AI マーケティングは他に何ができるでしょうか?リスクは何ですか?

AIは複雑なデータ分析や自動化タスクを処理できるだけでなく、コンテンツ作成、顧客予測、広告配置などにも強力なサポートを提供します。ただし、マーケティングにおけるAIの応用には、データのプライバシー、意思決定の偏り、実装コストなどのリスクも伴います。この記事では、顧客の購買行動の予測、動的価格設定、電子メール マーケティング、広告の最適化など、マーケティングにおける AI の 8 つの応用シナリオを検討し、その潜在的なリスクを分析します。また、マーケティング担当者がAIをより有効に活用して業務効率やマーケティング効果を向上できるよう、海外のAIマーケティングツールのコレクションも提供しています。

DeepSeek は引き続き人気があり、マーケティング担当者の間で最も話題になっているのは、「彼が文章を書くのが上手いなら、私の仕事も奪ってくれるだろうか?」というものです。そして「AI SEO をどうやって行うのか？」…

数か月前に公開した記事「マーケティングで AI はどのように活用されているか？」 》緊急に更新が必要です。私は、DEMANDBASE の Jonathan Costerllo 氏による「マーケティングで AI を活用する方法: 戦略とベスト プラクティス」という記事を読みました。

この記事では、AI の使用方法とそのリスクについて具体的に説明します。内容の一部を抜粋して翻訳し、皆さんが議論できるように簡単な解釈をいくつか作成しました。

しかし、新しいテクノロジーは日々変化しており、すべての質問に対する標準的な答えはなく、すべての試みに意味があります。

皆さんにインスピレーションと思考をお届けできれば幸いです。楽しい読書を！

マーケティングと AI が融合すると、大量のデータを分析し、顧客の購買行動を予測し、大規模にパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことが可能になります。

これを「常時接続のデジタル アシスタント」として想像すると、次のことが可能になります。

• 24時間年中無休のカスタマーサービス
• スマートなコンテンツ最適化
• デジタルマーケティングにおける広告
• 顧客行動予測分析

これらにより効率が向上し、投資収益率 (ROI) が向上します。 AI は複雑なデータ作業の処理に優れており、マーケティング担当者が創造性と戦略に集中できるようにします。

マーケティングに AI を活用する 8 つの方法

1. 潜在顧客の購入可能性を予測する

AI は、さまざまなタッチポイント (ソーシャル メディア、公式 Web サイト、電子メール、広告など) を通じてユーザーとやり取りするデータを分析しします。履歴データを使用して、購入する可能性が最も高い潜在顧客を特定します。

たとえば、見込み客がケーススタディをダウンロードしたり、価格設定ページにアクセスしたり、連絡先情報を追加したりすると、AI が自動的に評価を調整できます。

Hanni: これまで、マーケティング担当者は CRM や SCRM ツールに顧客の次の行動を予測し分析する機能があることを期待していました。現在、AI の助けにより、これはより迅速に達成できる可能性があります。

2. ダイナミックプライシング

AI は市場動向、顧客行動、競合他社の価格を追跡し、価格を自動的に調整します。

ハニー：これには疑問を感じます。 AIは責任を取らずに古い顧客を利用するのでしょうか？

3. メールマーケティング

誰にメールを送信するか、いつ送信するか、どのようなコンテンツが最も効果的かを正確に把握します。

Hanni: 以前は、自動送信された電子メールは少し無愛想でした。 AIが人間的なケアを提供できれば、それは進歩だと考えられるでしょう。しかし、国内の顧客がメールを読んでくれないという問題をAIはどのように解決できるのでしょうか？

4. 広告のターゲティングと最適化

AI は、ユーザーの興味や行動に合わせて広告をマッチングし、さまざまなユーザー層に対してさまざまなバージョンをテストし、広告を表示する最適な時間を予測し、入札を自動的に調整して投資収益率を向上させることができます。

