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この急速に進化するAI時代において、ヘルスケアから教育まで、さまざまな業界が、特にマーケティングにおいて、業務を最適化するためにインテリジェントテクノロジーを採用しています。この記事では、AI マーケティングの現在および今後のトレンドを掘り下げ、顧客体験の構築において AR、VR、会話型マーケティング、ハイパーパーソナライゼーションが果たす役割の増大に焦点を当てています。さらに、広告戦略を合理化し、パーソナライズされた顧客との対話を促進する上で、ラージ・ランゲージ・モデルが持つ力を強調しています。AIがマーケティング環境に革命を起こす中、Omnekyのようなプラットフォームが最前線に立ち、データ主導の洞察とターゲットを絞ったキャンペーンにより、このダイナミックな領域を切り抜けるためのツールを企業に提供しています。Omneky がどのように広告イニシアチブを変革できるかをご覧ください。今すぐデモをご予約ください。
過去数年間で、人工知能（AI）革命は急速に拡大し、幅広い業界での使用が著しく増加しています。実際、マッキンゼーは2022年12月にAI利用状況に関する5年間のレビューを発表し、次のことが明らかになりました。 AI の採用が倍増しました 過去5年間に。将来を見据えて、同じレポートでは、63% の組織が今後3年間でAIへの投資を増やす予定であると予測しています。ヘルスケアと教育分野は最も顕著に採用されてきましたが、人工知能もビジネス部門の業務を最適化しています。その一例が AI マーケティングです。
ここでは、AIが現在どのようにマーケティングを変革しているのか、またインテリジェント広告戦略の次の波から何が期待できるかについての最新の洞察を紹介します。
テクノロジーが進歩するにつれて、AIマーケティングの世界も進歩します。この急速に変化する業界では、専門家が次にどの戦略やツールを使うべきかを判断するのが難しい場合があります。正しい方向を示すために、最新のものをまとめました。 人工知能を活用したマーケティングトレンド。
拡張現実（AR）と仮想現実（VR）テクノロジーは新しいものではなく、 9,770万人、2,280万人のグローバルユーザーそれぞれ、2023年現在のものです。つまり、顧客エンゲージメントの向上に役立つマーケティングキャンペーンにも組み入れられているということです。たとえば、IkeaのARアプリでは、自社の製品が自分のスペースでどのように見えるかを確認したり、ボルボのMixed Realityテストドライブプログラムを利用したりできます。
AI搭載のチャットボットは問い合わせに即座に応答するため、顧客とのやり取りに欠かせないツールとなっています。自然言語処理 (NLP) がより高度になるにつれて、現代のチャットボットはより会話型になり、より効果的な顧客体験を提供できるようになると予測しています。
DataRePortalのデジタル2022グローバル概要レポートの統計によると、 世界人口の 58.4% がソーシャルメディアで活動しています。これは、このような広大なデジタル空間において、関連するソーシャルメディアコンテンツを生成し、適切な人々をターゲットにすることの重要性を浮き彫りにしています。
マーケティング担当者は、AIの予測機能を使用して顧客の行動を理解します。例えば、消費者の嗜好の判断、購買パターンの予測、市場の変化の予測などに使用できます。
AIは、データを収集し、消費者の購買行動に関する洞察を提供するのに最適です。これらの機能により、マーケティング担当者は、カスタマイズされたコンテンツ、推奨事項、特別オファーなど、高度にパーソナライズされたカスタマージャーニーを作成できます。
ジェネレーティブ人工知能は 近年増加しています。人気のジェネレーティブAIツールであるChatGPTが、いかにして世界を席巻したかを見てみましょう。 月間アクティブユーザー数1億人 2023年現在のものです。
テキストからテキストへ、テキストから画像へ、テキストから動画へのプラットフォームは、AIマーケティング向けの広告や同様の資料の作成をスピードアップするのに役立ちます。たとえば、ChatGPTやBardなどのツールを使用して、新しい広告キャンペーンに向けたさまざまなメッセージをブレインストーミングできます。同様に、DALL-E などのツールもこのメッセージに合う画像を生成します。
自動ビデオエディターやソーシャルメディアジェネレーターも非常に役立ちます。前者はビデオクリップや画像の組み立てに役立ち、ボタンを数回タップするだけでプロ並みの動画を作成できます。一方、後者は特にソーシャルメディア向けに最適化された、注目を集める動画制作の創造力となります。その好例が、TikTokやInstagramのようなプラットフォームです。
