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マーケティングにおける人工知能の成功は、他のアプリケーションに変換できる人間の思考と行動パターンのいくつかを明らかにします。

Apple の Siri、Amazon の Alexa、Google Home などの人間の音声アシスタントを例にとると、マーケティング業界をコントロールし、転覆させるテクノロジー企業が AI をリードしていることがわかります。 マーケティング業界は、特に人間の行動モデリングとAIと人間の相互作用の探求において、AIイノベーションの実験的価値を高める場所となっています。

意思決定アルゴリズム

人工知能が日常生活のあらゆる側面に浸透し始めるにつれて、人間のように機械を「考える」必要性が高まりました。 AIの背後にある倫理と倫理にもっと注意が払わされ始め、自動運転車、予測警察、自動武器などの意思決定アルゴリズムに対する専門家の意識が高まっています。

履歴データに大きな偏差があるため、これらのモデルのトレーニングは非常に困難です。 重大な事故を避けるために、これらのアルゴリズムは、倫理的な良心を持つ正常な人間が同様の状況で行う選択を行う前に、人間の認識を完全に理解する必要があります。

人間も機械も認知のためにパターンに頼っているが、AIを批判する人々は、機械が人間の心を本当に理解できないのではないか、と心配している。 現在のAIの限界は、トレーサビリティ推論や創造的な思考を使用する機械の能力を妨げている。 しかし、機械学習モデルは、人間の行動パターンを再現する上で大きな進歩を遂げ、その最先端の研究の多くはデジタルマーケティングから来ています。

機械学習はマーケティングの第一戦に終わった

AI はマーケティング業界に革命をもたらし、新しい開発を推進し続けるでしょう。 米国企業の60%以上が既存のマーケティングソリューションにAIを適用しており、機械学習を使用して顧客のニーズを予測し、製品を推奨し、広告配信を最適化し、顧客サービスを自動化するのが一般的です。

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機械学習の監視 (Supervised Machine Learning)

最も一般的な機械学習手法として,チャットボットの訓練から画像分類まで,機械学習を監督する応用分野が広い. これらのモデルは、変数を効率的に分析して結果を決定し、人間の行動パターンを正常にシミュレートできます。 ただし、このアプローチは、トレーニング資料として確立された正しい結果を持つ高品質のデータセットに大きく依存します。

Unsupervised Machine Learning (Unsupervised Machine Learning)

監視された学習はデータから特定の結果を期待し、監視されていない学習はデータ自体の検査に重点を置き、事前にマークされたトレーニング データを必要としません。 クラスタリングなどのアルゴリズムは、顧客と市場をセグメント化し、外れ値を分類および検出するために使用できるデータセットの背後にある関連付けを検索します。 監視のない機械学習は、新しいオブザーバや独立したコンサルタントの導入と同様に、まったく新しい、または予期しない接続を検出するために使用できます。

機械学習の強化 (Reinforcement Machine Learning)

履歴データセットが利用できない場合は、強化学習を使用して受信データをリアルタイムで評価できます。 このアルゴリズムは、ほぼリアルタイムでアクティブに学習し、調整することができます。 人間の試行錯誤のプロセスと同様に、このアプローチは、迅速な行動と即時のフィードバックに依存します。 機械学習の強化は、パーソナライズされた紹介システムの新しいバージョンや新しい広告キャンペーンの調整など、ソーシャル メディアを通じて普及するため、理想的な選択肢です。

AIベースのビジネスにおける最先端のイノベーション

マッキンゼーは、2020年12月までに、米国の顧客のブランド関係の85%が人間の介入なしに管理される、と見積もっている。 多くの企業が機械学習ベースのマーケティングに多額の投資を行っていますが、パーソナライズされたアクティビティ、協調フィルタリング、予測モデルなど、より高度な AI を採用している企業はわずか 6% です。

従来、AI は管理上および戦略的な意思決定を行えることができないと考え方があり、マネージャは効率性と公平性のバランスを取る必要があります。 しかし、機械学習がマーケティングなど、他の人中心のビジネス分野で紛れもない成功を収めたことを踏まえると、研究者はAIを経営戦略やマーケティング戦略に導入する方法を模索し始めています。

短期的には、ファジー ロジックを使用して、予想されるシナリオと結果のリストを作成し、最終的な決定を行う手動オペレータが責任を負います。 コンピューティング能力が増加し、データセットが継続的に改善されるにつれて、これらのモデルは最終的に完全に自動化されます。

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推奨システム、デジタル広告、動的価格アルゴリズムに関して、意思決定を自動化するパイロット プロジェクトが開始されました。 AIベースの戦略的マーケティングを進めている数少ない企業は、その仕事を非常に秘密にしており、その価値は業界のパイオニアにとっても重要です。

2025年までに、AI主導のマーケティングは400億ドルの収益を生み出す見込みで、業界横断的なAI研究に大きな投資を後押しします。 デジタルマーケティングの分野内外では、予測分析、人間とAIの相互作用、自動化、認知のための新しいアルゴリズムと方法論が出現しています。

マーケティングベースの研究は、人間の行動を理解するのに役立ち、技術リーダーやイノベーターが人間のように選択できる自動化システムの開発を促進します。 いつの日か、これらのシステムは人間を追い越し、企業が人間よりも優れた意思決定を行えるかもしれない。