントすべきかといったことについて、AIのアドバイスに頼ることができるようになるかもしれません。AIは、現存するSNS分析ツールを通して収集した情報にも基づきながら、アドバイスするでしょう。

 

顧客データ分析

SNSユーザーだけでなく、顧客データの分析もデジタルマーケティングの肝心なツールです。主な顧客層の年代や興味がわかれば、それはデジタルマーケティングへの大きなヒントになります。例えば、10代の若者をターゲットとしているとしたら、最新のSNSプラットフォーム上に広告を出せば、見てもらえる可能性が高くなります。また、ターゲット顧客を絞れば、彼らが求めているものを把握しやすくなるため、新製品のデザインや機能の意思決定にも有利になります。

 

購買データ分析

購買データ分析は、顧客データ分析と同様、新製品やマーケティング戦略のヒントになることが多いです。購買データ分析のもう一つのメリットは、レコメンドエンジンを構築する際の学習データとして使えることです。ECサイト上などのレコメンドエンジンは、ユーザーの購買履歴を含むデータを基に、そのユーザーにパーソナライズされた製品をお勧めする技術であり、売上向上にも繋がります。

 

感情分析

感情分析は、テキストの意見を判断します。 自然言語処理を使用し、テキストを分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルというようなラベルを付けます。AIアルゴリズムはその後エージェントを発達させて、新たなメッセージに潜む感情を理解できるようになっていきます。

企業は感情分析をSNSと顧客サポートに適用して、新たな製品やデザインに対するフィードバックを収集できます。また、感情分析は競合他社や業界の話題に対する人々の反応を調べることに便利なツールでしょう。

 

画像認識

画像認識は、AIを利用することによって、テキストが添えられていなくても機械がブランドのロゴや製品の写真を認識できるように学習させます。画像認識は、顧客がブランド名や製品名にテキストで言及せずに製品の写真をアップロードした時に、企業にとって役立ちます。

例えば、誰かがナイキの靴の写真に、「これ、どこで買える?」というキャプションを付けてSNSに投稿したとしたら、どうでしょうか。もしナイキの社員がその投稿に気づけたら、SNSのコメントやダイレクトメッセージを通してその人に丁寧なカスタマーサポートを提供することができるでしょう。それに、今後ターゲットを絞った販促活動をその人に対して行うこともできるでしょうし、ご購入ありがとうございますと単にコメントするだけでも、顧客ロイヤルティを高めることにつながるでしょう。そればかりか、顧客はナイキ製品の写真をもっと投稿したいと思うようになるかもしれません。そうなれば、ナイキは顧客が自らブランドを宣伝してくれる状況にもっていけます。

誰かが自社製品の写真を投稿した際に注意を払えば、企業は恩恵を受ける可能性があります。それは、画像付きの投稿は、テキストのみの投稿よりも他のユーザーに注目されやすいからです。画像付き投稿はテキストのみの投稿よりFacebookでは2.3倍も多く「いいね」を押されて、Twitterでは1.5倍も多くリツイートされています。

これはマーケティング担当者にとって重要な情報です。SNSのタイムラインは、多く交流している友達や企業の投稿、興味のある記事が優先的に表紙される仕組みであり、全ての投稿が全てのフォローわに届いているとは限りません。このように情報をある基準によって最適化する仕組みを「アルゴリズム」と呼びます。アルゴリズムは基本、エンゲージメント数の高い投稿をユーザーのタイムラインの上位に表示するようになっております。エンゲージメントとは「いいね」やコメントの数、リツイートや投稿の共有などをアクションを含みます。

 

チャットボット

チャットボットは人間との会話を真似るプログラムのことです。オンラインショップ等のWebサイトに埋め込まれることもあれば、Facebook messengerや、TwitterやInstagramのダイレクトメッセージのような第三者プラットフォームを介して利用されることもあります。チャットボットを使えば、企業は人間を介することなく顧客サービスを自動化できます。特に若年層が顧客基盤の企業なら、チャットボットの方が顧客満足度が向上する可能性が高くなります。ミレニアル世代の60%がチャットボットを利用したことがあり、そのうち70%がチャットボットを肯定的に捉えています。

チャットボットは、顧客に特定の質問や苦情がある場合しか使えないわけではありません。エスティ ローダーはFacebook messengerに埋め込まれたチャットボットを利用し顔認証AIを使って、顧客に合ったファンデーションの色を選んでいますし、AirbnbはAmazonのAlexaを使ってゲストを歓迎したり、地域の名所やレストランを紹介したりしています。

 

デジタルマーケティングを使いこなしたい企業にとって、AIは強力なツールになり得ます。様々な製品について顧客からフィードバックを貰い、顧客がSNSプラットフォームをどのように使っているかを知ることは、どの業界においても重要です。本稿でご紹介したツールを利用すれば、顧客のニーズをより良く理解して応えることができますし、それは顧客とより強い絆を築くことに繋がります。

 

LionbridgeのAI学習データサービス

当社はAI学習データの収集、アノテーション、検証などのサービスを提供しております。世界の各タイムゾーンを渡る、100万人の認定コントリビューターが登録されているので、大規模なAIプロジェクトも素早く仕上げることができます。テキスト、画像、音声等、様々なデータタイプに300言語で対応可能です。無料見積もり・ご相談はこちらからお問い合わせください。

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