マーケティングにおけるテクノロジーの拡大する影響力：デジタルマーケティングとAIマーケティングの比較
- 本間 充/マーケティングサイエンスラボ所長
- 7 日前
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更新日：3 日前
目次
はじめに
マーケティングは、技術の進歩と消費者の行動の変化に対応して常に進化してきました。約30年前のインターネットの登場は、デジタルマーケティングの時代を切り開き、企業が顧客とつながる方法を根本的に変えるという、転換点となる出来事でした。このデジタル革命は、特に企業が製品を宣伝し、販売および流通チャネルを管理する方法に大きな変化をもたらしました。現在、生成AIの出現により、新たな技術変革の波が押し寄せています。マーケティングへのAIの統合はさらに深遠なものになると期待されており、マーケティングのバリューチェーンのほぼすべての側面にその影響を及ぼしています。本レポートは、インターネットによって推進されたデジタルマーケティングと、勃興しつつあるAIマーケティングの分野の影響を比較分析することを目的としています。インターネットが広告と販売・流通にもたらした具体的な変化を検証し、次に市場調査、製品開発、生産、流通、広告、販売を含むより広範なマーケティング機能におけるAIの初期の影響を探ることで、AIマーケティングの影響はデジタルマーケティングの影響よりもはるかに広範囲に及ぶことを明らかにします。
インターネットの登場とデジタルマーケティングの台頭
インターネットの導入はビジネスの多くの側面を革命的に変えましたが、マーケティングは特に大きな変革を経験しました。従来のマーケティング手法からデジタルマーケティングへの移行は、主にインターネットがコミュニケーションを強化し、リーチを拡大し、前例のない顧客情報へのアクセスを提供したことによって推進されました。
広告の革命
従来の広告手法は、しばしば受動的で一方通行であり、直接的なインタラクションや正確なオーディエンス targeting のための手段が限られていました。消費者は、即座のフィードバックやエンゲージメントの機会がほとんどない状態でメッセージを受け取っていました。しかし、インターネットは、ブランドと顧客間のインタラクティブで双方向のコミュニケーションの流れを促進しました。この根本的な変化により、消費者は容易に利用できる情報によって力を得て、製品に関する徹底的な調査を行い、さまざまなベンダーの価格を比較し、購入決定を行う前に他のバイヤーからのレビューを読むことができるようになりました。この情報のアクセシビリティは、従来の力関係を変化させ、影響力を売り手からますます情報に通じた買い手へと移行させました。
さらに、インターネットは広告の地理的な制約をなくし、企業は世界規模で潜在的な顧客とつながることができるようになりました。この世界的なリーチは、ブランド認知度を高め、国際的なプレゼンスを確立しようとしている企業にとって特に有益でした。テレビ、印刷物、ラジオなどの従来の広告媒体と比較して、オンライン広告は多くの場合、より費用対効果の高い代替手段となり、スタートアップから多国籍企業まで、あらゆる規模の企業に適応可能な予算オプションが用意されていました。特定の人口統計、興味、行動を正確にターゲットにできる機能も、広告費の効率を高めました。おそらく最も重要な進歩の1つは、リアルタイムのパフォーマンス分析の導入でした。インターネットは、マーケターがキャンペーンの効果を進行中に追跡できるツールとプラットフォームを提供し、インプレッション数、クリック率、コンバージョンに関するデータを提供しました。この即時のフィードバックループにより、マーケターはより良い結果を得るために戦略を継続的に最適化することができました。
インターネットによって増幅された消費者の知識の増加と利便性の要求は、広告の状況を根本的に変えました。ブランドは単に販売メッセージを放送するだけでなく、透明性の高い有益なコンテンツを通じて信頼を築き、消費者に真の価値を提供することに焦点を当てる必要がありました。オンラインレビューの出現とソーシャルメディアプラットフォームの普及は、従来の口コミマーケティングをダイナミックなデジタル会話に変えました。オンラインで顧客と真摯に関わり、ブランドストーリーを効果的に共有した企業は、信頼を築き、ブランドの擁護者を育成することができました。このデジタルフィードバックメカニズムは、レビューやソーシャルメディアのインタラクションを通じて表明された消費者の意見が、ブランドの信頼性と検索エンジンのランキングにおける可視性に直接影響することも意味していました。
