超パーソナライズされた商品推薦のためのAI活用

イントロ

AIはマーケティングの未来を再構築している。今日、企業は過去のデータとリアルタイムのデータに依存し、AIを活用して素晴らしいユーザーエクスペリエンスと超パーソナライズされた商品レコメンデーションを提供している。

ネットフリックスは、リアルタイムのデータに基づいて超パーソナライズされたレコメンデーションを先駆的に行っている注目すべきブランドのひとつである。

この記事では、AIがどのように優れた顧客体験を提供するのか、また、パーソナライズされた商品推奨がなぜ顧客の生活価値を向上させるために極めて重要なのかを説明する。

しかし、その前に知っておくべき興味深い統計のリストがある、

超パーソナライズされた商品推薦 データ統計

• 62％の顧客が、ブランド・ロイヤルティを維持するために、ブランドがパーソナライズされた商品推奨を表示することを期待している。
• 49％の顧客は、企業が超パーソナライズされた製品を提供することを選択した場合、リピート購入者になると主張している。

AIによるデータ分析

データはAIのバックボーンである。1日に生成されるデータ量は、3億2877万テラバイトにのぼる。これはマーケティング担当者に、ターゲットとなるオーディエンスとその嗜好を調査する素晴らしい機会を与えてくれる。

ZDNETが提供するこのインフォグラフィックは、マーケターとして知っておくべきことをすべて示している。データの収集から意思決定までのライフサイクルを明らかにしている。

ソース

データの収集と処理

データは多様なソースを通じて収集される。マーケターが使用する重要なデータソースには、以下のようなものがある；

• クラウド・サービスには、CRM、サービス、ケース、デジタル・フットプリント、トラッキング、eコマース、ソーシャルメディア・インサイト、外部インサイトなどが含まれる。
• アプリのインタラクション、位置情報、クリックパターン、コンテキストデータに関するデータを提供できるモバイル、ウェブ、デバイス
• 記録システム、エンド・ツー・エンドの旅程データで構成される企業システム
• AR/VR技術、メタバースなどを含む仮想システム
• 収集された膨大なデータは、先進技術、人工知能、機械学習、ディープラーニングを用いて分析され、顧客に超パーソナライズされた提案を行う。

顧客インサイトのための高度な分析

顧客洞察のための高度な分析を得るために、マーケティング担当者は以下のパラメータに関するデータを収集する必要がある；

• デモグラフィックとサイコグラフィック- 所在地、性別、年齢、収入、仕事、興味、個人的な嗜好、ライフスタイルや価値観など、理想的な顧客に対する健全なアプローチを提供する。
• 行動データ- 商品の購入、放棄されたカード、閲覧履歴、クリック数など、オンラインショッパーの行動が含まれます。
• 取引履歴- 購入履歴には、購入回数、頻度、購入商品の種類が含まれる。
• インタラクションデータ- 直帰率、メール開封率、シェア、コメント、「いいね！」、フォロワーなど、ソーシャルメディアとウェブサイトの両方におけるすべてのエンゲージメント率が含まれる。
• センチメンタル分析- これは、顧客が製品にどれだけ満足しているかの尺度である。商品ページにおける顧客からのフィードバックやレビューなどのパラメータが含まれます。

リアルタイムデータ活用

AIによって、企業はリアルタイムの処理とデータ分析が可能になる。その結果、企業はリアルタイムで対応し、超パーソナライズされた商品推奨を実現する。

重要なのは、顧客に適切な商品をリアルタイムで表示することだ。つまり、ある顧客がアマゾンで自転車用ヘルメットを探している場合、最適な商品と、理想的な顧客にとって魅力的なインセンティブを表示し、購入までの道のりをシームレスにするのだ。

このパーソナライズされたオファーと「無料配送」オプションをご覧ください。これは、顧客エンゲージメントとロイヤルティを向上させ、訪問者が行動を起こすよう誘います。

機械学習によるレコメンデーションの調整

顧客嗜好の予測モデリング

簡単に言おう。

機械学習アルゴリズムは、大規模なデータセットを使用して、将来の顧客の嗜好を理解し、超パーソナライゼーション製品の推奨を促進するのに役立ちます。数学的モデルを使用して、過去と現在のデータに基づいて将来の顧客傾向、嗜好、顧客行動を予測します。

MLは、特定の商品ページにおけるエンゲージメント率やリードの質を予測・推定することができる。また、実際の結果も知ることができる。例えば、機械学習は、（過去に商品の返品があった場合に備えて）将来的に商品の返品がどれくらいあるかを予測するのに役立つ。これによりマーケティング担当者は、最もよく売れる商品に焦点を当て、宣伝することができる。

