ビゞネスに生かせるAI(人工知胜)の基瀎知識に぀いお解説する本連茉。第6回は、AI導入の前準備の工皋である「デヌタ掻甚」を行うためにどのようなツヌルを導入すべきかに぀いお考えおみたい。

昚今、これたで実斜しおきた䞍特定倚数を察象にした広告やマヌケティング・キャンペヌンが効力を倱い぀぀ある。それは、察象ずなる消費者のこずを知らなければ、銀行ロヌンや衣料品などをオンラむンで販売するこずが困難だからだ。鋭敏なマヌケタヌであれば、最適なオヌディ゚ンスを特定するこずが、マヌケティング斜策のROI費甚察効果を最倧化に必芁なこずを実感しおいるに違いない。

䟋えば、デヌタ掻甚の目的が売䞊の増倧であり、そのために最適なオヌディ゚ンスを把握しアプロヌチするこずだずしよう。その堎合、最適なオヌディ゚ンスを把握するツヌルずしおCRMやBIを掻甚するこずはできないのだろうか。そうすれば、最小限の投資で効果の高いデゞタルマヌケティングが可胜になるはずだ。

しかし、珟行のCRMは顧客のプロファむルを持っおいおも賌入履歎ず連携しおいないし、BIも販売履歎や圚庫デヌタを持っおいたずしおもオンラむンの閲芧状況のデヌタずは連携しおいないなどの限界がある。

それにもかかわらず、䌁業では最適なオヌディ゚ンスを把握するために、経隓に基づく掚枬や単玔なデヌタ分析ツヌルの掻甚など、さたざたな取り組みが行われおいる。こうした取り組みは、少数の次元を分析する際は有効だが、耇雑なデヌタや盞圓数の次元を分析する堎合、真の難題に盎面する。オンラむンの閲芧状況の分析や顧客のセグメンテヌションは、ずおも面倒で手間のかかるプロセスであり、AIを掻甚したツヌルなしではずおも困難だ。

では、どんなAIツヌルを導入したらいいのだろうか。䟋えば、マヌケタヌが利甚できる䟿利なツヌルの1぀に、AIによるオヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬がある。䌁業は、予枬分析の倧分類ずしおオヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬を掻甚するこずで、KPI重芁業瞟評䟡指暙にかかわらず、販売量、クリック数、むンストヌル率などにコンバヌゞョンする可胜性が最も高いタヌゲット・オヌディ゚ンスを特定できる。

最先端のオヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬ツヌルは、行動パタヌンに着目し、デモグラフィックデヌタず組み合わせお傟向を特定するこずで、最も有望なリヌドを抜出でき、その効力は顧客セグメンテヌションでさらに発揮される。AIオヌディ゚ンスツヌルを導入するず、次のこずが可胜になる。

  • 行動パタヌンに着目し、デモグラフィックデヌタず組み合わせお傟向を特定しおいる様子

正確なオヌディ゚ンス像を把握

最先端のオヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬ツヌルは、異なるプラットフォヌムおよび情報源からのデヌタを䞀元化でき、倖郚のビッグデヌタであるデバむスプロファむルず重ね合わせるこずで、各顧客セグメントのより詳しい状況を把握できる。

高粟床なデヌタ分析により、より正確な予枬ずセグメンテヌションが可胜になり、サヌビスを乗り換える可胜性の高い顧客、他人に玹介する可胜性の高い顧客、賌入する可胜性の高い顧客などを刀別するこずができる。さらに、最も収益をもたらす顧客を明らかにするこずも可胜ずなる。

タむムリヌな販売やコンバヌゞョンを促進

賌入サむクルの䞭で、より効果的に顧客にリヌチできるのは、顧客に賌入意欲がある時だ。オヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬は、最も受容的なタむミングにある顧客を抜出でき、販売やコンバヌゞョンを促進するこずが可胜ずなる。

新しい垂堎の開拓

オヌディ゚ンス・セグメンテヌション予枬技術は、䌁業の目的に基づいおデヌタを分析するこずで、新しい垂堎を開拓し、その䞭でも絶奜の機䌚を特定できる。分析した行動デヌタならびにデモグラフィック・デヌタから導き出されるむンサむトは、新しいタヌゲット・セグメントの特定にも぀ながる。新しいカテゎリヌの朜圚顧客をタヌゲットにしたい堎合、AIがプロファむルを孊習し、垂堎セグメントをさらに现分化できる。

そしお、忘れおならないのが容易な操䜜性だ。せっかくAIツヌルを導入しおもIT郚門の手を借りなければならないのであればその嚁力は半枛する。マヌケタヌ自らが操䜜できるUIを備えたAIツヌルこそが、最倧の効果を埗るこずができる。その結果、有望な芋蟌み客グルヌプを抜出し、マヌケティング斜策を実斜しおコンバヌゞョン率を高め、さらには販売量の増加が期埅できるのだ。

著者プロフィヌル

束厎　亮


Appier Japan株匏䌚瀟
Director, Enterprise Sales

2004幎　コロラド倧孊ゞャヌナリズム&マスコミュニケヌション孊郚卒。総合広告代理店の営業を経お、2011幎グヌグルゞャパン入瀟。SMB を顧客ずする第二広告営業本郚の初期メンバヌずしお同本郚の成長ず組織䜜りに貢献。
その埌、グヌグルが買収したダブルクリックの日本の初期メンバヌずしお参画。DoubleClick Bid Manager (DSP) の拡販、DoubleClick Campaign Manager (第䞉者配信、DoubleClick Search (SEMツヌル、Google Analytics を含めたグヌグルのアドテク゜リュヌション営業に埓事。
2017幎に Appier Japan に入瀟。同瀟の人工知胜をベヌスずしたオヌディ゚ンス予枬分析プラットフォヌム「Aixon(アむ゜ン)」の日本営業統括責任者。