マーケティングの未来

マーケティングにおける人工知能の役割

人生の唯一の不変は変化です。そして今、マーケティングの世界は大きな変革期を迎えています。人工知能 (AI) マーケティングは、インテリジェントなマーケティングツールと ChatGPT のような生成的 AI の出現により、より大きな役割を担っており、マーケティングチームがすでに得意とすることをさらに実行する豊富な機会を生み出しています。マーケティング担当者として、これは不可欠な利点です。

AI マーケティングは、AI テクノロジと顧客およびブランドエクスペリエンスデータを組み合わせて、カスタマージャーニーと市場動向に関する非常に正確な洞察を提供します。自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML)、センチメント分析などの AI テクノロジーが意思決定を導くため、競合他社の一歩先を進み、ダイナミックな市場の課題に備えることができます。

それでは、AI がマーケティング担当者にどのように役立つか、そして AI を最大限に活用する方法について詳しく見ていきましょう。

人工知能はマーケティングでどのように使用されていますか?

AI主導のマーケティングが推進するように設定されています世界経済全体の45% データ駆動型の製品強化、パーソナライズされたサービス、消費者の需要への影響など、いくつかの方法でそうする態勢が整っています。

ここで詳しく見てみましょう。

ソーシャルメディアのリスニング

ソーシャルマーケティングが AI によって強化されると、ソーシャルリスニングがまったく新しいレベルに引き上げられ、効率が向上します。 AI アルゴリズムは、アスペクトクラスタリングを使用して、リアルタイムで数百万のデータポイントにまたがるソーシャルリスニングデータから関連する詳細を特定して抽出します。

ノイズをカットし、顧客の心を深く理解するのに役立ちます。ソーシャルメディア感情分析 .これにより、顧客の次の動きを予測し、意図した結果を得るために戦略的な行動を取ることができます。

コンテンツ生成

Sprout などのインテリジェントなソーシャルメディア管理ツールは、ソーシャル投稿やレビューの顧客の声 (VoC) データを分析して、ターゲットユーザーが最も関心を持っているコンテンツを知らせます。アトランタ・ホークスこの目的のために、Sprout のタグ付け機能を使用します。

また、AI を活用したプラットフォームはキーワードとトリガーを特定して、説得力のある投稿を作成し、顧客のコメントにより適切に対応し、Web サイトにより影響力のある製品説明を作成するのに役立ちます。これらはすべて、市場シェアの拡大と収益の改善を目的としたブランドエンゲージメントへの取り組みに追加されます。

AI によって生成されたアイデアは、育成キャンペーンをより成功させることもできます。説得力のあるコミュニケーションを作成して、販売ファネルの各レベルで見込み客との関係を強化するのに役立ちます。 AI プロンプトは、メールの件名を作成して開封率を向上させ、購入者のペルソナに合わせてパーソナライズされたコンテンツを開発し、意図に基づいて会話を促進し、各見込み客/クライアントと個別にやり取りするのに役立ちます。これにより、売り上げを刺激するより強いつながりと忠誠心につながります。

オートメーション

AIドリブンスマートオートメーションソーシャルメディアマネージャーとカスタマーサービスチームが、インテリジェントなワークフローを促進する語彙および統計ベースのトリガーを通じて運用効率を向上できるようにします。

次のようなタスクから当て推量を取り除くことで、ビジネス目標を効率的に達成するのに役立ちます。最適な時間に投稿をスケジュールする最大の影響を与えるか、着信メッセージを分類します。また、顧客とのコミュニケーションにおいて統一されたブランドボイスを実現し、提案された返信などのルールベースの機能によって応答時間を半分に短縮します。

方法を見つけますカーヴェルアイスクリームこの機能を使用して、Twitter での応答時間を改善しています。

オーディエンスのセグメンテーションとパーソナライゼーション

AI マーケティングは、オムニチャネルビジネス戦略市場セグメンテーションに基づいて、製品やサービスを購入する可能性が最も高い顧客に合わせてキャンペーンを調整します。

また、プログラマティック広告を活用して、投資収益率 (ROI) を最大化するデジタル広告の選択と設定のプロセスを合理化することもできます。これにより、よりパーソナライズされたマーケティング戦術が可能になり、ブランドロイヤルティを育み、強力なブランド認知キャンペーンを作成できます。

顧客インサイトのためのデータ分析

AI と機械学習は、さまざまな側面に関する重要な顧客の洞察を提供し、戦略的なマーケティングの決定を下すのに役立ちます。ブランドに対する視聴者の感情に関する深い洞察と、カスタマーケアチームのパフォーマンスとパフォーマンスの完全な監査を取得します。ソーシャルメディアエンゲージメント指標 .