関連する提案のための文脈分析

コンテキスト分析は、特定のコンテキストに基づいて製品を表示します。適切な提案をするために、関連するデータポイントを取ります。

文脈分析により、視聴者が議論している、または話題にしている特定の製品機能に基づいてインサイトを導き出します。機械学習アルゴリズムは、高度な技術を使用して、すべてのクエリを1つのデータポイントに変換し、データを分析し、関連する提案を表示します。

例えば、eBayはMLを使って、割引、プロモーション、特別オファーなど、価格に基づいて顧客のクエリをセグメントしている。そして、それに応じて商品を表示する。

パーソナライゼーションにおける自然言語処理（NLP）

パーソナライゼーションにおけるNLPは、テキストやビジュアルを通じて表現される顧客とのコミュニケーションからインサイトを抽出し、推奨商品を表示する。

レコメンデーション強化のためのセンチメント分析

センチメント分析とは、その名の通り、顧客が製品にどの程度満足しているかを測定するものです。これは、製品ページ上の顧客からのフィードバックやレビューに基づいて、テキスト/単語で表現された感情、態度、および感情のテキスト分析です。

センチメント分析は、テキストに基づいて異なるデータポイントをセグメント化するNLPを使用する。テキストは否定的、中立的、肯定的な文章に分類される。ブランドは、ユーザーが作成したコンテンツを活用し、次のような方法で分析し、超パーソナライズされたレコメンデーションを提供する；

• ディープラーニング技術
• ルール・ベースの手法
• 機械学習技術
• センチメントの強さ
• 検出方法
• 群知能ベースの手法
• 感情辞書の拡張方法
• ベイズ法
• パターン・ベースの手法

予測分析

基本的に、NLPは人間の発話を模倣した「次の単語予測」に焦点を当てている。このモデルは、入力から一連の文章を分析し、テキストや単語を予測するように訓練されています。その結果、最も正確な方法でユーザーのクエリに対する回答を提供し、コンバージョン率の確率を向上させる。

予測分析のためのNLPの素晴らしいアプリケーションは、チャットボットとバーチャルアシスタントです。これらは自然言語生成（NLG）を使用して、顧客からの問い合わせに対する会話応答を作成する。

チャットボットとバーチャルアシスタントによるリアルタイムのエンゲージメント

バーチャルアシスタントもチャットボットも、NLPとAIを使ってテキストや音声クエリを構造化データに変換する。

• チャットボットはリアルタイムで質問に答える。
• バーチャルアシスタントは管理業務を行う。

チャットボットやバーチャルアシスタントは、高度な技術を駆使してユーザーからの問い合わせや要望を理解し、リアルタイムで回答を提供する。チャットボットとバーチャルアシスタントは、電子メールへの返信、ミーティングのスケジュール調整、顧客リクエストの管理、問い合わせへの回答、予約など、さまざまなプラットフォームでパーソナライズされた体験を提供する。

68％の顧客がチャットボットを気に入っている理由は、その効率性とリアルタイムのエンゲージメントにある。途切れることのない顧客エンゲージメント、リードジェネレーションの増加、パーソナライズされたレコメンデーションにより、ブランドの信頼性とロイヤルティを強化します。

SiriもAlexaも、シームレスな顧客体験を提供するバーチャルカスタマーアシスタントの代表例だ。

ソース

画像認識と視覚的嗜好

ビジュアル・データ解釈

画像認識は、機械学習とディープラーニングを使用して、デジタル画像内のオブジェクトとその特徴を検出・識別する。画像のデータセットを認識し、パターンを認識し、異なるオブジェクトを識別する。

ディープラーニングの画像認識機能は印象的だ。あらゆる画像とそのコンテキストを識別できる。例えば、ディープラーニングは、あなたの毛むくじゃらの友人が寝ているのか、それともソファに座っているだけなのかを教えてくれる。

このテクノロジーは、大規模な視覚画像のセットを使用し、それらを分析することで、画像認識の効率と精度を大幅に向上させる。データは多ければ多いほど良い！

画像ベースの推薦アルゴリズム

ピンタレストのようなプラットフォームでのビジュアルコンテンツの閲覧履歴に基づいて、AIはオーディエンスに適切な種類のコンテンツを推奨する。AIは、顧客がどのような商品と接触しているかを認識することで、パーソナライズされた商品を提案し、これまでにないパーソナライズされた体験を提供する。