インターネットが広告に与えた影響は、さまざまな形態のターゲット広告の出現と広範な採用によって明確に示されています。このアプローチは、オンラインで利用可能な膨大な量のデータを活用して、特定のオーディエンスセグメントに合わせたメッセージを届けます。
ターゲット広告
インターネットは、人口統計、興味、オンライン行動、検索履歴など、さまざまな要因に基づいて個人にリーチできる、前例のない精度で広告をターゲティングすることを可能にしました。
コンテキスト広告
この形式の広告は、ユーザーが現在閲覧しているコンテンツに直接関連する広告を表示します。たとえば、ガーデニング専用のウェブサイトでは、ガーデニングツール、種子、植物の広告が表示され、訪問者にとって高い関連性が確保されます。
行動ターゲティング広告
この手法は、ユーザーの過去のオンライン活動、たとえば訪問したウェブサイト、検索した製品、以前の購入などに基づいてユーザーをターゲットにします。一般的な例は、ユーザーがeコマースサイトで特定の靴を見た後、他のウェブサイトやソーシャルメディアプラットフォームを閲覧しているときに、その同じ靴の広告が表示される場合です。
ソーシャルメディア広告
Facebook、Instagram、X（旧Twitter）、LinkedIn、TikTokなどのソーシャルメディアプラットフォームは、企業がこれらのプラットフォーム上の詳細なプロフィール、興味、アクティビティに基づいてユーザーをターゲットにできる、堅牢な広告プラットフォームを提供しています。これらの広告は、画像、動画、インタラクティブコンテンツなど、さまざまな形式で表示され、多くの場合、ユーザーのフィードにシームレスに統合されます。
検索エンジンマーケティング（SEM）
これは、GoogleやBingなどの検索エンジンの検索結果ページ内で広告を行うことです。SEMには、いくつかの主要な戦略が含まれます。
有料検索（クリック課金型 - PPC）
広告主は、特定のキーワードに入札して、ユーザーがそれらのキーワードを検索したときに、テキストベースの広告を目立つように表示させます。たとえば、「オンラインで最高のコーヒー豆」を検索すると、さまざまなコーヒー小売業者からのスポンサー付きリストが検索結果の上部に表示される可能性があります。
ディスプレイ広告
これは、Googleディスプレイネットワークなどの広告ネットワークの一部であるウェブサイトやアプリ内で、バナー形式などのビジュアル広告を使用することです。これらの広告は、広大なオンラインプロパティのネットワークを通じて幅広いオーディエンスにリーチできます。
リマーケティング/リターゲティング
この戦略は、以前にウェブサイトや特定の製品とやり取りしたユーザーに広告を表示することに焦点を当てています。たとえば、オンラインショッピングカートに商品を追加したものの、購入を完了しなかったユーザーは、他のウェブサイトを閲覧しているときに、それらの同じ商品の広告が表示される可能性があります。
ターゲット広告の開発により、広告予算をより効率的に配分することが可能になりました。広告された製品やサービスに関心を持つ可能性の高いオーディエンスに焦点を当てることで、無駄な広告インプレッションを削減できます。これは、従来の広告の多くの場合広範で焦点の定まらないアプローチからの大きな転換でした。さらに、SEMの有効性は、キーワード調査と最適化に本質的に関連しています。これにより、ユーザーの検索意図を理解し、検索エンジンの結果内での広告の可視性を最大化することに焦点を当てた専門分野が生まれました。検索エンジンが広告をランク付けするために使用する広告の品質スコアの概念は、関連性の高い最適化された広告を作成することの重要性をさらに強調しました。
販売と流通の変革
インターネットは、企業がどのように販売を行い、製品を流通させるかにも大きな影響を与えました。オンラインでの商品やサービスの売買、およびこれらの取引を完了するためのお金とデータの転送を指すeコマース（電子商取引）の出現は、消費者の購買習慣と企業の事業モデルを根本的に変えました。消費者は、自宅にいながらいつでも、昼夜を問わず、製品を閲覧、比較、購入できるという、前例のない利便性を得ました。オンラインショッピングは、従来のレンガ造りの店舗の在庫制限をはるかに超える、膨大な種類の製品へのアクセスを提供しました。この選択肢の拡大は、消費者に力を与え、企業間の競争を激化させました。
