AIは、コンテンツの迅速な生成、コピープロダクションの自動化、コンテンツ作成のサポート、キャンペーンのアイデアの構築、さまざまなオーディエンス向けのバリエーションの作成、日々の実行の効率化など、マーケターに大きなチャンスをもたらします。しかし、AIは与えられた情報と同様にのみ機能します。モデルにフィードするデータが古いか一貫性がない場合、出力にはそれらの弱点が反映されます。
これは、多くのマーケティングチームが理解し始めている問題です。AIは流暢に聞こえるかもしれません。それは数秒で信頼できるように見える答えを出すかもしれません。しかし、コンテクストの欠落、データ品質の低さ、または真実のソースの矛盾から機能している場合、人間による重要な修正なしには、結果の信頼性は十分ではありません。
AIがマーケティングに影響を与えるためには、接続されたデータ、現在のコンテンツ、明確な所有権、正確な顧客プロファイル、意思決定の背後にある組織のコンテクストなど、一貫した基盤が必要です。その基盤がなければ、AIシステムは既存のギャップを無視することを難しくします。
マーケティングシステムはAIのために作られていない
ほとんどのマーケティングテクノロジースタックは、長年にわたって成長してきました。チームは、顧客の行動とコンテンツに対して個別のアナリティクスツールを使用する場合があります。たるみまたはチームコラボレーション用、SharePoint用、ドキュメント用、セールスフォース顧客関係管理として、LinkedInの for paid media, and other platforms for social mediaまたはmarketing automation. Each system contains part of the picture, but not the whole story.
人々は、この断絶を回避する方法を学びました。彼らは誰に尋ねるべきか、どのファイルを信頼すべきかを知っています。彼らは、CMOが前回の取締役会の後に物語を変えたことを覚えています。彼らは、2年前にキャンペーンのアイデアがあまりうまくいかなかったこと、そして主要な同僚がキャンペーンの成果のほとんどが発生している間に2週間PTOに滞在していることを覚えています。
AIには、同じ制度的本能や歴史的なコンテクストはありません。AIモデルは、データをより多くのデータと結び付けます。コンテクストがアクセスして解釈できる場所にキャプチャされていない場合、単にそれを使用することはできません。
コンテクストが欠けていると、どのように信頼が弱まりますか?
AIは、有用であるために必要な背景が不足しているにもかかわらず、知的に聞こえることがあります。すでに拒否されているキャンペーンテーマが推奨される場合があります。法務チームが避けるように求めたメッセージングを使用する場合があります。これは、売上が優先されなくなった顧客セグメントを示唆している可能性があります。最新の変更がソース資料に反映されていないため、古いポジショニングデッキに依存している可能性があります。
より大きなリスクは、もっともらしいが不完全な答えが着実にプロダクションされることです。マーケティングチームは、AIが生成した作業を自分でゼロから正確に作成した場合よりも、修正に多くの時間を費やすことになります。
経営幹部はスピードを求めていますが、信頼性は十分ではないかもしれません。顧客は、情報を得るのではなく、自動化されていると感じる顧客体験を受け取ります。
これは、AIの採用にとって重要です。チームが一度AIを使用して、答えが間違っている、不完全である、または現実世界の状況からつながっていないことに気付くと、自信は急速に低下します。
エンタープライズコンテクストは役立ちますが、制限があります
次のようなツールマイクロソフト コパイロットエンタープライズコンテクストの価値を示します。AI が最新のキャンペーン メッセージングを含む PowerPoint デッキと、1 つの重要なストーリーが変更されたメールのフォローアップにアクセスできる場合、答えはよりまとまりのあるものになります。しかし、アクセス性だけでは、優れたマーケティング成果が保証されるわけではありません。多くのチームは、エンタープライズAIツールが堅苦しく、慎重で、創造性に欠けると感じています。
AIマーケティングには、データ、ワークフロー、顧客プロファイル、コンテンツ、権限、意思決定履歴、およびチームの知識が必要です。現在のもの、承認済み、または廃止されたもの、各アセットの所有者、およびシステムが一致しない場合にどのソースを信頼する必要があるかを理解する必要があります。
このコンテクストは、マーケティング戦略、キャンペーン計画、予測、最適化、パフォーマンスレポート全体で重要です。また、ブランドボイスにとっても重要です。承認されたトーン、オーディエンスインサイト、または価格ポジショニングが1つのシステムに存在し、キャンペーンの実行が別のシステムで行われる場合、AIを活用したレコメンデーションは全体像を反映するのに苦労します。
断片化されたデータはパーソナライズをどのように弱めますか?
