Cary Lawrence, DecileのCEO Cary Lawrence DecileのCEO

エレコマースブランドがAIツールで実証されたROIを求める

過去数年間、エレコマースにおけるAIの採用は急速に増加しており、88パーセントのマーケターが日常業務でAIを使用していることを述べています。ニュースや業界イベントのヘッドラインを支配し、AIのブームは、早期採用しないとブランドが後れを取る可能性があるという印象を与えています。しかし、その真実は、これらのツールが大きな約束を売り込んでおり、その多くはまだ実験段階にあるということです。キャンペーン管理、クリエイティブ、分析、自動化など、ブランドはすべてをテストしています。そこで、現在のAIはどこに立っていますか。会話は、可能性から説明責任への方向に急速に変化しています。ブランドは、これらのツールの真の価値を評価し、難しい質問をしています。 これらのツールはどのような価値を提供していますか? コストを正当化するための測定可能なROIはありますか? 現在、エレコマースで最も成功を収めているブランドは、組織全体、特にデータと分析に関して、意思決定と運用の流れを速めるためにAIを使用しています。エレコマースの本当のボトルネックは意思決定のスピードエレコマース業界は、データ不足に悩んだことがありません。取引履歴、顧客の行動、市場成果、コホート分析など、さまざまなデータを取得できます。本当の課題は、そのデータを有効な洞察に変えることです。従来、ブランドは、データチームやアナリストに頼り、複数のシステムから手動でクエリを取得し、それらを組み合わせて、マーケティングチームにとってより包括的な画像を作成しようとしました。小規模なブランドは、そのような贅沢はできず、非技術的なマーケターが自分でその作業を行っていました。どちらのプロセスも、さらに解釈が必要なままの、停滞したダッシュボードに結果します。この遅延は、機会の損失とビジネス運用の低い敏捷性につながります。これらのツールは、以前アクセスできなかったチームに重要な洞察を解放し、それをより短い時間で実現しています。最も小さな遅延でも、急速に変化するエレコマース環境では、利益に影響を及ぼす可能性があります。AIの最大の価値は、データと意思決定の間の時間を短縮する能力にあるということです。AIはエレコマースチームの運用効率を変革しているデータは、どのビジネスでも心臓部であり、組織全体の意思決定を導きます。複雑な質問に可能な限り短い時間で答えることができるツールが必要です。そこで、AI駆動の分析ツールが登場しました。マーケターは、複数のダッシュボードをナビゲートしたり、外部チームから報告書を要求したりするのではなく、リアルタイムで重要な洞察にアクセスできます。これにより、チームはデータの収集に費やす時間が減り、戦略の改善にデータを使用する時間が増えることになります。AIが分析時間を数時間（または数日、数週間、数ヶ月）から数分に短縮すると、運用効率は組織全体で倍増します。AIはマーケターを収益運用者に変えているエレコマースマーケターの役割は、変化しています。ブランドマーケティングチームは、創造的なブランディングとキャンペーンの実行だけでなく、収益の結果にも責任を負っています。ただし、多くのマーケターは、複雑なデータを自分で分析し、解釈するための分析バックグラウンドを持っていません。AI搭載の分析ツールにより、マーケターは、顧客の行動の変化、キャンペーンのパフォーマンス、または成長の機会などの洞察を理解できます。マーケターは、データ駆動の意思決定者となり、P&Lに近づいています。彼らがデータを収益とビジネスの結果に接続するのが速いほど、マーケティング運用はより戦略的になります。意思決定のスピードの競争上の優位性マーケターは、数十年間、情報に基づいた意思決定を行ってきました。今日の鍵は、意思決定のスピードです。エレコマースはリアルタイムの市場であり、顧客のシグナルを迅速に特定、解釈、行動できるブランドは、実際の競争上の優位性を獲得できます。意思決定のスピードにより、ブランドはキャンペーンをサイクル中で調整し、パフォーマンスの高い顧客セグメントを迅速に特定し、収益性の高いチャネルに予算をより効果的に割り当てることができます。これにより、無駄なマーケティング費用が削減され、顧客の生涯価値が向上し、最終的には長期的な、収益性の高い成長につながります。顧客データインフラストラクチャがAIのROIの基盤である理由真のROIを得るには、ブランドのデータ基盤がしっかりと整備されている必要があります。AIツールは、入力されるデータが良ければ良いだけです。システム全体で断片化されたデータを統一するだけでは不十分です。データはクリーンで、継続的に維持され、プラットフォーム全体で一貫した用語を持っている必要があります。たとえば、システムが製品または製品カテゴリを内部で考える方法と一貫性のない方法で定義している場合、またはシステムが定義する方法と一貫性のない方法で定義している場合は、さらに混乱を招き、データの精度が低下する可能性があります。顧客の全体像を示すために、ブランドはデータにAIツールを重ねて、顧客についての明確なビューを構築し、より賢い、迅速な意思決定を行うことができます。エレコマースにおけるAIの将来は運用的であるエレコマースにおけるAIの会話は、成熟しています。ブランドは、実験から離れています。マーケターは、測定可能な影響を望んでいます。したがって、別のジュニアアナリストに資本を投資するのではなく、企業は、既存の組織全体で運用効率を最適化するための高度なAIアナリストを利用することを検討する必要があります。結果は、洞察の生成が加速され、より迅速で戦略的な意思決定が行われることになります。