企業にとって、インターネットはグローバルなリーチの可能性を提供し、中小企業でさえ、地元の地理的な境界をはるかに超えた市場にアクセスできるようになりました。オンラインビジネスの運営は、物理的な小売スペースの必要性を減らすかなくすことで、間接費の削減にもつながる可能性があります。インターネットは、卸売業者や小売業者などの従来の仲介業者を介さずに、ブランドが最終顧客に直接販売できる、Direct-to-Consumer（DTC）ビジネスモデルの成長も促進しました。この変化により、企業はブランディング、価格設定、顧客関係をより細かく管理できるようになりました。
利便性への要求の高まりは、販売と流通の変革における中心的なテーマとなりました。進化する消費者の期待に応えるために、企業はウェブサイトをモバイルデバイス向けに最適化し、チェックアウトプロセスを簡素化し、さまざまな柔軟な配送オプションを提供する必要がありました。eコマースの成長は、製品を消費者の玄関先まで直接配送する物流を管理するための倉庫およびフルフィルメントセンターの需要の大幅な増加にもつながりました。製品を顧客の玄関先まで届ける最終段階であるラストマイル配送は、スピードと顧客満足度を向上させるために、ドローン配送や地域のマイクロフルフィルメントセンターなどの革新的なソリューションを企業が模索する中で、重要な焦点となりました。
インターネットを通じた販売と流通の変革は、オンラインストアとeコマースプラットフォームの広範な採用によって明らかです。
オンラインストア
さまざまな業界の企業が、自社のウェブサイトを設立し、製品やサービスを消費者に直接販売しました。例としては、ファッションアパレルやアクセサリーから、電化製品、家庭用品、さらには特殊食品まで多岐にわたります。これらのオンラインストアフロントにより、企業は自社のブランドを紹介し、詳細な製品情報を提供し、顧客との直接取引を処理することができました。
eコマースプラットフォーム
AmazonやeBayなどのオンラインマーケットプレイスが支配的な勢力として登場し、多数の企業が広大で多様なオーディエンスに製品を販売するための共通プラットフォームを提供しました。これらのプラットフォームは、製品リスト、決済処理、多くの場合、配送およびフルフィルメントサービスのための組み込みインフラストラクチャを提供し、オンライン販売を希望する企業の参入障壁を大幅に下げました。さらに、Shopify、Wix、BigCommerce、WooCommerceなどのプラットフォームは、企業が独自の独立したオンラインストアを構築および管理するための一般的な選択肢となりました。これらのプラットフォームは、広範な技術的専門知識を必要とせずに、プロフェッショナルな外観のオンラインストアフロントを作成するための、ユーザーフレンドリーなツールとカスタマイズ可能なテンプレートを提供しました。
オムニチャネル戦略
消費者は多くの場合、複数のチャネルを通じてブランドとやり取りすることを認識し、小売業者はオンラインとオフラインの業務を統合して、シームレスなショッピング体験を生み出すようになりました。これには、「オンラインで購入、店舗で受け取り」（BOPIS）などのオプションが含まれており、顧客はオンラインで閲覧および購入できますが、物理的な店舗から注文を受け取ることができ、eコマースの利便性と従来の小売の即時性を組み合わせることができます。
データに基づいた販売
インターネットおよび関連技術により、営業チームは潜在顧客および顧客に関する膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。顧客関係管理（CRM）プラットフォームおよびさまざまな追跡技術により、営業チームはこのデータを分析し、営業プロセスを合理化し、最も効果的な販売手法を特定し、最終的にパフォーマンスを向上させることができました。
オンラインカスタマーサービス:
オンライン販売をサポートし、顧客ロイヤルティを構築するために、企業はさまざまなオンラインカスタマーサービスツールを導入しました。たとえば、チャットボットをウェブサイトに統合して、よくある質問に即座に回答し、購入プロセスを通じて顧客を案内することで、全体的な顧客体験を向上させることができました。
eコマースプラットフォームの台頭は小売を民主化し、従来のレンガ造りの店舗を設立するのに比べて、比較的低い初期投資で、あらゆる規模の企業がグローバルな顧客ベースにリーチできるようになりました。ただし、これらのオンラインベンチャーの成功は、ウェブサイトのアクセシビリティとトランザクション処理を保証するための信頼性の高いウェブホスティング、顧客の金融情報を保護するための安全な決済ゲートウェイ、競争の激しいオンライン環境で顧客を引き付け維持するための効果的なデジタルマーケティング戦略などの要因に大きく依存するようになりました。