これにより、変化する市場動向に迅速に適応し、最も投資が必要な側面に基づいて予算に優先順位を付け、顧客関係を深めることができます。

評判管理

ブランドの評判に関して言えば、正直に言うと、自分でコントロールできることがいくつかあります。いくつかはそうではありません .ソーシャルメディアにより、ブランドはかつてないほど精査されやすくなっています。しかし、AIが有効になっているとブランドの評判管理、大きな問題になる前に潜在的なブランドの脅威を回避できます。

否定的な感情をリアルタイムで監視し、適切なインフルエンサーとアンバサダーを選択し、プロアクティブなカスタマーケアを提供します。これらすべては、AI マーケティングツールを使用してシームレスに実現できます。

競争力のあるインテリジェンス

AI ツールは、製品やサービスを改善し、市場のギャップを埋める機会を見つけるのに役立ちます。競合他社の声のシェアを識別し、競争の激しい市場で機敏に動くスマートな方法を見つけましょう。また、ソーシャルパフォーマンスを競合他社と比較します。競争力のあるベンチマーク .これにより、それに応じて戦略を操作したり、ベンチマークを調整したりできるため、競争力を維持できます。

多言語の利点

グローバルなプレゼンスは、迅速かつ効率的な顧客ケアを提供するとともに、異文化の要素を考慮に入れる必要があります。 AI マーケティングツールは、多言語データから簡単に顧客の洞察を抽出できるため、特定の地域でどの戦略が最も成功する可能性が高いかがわかります。また、対象とする視聴者が、ソーシャル投稿、応答、広告が関連性があり、文化的基準に準拠していることを確認することもできます.

マーケティングを可能にする AI テクノロジーはどれですか?

Sprout のような強力なソーシャルマーケティングプラットフォームは、高度な AI テクノロジを内部で織り込み、成功に必要な洞察を提供します。セマンティック分類、名前付きエンティティの認識、アスペクトベースのセンチメント分析などの機能は、業界に固有の的を絞った洞察を得るのに役立ち、自然言語処理はソーシャルコンテンツの最適化と顧客エンゲージメントの向上に役立ちます。これらはすべて、競争上の優位性と声のシェアの向上につながります。

これらのテクノロジーをよりよく理解しましょう。

1.機械学習

機械学習 (ML) は、統計的手法を使用してソーシャルデータを分析し、カスタマーエクスペリエンス、視聴者の感情、その他のマーケティングドライバーに関する高精度のインサイトを取得します。トレーニングが完了すると、ML モデルはテキストマイニング、トピック抽出、アスペクト分類、セマンティッククラスタリング、およびその他のタスクを自動的に完了して、数秒で結果を提供します。

116はどういう意味ですか

AI-ML モデルは、時間の経過とともにより多くのデータを処理するにつれてよりスマートになり、自動的にアップグレードされます。これは、技術スタックへの将来の投資を最小限に抑えながら、ビジネスオペレーションをスケーリングするのに最適です。

2. 自然言語処理 (NLP)

NLP は AI マーケティングツールを強化し、ソーシャルリスニングデータを意味論的および文脈的に理解できるようにします。ルールベースの語彙的および統計的方法を組み合わせて、幅広い投稿、メッセージ、レビュー、またはコメントをスキャンし、そこから重要な情報を抽出できるようにします。

NLP アルゴリズムがソーシャルリスニング用にコード化されている場合、たとえ口語表現が飛び散っていても、データを解釈できます。コードスイッチ、絵文字、略語、ハッシュタグ、またはスペルミス。自然言語生成 (NLG) はツールの機能をさらに強化し、投稿、顧客の応答などのパフォーマンスの高いコピーを作成するのに役立ちます。

これにより、アウトリーチキャンペーンでより多くのオーディエンスにアクセスできるようになり、既存の顧客とのコミュニケーションが強化され、ソーシャルへの投資に対する収益が向上します。

3. セマンティック検索

セマンティック検索アルゴリズムは、キーワードに依存せずにフレーズや語彙文字列の意図を理解するのに役立つため、NLP では重要です。これらのアルゴリズムは、関連するキーワードを抽出し、セマンティッククラスターに分類します。これにより、テキストマイニングでの重複の可能性がなくなります。特に、顧客体験やブランドパフォーマンスを正確に測定するためのセンチメント分析に関する場合です。

競合他社に対するブランドの強さを正確に把握し、ベンチマークと照らし合わせて監視することは、長期的なビジネス目標を達成するためにマーケティングおよび販売戦略を変更するのに役立ちます。

4. 固有表現認識 (NER) とニューラルネットワーク

NER は、AI プラットフォームがビッグデータ内の名前付きエンティティを識別するのに役立ちます。これらのエンティティは、CEO、有名人、場所、通貨、企業などの重要な人、場所、または物である可能性があります。スペルが間違っていても、これらのエンティティを識別できます。 NER はまた、データからコンテキストと洞察を引き出すためにエンティティ間の関係を確立するため、ナレッジグラフを生成する際の重要な機能でもあります。

人間の脳が情報を処理する方法を模倣するように構築されたニューラルネットワーク (NN) アルゴリズムは、これらの相互接続されたデータポイントを記憶し、知識データベースに追加し続けます。これにより、ML モデルはディープラーニングを通じて、時間とともにより正確な結果を提供できるようになります。

このようにして、なぜ特定のブランドがソーシャルリスニングデータに表示され続けるのか、どのような新しい市場トレンドが生まれているのか、どのインフルエンサーが最適なのか、ソーシャルマーケティング戦略の強化に役立つその他の多くの洞察を得ることができます。

