生成可能なAIは、ハイパーパーソナライズされた体験と需要の増加によってブランドを救うことができる

今日のトップ企業は、極めて精密なマーケティング、計画、予測を行う必要があります。生成可能なAIは、支援できます。

今日の消費者景況の重大な変化 – 例えば、より多くの購入チャネル、新しい習慣、富の分布の変化 – は、消費者向けブランドがマーケティングおよび製品戦略を変更することを検討する必要があることを意味します。データ、機械学習、AIを活用することで、これらの組織は、各個々の顧客をよりよく理解する機会があります。彼らの好み、嫌いなもの、購入を促すものなど、デロイトのパーソナライズされたCXに関する研究によると、69%の消費者は、パーソナライズされた体験を提供するブランドから購入する可能性が高いと述べています。このようなブランドがデータを活用して需要を創出し、消費者に何を提供するかを決定する方法の最近の例を考えてみましょう。今年の初め、バレンタインデーのカップが消費者の中で一大ブームとなり、すぐに売り切れ、ソーシャルメディアで大きな話題となり、多くの人々がFOMO（恐れを感じる）ようになったことがありました。現在、専門家は、これが単なる一過性の出来事ではなく、将来ブランドが製品や利益を拡大するためにできることの先駆けであると予測しています。

多くの点で、これはブランドロイヤルティがどのように進化しているかを示しています。インフレーションや経済の不安定さにより、単に人気のある製品を持っているだけで十分ではなくなりました – 消費者はより選択的になり、自分たちが見えていない、または大切にされていないと感じる場合は、たとえ定着したブランドであっても簡単に放棄するようになっています。さらに、環境に優しい製品や企業などの価値観が重要な場合もあります。ブランドが消費者の支出を獲得し、維持したい場合は、体験を中心に置く必要があります。

しかし、記憶に残るインタラクションは、誰が体験しているかに応じて、さまざまなことを意味する可能性があります。これが生成可能なAI（GenAI）が登場する場所です。新しいGenAIテクノロジーは、ブランドがターゲットオーディエンスがつながるために何が必要かを理解するのを支援するだけでなく、特定のオーディエンスのトレンドがある場所、そこでニーズを満たすために選択する場所、そしてどのくらい頻繁にそれを行うかについても情報を提供できます。この情報は、ブランドがオーディエンスに対してどのように位置付けられているかを決定づける可能性があります。ブランドがGenAIツールを使用して、オーディエンスのニーズを総合的に理解し、長期的なロイヤルティを構築するための戦略的なアプローチを作成する方法について、2つの重要な要素を検討する必要があります。ターゲティング/マーケティングと需要計画の2つです。

マーケティングのマスターになる

GenAIを効果的に使用するには、マーカターは、広範なキャンペーンでのマスターゲティングから、各顧客への個人化されたマイクロタッチポイントへの移行を理解する必要があります。この移行と、パーソナライゼーションの増加を促す主要な要因には、以下のようなものがあります。

• 女性が男性よりも多くの富を管理することになる（2019年の49％から2040年の65％へ）¹
• 米国の人口は、18歳未満の人よりも65歳以上の人を含むことになる²、そして歴史上最も多様な世代が成長している³

デロイトのConvergeCONSUMERチームによる「マスからマイクロへ」のアプローチは、マーケティングとターゲティング戦略を将来に導くために、手動的で反応的な意思決定から、継続的で自動化された予測的なモデルへの移行が役立つことを示しています。

マイクロタッチポイントとは何でしょうか。消費者にリーチするための戦術には、ソーシャルメディア、ストリーミングサービス、インフルエンサー、ブログなど、ハイパーパーソナライズされたマーケティング戦略が含まれる場合があります。最も革新的な小売業者は、ソーシャルメディアのインプレッションを形成するために傾向モデルを適用し、最も魅力的な顧客が惹かれるチャネルを選択することを検討しています。しかし、それがただの媒体です – そのタッチポイントの背後にあるデータが、正しく取得することが非常に重要です。特定のオーディエンスをターゲットにするために、誰、どこ、どのように、いつターゲットにするかについての洞察は、歴史的に難しいものでした。ただし、現在、GenAIにより、よりグレーンなデータを取得することが容易になりました。

