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広告マーケが変革する!AIとビッグデータで未発見の消費者インサイトの可視化と施策の最適化を実現

title: 広告マーケが変革する!AIとビッグデータで未発見の消費者インサイトの可視化と施策の最適化を実現

ビッグデータと機械学習技術の進化によって、これまで見逃していた消費者のインサイトが可視化されるようになり、マーケティングの現場は劇的に変革しています。本記事では、弊社がサポートする広告代理店での事例をもとに、従来のマーケティングが抱える課題やAIとビッグデータの活用がもたらしたメリットについて解説します。

従来の課題:属人化したマーケティングと時代遅れのプロセス

(図)旧来のマーケティングプロセスと、いま期待されているプロセスの違い。時間や予算にも大きなギャップがあります。
(図)旧来のマーケティングプロセスと、いま期待されているプロセスの違い。時間や予算にも大きなギャップがあります。

課題1:属人化・人的主観に頼るリサーチ

従来のマーケティングリサーチは、しばしばマーケッター個人の主観や経験に頼りがちでした。マーケッターは「結論ありき」でリサーチを進め、自分の意見や先入観を裏付けるためにデータを利用することが多く、結果として消費者のリアルなニーズから乖離したマーケティング施策が展開されていました。また、膨大なデータを分析する場合でも、マーケッターの解釈がバイアスとして入り込むケースが多く、同じデータから異なる結論が導き出されることが珍しくありませんでした。そのため、客観的な消費者インサイトを得ることが難しくなり、実際の消費者の声や行動に基づく有効なマーケティング戦略を構築するのが困難だったのです。

課題2:時代遅れなマーケティングプロセス

多様化し複雑化するユーザーの行動経路。、こうした変化に対応したマーケティングプロセスが期待されている。図は経路の視覚化をおこなうパスファインダーの解説図。
多様化し複雑化するユーザーの行動経路。、こうした変化に対応したマーケティングプロセスが期待されている。図は経路の視覚化をおこなうパスファインダーの解説図。

マーケティングのプロセスは、通常「リサーチ→分析→設計→クリエイティブ→展開」といったフローで進められます。しかし、この手法は近年の急速な市場変化に対応しきれず、時代遅れなものとなりつつありました。消費者ニーズや市場トレンドの変化は日々刻々と進行していますが、従来のプロセスでは時間や予算がかかり、そのスピードに追いつくことができません。クライアントも従来のプロセスの限界を感じており、素早く多様な施策を展開して、迅速にPDCAサイクルを回せるような新しいアプローチへの転換を求めるようになっていました。

AIとビッグデータで変わるマーケティング:可視化による新たな視点

AIによるデータ可視化で実現する消費者インサイトの発見

AIとビッグデータは、これまで難しかった消費者行動の詳細な分析と可視化を可能にしました。消費者がネット上でどのような情報を検索し、購入に至るのかといった行動パターンをデータで具体的に把握することができるようになり、これまで見逃していた消費者の行動やインテント(購買意図)が明確に理解できるようになりました。たとえば、消費者の行動データを収集し、AIでパターンを解析することで、検索キーワードの頻度や行動の流れから、消費者が求めるものや興味を持つ要素を把握できます。こうして得られたインテントは、マーケティング施策の設計に非常に価値があり、より消費者ニーズに合致したアプローチを可能にします。

成果1:視覚的データが促進する合意形成と意思決定の迅速化

(図)ListningMindによる消費者のGoogle検索行動の視覚化。日焼け止めに関するクラスターの例。
(図)ListningMindによる消費者のGoogle検索行動の視覚化。日焼け止めに関するクラスターの例。

AIによるデータの可視化は、これまで把握が難しかった消費者のインテントや行動パターンを明らかにしました。データが視覚的に整理され、分かりやすく提示されることで、クライアントへの説明がしやすくなり、マーケティング施策の妥当性についての合意形成が迅速に進むようになりました。たとえば、特定の消費者グループがどのような目的でどのような情報を求めているのかをビジュアルデータで示すことで、クライアントへの説得力ある提案が可能となります。また、視覚的なデータを用いることでエビデンスに基づいた迅速な意思決定が行え、施策の実行に対する理解と支持が得られやすくなり、プロジェクトのスムーズな進行が可能となります。

成果2:多様な消費者行動パターンに応じた施策バリエーションの設計

AIによるデータ可視化は、多様なマーケティング施策の設計をも可能にしました。従来のマーケティングでは、一貫した施策が主流でしたが、詳細なデータをもとにさまざまな消費者行動パターンに応じた施策を設計できるようになりました。これにより、多様なターゲット層に対応した柔軟で効果的なマーケティングアプローチが実現しています。マーケターはデータに基づいて多角的に施策を設計し、効率的にPDCAサイクルを回すことが可能となりました。たとえば、消費者グループごとにどのコンテンツに反応するのかを確認し、その反応に基づいて次のアクションを決定するなど、データドリブンなアプローチが可能となっています。

AI活用で進化するマーケティング:プロセスの自動化と効率化

AIとビッグデータを活用したツールの導入は、マーケティングの現場に大きな変革をもたらしています。これまで属人的で時間のかかっていた施策設計や消費者行動の分析が自動化され、マーケターはクリエイティブで戦略的な役割に集中できるようになりました。迅速なPDCAサイクルの実行により、デジタル時代に適した新しい広告制作のプロセスが確立されつつあります。データに基づく意思決定の標準化により、マーケティング活動の透明性と効率性が向上し、クライアントのビジネス目標達成に直結する戦略的な施策が可能になります。これにより、企業と消費者とのエンゲージメントが深まり、ブランド価値の向上が期待されます。

AIとビッグデータによる消費者行動の可視化は、マーケティングの効率化と施策の精度向上を同時に実現し、これからのデジタルマーケティングの新たな可能性を切り開くと期待されています。

さらに深く!各種セミナー開催中

<この機会にお見逃しなく>

10月10日(木)15~16時        広告編
広告が変わる!未発見の消費者行動を可視化するアドテクの世界

ビッグデータと機械学習により、これまで見逃していた消費者のインサイトを可視化する技術が生まれ、
すでに導入が始まっています。
本ウェビナーでは広告代理店での導入事例を取り上げ、未発見の消費者視点の可視化が、
どのようにマーケティングを変えたのかについてご紹介します。

10月24日(木)15~16時        コンテンツマーケ編
SEOで成果を上げる!CEP型コンテンツマーケティングで持続可能な集客と運用

SEO戦略において重要なのは、一時的な集客だけでなく、持続的な成果を生み出すことです。
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11月7日(木)15~16時         市場分析編
検索データで消費者の本音を探る!ジョブ指向ペルソナの特定と戦略的アプローチ

今注目される、ジョブ指向ペルソナ。従来の属性型ペルソナに代わる消費者の目的や課題に焦点を当てた新しいペルソナ像について詳細にご紹介します。

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