総合情報サイト / AI活用事例・AI導入事例 / AIのマーケティングへの活用事例と、適用方法をご紹介

AIのマーケティングへの活用事例と、適用方法をご紹介

AI(人工知能)はさまざまな分野で活用されていますが、マーケティングもその例外ではありません。マーケティングは販売から流通に関わるまでテーマが幅広いため、そのぶんAIが活躍する領域も多様です。 たとえば広告という領域だけでも、宣伝用のコピーを自動で作成するAI、掲載用のコンテンツ(クリエイティブ)を自動で最適化するAI、広告代理店において媒体社から広告枠を購入するメディアバイイングを自動化するAIなどが挙げられます。また、インターネット検索からの集客を目指すSEO対策をサポートするAIも登場しました。 本記事では、日本国内や海外の事例をもとに、マーケティングの分野でAIがどのように活用されているのか、その成功事例とポイントを紹介します。 AIが台頭したことにより、これまで人手で行なっていたさまざまな業務が機械に代替されると懸念する声があります。しかし、マーケティングにおいては日常的なルーティン業務をAIが代替してくれることにより、本来のクリエイティブな仕事に集中できるというメリットが大きいでしょう。 現代のマーケターは、ツールを用いたさまざまな広告キャンペーンの分析や企画、関連部署との調整などに忙殺されがちです。結果として、他社と差別化するためのアイデア出しなどに割く時間がなかなか取れず、成果につながらないという企業・部署は多いのではないでしょうか。 AIの導入によって日々のマーケティング業務を一部自動化できれば、これまで単調な作業に使っていた時間をクリエイティブな業務に割けるはずです。AIをうまく活用することが、現代のマーケターが成果を残すためのヒントになるかもしれません。

  • マーケティング領域でAIを活用した事例

    日本国内、海外の企業において、マーケティング領域でうまくAIが活用された事例を6つ紹介します。

    1. AIによるDMの最適化

    あるアパレル企業では、消費者へのDM(ダイレクトメール)の内容作成にAIを活用しました。DMに掲載するアイテムを選定するにあたり、過去のデータをもとに各顧客の趣向に合った商品を自動で選ぶAIプログラムを導入したのです。

    従来どおり作成したDMとAIを活用して作成したDM、2種類を一定数の顧客にそれぞれ送付したところ、AIを活用したDMの方が来店率が10%以上も高いという結果になりました。AIによる機械学習が適切になされ、それぞれの顧客に合った的確な商品提案ができた結果だといえるでしょう。

    人手ですべての顧客にパーソナライズした提案をするのは現実的ではありません。AIだからこそ正確な処理を高速で実施できるため、多数の顧客に送付するDMなどへのAI活用は今後も要注目です。

    2. ECサイトでの接客をAI化

    海外のECサイトでは、ユーザーの接客にもAIが活用されています。あるアウトドア用品ブランドでは、ユーザーが質問に答えることで用途や好みに合った商品をおすすめするAIプログラムを導入しました。試験的に2ヶ月運用したところ、多くのユーザーが「再度利用したい」と回答する結果になりました。

    また、商品のおすすめだけではなく、通常の店舗と同じような接客を実現している点も特徴です。ただユーザーの好みに合わせるのではなく、ブランドにとって売りたい商品・利益率のよい商品をおすすめするなど、運営方針に合わせた提案が可能となっています。

    店舗にスタッフを配置するのと同様の接客がECサイトにおいてAIで実現できれば、大きな効率化につながることは間違いありません。

    3. スタッフとAIの連携対応

    別のアパレル系ECサイトでは、スタッフによる人的な対応とAIをうまく使い分けています。ECサイトにおいて、専門のスタイリストが各ユーザーに対して商品を提案するという仕組みにより、ユーザー1人あたりの購入率や購入単価が大きく向上しました。

    各ユーザーに対して商品提案ができれば売上アップにつながるのは容易に想像できますが、やはり課題となるのは手間と人的なコストでしょう。そこで活用されたのがAIによる対応です。

    AIが最初の簡単なやり取りを担当し、機械的に回答できるものはすべて対応します。そのうえで、コーディネートなどプロの視点が必要な部分のみをスタッフが対応するという仕組みです。引き継ぎはスムーズに行なわれるため、ユーザーには違和感がありません。

