ジェネレーティブ AI を活用して消費者マーケティングを強化する方法

最近の マッキンゼー調査 定期的に使用している企業はわずか10％から14％に過ぎないことが判明した。 generative AI マーケティングや営業活動に AI を活用しています。生成 AI がマーケティングにどれほど有益であるかを考えると、この低い導入率は驚くべきものです。 

では、なぜ多くの企業がこのテクノロジーに飛びつかないのでしょうか。また、マーケティング担当者は「AI = 悪い」という考えから脱却し、AI の潜在能力を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか。ここでは、生成 AI がマーケティング担当者にもたらすさまざまなメリットと、潜在的なデメリットを軽減するためのリスクと戦略について説明します。

目次
ジェネレーティブAIとは何か、そしてそれがマーケティングにどのような影響を与えたのか
ジェネレーティブAIが企業のマーケティングにどのように役立つか
生成AIをソリューション付きマーケティングに活用するリスク
消費者マーケティングに生成AIを導入する際に使用する戦略
まとめ

ジェネレーティブAIとは何か、そしてそれがマーケティングにどのような影響を与えたのか

生成型 AI は、人工知能の一分野である機械学習の一種です。主にデータを分析していた従来の AI とは異なり、生成型 AI は、文章、画像、音声、動画など、さまざまなコンテンツを作成します。また、質問に答えたり、データを解釈したり、コードを書いたり、複雑な問題を解決したりすることもできます。

生成 AI は新しいものではありませんが、最近の進歩により、一部のモデルは複雑であるにもかかわらず、はるかに使いやすくなりました。これらのモデルは、人間の脳が連想を形成する方法にヒントを得た「ディープラーニング」技術を使用して、人間の会話、文章、描画、計画、戦略立案を模倣します。マーケティング担当者向けのトップ生成 AI ツールには、Open AI の ChatGPT (および DALL-E)、Google の Gemini (旧 Bard)、Stable Diffusion、Progen、GAN.ai などがあります。

生成 AI はすでにマーケティング界で大きな波を起こしており、その勢いは衰えそうにありません。ここでは、消費者マーケティングに対する生成 AI の影響を示す研究をいくつか紹介します。

• 2022 MITテクノロジーレビューの調査 調査によると、マーケティング組織のわずか5%が生成AIを業務に「不可欠」と見なし、それを広く活用しているのはわずか20%でした。しかし、2025年までに、マーケティング幹部の20%が生成AIを業務に取り入れる予定であり、さらに44%がさまざまなアプリケーションでそれを使用する予定です。

• で 2023 Salesforce 調査 1,000 人のマーケティング担当者のうち、半数以上が現在生成 AI を使用しており、さらに 22% が今後 XNUMX 年以内に導入する予定であると回答しました。

• によると、 2023 年の Statista 調査 B1,000B および B2C マーケティング専門家 2 人のうち、73% がすでに何らかの生成 AI を使用しています。

• 2023 ボストンコンサルティンググループ 調査によると、マーケティング担当幹部の 67% がパーソナライゼーションのために生成 AI を検討しており、49% がコンテンツ作成のために、41% が市場セグメンテーションのために生成 AI を検討しています。

ジェネレーティブAIが企業のマーケティングにどのように役立つか

生成 AI が最も効果を発揮し、より大きな成果につながるマーケティング分野は 4 つあります。企業が始める前に知っておくべきことは次のとおりです。

カスタマイズ

消費者はパーソナライズされた体験を求めており、生成 AI はこれを大規模に実現できます。中古車プラットフォームの Carvana を例に挙げましょう。この企業は生成 AI を使用して、顧客向けに何百万ものユニークなビデオを作成し、ユーザー エンゲージメントを強化しました。Spotify などの他のブランドは、より広い市場にリーチするために言語翻訳に AI を使用しています。

ジェネレーティブ AI は、エージェントがよりパーソナライズされたインタラクションを提供できるようにすることで、顧客サービスも向上させています。マルチモーダル AI テクノロジーの最近の進歩により、特定の顧客ニーズやペルソナに対応できるチャットボットなど、さらにカスタマイズされたソリューションが実現すると期待されています。

