ECサイトでは、ユーザーの購買履歴や閲覧履歴からおすすめ商品を表示する「レコメンドシステム」が広く導入されています。AIの技術が進化し続けている中、マーケターはユーザーに対してよりパーソナライズされたWeb体験を提供することが求められているのです。

今回は、消費者行動の分析・予測におけるAIの可能性についてご紹介します。

 

デジタルマーケティング×AI

デジタルマーケティングにAI技術を活用することで、パーソナライズされた情報提供が可能となり、ロイヤルカスタマー育成につなげることができます。実際、ECサイトではレコメンドシステムにディープラーニングを取り入れ、ユーザーの商品閲覧履歴やサイト全体の傾向から、個々のユーザーの趣味嗜好に合わせた商品情報を提供しています。

レコメンドシステムに加えて、近年注目されているのが、カスタマージャーニーの作成におけるAI技術の活用です。例えば、商品を購入したユーザーのSNS投稿を分析すれば、世間が抱いている商品のイメージや潜在ニーズを把握し、新たなマーケティング戦略を立てることができます。
また、Webサイト上の行動だけでなく、現実世界のユーザー行動をデータとして学習することにより、実店舗における購買行動体験の質を高めることが可能です。

 

AIによる消費者行動の分析

AIによる分析は、マーケターに新たな気付きを提供してくれるというメリットもあります。ある飲料メーカーでは、自社商品がどういった場面で飲まれているかを調査する目的で、人気SNSを対象にしたソーシャルメディア調査に画像認識AIを活用しました。

画像認識AIは、投稿画像から自社の商品やロゴなどが写った写真を自動抽出できる仕組みになっており、商品名が含まれていない投稿からの抽出も可能です。AIで投稿画像を分析することによって、消費者の日常の消費行動が見えてきます。

例えば、「自社の飲料は、おやつ時にスナック菓子と一緒にテーブルに並ぶことが多い」といった関係性が明らかになれば、スナック菓子メーカーとのコラボレーション企画など、新たなマーケティング施策を検討することができます。

 

AIによる消費者行動の予測

AI技術は、実店舗における消費者行動の予測にも用いられています。消費者行動を予測し、先回りしてサービスを提供することで、購買行動における体験(ユーザーエクスペリエンス)の質を高めることが可能です。
Webマーケティングの分野では、閲覧履歴などからWebサイト内のユーザー行動を予測し、コンバージョン率を高めることが盛んに行われていますが、実店舗でも同様に予測し施策することができます。

例えば、店内に設置したネットワークカメラから、来店者の性別や年齢、新規来店/リピーター、滞在時間などの情報を取得したり、来店者の表情を読み取ったりできるというツールがあります。このツールを利用すれば、来店者の傾向を把握して店内レイアウトやスタッフの人員配置に反映させたり、困っている来店者を見つけてサポートしたりできる他、店内のデジタルサイネージの効果測定もできるのです。

 

まとめ

デジタルデバイスやSNSなど、マーケティングの対象が多様化し複雑化する一方で、消費者より質の高いサービスを求める傾向が見られます。市場の競争に勝つためには、企業はすべての顧客接点を網羅し、パーソナライズされた情報やサービスを提供することが重要です。

AI技術は、これまでマーケターが気付けなかった盲点を明らかにし、顧客満足度を向上させることができます。技術の進歩は、今後も消費者行動の分析や予測の精度をさらに向上させ、マーケティングに革新をもたらしていくでしょう。

 

 

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