顧客IDは、最も明確な例の1つです。断片化されたマーケティングテクノロジースタックでは、AIは2つのレコードが同じ顧客、アカウント、キャンペーン、または意図を参照しているかどうかを確実に判断できない場合があります。1つのシステムは、Cookieを通じて訪問者を特定する場合があります。別の人はメールアドレスでそれらを知っているかもしれません。顧客関係管理は、同じ人物が既存の顧客またはターゲットアカウントで働いていることを知っている場合があります。
人々は、これらの不明瞭な点をエクスペリエンス、記憶、常識を通じてつなげます。AIはデータをデータに結び付け、そのデータを明示的にする必要があります。
接続されたビューがないと、セグメンテーションは浅くなります。忠実な顧客は、初めての訪問者のように扱われる場合があります。すでにオファーを拒否した見込み客には、同じメッセージが再度表示される場合があります。アクティブな営業やり取りのアカウントは、不快で一般的なナーチャリングメールを受け取る場合があります。カスタマージャーニーが断片化されるのは、その背後にあるシステムが断片化されているためです。
これは、アトリビューション、リードスコアリング、リテンション、キャンペーンの指標にも影響します。AI主導のレコメンデーションは、その背後にあるデータセットと同じくらい強力です。
AIはどのソースを信頼すべきかわかりません
切断されたシステムは、権限の問題も引き起こします。製品シート、キャンペーン概要、セールス デッキ、Teams メッセージには、同じ重要な情報のわずかに異なるバージョンが含まれている場合があります。社内の人は、オーナーシップと社内の意思決定を理解しているため、多くの場合、どのバージョンが正しいかを知っています。AIは、これらの信号を明確にする必要があります。
そこで、ガバナンスが重要になります。
人工知能(AI)環境では、ガバナンスこそがスピードの信頼性を可能にするものです。明確な所有権、命名規則、コンテンツライフサイクルルール、承認されたメッセージングライブラリ、構造化されたメタデータ、および定義された信頼できる情報源は、戦略的な要件です。
ここで明らかな質問があります:新しいシニアマーケティング責任者が今日あなたの会社に加わり、すべてのキャンペーン、イニシアチブ、優先事項、KPI、および期限の正確な真実をすばやく見つけることができますか?答えが「いいえ」の場合、AIも苦労します。
情報は利用可能でなければならない
既存の情報と使用可能な情報には違いがあります。SharePoint の PDF には、その答えが含まれている場合があります。スライドデッキには、最新の戦略が含まれている場合があります。Teams スレッドでは、変更が行われた理由が説明されている場合があります。ダッシュボードには、最新のメトリックが表示される場合があります。しかし、情報の名前が不適切であったり、重複していたり、古くなっていたり、人間の解釈が必要な方法で書かれていたりすると、AIは情報を見逃したり、読み間違えたりする可能性があります。
AIは、一貫性のない名前付け、重複したコンテンツ、不明瞭な所有権、競合する分類法、古いファイル、つながっていないダッシュボードなど、多くの組織が長年にわたって許容してきた弱点を明らかにします。つながっていないシステムの上にAIを重ねても、基盤は修正されません。
これは、デジタルマーケティングチームがより高度なユースケースを探している場合に特に重要です。リアルタイムのパーソナライズ,キャンペーンの最適化,予測型データ分析,forecasting,コンテンツのレコメンデーション,and automated reporting. Those use cases depend on clean,connected information.
リーダーはどのようにして基盤を修正できるのでしょうか?
家のようなものだと考えてください。家に漏れているパイプや安全でない配線がある場合、美しいインテリアデザインに投資する価値はほとんどありません。目に見える層は印象的に見えるかもしれませんが、その下の構造は最終的に可能性を制限します。
今後の現実的な道筋は、次の5つの主要なステップに分けることができます。
- 顧客データ、コンテンツ、キャンペーンのパフォーマンス、メッセージング、ブランドガイダンス、承認、チームの意思決定など、最も重要なマーケティングコンテクストを保持するシステムを特定します。
- 信頼できる情報源を定義します。チームは、どのシステムが顧客プロファイル、承認済みメッセージング、承認ステータス、およびパフォーマンスレポートを所有しているかを把握する必要があります。AIにも同じ明瞭さが必要です。
- コンテンツとデータの衛生状態を改善します。古いアセットの廃止、重複の削除、命名規則の標準化、オーディエンス、地域、製品、ファネルステージ、承認ステータス、有効期限のメタデータの追加を行います。
- ワークフローとリポジトリをConnectします。AIは、キャンペーンが計画中、レビュー中、承認済み、公開中、または廃止中であるかどうかを理解する必要があります。
- 決定メモリをキャプチャします。重要な戦略的決定が下されたら、その根拠を耐久性があり、アクセスしやすい場所に記録します。
これらのステップは、新しいツールを購入するほどエキサイティングではありませんが、AI投資を役立てる理由です。生成AIは、反復的なタスクを減らし、マーケティング活動をより迅速に進めるのに役立ちますが、それはその下にあるシステムが作業をサポートするのに十分な精度である場合に限ります。
マーケティングにおけるAIの未来は、分断されたつながっていないシステムの上に築くことはできません。チームがAIにより多くのコンテンツ、キャンペーン、レコメンデーションの作成を依頼する前に、それが機能している基盤を修正する必要があります。マーケティングでAIを最大限に活用する企業は、クリーンなデータ、一貫性のあるコンテンツ、管理されたワークフロー、統一された顧客プロファイル、組織の知識の共有など、AIを中心に接続された基盤を構築します。
AIは、マーケティングチームがより迅速に行動できるように支援します。より大きな機会は、彼らがより正確で自信を持って動くのを助けることです。そのためには、リーダーは目に見えるアウトプットの下を見て、AIにフィードするシステムが自分たちに課せられた要求に対応する準備ができているかどうかを問う必要があります。