クリエイティビティ

生成 AI はマーケティングにおける創造性を大幅に高めることができます。 研究 ChatGPT4のようなAIツールは、製品のアイデア創出において人間の創造性を超え、文章出力の品質と独創性を向上させることができることを示しています。 別の研究生成 AI は個人の創造性を高めるのにも役立ち、一部の文章の品質を最大 26% 向上させます。

ユニリーバのような企業は広告コンテンツの作成にAIを公然と使用しており、コカコーラの「マスターピース」のようなキャンペーンは、AIがマーケティングの創造的な可能性に革命をもたらすことを示しています。コカコーラは広告のデジタルアートに基づいてNFTコレクションを作成し、 以上$ 500,000 72時です。

接続性

ジェネレーティブAIにより、ブランドは新しい方法で顧客とつながり、消費者との交流を促進し、消費者がブランドの物語に積極的な役割を果たすことができるようになります。使用例にはヴァージン・ボヤージュの ジェンAIキャンペーン （これにより、以前のキャンペーンよりも150％高いエンゲージメント率を達成しました）とコカコーラの「本物の魔法を創る" 主導権。 

これらのキャンペーンは、AI が技術的な障壁を減らし、消費者がデザイナーやストーリーテラーになれるようにすることで、マーケティングへの参加を民主化できることを示しています。このような取り組みにより、エンゲージメントが高まり、より広範な市場との関係が強化されます。

認知のコスト

生成型AIは、マーケティングやコンサルティングにおけるさまざまな認知タスクに関連するコストと時間を大幅に削減できます。このテクノロジーは、作業の効率と品質を向上させることができることが実証されています。 フィールド実験 ボストン コンサルティング グループのコンサルタントは、AI を使用することで、より多くのタスク (製品アイデアのブレインストーミングや市場の細分化など) を 21.5% 速く、40% 高い品質で完了しました。 

WPP のような広告代理店は、すでにプロセスに生成 AI を実装することで大幅なコスト削減の恩恵を受けています。広告に AI を導入することで、コストを 10 ～ 20 倍削減できると報告されています。

生成AIをソリューション付きマーケティングに活用するリスク

ジェネレーティブ AI は、現在の形でマーケティングのほぼすべての要素に簡単に統合できるほど多くの機会を提供します。ただし、このテクノロジーは完璧ではなく、マーケティングにプラスよりもマイナスをもたらす可能性のあるリスクを伴います。特に差し迫ったリスクとして、消費者の反応、作話、著作権侵害の 3 つが挙げられます。以下では、それぞれについて詳しく説明します。

消費者リアクタンス

生成 AI は、特にカスタマー サービス チャットボット、プロモーション コンテンツ、AI 生成製品など、直接的なやり取りを伴う分野で適切に活用されない場合、消費者に否定的な反応を引き起こす可能性があります。この問題は、コミュニケーションや社会的交流など、個人を理解することが重要である、伝統的に人間の資質に依存している分野でより顕著になります。

これに対処するには、企業は人間のスタッフを使い続ける領域を強調することができます。あるいは、自動化を使用する場合は、それを選択した理由を透明にしてください。AI を使用する目的が、単にコストを節約することではなく、エクスペリエンスを向上させることであると消費者が理解すれば、否定的な反応を示す可能性は低くなります。

結婚

生成 AI は不正確または偏ったコンテンツを生成する可能性があり、マーケティングの意思決定を誤らせたり、ブランドの評判を傷つけたりする可能性があります。これらの問題は、顧客対応や戦略的なマーケティング業務においては特に懸念されます。ただし、企業がこれらのリスクを軽減できる方法があります。

特定のデータを使用して AI を微調整したり、コンテキスト学習を使用したりすることで、AI 出力の精度を向上させることができます。さらに、AI 生成コンテンツを人間が監視し続けることは、精度を高めるために重要であり、企業がエラーを検出し、コンテンツがブランドの価値と目標に一致することを保証できます。

著作権侵害

生成型 AI は、クリエイティブの所有権と著作権リスクに関する重要な問題を提起し、ブランドにとって重大な法的問題につながる可能性があります。ただし、適切な予防策を講じれば、これらのリスクを管理するのは簡単です。マーケティング担当者は、トップクラスの AI 開発者が直面する法的課題について常に情報を入手する必要があります。著作権法では AI のみのコンテンツを完全に保護できないかもしれませんが、人工コンテンツと組み合わせることでリスクを大幅に軽減できます。