5.感情分析

感情分析は、フィードバックデータから顧客の感情を測定するプロセスであり、オンラインレビュー管理 .感情分析アルゴリズムは、アンケートの回答、レビュー、受信メッセージなどのソーシャルリスニングデータを、リアルタイムと履歴の両方で分析します。彼らは、データから抽出されたあらゆる側面でセンチメントを測定し、-1 から +1 の範囲で極性スコアを割り当てます。ニュートラルなステートメントはゼロとしてカウントされます。

顧客がビジネスの側面について話しているソーシャルデータを分析する場合、センチメント分析モデルは各側面の極性スコアを考慮します。スコアを集計して、カスタマーエクスペリエンスに関するブランドの全体的な感情を提供します。これにより、最終的には、ビジネスがどれだけうまく機能しているかがわかります。

このような洞察を利用できるため、ソーシャルメディアコンテンツの評価と即興、販売とマーケティングの形成、ブランド管理の改善、顧客の意図のより適切な解釈などによって、ブランドを成長させることができます。

エンジェルナンバー655

マーケティングAIの未来

AI マーケティングは驚異的なスピードで新たな進歩を遂げています。ビジネスをより良い方向に再形成しているいくつかの方法を次に示します。

コンピュータビジョン

コンピュータービジョンにより、AI マーケティングツールは、未加工の画像の形式で利用可能なテキスト以外のデジタルデータから洞察を引き出すことができます。光学式文字認識 (OCR) による小切手の情報と署名の分析、動画内のブランドロゴの認識、画像からテキストを抽出してアクセシビリティを向上させるなど、コンピュータービジョンは日々の主要なビジネス課題の解決に役立っています。

小売業では、コンピュータービジョンを使用して、製造組立ラインで製品の欠陥を特定したり、棚が常に満杯であることを確認したりできます。また、強化された顔認識により生体認証を改善し、万引き犯、困っている顧客または従業員などを特定するのにも役立ちます。

AI チャットボット

仮想エージェントとインテリジェントなチャットボットの形をした会話型 AI は、従来のマーケティングを変えるように設定されています。 AI チャットボットマーケティング的を絞ったメッセージで、ブランドの認知度を飛躍的に高めることができます。既存の顧客や見込み客とのエンゲージメントを高めてリードを生成し、データを分析して、予測的および規範的なマーケティングのためのきめの細かい洞察を提供できます。

仮想エージェントはまた、顧客の要求を合理化し、24 時間年中無休の顧客サポートを確保し、会話を適切なチームにルーティングして最良の結果を得ることができます。これらはすべて、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。

予測的および規範的な AI

予測分析と規範的分析により、AI マーケティングツールはすでにマーケティング担当者にとって不可欠なものになっています。処方分析は、消費者の動機、考え方、意図に基づいて、ソーシャルリスニングデータをカテゴリに分類します。この情報により、最適な結果をもたらす、ターゲットを絞った広告、投稿、および電子メールを開発できます。この好例は、ストリーミングサービスがユーザーの以前の選択を使用して、ユーザーの興味に関連するコンテンツを提供する方法です。

予測分析を使用すると、さらに先に進むことができるため、過去の顧客データの声に基づいて、結果を予測し、ビジネス戦略を事前に策定できます。つまり、長期的なビジネスモデルの構築、リスク評価の実施、市場買収の拡大、製品設計の改善などを行うことができます。

責任ある AI

AI マーケティングでは、既存の AI モデルが完全ではないという事実も考慮に入れています。ビジネスインサイトを導き出す際に真の利点と正確性を実現するには、ビジネスにおける AI が公正、安全、信頼性、包括性、透明性を備えている必要があります。これは、バイアスを取り除くために、AI ツールをより思慮深く開発し、多様なデータでトレーニングする必要があることを意味します。

また、データのプライバシー、著作権、およびガバナンスのルールも策定されており、人間と AI 開発企業にとって公平であるために、倫理的および社会的影響が確実に考慮されるようになっています。つまり、ソーシャルネットワークとソーシャルマーケティングチームは、AI ツールを使用して顧客データを収集し、コンテンツを作成し、パーソナライズされた広告を表示して購入行動に影響を与える方法、またはその他の理由を認識する必要があります。

AI を使用して影響力のあるビジネス戦略を構築する

AI マーケティングインサイトは、新しいマーケティング、製品、顧客エンゲージメントの機会を探索することで、企業が成長と将来の成功の基盤を構築できるようにします。感情分析、NLP、仮想エージェントなどの AI テクノロジは、収益の最適化から予測不可能な市場シナリオのナビゲートまで、ビジネス目標をどれだけ効率的に達成できるかを判断しています。

ターゲットを絞った AI 主導の顧客インサイトを使用すると、より積極的なソーシャルメディアマーケティングアプローチを開発して、顧客エンゲージメント、ロイヤルティ、保持を促進できます。そして最終的には市場の成長。

方法を読む AIへの投資より強力で堅牢なビジネス戦略を構築するのに役立ちます。

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