倫理を重んじたAIマーケティングの重要性

 2021.03.26  マーケティング インテリジェンス チャンネル

マーケティング・広告業界は、プライバシーやデータ管理の強化を求める消費者の要求や、差し迫った人工知能(AI)の規制に影響を受けています。キャシー・バクスターは、セールスフォースがどのようにして信頼できるAIをマーケティングオートメーションソフトウェアに組み込んでいるかを紹介します。

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私たちは今、信頼の危機に瀕しています。Salesforce社の「State of the Connected Customer」によると、消費者の92%が、企業が信頼性を向上させる必要性があると答えており、61%の人々は企業が信頼を得るのは難しいと回答しています。

 マーケティングにおける人工知能(AI)の活用が進むにつれ、事態はさらに複雑になっています。企業がAIを倫理的に使用することを信頼している顧客は半数以下(48%)で、65%がAIの非倫理的な動作に懸念を抱いています。これは、医師が見逃したがんの腫瘍をAIが発見するというポジティブなものよりも、AIに関するネガティブな見出しを日々目にすることが多いからかもしれません。

 しかし、マーケティング担当者は、AIを使ってマーケティングメッセージをパーソナライズする際に、プライバシーを尊重しなければなりません。ターゲットを絞った有益な広告と、明らかに侵略的な広告は紙一重です。また、ステレオタイプバイアス(特定の社会グループのメンバーに特定の性質を帰属させること)に陥ったり、人口統計学的変数に焦点を当てて顧客ベースのセグメントを除外したりすることも容易です。

では、マーケティングが正確で、包括的、価値があり、プライバシーが守られていることを保証するにはどうすればよいのでしょうか。AIは、透明性を持って構築され、人権保護、説明責任、包括性を中核に据えて初めて信頼できるものとなります。(セールスフォースでは、倫理的な慣行とプロセスをAI開発に取り入れています)。

 次に、そのテクノロジーが顧客に利益をもたらすかどうかは、マーケターにかかっています。先月、セールスフォースのエミリー・ウィット、サラ・フラミオン、アニー・チンは、データを活用した責任あるマーケティングのための4つの原則を紹介しました。

  • 個人情報を適切に使用・収集する
  • データの使用について透明性を保つ
  • 顧客にコントロールと明確性を与える
  • データと引き換えに明確な利益を提供する

これらの原則を、マーケティングにおけるAIの文脈に当てはめてみましょう。

1. センシティブなデータの収集と使用は、必要かつお客様の利益になる場合に限る

Einstein Content Selectionは、モデルのフィールドをスキャンし、センシティブなフィールド(年齢、人種、性別など)やその代用となる変数(郵便番号、名前)をハイライトします。これらの変数を使用すると、モデルにステレオタイプのバイアスがかかります。これらのフィールドやプロキシをハイライト表示することで、お客様は、意思決定の際にこれらのフィールドを含めるべきかどうか、十分な情報を得た上で判断することができます。

当社のLookalikesモデルでは、年齢、人種、性別、収入レベルを除外し、この種のバイアスを軽減しています。人口統計のみに頼るのではなく、行動や興味に基づいた変数に頼ることで、偏りが少なく、より包括的になります。自社の製品やサービスに興味を持っているとは思わなかった新しい見込み客を発見できる可能性があります。

2. 透明性を高める

これは、AIモデルをどのように開発したかについて、オープンで明確であることを意味します。どのようなトレーニングデータを使用しましたか?それはあなたの顧客ベースのすべてを代表するものでしたか?それともその一部だけでしたか?モデルの変数には何が含まれているか、また何かを重んじたり除外したりしたか?当社では、グローバルモデルのモデルカードを公開しており、すべてのお客様が、当社がどのようにモデルを作成したかを理解できるようにしています。

3.収集したデータを顧客がコントロールできるようにし、顧客の好みを尊重する

State of the Connected Customerによると、61%が「自分の個人情報の使用方法をコントロールできなくなったように感じる」と回答しています。信頼の危機が訪れても不思議ではありません。今こそ、お客様が自分のデータをコントロールできるようにする必要があります。 

デジタルマーケティング担当者は、今から準備を始める必要があります。そのためには、ファーストパーティのデータをお客様から直接収集することが一つの方法です。サードパーティのデータブローカーよりも精度が高いだけでなく、中間業者を介さない分、コストも抑えられます。Nederlandse Publieke Omroep(オランダ版BBC)は、クッキーベースの広告販売からコンテキストベースの広告販売に移行し、利益が62%増加しました。 

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4.お客様のデータ利用と引き換えに得られるメリットを示す

Einstein Content SelectionやCopy Insightsなどの機能を使うことで、メッセージやトーンをパーソナライズすることができます。また、Einstein Send Time OptimizationやEinstein Engagement Frequencyを使用すると、適切なタイミングでメッセージが届き、お客様を圧倒するような頻度ではありません。これらの機能により、適切なメッセージを適切な顧客に適切なタイミングで送信することができます。

これらの4つの原則を実践することで、お客様は貴社のデータを信頼し、貴社が提供する価値をお客様が認識することで、ロイヤリティと売上を向上させることができます。

セールスフォースの倫理的AI実践のアーキテクトとして、Kathyは、責任あるAIの開発について、セールスフォースの社員、お客様、業界を教育するために、研究結果に基づいたベストプラクティスを開発しています。また、外部のAIや倫理の専門家と協力・連携し、セールスフォースのポリシー、プラクティス、製品を継続的に進化させています。セールスフォース入社以前は、Google、eBay、Oracleでユーザーエクスペリエンスリサーチに従事。ジョージア工科大学で工学心理学の修士号と応用心理学の学士号を取得しています。2015年5月には、彼女の著書「Understanding your users」の第2版が出版されました。彼女の現在の研究については、einstein.ai/ethicsで読むことができます。

出典: "Responsible AI in Marketing: Embedding Ethics by Design", Datorama.com, (参照 2021-3-26)

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