たとえば、次の方法を考えてみましょう AIコンテンツ制作会社のMagnifiは、スポーツ施設がモバイルファンと個人レベルでつながるのを支援しています。同社はAIと機械学習を使用してソーシャルコンテンツをその場で生成し、視聴者の関心を引き付け、リアルタイムのコンテンツを提供しています。
共同創設者兼CEOのVinayak Shristayav氏は、「さらに、既存のコンテンツの新しいバージョンを独自に作成したり、ユーザーに変更を提案したりできる」と強調しています。
その証拠は数字にあります。Shristayav 氏は付け加えます。「私たちの [サッカー] 放送クライアントの1人は、デジタルコンテンツ制作を自動化することで、編集時間が 75% 短縮され、コストが大幅に削減されたことに気付きました。」
大規模言語モデル (LLM) は、AI マーケティングの世界ではますます一般的になっています。企業が AI、機械学習、自然言語処理の力を活用できるようになったことで、広告戦略やマーケティング戦略の新たな波が生まれました。
たとえば、OpenAIのGPT-3は、さまざまなテキストソースを含む大規模なデータセットでトレーニングされています。そのため、ブログ投稿のアイデアの生成、コンテンツアウトラインの策定、さらにはソーシャルメディアへの投稿の作成にも役立ちます。
とはいえ、LLMを最大限に活用するには、マーケターは即時エンジニアリング、つまりAIとのコミュニケーションの芸術と科学も学ぶ必要があります。そのためには、LLM のトレーニングと、LLM が回答を生み出すためのパラメーターの設定が必要です。そうすることで、インプットを行う際に、あなたとLLMの両方が同じ認識を持つことが保証されます。
今日の顧客中心の市場では、広告とマーケティングに対する万能のアプローチはもはや効果的ではありません。顧客は、企業が自社のことを理解し、ニーズや好みを予測してほしいと考えています。
マッキンゼー・アンド・カンパニーが実施した2021年の調査では、消費者の71％が、取引先のブランドに期待していることが明らかになりました パーソナライズされたインタラクションを提供。AI マーケティング戦略と顧客セグメンテーションを活用すれば、まさにこれを実現できます。
人工知能は、購入頻度、サイトでの滞在時間、閲覧履歴、メールエンゲージメントなど、顧客の行動を追跡できます。これらを綿密に監視することで、類似する特性や購買習慣に基づいて顧客をグループ化できます。そこから、オーディエンスを獲得して維持する可能性を高める、よりターゲットを絞ったバリュープロポジションを開発する準備が整います。
さらに、AI を活用して A/B テストを実行できます。これにより、さまざまな広告キャンペーンのバリエーションをテストして、どの顧客が最も反応が良いかを確認できるため、時間の経過とともに AI マーケティング戦略を改善できます。
人工知能は大規模なデータセットを迅速に収集、整理、分析するため、カスタマージャーニーのマッピングがはるかに簡単になります。顧客のニーズを予測し、それに応じてマーケティング戦略を調整することで、AI マーケティングはよりシンプルで合理化されたプロセスを実現します。
では、AI マーケティングツールからメリットを得られる、カスタマージャーニーマッピングの具体的な側面をいくつか見てみましょう。
今日の競争の激しい市場では、企業は広告キャンペーンを成功させるためにデータに大きく依存しています。自社の製品とターゲット市場を深く理解し、最善の行動方針を決定することが重要です。
AI広告とAIマーケティング戦略はよく頼りにされます 予測分析 消費者行動、キャンペーンの実績、キーワード調査に関する実用的なインサイトを得ることが目的です。これは、広告のプレースメントを決定したり、いつ表示するか、ターゲットオーディエンスに基づいて画像やメッセージを調整する方法を決定するのに役立ちます。
絶えず進化するビジネス環境に遅れずについていきたい企業は、より深いレベルで顧客との関わりを深める必要があります。そのためには、データと AI マーケティングを含む新しいツールの力を活用する必要があります。
OmnekyのようなAIマーケティングプラットフォームは、セグメンテーションの自動化、広告資料の作成の迅速化、顧客へのパーソナライズされたエクスペリエンスの生成、よりターゲットを絞ったキャンペーンの作成に役立ちます。これらの要素は、デジタル時代のマーケティングと広告のダイナミックな状況を乗り切るうえで極めて重要です。
OmnekyのAI搭載ソリューションについて詳しく知りたい場合は、当社までご連絡ください。 デモをスケジュールする 今日。私たちのソリューションが提供するさまざまな機能について順を追って説明したいと思います。