著作権問題への対応に注力している企業と提携することは、法的リスクに対処するためのもう 1 つの優れたソリューションです。たとえば、Getty Images は、自社のコンテンツに合わせてトレーニングされたテキストを画像に変換するツールを持っており、顧客にロイヤリティフリーのライセンスと広範な使用権を提供しています。同様に、Google と OpenAI はユーザーを保護するための新しいポリシーを導入しました。

消費者マーケティングに生成AIを導入する際に使用する戦略

生成型 AI のリスクは確かに存在しますが、だからといってマーケティング担当者がそれを完全に避けるべきというわけではありません。とはいえ、盲目的に導入して不必要なリスクを負うべきでもありません。むしろ、バランスの取れたアプローチがベストです。マーケティング担当者は、AI を試す特定の領域とその他の領域を特定してから、そのような機能やコンテンツの展開を検討します。

ハーバード ビジネス レビューによると、DARE フレームワーク (分解、分析、実現、評価の頭文字) は、マーケターが生成 AI をビジネスに効果的に統合するのに役立つ 4 段階の戦略です。各ステップの内容は次のとおりです。

役割を分解する（または分割する）

まず、マーケティングの役割を個々のタスクに分解します。たとえば、コンテンツ マーケティング スペシャリストの仕事には、コンテンツの作成、SEO の最適化、オーディエンスの調査、カレンダーの管理、パフォーマンス分析、ビジネス チームとのコラボレーションなどのタスクが含まれます。

タスクを分析する

潜在的な機会と固有のリスクを比較検討して、各タスクを評価します。メリットと危険性の両方について、1 から 10 のスケールでそれぞれを評価します。たとえば、ソーシャル メディア コンテンツの作成に生成 AI を使用すると、創造性が高まり、作業負荷が軽減される可能性がありますが、不正確な情報が生成されたり、消費者の否定的な反応を引き起こしたりするリスクも伴います。

変革の優先事項を実現する

これらのタスクを 2×2 マトリックス上にプロットし、機会とリスクを比較します。このマトリックスは、ビジネスの変革戦略を導くのに役立ちます。通常、このマトリックスには、ビジネスが AI で革新すべきかどうかを示す XNUMX つのカテゴリがあります。

1. 優先度の高いタスク（機会は高いがリスクは低い）: これらのタスクは生成 AI に最適で、最小限のリスクで大きな報酬が得られます。今すぐこれらのタスクを試してみましょう。

2. 中程度の優先度のタスク（機会は高いがリスクは中程度）: これらのタスクは大きな可能性を秘めていますが、大きなリスクも伴います。ただし、実装する前に慎重な管理とリスク軽減が必要です。

3. 優先度の低いタスク（機会もリスクも低い）: これらのタスクは、リスクが低くメリットが限られているため、後で検討する必要があります。追加のリソースが利用できる場合にのみ、これらのタスクに取り組んでください。

4. 優先度の低いタスク（機会は低いがリスクは高い）: これらのタスクについては、現在のアプローチを継続してください。これらのタスクに AI を使用することによるメリットは、リスクを上回りません。

このマトリックスの使用方法の例については、以下の表を参照してください。

注: マトリックスは単なる出発点です。タスクの優先順位は、業界、対象ユーザー、利用可能なリソースによって異なる可能性があります。

継続的に評価する

AI 変革の計画と目標を定期的に見直し、調整してください。AI の状況は、利用可能なイノベーションとソリューションの点で常に変化しています。時代の先を行くには、既存の戦略を継続的に評価し、更新する必要があります。 

まとめ

マーケティング チームには、生成 AI を効果的に活用するための問題解決、探索、実験、批判的評価などのスキルが必要です。これらは、AI に適切なタスクを設定し、出力がブランドのビジョンを満たすようにするために不可欠です。生成 AI には大きな可能性がありますが、実装にはさまざまな懸念事項が伴います。 

BCG の調査で、ほとんどの経営幹部が組織内での AI の使用を推奨していないことがわかったように、多くのマネージャーは行動するよりも観察することを好みます。しかし、AI を避けることは、注意せずに AI を導入するのと同じくらいリスクがあります。完全な導入や完全な拒否という極端な行動を避け、バランスのとれた戦略的なアプローチが必要です。

テクノロジーやその他のツールをビジネスプランに統合する方法の詳細については、ぜひ購読してください。 Chovm.com の記事.