AIマーケティングの時代：より広範な変革
インターネットとデジタルマーケティングはマーケティングの実施方法に大きな変化をもたらしましたが、人工知能（AI）の統合は、マーケティング活動の全範囲にわたるさらに包括的な変革をもたらす態勢を整えています。膨大なデータセットを分析し、複雑なプロセスを自動化し、大規模な顧客インタラクションをパーソナライズするAIの能力は、当初のデジタル変革の波によってほとんど触れられなかったマーケティングの分野に影響を与え始めています。
市場調査への影響
AIは、市場調査で採用されている方法論を根本的に変えています。ソーシャルメディアプラットフォーム、顧客レビュー、ウェブサイトのトラフィック、販売記録など、多様なソースからの膨大な量のデータを分析する能力は、速度と規模の点で人間の能力をはるかに凌駕しています。AI搭載ツールは、従来の分析手法では見落とされがちな、このデータ内の複雑なパターン、新たなトレンド、微妙な洞察を識別できます。さらに、高度なAIアルゴリズムを予測分析に利用することで、企業は将来の市場トレンドを予測し、消費者の行動の変化をより正確に予測できます。
AIのこの膨大なデータセットを処理および分析する能力は、より正確でタイムリーな市場インテリジェンスの生成につながり、企業は製品開発、価格戦略、および全体的なマーケティングイニシアチブに関して、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。ただし、市場調査におけるAIへの依存度の高まりは、データプライバシーとアルゴリズム自体のバイアスの可能性に関する重要な考慮事項も提起します。したがって、データ収集と分析におけるAIの倫理的かつ責任ある応用を確保することが最も重要です。
AI駆動型データ分析
AIツールは、アンケート、ソーシャルメディアの言及、オンラインレビューから収集された顧客フィードバックを分析して、全体的な感情を評価し、製品やサービスの改善が必要な主要な領域を特定できます。
需要予測
AIアルゴリズムは、過去の販売実績、現在の市場トレンド、およびさまざまな外部要因を分析して、特定の製品やサービスの将来の需要をより正確に予測できます。この機能により、企業は在庫管理と生産計画のプロセスを最適化できます。
AI駆動型分析は、過去のデータの単純な記述を超えて、市場データセット内のより深い相関関係や因果関係さえも明らかにすることができ、消費者の行動の根本的な要因について、より微妙で包括的な理解を提供します。市場調査へのAIの統合には、市場調査担当者の新しいスキルセットの開発が必要です。彼らは現在、AIアルゴリズムによって生成された出力を理解および解釈し、データサイエンティストと効果的に協力して、これらの高度なツールの可能性を最大限に活用できる必要があります。
製品開発への影響
AIは、製品開発の進化においてもますます重要な役割を果たしています。オンラインレビュー、ソーシャルメディアでの議論、過去の購入履歴などのソースからの膨大な顧客データを分析することで、AIは進化する顧客のニーズと好みに関する貴重な洞察を提供できます。AIアルゴリズムは、アイデア出しの初期段階でさえ支援し、革新的な新製品のコンセプトを生み出し、満たされていない顧客のニーズに対応したり、既存の市場のギャップを埋めたりする可能性のある機能を見つけるのに役立ちます。さらに、AIは製品設計プロセス自体に統合でき、ユーザーの好みやパフォーマンス指標に関するデータ駆動型の洞察に基づいて、製品の機能、機能性、さらには美的魅力を最適化する上で、エンジニアやデザイナーを支援します。
AIの広範な顧客データを分析する能力は、ターゲット市場の実際のニーズや要望により密接に合致した製品の開発につながり、市場での成功の可能性を高める可能性があります。AIは製品開発に情報を提供する上で大きな利点を提供しますが、製品設計の本質的に創造的で革新的な側面は、依然として人間の直感と専門知識を必要とします。最も効果的なアプローチは、多くの場合、AIの分析力と人間の専門家の創造的な創意工夫の間の協力的な相乗効果を伴います。
AI駆動型顧客ニーズ分析
AIは、オンラインレビューのテキストを分析し、頻繁に言及される問題点、望ましい機能強化、または完全に新しい機能のリクエストを特定できます。これにより、製品開発チームはユーザーからの直接的なフィードバックを得て、改善とイノベーションの優先順位を付けることができます。
