マーケティングと販売はどちらも収益を生み出すことに直接責任を負います。 この独自の立場により、この XNUMX つの部門は新しいプロジェクトに投資を誘導する権限が大幅に高まります。 市場シェアを争う競合他社に遅れをとらない必要があるということは、両部門が平均して、人工知能 (AI) に基づいた最新技術の進歩など、新しいツールを試す意欲もはるかに高いことを意味します。
TOPBOTS では、次のようなマーケティングと販売における AI アプリケーションを幅広く取り上げてきました。
生成 AI は、AI がマーケティングと販売の有効性と効率を向上させる新しい方法を切り開きました。 AI は消費者調査を支援してブランディング戦略を構築し、魅力的なテキストおよびビジュアル コンテンツを作成し、潜在顧客ごとにコンテンツをパーソナライズし、消費者が自社のメッセージと競合他社のメッセージをどのように比較検討するかを理解できるようになりました。
この記事では、売上を伸ばすために予測 AI と生成 AI が何を提供するのか、そして AI が新しいことを可能にし、より効率的で、単純に優れたものにすることで、製品のマーケティングと販売にどのような革命をもたらしているかをレビューします。
マーケティングとセールスにおける予測 AI と生成 AI
In 以前の記事では、予測 AI が将来のイベントを予測するためにどのように使用されるかについて説明しましたが、生成 AI は新しいコンテンツを作成する AI の一種です。
マーケティングと販売の文脈では、 予測A過去のデータを分析して、将来の傾向、顧客の行動、マーケティングの成果を予測します。 過去のパターンに基づいて市場の次の動きや消費者の行動を予測することです。
衣料品小売業者が、顧客の購買行動に基づいて顧客をさまざまなグループに分類したいとします。 彼らは予測 AI モデルを使用して、人口統計、購入履歴、Web サイトの閲覧行動などの顧客データを分析します。 このモデルでは、次の XNUMX つの異なる顧客セグメントが特定されます。
- ファッショニスタ: これらの顧客は最新のファッション トレンドに興味があり、新しい服に喜んでお金を費やします。
- 予算重視の買い物客: 価格に敏感な顧客であり、お買い得品を探しています。
- ベーシック バイヤー: これらの顧客は主に、快適で手頃な価格のベーシックな衣料品に興味を持っています。
- 時折買い物をする顧客: これらの顧客は衣類を時々購入するだけであり、通常は特定のアイテムを探しています。
小売業者はこの情報を使用して、顧客セグメントごとにターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成します。 たとえば、ファッショニスタに新着商品に関する電子メール ニュースレターを送信したり、予算を重視する買い物客にセール品の割引を提供したり、必需品の衣料品の広告でベーシック購入者をターゲットにしたりすることができます。
裏返して、 generative AI 元のデータセットに似た新しいデータを作成することです。 予測することではなく、ターゲット視聴者の共感を呼ぶ新しいコンテンツを生成することが重要です。
前の例の衣料品小売業者は、生成 AI を使用して、特定したさまざまな顧客セグメントに合わせてパーソナライズされた広告キャンペーンを作成できます。 LLM ベースのアプリケーションと画像生成ソフトウェアを活用して、パーソナライズされた電子メール ニュースレター、ターゲットを絞ったソーシャル メディア広告、動的な Web サイト コンテンツを生成できます。
たとえば、ベーシックな購入者のセグメントをターゲットにする場合、生成 AI を使用して、「男性用と女性用のベーシックな衣料品を手頃な価格で購入できます」など、必須の衣料品や時代を超越したスタイルを強調するパーソナライズされた広告コピーを作成できます。 AI は、基本的な購入者の過去の購入履歴に基づいて、パーソナライズされた製品の推奨事項を生成することもできます。 たとえば、購入者が最近黒のパンツを購入した場合、AI は白のボタンダウン シャツや黒のブレザーなど、他の基本的なアイテムを推奨する可能性があります。
生成 AI を使用してパーソナライズされた広告キャンペーンを作成することで、小売業者はマーケティング メッセージの関連性とエンゲージメントを高めることができ、クリックスルー率、コンバージョン率、顧客満足度の向上につながります。
この詳細な教育コンテンツがあなたに役立つ場合は、 AIメーリングリストに登録する 新しい素材がリリースされたときに警告が表示されます。
マーケティングとセールスの再定義