GenAIを使用して消費者に関するデータを分析することで、ブランドはプラットフォームを横断して非常にニッチなオーディエンスをターゲットにすることができます。つまり、ブランドはそのグループと密接に関連するマーケティング体験を構築できます。たとえば、AIは、インディアナポリスのアマンダが、3月15日の金曜日の朝に、新しいジム会員権を取得した後、ブランド名のヨガセットを3つオンラインで購入する可能性が高いことをブランドに通知できます。ブランドは、彼女が読んでいるニュースサイトにパーソナライズされた広告を表示し、彼女の好きなソーシャルメディアインフルエンサーのフィットネス関連の投稿を表示できます。

GenAIは、既存の顧客ベースを再定義することもできます。ほとんどの組織は、サービスするセグメントに関する理解を持っていることを信じていますが、多くの場合、顧客に関する単純な人口統計学的観点に基づいたシンプルなビューを使用しています。GenAIの時代を迎える組織は、第一方情報と第三方シグナル、傾向モデル、ライフタイムバリューモデル、チャーンモデルを組み合わせて、本当の意味で包括的な顧客ファイルを作成するために、より繊細な方法で顧客をグループ化しています。次に、そのエンリッチされた顧客ファイルを処理して、データ内の実際のコホートの数を特定します。年齢、性別、居住地などのシンプルなパーティションの制約から解放され、機械学習により、多くの人々がまったく無関係だと思っているグループ間の非自明なつながりを発見することができます。GenAIは、これらのコホートを私たちが理解できる方法で説明するのに役立ち、さらに、コホート間のバリエーションを強調することで、人間のマーケターが単独で行うことができない、未知のトレンドや洞察を自然言語で説明します。

GenAIは、マーケターにとって、以前は課題だった分野で、360度のタッチポイントを作成できます。このテクノロジーはビジネスに大きな約束を持ちますが、運用に組み込むには、長期的な変革が必要です。また、組織が「マスからマイクロへのアプローチ」が複雑性を増すものであることを理解するには時間がかかるかもしれませんが、最終的には、GenAIを使用することで、ブランドにとってより手がかからない方法が生まれる可能性があります。この移行は、従来の戦略から離れ、データ駆動型のリアルタイム適応性の時代を迎えることを意味します。

精密に計画する

GenAIの潜在性は、フルファネルに及んでおり、マーケティングとパーソナライズされたターゲティングの後でも問題解決能力は終了しません。ハイパーパーソナライズされたマーケティング戦術が効果を発揮し、ブランドのブームを起こした後、GenAIは、組織がどの製品をどのくらい必要としているか、どこで必要としているかを予測し、計画するのを支援できます。

これは、いくつかの理由で役立ちます。例えば、在庫を店舗に維持して、常に消費者の需要に応える必要がある必須ブランド（食品、CPGブランドなど）の場合、これらのツールは、主要なサプライチェーンの混乱時に予測し、適応するのを支援できます。非必須製品のブランドの場合、需要を予測するためのデータは、インベントリ戦略を通知するのを支援できます。

戦略的な結果は、GenAIがデータを分析して、需要の高い市場で在庫を意図的に低く保つことを提案する可能性があることです。そうすれば、特定の市場で、オーディエンスベースよりも在庫が限られている場合、製品を入手した消費者は、特別なブランド体験の一部であると感じることができます。これは、GenAIがマーケターのための強力なツールであり、創造的なソリューションを洗練し、非伝統的な方法でそれらを刺激するのを支援する方法の1つです。

GenAIの潜在性はまだ発見され続けています

GenAIはまだ幼少期ですが、すでに、さまざまな業界でプロセスを洗練するために使用できる数百の方法を発見しました。しかし、まだまだ多くのことを学ぶ必要があります。

組織が消費者と内部プロセスをよりよく理解するのを支援する方法をすでに知っている一方で、GenAIがマーケティングで可能な限界をどのように押し広げるかについては、まだ多くのことを学ぶ必要があります。最終的には、GenAIが持つ潜在性は、データをバックオフィス機能からフロントオフィス機能に組み込み、全体的によりストリームライン化された組織を作成することです。

GenAIを使用して開始しようとしている組織は、まずデータの品質とガバナンスについて明確な理解を持っている必要があります。この強固な基盤がないと、悪い洞察が指数関数的に増幅されるリスクが高まります。したがって、データを整理するのを支援できるスケーラブルなデータ管理ソリューションと専門家に投資することが重要です。

GenAIは恐れるものではありません。代わりに、リーダーは、GenAIがマーケティング運用で追加の価値を解放する潜在性について興奮するべきです。