マーケティング分析の効率化にAIを活用 | Salesforce解説

データが私たちマーケターにとっていかに重要であるか

目次

1. 導入
2. データの重要性
3. データの収集の難しさ
4. データの統一化の重要性
5. データの翻訳
6. データの解釈と活用
7. 技術の役割
8. AIと機械学習の活用
9. データの活用範囲の拡大
10. 部署間の壁の撤廃
11. 結論
12. おわりに

データが私たちマーケターにとっていかに重要であるか

データは私たちマーケターにとって非常に重要な要素です。私たちはマーケティングキャンペーンの洞察を得るためにデータを分析し、それに基づいてROIを向上させることができます。しかし、データの収集元が増えるにつれて、データの扱いがますます難しくなっています。

私たちはメールを送信したり、広告を配信したり、ウェブサイトやアプリを構築したりと、様々な方法で顧客とコミュニケーションを取っています。しかし、これらのコミュニケーションは異なるデータ言語で話しているため、データの統一化が重要となります。私たちの組織内のどの部署でもリアルタイムで何が起こっているかを理解し、その知識を活用して顧客体験を向上させる必要があるからです。

では、どうすれば私たちはデータの言語を理解することができ、私たちの活動を改善できるのでしょうか？以下では、翻訳、イェネ検証処理、AIと機械学習、部署間の壁の撤廃という4つのステップをご紹介します。

ステップ1: データの翻訳

コミュニケーションにおいて、翻訳は非常に重要です。相手の言葉を理解できなければ、適切な対応ができません。同様に、私たちマーケターにとっても、顧客体験を改善するためにはデータを理解することが必要です。しかし、各チャネルが提供するデータが異なる言語で話すかのように、データの統一化に手間がかかっています。

例えば、友達が英語とスペイン語で話してくれるけれど自分はスペイン語しか理解できない場合、友達の言っていることを解釈することができず、適切に反応することができません。同様に、マーケティングの分析とデータを活用する際にも、迅速かつ正確な情報の解釈が必要です。しかし、手作業でデータを統一化するためには時間がかかりすぎます。この問題を解決するために、技術の活用が重要です。

ステップ2: AIと機械学習の活用

データは非常に強力ですが、同時に非常に複雑なものでもあります。どこから始めるべきかを特定することは難しい場合もあります。しかし、幸いなことに、データを処理するテクノロジーソリューションは、AIや機械学習を使用して異常を検知することができます。

例えば、特定のキャンペーンの費用が多すぎる、キャンペーン全体のエンゲージメントがKPIに比べて低下している、前年比の収益が下がっているなど、異常をすばやく発見することができます。AIを活用することで、マーケターはすぐに見逃していた機会を発見することができます。これにより、数字を探し回ることから解放され、キャンペーンの効果やパフォーマンスに集中することができます。

AIは個々の要素よりも迅速に情報を分析できるため、マーケターにとってまさにデジタルアシスタントのような存在です。

ステップ3: 部署間の壁の撤廃

マーケティングは顧客に焦点を当てることが一般的ですが、情報共有やデータの理解はマーケティング部署だけでなく、C-suiteや営業、財務、製品チームなど他の部署にも影響を与えます。しかし、その情報を理解することができないため、マーケティングチームは常に説明をしなければならず、非常に時間がかかります。

幸いなことに、強力な分析技術はこの問題を解決するために開発されています。例えば、営業チームがスペイン語を話す場合やC-suiteがハンガリー語を話す場合、マーケティングチームはその人々が理解できる言語とデータを特定し、自動化されたインサイトと情報を提供することができます。

このような自動化は非常に重要です。一度だけ作成することができるため、他のステークホルダーが要求するたびにレポートを作成する手間が省けます。代わりに、マーケティングチームはテストやパフォーマンスの最適化、成功へのマーケティングキャンペーンの進化に集中することができます。

結論

データは私たちマーケターにとって非常に重要な役割を果たしています。データの言語を理解し、データを活用することで、私たちはマーケティングキャンペーンをより効果的に進化させることができます。技術の活用、AIと機械学習の導入、部署間の壁の撤廃など、データを活用するためのステップを踏むことで、私たちはより成功したマーケティング活動を行うことができるでしょう。

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おわりに

データの活用はマーケターにとって非常に重要です。データの統一化、翻訳、解釈、AIや機械学習の活用、部署間の壁の撤廃などのステップを踏むことで、私たちはより効果的なマーケティングキャンペーンを展開することができます。これらのステップを踏んでデータの力を最大限に活用し、顧客体験を向上させましょう。

Q&A

Q: データの翻訳にはどのような技術が使用されていますか？ A: データの翻訳には、機械学習や自然言語処理が使用されています。これらの技術を活用することで、データを効率的に統一化し、異なるデータセットを統一の言語に翻訳することができます。

Q: データの解釈にはどのような注意点がありますか？ A: データの解釈には客観性が重要です。個人の主観的な意見に基づかず、データから得られる客観的な洞察に基づいて判断することが重要です。また、データの背後にある文脈を理解することも重要です。

Q: マーケター以外の部署にデータを伝える方法はありますか？ A: 強力な分析技術を活用することで、マーケティングチームは他の部署に対してデータを自動的に伝えることができます。自動化により、レポート作成の手間を省き、他の業務に集中することができます。

リソース

• Trailhead