Hanni: AI はデータ分析が少し得意で、確かに効率を大幅に向上させることができます。

5. コンテンツ作成と検索エンジン最適化（SEO）

業界のトレンド、競合他社のコンテンツ、検索パターンを調査して、ランキングとコンバージョン率の高いコンテンツを作成します。

たとえば、調達マネージャーが「サプライヤーのコンプライアンス要件」を頻繁に検索する場合、AI はこれらの問題に関するターゲットを絞ったコンテンツの作成に役立ちます。 CTO が「エンタープライズ クラウド移行」を調査すると、AI は、探している技術仕様を満たすように既存のコンテンツを最適化することを提案します。既存のコンテンツの魅力が失われると、AI は新しい業界の要件や問題点に基づいて更新を提案します。

ハン氏：AIによる翻訳やテキスト作成は、かなり前から実現されていました。 「コンテンツを最適化するには？」「AI に質問者に自社や製品を推奨させるには？」すべてのマーケティング担当者が検討しているトピックです。具体的にはどうすればいいのでしょうか？これについてはもっと深く考える価値がある。

6. 顧客フィードバック分析

AI を使用して、顧客からのフィードバックや、ソーシャル メディアの投稿に対するいいね、コメント、再投稿を解釈して分類します。顧客が製品やサービスについて実際にどう感じているかをリアルタイムで理解するのに役立ちます。

Hanni: 以前は、これは手作業によるカスタマー サービスの仕事でしたが、現在は AI が各顧客のフィードバックを処理して潜在的な問題を特定し、改善の方向性を提案しています。

7. A/Bテストを拡大する

AI は複数の要素に基づいて遅延なくテスト パラメータを調整し、結果をより速く最適化してユーザー エクスペリエンスを向上させます。

Hanni: リアルタイムの調整と、より大規模な顧客ベースにテストを拡張する機能です。

8. コンテンツのローカリゼーション

AIが海外でのGTM業務における言語の壁を打ち破ります。技術的な正確性と業界のコンテキストの一貫性を維持しながら、コミュニケーションをさまざまな市場に合わせて自動的に翻訳および適応します。翻訳に加えて、AI はコンテンツが現地のビジネス慣習に準拠していることを確認できます。

Hanni: 真のローカリゼーションとは、言語の適応だけでなく、文化の適応も意味します。 AIがあなたにリマインドし、手助けします。

上記の AI の活用シナリオについてお話しすると、次のようなリスクもあると感じたはずです。

2. マーケティングにAIを使用するリスク

1. データのプライバシーとセキュリティ

AI マーケティングは、パーソナライズされたキャンペーンを作成し、行動を予測するために顧客データに大きく依存しています。しかし、このような依存は、特に個人情報や購入履歴などの機密データを扱う場合には、重大なプライバシーとセキュリティのリスクをもたらします。

さらに、サイバー攻撃、データ侵害、不正アクセスによる脅威もあります。これらのリスクは顧客の信頼を損なうだけでなく、厳しい規制上の罰則につながる可能性もあります。

GDPR や CCPA などのプライバシー法は、この課題をさらに複雑にします。これらの規制は、データの収集、処理、保存方法について厳しい規則を課し、違反者には多額の罰金が科せられます。

2. データの品質と意思決定の偏り

AI マーケティング ツールは、機械学習のデータの品質に完全に依存しています。データが不十分または不完全だと、誤った意思決定や誤ったマーケティング キャンペーンにつながり、時間と費用が無駄になる可能性があります。

データ内のアルゴリズムの偏りはさらに大きな問題を引き起こします。たとえば、過去のマーケティング データが特定のグループに有利な場合、AI はターゲティングや推奨においてそのグループを優先し、他のグループを無視して意思決定に影響を与える可能性があります。

3. 専門知識の不足とスキルギャップ

AI マーケティング ツールを導入するには、多くのチームに欠けている専門知識が必要です。ほとんどのマーケティング担当者は、データサイエンス、機械学習、AI プラットフォームに関するトレーニングを受けていないため、これらの強力なツールを効果的に使用することが困難です。

さらに、AI テクノロジーは急速に変化するため、継続的な学習と適応が必要になります。適切なトレーニングがなければ、マーケティング チームが AI の洞察を理解したり、データに基づいた選択を行ったり、技術的な問題が発生したときに調整したりすることは困難です。この知識のギャップにより、高価な AI ツールが使われずに放置されたり、誤用されたりします。

