マーケティング分析にAIを活用すると何がよくなるのかを解説

 2020.08.07  マーケティング インテリジェンス チャンネル

AI(人工知能)の発展は、我々のビジネスに多大なインパクトを与えてきました。Google参加のDeepMindが2017年に囲碁界のトップ棋士を打ち破ったことで、ディープラーニング(深層学習)に対する期待感が一層と高まり、今では多くのビジネスシーンでAIの利活用が進んでいます。そんなAIは、データ分析の現場においても盛んに活用されだしています。では、データ分析にAIを活用すると具体的に何が良くなるのか?本記事ではAIを活用したデータ分析に焦点を当てながら話を進めていきます。

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データ分析とAIの関係

「AIの歴史はデータ分析の歴史」と言っても過言ではないかもしれません。例えばあるAIは、過去のデータを元に今の状況や未来の情報を予測する機能を備えていますが、これもデータ分析モデルあってのものです。AIは一般的に大量のデータ取り込み、そこからパターンなどを学習して新しいデータに対する予測や知見を導き出します。つまり、AIというコンピュータはデータおよびデータ分析あっての存在なのです。

では、「データ分析にAIを活用する」とはどういうことでしょうか?データ分析の現場では各システムから分析に必要なデータを収集し、それを解析ツールにかけてダッシュボードに表示する機能を備えたBI(ビジネス・インテリジェンス)活用が盛んになっています。しかし、一般的なBIで可視化できるのがあくまでデータ同士のつながりであり、そこから1つの事実を導き出すための分析は人間が行う作業です。

ところが、この分析作業には多大な時間がかかる上に、それ以前のデータの統合・加工といった作業も人手によって行われることが多くあります。これではリアルタイムなデータ分析は難しく、かつ信頼性の高いデータをもとに分析活動に取り組むことも難しくなります。

この難点を補完するのがAIです。AIがデータ分析ソリューションと統合することで、データの統合と加工を自動化することも可能になりますし、さらには人間による分析を簡素化するためにAI自身が解析されたデータを通じてインサイト(洞察)を提示してくれます。また、高度なAIとなるとビジネスにおけるアドバイスをくれることもあるでしょう。おそらく昨今のデータ爆発の背景を鑑みると、大量のデータから知見を見出すことはもはや人間では手に負えない状況になりつつありAIに任せることが重要になってくるのです。

データ分析とAIは黎明期から深い関係があり、現在になってよりデータ分析領域におけるAIの存在感が高まり、相互作用による高精度な予測・分類などが可能になっています。

 

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データ分析とAIを組み合わせた事例

ここで、データ分析とAIを組み合わせたリアル・マーケティングにおいて新しいインサイトを獲得した日本コカ・コーラの事例をご紹介します。

今やネットユーザーの生活の中心ともいえるSNSは、全ての企業にとって消費者インサイトを知るための巨大なプラットフォームです。日本コカ・コーラでもSNS上でのインサイト調査を行なっていたものの、全てはテキストベースで調査されていました。しかし近年、インスタグラムなど画像ベースのSNSが中心に人気を集めており、さらに「脳は言葉ではなくビジュアルで物事を考える」という観点から、画像から消費者インサイトを探る方法はないかと模索します。

そこで日本コカ・コーラはSNSに投稿された画像の中からコカ・コーラのロゴが写っている画像だけを抽出し、抽出された約10万枚の画像データに対して機械学習を用いて整理し、自動販売機や野球スタジアムのバックスクリーンなどに掲出された広告ロゴが映り込んでいる画像を排除した上で、一緒に映り込んでいる物体の識別をAIを通じて行いました。そうした消費者の「ドリンキング・モーメント(ドリンクを飲むシーン)」を分析することで、新しい顧客インサイトの獲得に努めます。

そうした上がってきた情報の中には、同社がこれまで想定していなかったシーンでコカ・コーラを飲む消費者が多いことに気付き、新しいマーケティング施策を展開する際の礎になっています。

 

参考記事:日本コカ・コーラ株式会社の導入事例:Cloud Vision API で、SNS の投稿画像を解析し、これまで見落としていた「ドリンキング・モーメント」を発掘する

 

データ分析におけるAI活用のポイント

日本コカ・コーラの事例ではAIが持つ画像識別技術を駆使し、SNS上に存在する膨大な数の画像の収集と整理を繰り返し、新しい消費者インサイトを獲得することに成功しました。従来、AIをデジタル広告の最適化に活用することは多くても、データ分析を組み合わせたマーケティング上の意思決定を促すような事例は少なかったものです。

しかし現在になり、AIの可能性が存分に広がっています。では、これからデータ分析に取り組む企業ではAI活用においてどのようなポイントを意識すればよいのでしょうか?

まず大切なことは、「ビジネスのゴールとデータ分析の目的」を明確にすることです。実は、ビジネスのゴールとデータ分析の目的は必ずしも一致するわけではなく、それに気づかぬままにデータ分析に取り組むと、そもそもAI活用以前の問題としてデータ分析の意義が失われます。その状態でAIを活用しても、有用なインサイトが得られないことは明白です。

日本コカ・コーラの事例でいえば、リアル・マーケティングにおける消費者インサイト把握の限界を突破するための新しいソリューションというビジネスゴールに対し、データ分析の目的を明確にしてそこにAIを活用しました。このように、一連の流れとしてビジネスゴールとデータ分析の目的を明確化、さらにAIの活用方法を組み込むことでより実態に即したデータ分析に取り組むことができます。

また、導入したAIを「誰がどのタイミングで」使用し、その都度どのようにデータを整理していくかのワークフローを検討することも重要です。あらゆる状況を想定していないと、適切なAI導入が難しくなってしまいます。

 

マーケティング×AIでインテリジェンスを形成

最後に、マーケティング領域においてAIを統合し、マーケティング・インテリジェンスの形成に貢献するSalesforce Datoramaについてご紹介します。Salesforce Datoramaはあらゆるデータソースに接続し、デジタル及びリアル・マーケティングに必要なデータをダイナミックに収集しながら、データの統合・加工・分析を自動的に行い、マーケターの意思決定に欠かせないインサイトを導き出すプラットフォームです。

Salesforce Datoramaを使用すればマーケターに欠かせないデータ分析が自動化され、新しいインサイトの獲得やKPI(重要業績管理指標)の管理を簡素化し、より効果的なマーケティング施策に努めることができます。また、AIに関しては人工知能の Einsteinと機械学習を活用して、的確に施策効果を高めることが可能です。自動的に全てのデータソースを機械学習によるデータモデルのツールで統合し、さらに、人工知能Einstein Marketing Insightsが重要な気づきを提案してくれます。

データ分析にAIを統合したマーケティング環境を容易に構築し、自社のマーケティング全体を最適化・効率化できるのが最大のメリットです。マーケティング領域におけるAI活用なら、ぜひSalesforce Datoramaをご検討ください。

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