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

AIとデータの力で見える化する消費者行動：広告制作にもたらしたインパクト

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。
本記事では弊社のお客様の広告代理店での導入を例に、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。

これまでの課題❶ マーケティング設計における属人化・人的主観の課題

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の主観に左右され、リサーチが本来の目的である「消費者のリアルを理解する」から逸脱しているという問題がありました。多くの場合、マーケッターが先入観主導の結論を持ち、それを裏付けるためのデータを探すという「結論ありき」のアプローチが取られがちだったのです。このようなリサーチは、実際の消費者の声や行動を反映したものではなく、単なる説得材料として使われていました。

さらに、データの量的分析においても属人的なバイアスが入り込むことが多く、データから得られる洞察が客観性を欠くこともしばしば発生します。データは膨大であっても、それをどう解釈するかがマーケッター個人の視点に依存してしまうため、同じデータでも異なる結論に至る可能性があります。こうした状況では、真の消費者インサイトを捉えることが出来ていませんでした。

これまでの課題❷ 従来のマーケティングプロセスは時間的・
予算的に時代遅れに

従来のマーケティングプロセスは、「アスキング（調査）＞分析＞設計＞クリエイティブ＞展開」という一連のステップで進められるのが一般的でした。しかし、この伝統的な手法では、近年の急速な市場の変化に対応しきれないという問題が顕著化していました。市場の動向は日々変化し、消費者のニーズや競争環境も刻一刻と変わる中で、従来のプロセスはそのスピードに追いつけず、結果として競争力を失うリスクが高まります。また、これらのステップをすべて踏むには多くの時間と予算が必要となり、コスト効率の観点からも課題が浮き彫りになっていました。

クライアント側でも、従来のプロセスに限界を感じており、多様な施策のバリエーションを展開して迅速にPDCA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りました。クライアントは、素早く市場に対応し、試行錯誤を繰り返しながら最適な施策を見つけたいと考えていますが、従来のマーケティングプロセスではそのニーズに応えることが困難です。計画から実行、検証までのサイクルが長く、その間に市場状況が変わってしまうことも珍しくありません。

このような背景から、マーケターにはより柔軟で迅速に対応できるプロセスが求められていました。具体的には、消費者の行動データやインサイトに基づき、妥当な根拠を持った多様な施策を設計し、それを迅速にテストし改善するための手段が必要となってきたのです。

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AIとビッグデータによる消費者行動の可視化が実現

こうした状況にAIとビッグデータによる消費者行動の可視化が実現しました。これまで困難だった消費者のネット上での行動を詳細に分析し、可視化することが可能になったのです。消費者が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、データを基に具体的に把握することができるようになったのです。このことで、未発見だった消費者の行動パターンやインテントを明確に理解することが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がそのパターンを解析することで、これまで気づかなかった消費者のインサイトやインテントを発見することができます。特定の検索キーワードの頻度や、行動の流れから、消費者が何を求めているのか、何に興味を持っているのかを正確に捉えることができます。このように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おいて非常に価値があり、より消費者ニーズに即したアプローチを可能にしました。

成果❶ 視覚的データによる合意形成が可能に

AIによるデータの可視化が、これまで把握が不可能だ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。従来、消費者のニーズや行動を正確に捉えることは難しく、マーケティング施策も属人的な解釈に依存していましたが、AIがデータを視覚的に整理し、分かりやすく提示することで、これまで隠れていた消費者の意図や行動が浮き彫りになります。

またこのことは、マーケティング施策の妥当性をクライアントと迅速に合意形成することを可能にしました。例えば、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、具体的なビジュアルデータを通して示すことで、クライアントに対して説得力のある提案ができます。

さらに、視覚的なデータに基づく合意形成は、エビデンスに裏付けられた迅速な意思決定を促進しました。データの視覚化は、具体的な消費者の行動やインテントの「ストーリー」をもたらし、マーケティング戦略の方向性を明確にし、クライアントとマーケティングチームの間での意思決定を迅速かつ効率的に行えるようにしました。これにより、施策の実行に対する理解と支持が得やすくなり、スムーズなプロジェクト進行を可能にしました。

成果❷ 消費者行動のパターンごとに施策のバリエーションが
策定可能に

AIによるデータの可視化は、また多様なマーケティング施策の設計を可能にしました。従来のマーケティングでは、一部の消費者行動に基づく一貫した施策が主流でしたが、今では可視化された詳細なデータをもとに、さまざまな消費者行動パターンを考慮した施策のバリエーション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応じ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、これらのデータに基づいて施策を多角的に設計し、PDCA（計画・実行・検証・改善）サイクルを効率的に回す仕組みを構築することが出来るようになりました。例えば、それぞれの消費者グループがどのコンテンツに反応するのかをデータで確認し、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。

このデータに基づいた施策のバリエーション設計とPDCAサイクル取り入れにより、マーケティング活動はこれまで以上に効果的かつ効率的に進行しています。マーケティング施策の成果を迅速に評価し、必要に応じて改善を加えるようになりました。さらに、データに基づく施策設計は、クライアントとの信頼関係を強化する上でも重要な役割を果たします。エビデンスに裏付けられた施策提案は、クライアントに対する納得感を高め、施策の実行に対する理解と支持を得やすくなています。

データ可視化とAIの活用により、多様な消費者行動に対応した柔軟なマーケティング施策が可能となり、PDCAサイクルが実現することで、マーケティング活動はより効果的かつ戦略的に進化しています。これが、クライアントのビジネス目標達成を強力にサポートする基盤となっています。

こうしたプロセスがツールによって自動化。
　プロセスは属人化から脱し、新しい制作フローの仕組化を達成

AIとビッグデータによる消費者行動の可視化ツールの活用は、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。これまで人の手に依存していた施策設計や消費者行動の分析が、自動化されることで、属人化から脱却することが可能になりました。AIは膨大なデータを短時間で処理し、未発見の消費者行動やインテントを可視化することで、マーケティング施策の精度を飛躍的に向上させています。これにより、よりデータに基づいた客観的な意思決定ができるようになり、属人的なバイアスを排除した施策が実現しています。

データに基づく施策展開が標準化されることで、施策のバリエーションを迅速かつ効率的に展開する新しいマーケティングプロセスが可能になりました。これにより、マーケターは従来のように時間をかけてデータを手作業で分析し、施策を考案する必要がなくなり、迅速なPDCAサイクルの実行が可能になります。この新しいプロセスにより、従来のマーケティングフローから脱却し、デジタル時代にふさわしい広告制作プロセスが確立されます。AIとデータ分析の力を活用することで、マーケティング施策はより精緻化され、消費者の様々なニーズに応じたアプローチが可能となります。これにより、消費者とのエンゲージメントが深まり、ブランドの価値が一層高まることが期待されます。

このようにして確立された新しいマーケティングプロセスは、単なる技術的な進化にとどまらず、企業の競争力を根本から強化する手段となります。データに基づく意思決定が標準化されることで、マーケティング活動の透明性が向上し、効果的なコミュニケーションと施策展開が可能になります。これにより、クライアントのビジネス目標達成に直結する、より高度なマーケティング戦略を実行できる環境が整うのです。

AIツールの導入は、マーケティングの効率化と精度向上を同時に実現し、デジタル時代に対応した新たな広告制作のフレームワークを提供します。これにより、マーケターはよりクリエイティブで戦略的な役割に集中でき、企業と消費者との間により深い信頼と価値のある関係を築くことが可能になるでしょう。

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