AI支援製品設計
AIアルゴリズムは、材料の制約、性能要件、美的ガイドラインなど、指定された一連のパラメータと制約に基づいて、さまざまな設計オプションを生成できます。これは、設計者がより広範な可能性を探求し、効率、耐久性、またはユーザーエクスペリエンスなどの要因について設計を最適化するのに役立ちます。
顧客ニーズの分析におけるAIの応用により、企業は従来の市場調査方法よりもはるかに迅速に新たなトレンドや以前は認識されていなかったニーズを特定でき、製品イノベーションの点で大きな競争優位性を提供できます。ただし、製品開発におけるAI駆動型洞察への過度の依存は、すべての企業が同じデータ駆動型トレンドに基づいて意思決定を行っている場合、市場全体で製品の均質化につながる可能性があります。したがって、データ駆動型洞察の活用と、独自のブランドビジョンと製品開発への創造的なアプローチの維持とのバランスを保つことが重要です。
生産と流通におけるAIの役割
AIは、マーケティングの運用面、特に生産と流通においても大きな進歩を遂げています。
生産
AI搭載システムは、需要の変動を正確に予測し、在庫レベルを効率的に管理し、生産現場全体の効率を向上させることで、製造プロセスを最適化できます。これにより、無駄の削減、コストの削減、およびリードタイムの短縮につながる可能性があります。
流通
流通の分野では、AIは複雑なロジスティクスとサプライチェーンを最適化できます。これには、配送時間のより正確な予測、最も効率的な輸送ルートの特定、および全体的な流通コストの削減の可能性が含まれます。さらに、AI搭載のマーケティング自動化ツールは、パーソナライズされた配送状況の更新を提供し、注文処理プロセスを合理化することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
AIが生産プロセスと流通プロセスの両方を最適化できる能力は、企業にとって大幅なコスト削減、無駄と非効率の削減、そして最終的には顧客へのより迅速な配送時間につながる可能性があります。これらの改善は、顧客満足度を大幅に向上させ、全体的なビジネスの収益性に貢献することができます。ただし、生産と流通におけるAIの広範な導入は、特定のセクターでの雇用の喪失につながる可能性もあり、企業と政策立案者の両方による、そのような広範な自動化の社会的および経済的影響の慎重な検討が必要となります。
生産と流通におけるAIの具体的な応用はますます一般的になっています。
生産
AI搭載システムは、生産ラインの機械の性能をリアルタイムで監視し、プロセスの早い段階で潜在的な欠陥や故障を特定できます。これらのシステムは、一貫した品質を維持し、全体的な効率を最適化するために、生産パラメータを自動的に調整できます。
流通
AI搭載のルート最適化ソフトウェアは、配送会社がドライバーにとって最も効率的な配送ルートを計画するために広く使用されています。これらのシステムは、交通状況、気象条件、特定の配送時間枠などのさまざまな要因を考慮して、移動時間と燃料消費量を最小限に抑えます。さらに、過去の行動に基づいて顧客に関連性の高い製品を提案するAI搭載のレコメンデーションエンジンも、購買決定とそれに続く注文処理プロセスに影響を与えることで、流通において役割を果たしています。
サプライチェーン管理へのAIの統合は、予期せぬ混乱や市場の需要変動に対処するためにより適切に装備された、より回復力があり、応答性の高い流通ネットワークの開発につながる可能性があります。ただし、ロジスティクスにおけるAIへの依存度の高まりは、サイバーセキュリティと、システム障害や悪意のあるサイバー攻撃が発生した場合の重大な混乱の可能性に関する懸念も提起します。
AIによる広告の進化
AIは、インターネットによって始まった広告の革命を新たなレベルの洗練へと導いています。AIアルゴリズムは、膨大な量のユーザーデータを驚くほど細かく分析できるため、広告ターゲティングのためのはるかに細かく調整されたパーソナライズされたオーディエンスセグメントの作成が可能になります。AI搭載ツールは、プログラマティック広告プラットフォームを通じて広告の購入と配置のプロセスも自動化し、入札を最適化し、広告クリエイティブを動的に調整して、その影響と投資収益率を最大化します。さらに、AIは広告コンテンツのリアルタイムパーソナライズを可能にし、個々のユーザーの特定の行動と好みに合わせてメッセージとビジュアルを調整します。広告に統合されたAI搭載チャットボットは、即座にカスタマーサポートを提供し、質問に答え、広告自体から購入プロセスを通じて潜在的な顧客を案内することで、エンゲージメントの向上とコンバージョン率の向上につながります。