4. 導入コストが高い

AI マーケティング プラットフォームを使用するには、通常、多額の先行投資が必要です。企業は使用料、システムのアップグレード、統合作業に費用を支払う必要があるため、中小企業が始めるのは困難です。継続的なメンテナンスと更新のコストは、特に投資収益率が不明確な場合には、マーケティング予算に圧力をかける可能性があります。実装中に間違いを犯すと、かなりのリソースが無駄になる可能性が高くなります。

5. 人と人とのつながりに代わるものはない

AI はデータの分析やタスクの自動化では優れたパフォーマンスを発揮しますが、感情的知性や創造性に関しては苦戦しています。 AIに過度に依存すると、コミュニケーションがロボット的かつ非人間的なものになり、重要な文脈や文化的なニュアンスが見落とされ、関係を強化するどころか、むしろ損なう可能性があります。

これは、信頼と理解が不可欠な B2B 関係においては特に重要です。複雑なビジネス上の意思決定には、AI では再現できない人間の洞察力と共感が必要です。

6. 既存システムとの統合

AI ツールを今日のマーケティング テクノロジー ソフトウェアに接続すると、大きな課題が生じます。多くの企業は、CRM、電子メール プラットフォーム、その他の既存のツールで AI をスムーズに連携させることに苦労しています。

システム間の通信がうまくいかないと、サイロ化されたデータ プールが作成されます。この断片化により、AI は正確な予測を行い、貴重な洞察を提供するために必要な顧客情報にアクセスできなくなります。

統合が不十分だと、他の問題も発生する可能性があります。異なるシステム間のギャップを埋めるために技術専門家が必要になるなど、実装時間が長くなり、コストが増加します。

ハニー：AIを有効活用する一方で、起こり得るリスクも考慮する必要があります。可能であれば、人間と AI が同じタスクを処理する場合に A/B テストを使用し、より能力の高い方を採用することができます。

時には人が主導権を握り、AIが支援することもあります。時には AI が主導権を握り、人間が品質を管理することもあります。

最後に、記事では次のように述べられています。

3. 海外AIマーケティングツール集

Jasper.ai: ブログ、広告、ソーシャル メディアの投稿など、さまざまな種類のマーケティング コンテンツを作成します。 AI により、コンテンツが視聴者に関連し、マーケティング目標と一致していることが保証されます。

Copy.ai: マーケティング コピーをすばやく作成するための既製のテンプレートを提供します。重要な詳細を入力すると、さまざまなマーケティング チャネル向けの専門的なコンテンツが生成されます。

SurferSEO: パフォーマンスの高いページから 500 以上のランキング要因を調査します。キーワードの配置からコンテンツの構造まですべてを最適化する方法を示し、業界で機能しているものに一致させるのに役立ちます。

Clearscope: コンテンツの作成時にコンテンツの品質と SEO パフォーマンスをチェックします。あなたの作品を上位ランクのページと比較し、より良いコンテンツを作成するための改善点を提案します。

Seventh Sense: メール リストに登録されている各人が通常メールを読む時間を調査します。その後、各受信者に最適なタイミングでメッセージを送信し、開封率と応答率を向上させます。

Mailchimp: AI を使用して、より優れたメール コンテンツを作成し、対象ユーザーを理解します。メッセージの改善を提案し、よりターゲットを絞ったキャンペーンのためにメーリング リストをセグメント化するのに役立ちます。

Optimove: 顧客データと AI を組み合わせて、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成します。顧客とブランドのやり取りを観察し、パーソナライズされたメッセージを送信してエンゲージメントを高めるのに役立ちます。

Blueshift: さまざまなソースからの顧客情報をリアルタイムで統合します。顧客の次の行動を予測し、適切なタイミングで関連性の高いコンテンツを顧客に届けるのに役立ちます。

Drift: AI を使用して、優秀な営業担当者のように Web サイト訪問者とコミュニケーションをとります。適格なリードを特定し、見込み客が興味を示したらすぐに販売の話し合いを始めるのに役立ちます。

上記のツールは元の記事で推奨されています。一つ一つ試したわけではありませんが、自分で試してみることはできます。もっと良いおすすめがあれば、私や他の読者と共有してください。よろしくお願いします。

さて、原文を読んでみるのもいいでしょう。

[https://www.demandbase.com/blog/how-to-leverage-ai-in-marketing-strategies-and-best-practices/]