消費者の嗜好に関する大量のデータがマーケティング担当者に攻撃される時代に突入しました。理論的には、この情報はすべて、ユーザーのグループ化と関連コンテンツの作成を容易にするはずですが、常にそうとは限りません。一般に、マーケティング担当者のワークフローに追加されるデータが多いほど、情報を理解してアクションを実行するためにより多くの時間が必要になります。

機械学習は人工知能のサブセットです。このテクノロジーは、明示的なプログラミングを必要とせずに、データを分析および解釈して正確な予測を提供する能力をコンピューターに備えています。より多くのデータがアルゴリズムに供給されると、アルゴリズムは、理論的には、より正確でパフォーマンスが向上することを学習します。マーケティング担当者がターゲットオーディエンスでより意味のあるキャンペーンを作成し、エンゲージメントを高めることを期待している場合、大量のビッグデータに隠された隠れたパターンと実用的な戦術を明らかにするツールは、機械学習の統合です。
ブランドが機械学習を使用してキャンペーンを後押しする方法をいくつか紹介します。
トレンドを明らかにする 
2017年、アイスクリームの大手ベン＆ジェリーは、朝食用フレーバーアイスクリーム、フルーツロット、フローズンフレーク、ココアロコをすべて発売しました。これらはすべて「シリアルミルク」を使用しています。同社は、人工知能と機械学習により、洞察部門が公共の場で話されていることを聞くことができることを発見しました。たとえば、パブリックドメイン内の少なくとも50曲が「アイスクリームフォーブレックファースト」に一度言及したことがあり、さまざまなプラットフォームでこのフレーズの相対的な人気を発見すると、 機械学習は、新たな傾向を明らかにする可能性があります。機械学習は、社会的および文化的なおしゃべりを解読して、消費者の好みに直接反応する新鮮な製品やコンテンツのアイデアを刺激することができます。
適切なインフルエンサーをターゲットに
Ben＆Jerry’sは、機械学習の力を活用している唯一のブランドではありません。日本の自動車ブランドMazdaは、IBM Watsonを採用 して、テキサス州オースティンで開催されたSXSW 2017フェスティバルで新しいCX-5の発売に協力するインフルエンサーを選択しました。機械学習ツールは、芸術的興味、外向性、興奮など、ブランドの価値に合った指標をソーシャルメディアのさまざまな投稿で検索し、フェスティバルファンとのつながりが最も良いインフルエンサーを推奨しました。これらのブランド大使は、後に車で街を駆け回り、彼らの経験についてInstagram、Twitter、Facebookに投稿しました。ターゲットを絞ったキャンペーン#MazdaSXSWは、人工知能とインフルエンサーマーケティング を融合させ、ニッチな視聴者にリーチしてエンゲージメントを行い、ブランドの信頼性を高めました。
キャンペーンの分析 
もちろん、上記の例は、機械学習がブランドの顧客ベースをより効果的に活用する方法を示していますが、このようなインテリジェントなマーケティングキャンペーンの真のコスト効率を見逃さないことが重要です。過去数年間、化粧品小売大手のセフォラがする予測モデリングを受け入れ、恐るべき電子メールのマーケティング戦略を誇った「送信メールのカスタマイズされたストリームをこのからの購入パターンに基づいて製品の推奨で『[忠実な消費者のインナーサークル。』」 予測モデリング結果の可能性を最適に予測するためにモデルを作成、テスト、検証するプロセスです。データ中心の戦術により、生産性が70％向上しました セフォラのキャンペーン分析時間の5分の1の短縮と、目に見えるほどの支出の増加はありません。
マーケティングにおける機械学習の役割の増大
データの流入が手に負えないほど増え続けているため、マーケティングキャンペーンでの機械学習の実装は、消費者との魅力的な会話を開始する際により重要になります。実際、それは非常に重要であり、International Data Corporationによると、認知および人工知能システムへの支出全体が2022年までになんと776億ドルに達する可能性があります。ベン＆ジェリー、マツダ、セフォラなどの企業は、エンゲージメント率の向上やROIの向上など、機械学習がブランドに与えるプラスの影響をすでに認識しています。他のマーケターはすぐにリードを追うでしょう。