AIが大規模なユーザーデータを分析し、主要な広告プロセスを自動化できる能力は、より効果的で効率的な広告キャンペーンの作成につながり、最終的にはより高い投資収益率をもたらす可能性があります。AIは、個々の消費者に非常に関連性の高いマーケティングメッセージを配信することで、真のパーソナライズを大規模に実現します。ただし、広告におけるAIの高度化は、個人データの収集と使用に関する消費者のプライバシーへの懸念も高めます。データ使用に関する透明性と、ユーザーに情報に対するより大きな制御を提供することが、ますます重要な考慮事項になっています。
AI駆動型プログラマティック広告
これらのプラットフォームは、高度なアルゴリズムを利用して、さまざまなオンラインチャネルで利用可能な広告スペースに自動的に入札し、ユーザーの行動と人口統計に関するリアルタイムデータに基づいて、正確に定義されたオーディエンスにターゲット広告を配信します。
パーソナライズされた広告コンテンツ
AIシステムは、個々のユーザーの閲覧履歴、人口統計プロファイル、および表明された好みに基づいて、広告のコンテンツ（画像、テキスト、および特定のオファーを含む）を動的に調整できます。これにより、広告が各視聴者にとって可能な限り関連性が高く、魅力的なものになります。
広告内のAIチャットボット
インタラクティブ広告には、リアルタイムでユーザーと対話できるAI搭載チャットボットを搭載できるようになりました。これらのチャットボットは、広告された製品またはサービスに関する質問に答えたり、追加情報を提供したり、広告インターフェイス内で購入を行うための初期段階をユーザーに案内したりすることもできます。
AIは、ユーザーが従来のディスプレイ広告を無視する傾向にある「バナー広告疲れ」という課題を広告主が克服するのに役立ちます。より関連性が高く魅力的な広告体験を提供することで、ユーザーの注意を引きやすくなります。ただし、AIによる広告コピーやビジュアルの生成の増加は、信憑性や誤解を招く可能性のある、あるいは操作的な広告慣行の可能性に関する重要な疑問も提起します。
AIを活用した販売戦略
AIは、営業チームに強力な新しいツールと洞察を提供することで、販売プロセスも変革しています。AIアルゴリズムは、膨大な量の顧客データを分析して、最も有望なリードを特定し、リードが販売につながる可能性を予測することさえできます。AI搭載の顧客関係管理（CRM）システムは、営業担当者に潜在顧客に関する貴重なデータ駆動型の洞察を提供し、インタラクションをパーソナライズし、営業提案を最大限の効果を発揮するように調整することができます。AI搭載チャットボットは、初期の顧客問い合わせに対応したり、重要な情報を収集してリードを絞り込んだり、基本的なカスタマーサポートを提供したりすることもでき、人間の営業担当者はより複雑で価値の高いタスクに時間とエネルギーを集中させることができます。さらに、AIは、個々の顧客の特定のニーズ、好み、および過去の会社とのインタラクションに基づいて、営業提案と製品推奨をパーソナライズできます。
販売プロセスへのAIの統合は、データ駆動型のインテリジェンスを提供し、多くの反復的なタスクを自動化することで、営業チームの効率と有効性を大幅に向上させることができます。これにより、販売量の増加と全体的な収益の成長につながる可能性があります。ただし、AIは販売プロセスの多くの側面を強化および改善できますが、特に複雑な販売シナリオや高額な取引を扱う場合、顧客との強力な関係を構築し、信頼を確立するという人的要素は依然として非常に重要です。
AIは、いくつかの主要な分野で販売戦略に影響を与えています。
AI駆動型リードスコアリング
アルゴリズムは、潜在的な顧客に関するさまざまなデータポイント（人口統計、オンライン行動、マーケティング資料とのエンゲージメントなど）を分析して、購入する可能性を示すスコアを割り当てます。これにより、営業チームは最も可能性の高いリードに注力することができます。
AI駆動型販売推奨
AIシステムは、顧客の過去の購入履歴、会社のウェブサイトでの閲覧行動、さらには表明された好みを分析して、関心を持つ可能性のある他の関連製品またはサービスに関するパーソナライズされた推奨を生成できます。
AIチャットボット for 販売
