AIでマーケティング効果を最大化する方法とは｜注意点や活用例を解説

近年、DX推進が脚光を浴びる中で、AIを用いたマーケティングも注目を集めています。AIをマーケティングに導入することで施策の効果を高められる一方、無計画に取り組むと無駄な投資につながる可能性もあります。
そこで、今回はAIをマーケティングで活用する際の注意点や、活用方法について説明します。

マーケティングへのAI導入が注目されている理由

多様化する顧客ニーズに応えるため

SNSの普及により消費者は多くの情報を容易に集められるようになりました。加えて、オンラインショッピングの普及に伴う購買チャネルの多様化や、承認欲求の高まりによる消費者特性の個人化も進み、顧客ニーズが複雑になっています。そのため、全ての顧客にアプローチして商品・サービスを提案するマスマーケティングでは、多様化・個人化する顧客ニーズに対応することができません。

AIにより特定の顧客層に応じたマーケティング施策を計画することで、顧客に選ばれる商品・サービスの提案実現につながります。

膨大なデータを適切にマーケティングに活かすため

DXを進めると、消費者の特性や行動に関するデータ、過去の施策の有効性に関するデータ、市場データなど膨大な量のデータを集めることができます。これらのデータを活用できなければ、DXの効果を最大限得ることは叶いません。一方で、膨大なデータを手作業で扱うには多くの時間とコストがかかってしまいます。

そこで、AIを用いて膨大なデータを効率的に分析することが有効です。AIにより必要なデータだけを抽出・解析し、その結果をマーケティング施策や営業活動に落とし込むことで、顧客層に応じた適切なアプローチが可能となります。

AIをマーケティングで活用する例

顧客分析と販促活動のパーソナライズ化

顧客のカスタマーサポートをAIに任せ、チャットを自動化することで、業務を効率化するとともに、チャットの内容から顧客のニーズを分析することができます。そして、顧客一人ひとりにパーソナライズした広告の掲示や、商品・サービスの提案、ECサイトでの商品レイアウトの構築を行うAIと組み合わせることで、顧客のニーズを駆り立てられるマーケティング活動・営業活動の実現が可能です。

これらにより、広告掲載費などのコストカットや、顧客の潜在ニーズを引き出すことによる顧客単価の増加を見込めます。

需給予測による生産計画の最適化

AIを用いて商品の将来の需給予測を行うことができます。需給予測によって生産量の目安が明確となり、商品を作りすぎる過剰在庫や、供給が需要に追いつかない在庫不足を防ぐことができ、資源ロスや機会損失を減らせます。

特に、過剰在庫ではコストの増大だけでなく、環境経営の観点からも消費者からの信用問題に関わるケースがあるため、AIによる予測を行うことが非常に有効です。

AIをマーケティングで活用する際の注意点

AIの導入自体を目的としない

「他の企業がAIを導入しているから」と目的なしにAIを導入してはいけません。AIを活用するためのツール導入や、データを集積するためのシステム導入、社員が活用するためのマニュアル作成や教育など、AIの導入には膨大な時間とコストを要します。

AIを導入することで何を達成したいのか、目的を明確にしましょう。また、AIツールも様々あるため、目的を達成しつつも予算を満たせるかどうかを考慮し、どの技術を使うか十分に検討しましょう。

全てをAI頼りにしない

需給予測など、AIを用いた予測を行う際、AIはあくまで過去のデータから将来の傾向を予測します。そのため、コロナウイルス蔓延の前後のように、過去データが存在せず影響度の高い因子が新たに発生すると、予測とは異なる傾向が現実では起こりえます。

そのため、AIによって予測を行う場合は、社会のトレンドや経験則で補正し、より現実的な予測へと近づけることが重要です。