グーグルレンズ

GoogleのLensは、画像認識技術を使ってビジュアルコンテンツ検索を変革した。MLとDLを使った入力分析を使い、パーソナライズされた検索結果と情報を提供する。

Google Lensに画像をドラッグまたはアップロードし、「検索」オプションをクリックすると、関連するすべてのおすすめを見ることができる。

画像ソース

視覚的入力による推薦の強化

ビジュアルインプットを使ってレコメンデーションを強化したもうひとつの好例は、有名ファッションブランドのASOSだ！

ASOS

ASOSは、AIを使用して、視覚的な入力による商品の推奨を強化している。有名なファッション小売店の「スタイルマッチ」機能では、ユーザーが画像をアップロードすると、適切な商品が表示され、購買ジャーニーが加速する。

この機能は現在、iOSとAndroidのASOSアプリで利用できる。

ソース

適応的推薦のための強化学習

超パーソナライゼーション製品推奨のためにAIを導入することは、ユーザーからのフィードバックから継続的に学習するための素晴らしい道を提供する。

進化する嗜好に適応したレコメンデーションに基づき、企業は適切なオーディエンスに適切な種類の商品を提供することができる。

しかし、商品推薦を超個人化する際には、探索と利用のバランスをとることが極めて重要である。

課題の克服とプライバシーの確保

データ収集とデータ分析

データは貴重であり、マーケティング担当者に多くの機会を与えてくれる。しかし、真の課題はデータ収集とデータ分析である。マーケティング担当者は、クラウドサービス、モバイル、ウェブデバイス、企業システム、仮想システムなどの高度なシステムに頼ってデータポイントを取得し、それを分析しなければならない。

第二に、データはさまざまな情報源から収集されるため、非常に断片的である。このデータを1つの方法で分析すると、偏った結果になる。したがって、企業はAI、ML、ディープラーニングのような高度なテクノロジーを使用する必要がある。

データの質とバイアスの問題への対処

質の高いデータはAIの効率性の鍵である。対象となるデータのラベル付けが不十分だと、結果が不正確になる可能性がある。マーケティング担当者は、偏った結果を避けるために、テキスト、画像、その他のビジュアルであれ、データを正しくタグ付けすることでこれを克服することができる。

スケーラビリティとインフラ要件への対応

AIを使ってビジネスを拡大するのは大変なことで、人材と、システムやソフトウェアを含むインフラの両方からのインプットが必要になる。

プライバシーに関する懸念への対応

大規模なデータに取り組む場合、プライバシー侵害のリスクが大きい。顧客のロイヤリティと信頼を維持するためには、データの透明性を事前に伝える必要がある。企業はCCPA、GDPRなどの規制を遵守する必要がある。

ハイパー・パーソナライゼーションの今後の方向性

AIとIoTデバイスの統合

AIは単なる革命ではなく、完全に進化している。この最先端技術は、AIとIoTデバイスの統合により、レーザーに焦点を当てたパーソナライズされた体験を提供することで、さらに進化を遂げようとしている。

パーソナライズされた健康とウェルネスの提案

ハイパー・パーソナライゼーションは、あらゆる業界、特に健康とウェルネスの分野で普及しつつある。

これらのアプリケーションは、ワークアウト、ダイエット、栄養プランなど、さまざまなパラメータに基づいてパーソナライズされた推奨を提供するために、きめ細かなレベルのデータを使用する、

• ホルモンプロファイル
• 個人の感情状態
• センチメンタル分析

新興産業における予測パーソナライゼーション

AIが企業にもたらす可能性によって、新興産業における「一長一短」のアプローチから脱却できるだろう。

その高度な技術により、AIはヘルスケア、フィットネス、スポーツ、美容、ウェルネスなどの業界を破壊してきた。将来的には、AIはブランドがリアルタイムのデータに基づいてレコメンデーションを提供することを可能にし、顔認識に基づいて正確なレコメンデーションを提供することもできるようになるだろう。

結論

AIは、企業がROIを向上させ、顧客獲得コストを削減するために、レーザーフォーカスされたパーソナライズされた製品推奨を可能にする機会の金鉱をもたらす。

AIのトレンドやテクノロジーを活用し、適応している企業は、勝ち組のカスタマー・エクスペリエンスを提供することに成功している。AIはデータに関連する多くの課題をもたらすが、企業はシームレスに拡張するための適切なリソースとシステムで自らを強化する必要がある。