iProspect on Machine Learning

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From Novelty To Necessity

Applications and Predictions for Marketing in the Machine Learning Age

電通イージス・ネットワークのiProspect(アイプロスペクト)、加速度的に進化する機械学習に関しマーケティング分野におけるグローバル調査と市場予測を発表

- 機械学習は「目新しい」技術から「必要不可欠」な技術へ -

機械とテクノロジーがマーケティングや広告に与える影響はより顕著になり、シームレスな顧客経験と国を超えたボーダーレスな施策実行が重要課題に

iProspect Japan (アイプロスペクト・ジャパン株式会社、CEO:金井 耕一、所在地:東京都中央区)は近年急速に発達し人々の生活やそれに伴うマーケティング手法に大きな影響を与えつつある機械学習について、グローバル規模での調査に基づき市場予測を発表いたしました。

自社の持つグローバルネットワークの優位性を活用し、iProspectが担当するグローバルクライアント企業250社を対象に調査し、機械学習が2018年どのように発達しその役割が変化しつつあるのか、また、マーケティングに与える影響と課題について重要事項を集め、分析いたしました。機械学習は「目新しい」技術から「必要不可欠」な技術へとそのポジショニングを変え、マーケターにとって時間と労力を節減することに大いに役立つテクノロジーであることが明白になっています。機械学習の益々の進歩の結果、人は判断を迅速に下すことができ、よりマーケティングの本質的なゴールへ集中できるようになることが分かりました。本調査では、機械学習はマーケターの仕事に取って代わるものではなく、マーケターを助けカスタマーエクスペリエンスを飛躍的に向上させるために大変重要な役割であると結論付けています。

2018年、マーケティングにおける鍵は機械学習が握っている

グローバル市場において250社に及ぶiProspectクライアント企業へ行われたアンケート調査によると、過半数の55%は機械学習がビジネスに影響を及ぼすと回答しており、より大きなデータを取扱い運用することで、ビジネスにおいてより良い判断が下せるようになると回答しています。また、53%は機械学習によってより大規模にパーソナライズされたコンテンツを届けられるようになると考えており、48%の回答者がマニュアルにて行われていた様々なタスクをオートメーション化することにより、戦略的にゴールにフォーカス出来るようになると考えています。2018年のビジネスに機械学習はインパクトを及ぼさないと回答したのは、わずか2%以下という結果となりました。

マーケティングは今、消費者行動を「理解する」から如何に「予期する」ことが出来るかのフェーズへ移行

機械学習はマーケティングのオートメーション化に関する話だけではなく、以前であればマーケターが解決できなかった問題を解決に導く力を持っています。機械学習を活用するマーケターの知識と能力は非常に重要になってきているといえます。過去に例を見ないほどデータ収集の量が増加の一歩を辿る中、機械学習のアルゴリズムはそれらの膨大なデータをまとめ、整理し、分類化し拡充することにパーフェクトな役割を果たします。Intelligent automation engines(インテリジェントオートメーションエンジン)は過去のパフォーマンスからオーディエンスグループを作成することすら可能にし、パフォーマンスに応じた予算配分や入札戦略をたてることができます。機械学習は信じがたいほどの可能性を内包しているように映りますが、マーケティングにおいて機械学習が人間に取って代わるということは決してありません。ビジネス戦略の考案や直感力、結果の解釈、意義ある人間関係の構築など、機械では成し得る事ができない事がマーケティングにおいては多々存在しているからです。

機械学習によってリアルタイムのパーソナライゼーションが可能になり、カスタマーサービスの質も飛躍的に向上する

現在ではリアルタイムのパーソナライゼーションが広範囲において可能となっており、機械学習のレベルに勝るソリューションは見当たりません。消費者は分刻みで変わっていく様々なオファーを目にすることが可能で、消費者行動から作り出される数えきれないほどのデータポイントから、機械はより賢くなり、マーケターは低コストで高いコンバージョンを達成し、的確に目標を達成することができるようになります。
また、ビジネスに置いて最も大切な要素の一つであるカスタマーロイヤリティーと顧客満足度の観点から、極めて優れたカスタマーエクスペリエンスを提供することは重要な課題です。機械学習は反復的なタスクやよくある問い合わせ内容への回答を自動化することに役立つだけでなく、不満を抱えた顧客に素早く対応することで悪い経験を迅速に解決に導く手助けすらも可能にしています。 より詳細な「FROM NOVELTY TO NECESSITY Applications and Predictions of Marketing in Machine Learning Age」はこのページよりダウンロードが可能です。

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