AI はマーケティングと販売の状況を変革し、新しいことを可能にし、効率を高め、パフォーマンスを向上させています。
まず、これまで不可能だと思われていた機能を解き放つことで、新たな可能性を開拓します。
- ハイパーパーソナライズされたコンテンツの作成: Generative AI により、個々のユーザーの行動や好みに基づいて、カスタマイズされた広告、パーソナライズされた電子メール、独自のランディング ページなど、高度にパーソナライズされたコンテンツを自動生成できます。
- リアルタイムの顧客行動分析:AI は顧客の行動をリアルタイムで分析して、パーソナライズされた推奨事項やコンテンツを提供し、顧客とブランドのインタラクションを強化できます。
- バーチャルセールスアシスタント: AI を活用した仮想アシスタントは顧客からの問い合わせに XNUMX 時間対応でき、人間だけの営業チームでは不可能だった即座の応答とガイダンスを提供します。
次に、AI はいくつかの日常的だが重要なタスクを自動化することで、運用コストと時間の支出を大幅に削減します。
- 自動化されたリードスコアリング:AI は複数のデータ ポイントを分析することでリード スコアリングのプロセスを自動化し、セールス ファネルをより効率的にし、手動の作業負荷を軽減できます。
- 最適化された広告配置: AI は広告に最適なプラットフォームと時間を決定し、最大限のリーチとエンゲージメントを確保し、広告予算の無駄を削減します。
- 洗練された感情分析: LLM ベースのソリューションを含む AI を活用したアルゴリズムは、顧客フィードバックの分析を自動化し、特定のトピック (価格、機能、顧客サポートなど) に対するセンチメント、感情的な感情など、さまざまな側面をすべて含むセンチメントを詳細に特定できます。口調も意図も。
最後に、パフォーマンス向上における AI の本質は、どれだけ誇張してもしすぎることはありません。
- 動的な視聴者のセグメンテーションとターゲティング: 生成AI オーディエンスを動的にセグメント化できる また、これまでは達成できなかった規模でパーソナライズされたアウトリーチ コンテンツを作成し、大量のデータに基づいて新しい視聴者セグメントを特定します。
- 強化された顧客関係管理 (CRM): AI は顧客データを分析して洞察を提供し、営業チームが顧客のニーズや好みをより深く理解できるようにすることで、関係管理と販売パフォーマンスを向上させることができます。
- 包括的な販売データ分析: AI を使用して、これまでよりも効果的に販売データを分析できるようになります。 これは、企業が傾向、機会、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
これらは、AI が新しい可能性を導入し、既存の慣行を改善することによって、マーケティングと販売にどのような革命をもたらしているかを示すほんの一例にすぎません。 次の大きな問題は、マーケティングや営業活動に AI をどのように導入するかです。
AI を活用したソリューションの実装
企業は、いくつかの方法で AI をマーケティングおよび販売ソリューションに導入できます。
- AI ソリューションをゼロから構築する 企業は最も多くの制御を行うことができますが、最も費用と時間がかかるオプションです。 このパスは通常、十分なリソースと既存のソリューションでは対応できない特定のニーズを持つ大企業によって選択されます。
- 既製の AI ソリューションの使用 の方が一般的なオプションです。 テクノロジーリーダーや AI に焦点を当てた新興企業は、企業がタスクを自動化し、顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、顧客の行動に関する洞察を得るのに役立つ、すぐに使えるさまざまなソリューションを提供しています。 例えば、 IBMワトソンの広告 は、消費者の行動を予測し、戦略的に広告を配信し、効果的な広告キャンペーンを作成するためのソリューションを提供します。 さらに、特に次のようなビジネスを支援できる小規模な専門 AI 企業もあります。
- AI企業との提携 マーケティングおよび販売用のカスタム AI ソリューションを開発することは、ソリューションをより詳細に制御したい企業や、既製のソリューションでは満たせない特定のニーズがある企業にとっては良い選択肢となります。
すべての企業は、マーケティングや販売活動に AI をうまく導入し、この強力なテクノロジーのメリットを享受する方法を見つけることができます。
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