    AIとスタッフがうまく連携・すみ分けをすることで効率化につながったほか、AIが自動で情報を蓄積するためデータの収集や分析という面でも大きな成果が期待できます。

    4. AI分析による陳列改善

    AIによって店内の陳列を改善させた事例です。店内にカメラを設置し、客数や客層、入店後の行動といったデータを蓄積し、AIで分析します。

    従来はスタッフの経験に頼ることの多かった陳列ですが、AIの導入によって客観的な分析が可能となりました。ある中古車販売店では、ほかの店舗と比較して販売率が1割程度向上しています。

    業界経験が長ければそのぶん陳列方法も固定してしまいがちなため、AIによってデータに基づいた新たな視点を得ることは効果的だといえるでしょう。

    5. 顧客データの分析をAI化

    あるアパレル通販企業では、既存顧客リストのデータ分析にAIを活用しました。

    通販においては顧客のデータが非常に大きな価値を持ちます。顧客の登録情報はもちろん、過去の購入ブランドや商品、請求されたカタログの種類など、次の販売につながるデータが豊富に眠っているからです。しかし、膨大なデータを分析するための人手確保はもちろん、分析スキルを備えた人材の育成が大きな課題となります。

    そこでAIによる自動でのデータ分析を導入した結果、分析にかかる時間は6分の1、コストは20分の1となりました。AIであれば専門人材の育成や人手確保が不要なため、安定してデータ分析を続けられます。AIによってさまざまな課題を一気に解決した好事例だといえるでしょう。

    6. AIによるバナー広告の作成

    ある広告代理店では、広告掲載時に使用するバナーの作成をAI化しました。

    一言でバナー広告といっても、文字や写真、イラストの配置など検討すべき項目は多く存在します。過去データの比較などに時間を要するケースもあるため、熟練のデザイナーでもバナー1つを作成するのに1時間はかかるといわれれています。しかし、AIの導入によってたった数秒でバナーが作成できるようになりました。結果、バナー作成のスピードやキャパシティが大幅に向上しています。

    AIならさまざまなパターンの比較や効果検証を瞬時に行なえるため、作成効率が大きく上昇するのも納得です。大量のデータを瞬時に読み取って学習するというAIの長所をうまく活かしています。

  • AIをマーケティングに活かすためのポイント・方法

    マーケティング領域におけるAIの活用が大きな可能性を秘めていることは間違いありませんが、ただ導入すればよいというわけではありません。

    AIの活用によって成果を出すためには、質のよいデータを大量に集め、AIに学習させることが必要です。人間にとっては常識で判断できる内容でも、AIにとってはそれを判断するためのデータを大量に蓄積する必要があります。質のよいデータを大量に集めることで、AIはようやく適切な判断ができるようになるのです。

    AIをマーケティングに活かすための主なポイントは、「データの選別」「データのクレンジング」の2つです。

    1. データの選別

    AIの活用においては、どのデータを学習させるかという初期段階の選別が重要です。データに誤りが含まれていたり、目的から逸れたデータを学習させてしまっては、AIによるアウトプットの質が大きく下がるでしょう。

    質のよいデータだけを厳選して用意し、AIに学習させることで目的に合ったアウトプットが得られるようになります。

    2. データのクレンジング

    厳選したデータは、そのままAI学習に使えるわけではありません。前処理としてデータクレンジングを行なう必要があります。

    膨大なデータのなかには、重複や矛盾、データの欠陥が生じている場合もあるでしょう。そのまま学習してしまっては、余計な情報や誤った情報も含めて機械学習してしまい、AIによる分析精度が下がる結果となります。適切なデータクレンジングは、AIの活用に欠かせません。

    上記のとおり、AIをマーケティングに活用するには、データの選別とクレンジングが重要です。そのためには、AIに精通した人材によるデータ整備やプログラム設計が重要となります。

    この点が、多くの企業にとってAI導入はハードルが高いと感じる理由でしょう。AIの専門人材がいないという場合は、プログラミング知識不要でAIの構築が可能な「MatrixFlow」をぜひご検討ください。

    3. プログラミング不要でAIを構築できる「MatrixFlow」を活用して、AIを簡単に構築

    MatrixFlowはプログラミング不要のAI構築プラットフォームです。MatrixFlowのアルゴリズム開発は、処理単位のブロックをドラッグ&ドロップし、つなぐだけで構築できます。

    またデータや作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することが可能です。MatrixFlowの開発スキームは業種・業界をまたいで使用できるうえ、開発を続けることで開発ノウハウがブロック、およびその組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていきます。そのため、今後のAI開発においてはさらなる開発の早期化、開発費用の低減が期待できます。

    詳細についてはぜひお問い合わせください。

関連した事例