デジタルマーケティング領域からみた「人工知能」は、ユーザとのコミュニーケションをどのように変化させるか

AIの最高の舞台になるデジタルマーケティングという場

人工知能あるいはaiという言葉をよく聞くようになりました。いろいろな場所でaiを使っているというキャッチを見かけます。
接客ロボットやインターネットショッピングでのレコメンデーション、自動運転などで使われているaiですが、マーケティングの分野との相性が良い技術だということをご存知ですか。今回はaiとマーケティングの関係についてご紹介します。

webサイトでも多く活用される人工知能とは

人工知能はまるで人間のようにふるまう機械のことを指しています。
その歴史は意外と古く、1956年にダートマス会議で正式な研究分野になり、人工知能という名前も生まれました。
それまでのコンピューターは、人が指示を出し計算をするというものばかりで、コンピューターが自ら考え行動するという形は、画期的な研究といえました。
今では人工知能学会という場でさまざまな研究成果が発表されています。

さて、この人工知能は、大量の過去データ等から最適な値をだすために”学習”という行為を繰り返し行い、最適化を図ります。
この最適化が進むにつれて、例えばレコメンドシステムの精度が向上する等、ユーザのセグメント毎に適した行動をweb上でも起こすことが実現しました。
このような「学習法」は、近年では主に二つの手法に分けられることが多いです。

人間が学習するルールを作っておき、それに基づいてデータ処理を行う「機械学習」

今まで王道だった機械学習は、大量の過去データから最適解を導き出すためのルールを設定し、それを日々繰り返すことで精度をあげる学習方法でした。
過去のデータから学習方法を開発者側が設定し、処理を走らせているため、すべて人力で対応することなく良い結果やパターン傾向を把握することが可能になりました。
webサイトでいえば、ECサイトでよくみるレコメンド等は、早くからこれらの”学習機能”を利用してきたものもあります。
日々、レコメンド機能を人工知能が学習した結果をサイト運営側で調整を行い、ユーザーに好まれるレコメンドになるよう調節されてきました。
このように、通常の”学習法”は、最適化のルールは開発者側で設定をし、設定されたルールに基づいてメッセージや何らかの動作(例えばある条件をクリアしたユーザーにのみバナーを表示させる等)、といった流れを汲みユーザーライクなサイトを作り込んでいくようなイメージとなります。

*参考:人工知能のルールベースの仕組みについてhttps://comm.givery.co.jp/chat-system/

すべて人工知能がルールも設計してデータ処理を行う「ディープラーニング」

同じ機械学習のひとつではありますが、大きな違いは人間が「学習するためのルール」を設定せずとも人工知能自らが分析すべきデータや特徴を自動的に見つけ出し、ルールを設計しデータ処理を行うことでしょう。
デジタルマーケティング領域では、商品検索にディープラーニングを用いるケースもあるようです。例えばクリックした商品の傾向をもとにユーザが好みそうな商品をレコメンド等から提供していく等が実現します。ただし、このディープラーニングは開発サイドも学習するルールに触れていないため、思わぬ進化を遂げたり制御することが難しいという特徴があります。

ビッグデータや人工知能の技術がもたらしたこと

人工知能を活用するときに必ず必要とされているのが多くのデータです。
過去の購入履歴やサイトをどのように閲覧しているかを調べるルート解析など…データが多ければ多いほど確実な結果を生み出すことができます。
サイトのデータとは、主にどのページを見たか、といったユーザ行動を集めたもの、
反対にリアルの店舗では、タグやセンサーを使用して店舗内での顧客の行動履歴をとったもの等をデータ化して分析に役立てます。

データを収集した後、次の一手を行うのがマーケティング活動です。
レコメンデーションもマーケティングのひとつですし、そのうえでコンバージョンまで結びつけることもマーケティングです。
そこでは大量のデータを解析し有用なデータへ変えていかなければなりません。今ではビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータがネットワークを介して蓄積されています。過去、ビッグデータの解析を行う場合には人が解析ツールを駆使して抽出、加工、分析を行い、結果を導き出し、それをさらに人力でマーケティングに応用していました。
ところが人工知能を利用すると、これまで人が行っていた作業をコンピューターに任せることができるのです。
さまざまなものがインターネットにつながるIoTの現代においては膨大な量のデータを取り込みデジタルマーケティングで利用できるようになったため、人工知能の利用がなくてはならなくなっています。

これからはコミュニケーションの最適化を行い、ユーザを満足させることが重要になる

冷蔵庫を開けたという情報がスマート家電から送られてくると、即座に温度調節を行うのは家電製品自体の機能ですが、出したものを判断しスマートフォンに新しい情報を提供するのはマーケティングの手法です。インターネットにさまざまなものがつながったからこそ新しいアプローチができるようになりました。決められたルールベースのアプローチだけでなく、より自然なアプローチができるのも人工知能が急激に発展していったからこその効果です。
人工知能を搭載しているロボットで有名なソフトバンクのPepperに代表されるように、音声認識や画像認識での利用は特に顕著に技術革新を続けています。
特に言葉を判断し自然な答えを返す技術は、ディープラーニングを活用しています。
マーケティングにおいて、人工知能を使ってさらに活用の幅を広げることができたツールとしてチャットボットがあります。
チャットボットではリアルタイムなやり取りが求められます。入力されたテキストを言葉として理解し、顧客にとって有益な情報を返さなければなりません。
チャットボットでのやり取りでユーザニーズを把握し、ナーチャリングを行うことができ、結果としてコンバージョンをあげることに結びつきます。

会話ログを集め、行動データを最適化して1to1マーケティングを実現させる

マーケティングで人工知能を活用するシーンはさまざまですが、その中でも注目されているのがAIアシスタントです。AIアシスタントとは、ユーザとの対話を行いながら、リアルタイムにユーザが求めているタスクを実行します。

これらはスマートフォンやウェアラブルのデバイスに搭載され、新たなマーケティングを実現してくれます。
ユーザの置かれている状況を理解することで、メッセージのやり取りはとてもスムーズになります。
サイト上でのメッセージや行動履歴だけでなく、外部デバイスの情報を組み合わせることでAIアシスタントはより強力な情報を提供してくれます。
これらをうまく利用するとマーケティングはひとりの顧客にターゲティングされた対応をすることができるようになります。

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