チャットボットは、会社のウェブサイトまたはメッセージングアプリに展開して、訪問者と対話し、製品またはサービスに関する初期の質問に答え、販売ファネルの初期段階を案内し、人間の営業担当者に引き渡される前に効果的にリードを絞り込むことができます。
AIは、より積極的で高度にパーソナライズされた販売アプローチを可能にし、企業は顧客が明示的に表明する前に、顧客のニーズを予測し、カスタマイズされたソリューションを提供することができます。ただし、販売におけるAIの実装には、プロセス全体で機密性の高い顧客情報が保護されるように、データプライバシーとセキュリティに細心の注意を払う必要があります。
比較分析：
デジタルマーケティング vs. AIマーケティング - 範囲と影響
インターネットによって主に推進されたデジタルマーケティングの影響範囲と、新興分野であるAIマーケティングを比較すると、範囲の明確な違いが明らかになります。デジタルマーケティングは、初期段階では、従来のマーケティングミックスの「プロモーション」（広告）と「プレイス」（販売と流通）の側面を主に変革しました。しかし、AIマーケティングは、製品、価格、プレイス（流通）、プロモーション（広告と販売）というマーケティングの4つの「P」すべてに影響を与え始めています。
デジタルマーケティングは、顧客にリーチし、インタラクションするための新しいチャネルと方法論の作成に焦点を当てていましたが、AIマーケティングは、顧客のジャーニー全体、さらには内部マーケティング業務におけるインテリジェンス、自動化、およびパーソナライズ機能を強化することに重点を置いています。AIの影響は、顧客対応活動だけでなく、市場調査や生産の側面などの重要な内部機能にも及んでいます。
次の表は、デジタルマーケティングとAIマーケティングによって影響を受けたマーケティング機能をまとめたもので、それぞれの影響の相対的な程度を示しています。
マーケティング機能 | デジタルマーケティング（インターネット）の影響 | AIマーケティングの影響 |
市場調査 | 低（主にデータ収集） | 高 |
製品開発 | 低（フィードバックを通じて間接的に） | 中～高 |
生産 | 低 | 中 |
流通 | 高（新しいチャネル、eコマース） | 中～高 |
広告 | 高（ターゲティング、新しいフォーマット） | 高 |
販売 | 高（オンライン販売、新しいプロセス） | 中～高 |
この比較は、インターネットが企業の広告と販売の方法に大きな変化をもたらした一方で、AIの潜在的な影響ははるかに広範囲に及び、マーケティングプロセスのほぼすべての側面に触れていることを示しています。
結論
インターネットの登場は、マーケティングの歴史における画期的な出来事であり、デジタルマーケティングの時代を切り開き、企業が消費者と関わる方法を根本的に変えました。この変革は特に、広告と販売・流通の分野で顕著であり、インターネットは新しいチャネル、より正確なターゲティング、そして企業と顧客の両方にとってより大きな利便性を可能にしました。
しかし、AIマーケティングは次の主要な進化の飛躍を表しており、市場調査や製品開発の初期段階から、生産、流通、広告、そして最終的には販売に至るまで、さらに広範なマーケティング機能に影響を与えることが期待されています。デジタルマーケティングは主に、新しいデジタルチャネルの利用を通じてマーケティングがどのように実行されるかに焦点を当てていましたが、AIマーケティングは、マーケティングのすべての側面がどれほどインテリジェントに、そしてどれほど効率的に実行できるかを根本的に変えています。
マーケティングのバリューチェーン全体へのAIの統合は、インターネットの初期の影響と比較して、将来のマーケティングにおいてより包括的で変革的な力として位置づけられます。データ駆動型でパーソナライズされた市場がますます拡大する中で、マーケティング業務全体にわたってAIを積極的に採用し、効果的に活用する企業は、大きな競争優位性を獲得する可能性があります。マーケターがAI駆動型マーケティング戦略とテクノロジーの進化する状況を乗り切るためには、継続的な学習と適応が不可欠です。さらに、データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、およびマーケティングにおけるAIの責任ある使用に関する倫理的考慮事項は、この強力なテクノロジーが企業と顧客のつながり方を再構築し続ける中で、最も重要な懸念事項であり続ける必要があります。
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