生成AIで直結するマーケティングと企業力

高度化・高速化が求められるマーケティング業務

市場変化の高速化や競争激化、消費者ニーズの多様化に伴い、マーケティング部門の業務にも高度化・高速化が求められています。

01-1.多様化する顧客ニーズの把握・分析

WEBやアプリにより顧客との接点がデジタル化されるに従い、顧客の様々な行動や趣向が客観的データとして取得できる状況にあります。マーケティング部門はそのデータに基づき、顧客の心理状況や潜在的ニーズなどを分析し、次のアクションをタイムリーに予測していくことが求められます。

01-2.パーソナライズされたコミュニケーション推進

顧客ニーズを個別に把握することで、それぞれに最適なコミュニケーションをとることも可能になります。コミュニケーション施策は過去のデータを参考に効果を予測し、成果を最大化する施策の選択・組み合わせをとることが求められます。

01-3.サービス改善によるLTV向上

顧客行動や心理状況の把握・分析により、データに基づいた既存サービスの改善を図れます。改善後の顧客の行動変容もまたデータとして取得できますので、PDCAに基づいた継続的なサービス改善により、顧客の満足度やロイヤリティを高め、LTV（顧客生涯価値）を向上していくことが求められます。

マーケティング成果を左右するAI活用

ビジネスでのデータ活用シーンが広がるにつれ、マーケティング部門ではこれまで以上に詳細かつ大量のデータを、客観的かつ論理的に調査・分析・企画していく必要があります。これらの業務を確実に的確に処理していく上で、AI活用が欠かせないものになりつつあります。

02-1.大量のデータを適切に処理する

パーソナライズされたデータの取得や分析を進めようとすると、データは必然的に大容量となります。

このデータを人の手で処理していくのは現実的でなく、AIを活用して自動的に収集・分析し、マーケターはAIがアウトプットした結果から企画や施策推進を行っていくのが合理的です。

02-2.新たな気付きを促す

複数のパターンの考察や企画には多大な時間と労力がマーケターにかかります。

AIを活用することで、抽出した課題に対し広範囲の視点に立った複数のアイデアが短時間で提供されるため、マーケターは新たな気付きをもとに企画をブラッシュアップして活用できます。

02-3.成功事例に基づき確度を上げる

マーケティング施策を行う上で、常に費用対効果や成果予測を意識する必要があります。

過去の成功事例をデータとして管理することで、AIが類似ケースに対し確度の高い提案を行うことができ、マーケターはその提案を念頭に最善の一手をうつことができます。

マーケティングにおけるAI活用の注意点

万能のように思えるAIですが、実際の活用には注意が必要です。主に下記のようなポイントが挙げられます。

03-1.活用データの質

最も重要なのが、分析に活用するデータの質です。不正確だったり不完全だったりと質の悪いデータを活用すると、分析結果は誤ったものとなり、それに気付かずに意思決定を進めた場合は、マーケティング活動に多大なダメージを与えかねません。

特にマーケティングにおけるAI活用においては、成功事例のデータを判別することも成果の最大化に必要となりますので、この点もデータ品質の条件として、データ収集を行う必要があります。

03-2.高精度の回答を引き出すプロンプト

AI活用において度々問題となるのが、回答の精度です。生成AIではプロンプトの細かな表現や設定の違いから、回答が大きく異なります。プロンプトをテンプレート化するなど、誰もが常に最適な回答を引き出せる環境を準備する必要があります。

03-3.社内外データの活用とセキュリティ

マーケティング業務には社内保有のデータだけでなく、顧客自身が発信している外部データや顧客が属する市場のデータを組み合わせて分析することが欠かせません。

一方で、一般的に生成AIでのRAG構築については、社内データ漏洩などのセキュリティ面が大きな課題として挙げられ、外部からの攻撃への対策が必要となります。

マーケティング成果を最大化するAI活用方法

HITでは、上記のような課題に対応しながら、次のマーケティング活動に最善の一手を提案する各種サービスをワンストップで提供しています。

データ基盤構築はもちろん、セキュリティと柔軟性の両面に優れたAIサービスと運用保守により、お客様のマーケティング業務の成果を最大化するお手伝いをいたします。