生成 AI を活用して CX と収益を向上

「顧客の期待は年々高まっています。マーケティング担当者として、これらの要求に応え、ブランドを差別化するにはどうすればよいでしょうか?」マイクロソフトのマーテック プラットフォームと AI 担当ゼネラル マネージャーであるタリシャ パジェット氏は、初日から始まるプレゼンテーションでこう尋ねました。 マーテックカンファレンス。 「計画から分析に至るまですべて AI を導入することが重要であり、これにより独自の顧客体験も可能になると考えています。」

パジェット氏は、genAIが年間最大4.4兆75億ドルの世界生産性をもたらすと予測した最近のマッキンゼーの分析に言及した。さらに、販売およびマーケティングは、その価値の XNUMX% を提供できる XNUMX つの機能単位のうちの XNUMX つとして特定されました。

「つまり、私たちが顧客と関わり、彼らが私たちのブランドに関心を寄せるたびに、それは私たちが向上し、顧客の心を驚かせる機会になるということです」とパジェット氏は続けた。

genAI を顧客エクスペリエンスに統合する場所

genAI を使用できるマーケティング ファネルには 5 つの段階があります。

• 顧客を理解する
• アイデアと戦略の開発
• キャンペーンの作成と展開。
• 顧客のパーソナライゼーションとエンゲージメント
• キャンペーンのモニタリングとパフォーマンス分析

「生成AI 5つの段階すべてで[マーケティング担当者]を支援できます」とパジェット氏は私に語った。 「他の段階もあるかもしれませんが、それが私が考える方法です。」

さらに、パジェット氏は、マーケターがさまざまな段階で genAI を組み込むことで達成できる 3 つの主要なマーケティング目標を見ています。このテクノロジーを使用すると、より多くの見込み客を獲得し、収入を増やし、リピート ビジネスやロイヤルティを促進することができます。

genAI を使用してより多くのリードを生成する

マーケティング担当者は、新しい AI ツールに対して慎重なアプローチを取る必要があります。コンテンツ開発が改善されて複数のバージョンが作成されると、マーケティング担当者はよりパーソナライズされた方法でクライアント セグメントに話しかけることができます。これらのやり取りにより、より多くのデータが提供されるため、マーケティング担当者は何が機能し、何が機能しないのかをより深く理解できるようになります。そして、これらの洞察はより多くの見込み客を生み出すことができます。

消費者を理解する。 マーケティング担当者は、自然言語処理 (NLP) を使用して現在の消費者情報を問い合わせることがあります。パジェット氏は、人工知能を使用して調査データや CRM などの多数のデータセットから取得した複合データから合成ペルソナを作成し、見込み顧客とコンバージョンに至らない理由について詳しく知る企業に精通しています。

戦略。 GenAI ソリューションのような ビングチャット を使用して、競合分析を実施し、競合他社がターゲット ユーザーにどのように到達するかを判断できます。

キャンペーンの作成と展開。 genAI チャットボットを使用してキャンペーンのコンテンツとビジュアルを生成し、見込み客のエンゲージメントを高めます。

顧客のパーソナライゼーションとエンゲージメント。 人口統計データや行動データを使用してチャットボット エクスペリエンスをパーソナライズし、クライアントとのエンゲージメントをより適切かつ効率的にします。

キャンペーンのモニタリングとパフォーマンス分析。 NLP を使用した次善のアクション エンジンを導入すると、マーケティング担当者やデータ サイエンス チームは、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、最も効果的なアクションを推進する方法について質問できるようになります。

「顧客が価値を見出している限り、企業のエンゲージメントは向上し、歩数も節約できます。それは全員にとっての勝利です」とパジェット氏は語った。

GenAI を使用して収益を得る

チャットボットと genAI テクノロジーにより、よりパーソナライズされたエクスペリエンスとコンテンツをより簡単に、より迅速に作成できるようになります。これらのテクノロジーを実験するマーケティング担当者は、さらに多くのバージョンを作成できるだけでなく、何が機能するかをテストして検証することもできます。勝ちの組み合わせをより頻繁に利用できるようになり、消費者の満足度が向上します。

顧客を理解する。 ランディング ページの紹介に基づいてクライアントをセグメント化し、これらのグループに合わせてランディング ページのエクスペリエンスをパーソナライズすることで、放棄を減らし、注文額を高めます。

戦略。 genAI を使用して新しいアイテムや機能のイメージを開発し、顧客で迅速にテストします。これらの発見は、製品ロードマップに迅速に反映できます。このプロセスにクライアントを含めることで、ブランドに対するクライアントの情熱が高まり、購入に近づくことができます。

キャンペーンの作成と開始。 新しい、より関連性の高い行動喚起を大規模に作成し、genAI が作成した広告や電子メールに統合します。パジェット氏は、製品の推奨事項や形式が変更される可能性があることをユーザーに知らせるために、「AI で作成されたコンテンツ」という通知を挿入することを提案しました。

顧客のパーソナライゼーションとエンゲージメント。 genAI をチャットボットと統合して、パーソナライズされた応答を提供します。

キャンペーンのモニタリングとパフォーマンス分析。 キャンペーン監視ツールを自動化および合理化し、その上に NLP をオーバーレイして、チーム メンバーがパフォーマンスについて質問できるようにすることを検討してください。これにより、監視がより包括的になり、広告を変更して売上を増やすためにより多くの人手が利用できるようになります。

genAI でリピート購入とロイヤルティを向上

genAI を使用してコンテンツの作成とメッセージングを強化している組織は、より特定のクライアント セグメント向けにカスタマイズされたキャンペーンを開始できます。これは、コミュニケーションがよりパーソナライズされ、消費者エクスペリエンスにおける摩擦が生じる特定の場所に的を絞ったものになることを意味します。時間の経過とともに、顧客エクスペリエンスが向上すると、定着率とロイヤルティが向上します。

消費者を理解する。 genAI を使用してコンテンツ制作を拡張できるため、マーケティング担当者はサブセグメントでクリエイティブなバリエーションをテストし、何が機能するかを検証できます。 「これらは、既存のものに基づいて構築できるさまざまな方法ですが、顧客向けに非常に具体的です」とパジェット氏は付け加えました。

戦略。 創造する "のように振る舞う" カスタマージャーニーにおいて特定の摩擦点を経験している消費者セグメントに合わせたメッセージング。これらの問題に対処すると、クライアントの信頼と忠誠心を獲得できます。

キャンペーンの作成と開始。ターゲットを絞ったメッセージング、エクスペリエンス、チャットボットを通じて問題点を予測し、対処します。

顧客の関与とパーソナライゼーション。 genAI を使用して、失効したクライアント向けの再エンゲージメント キャンペーンを構築して開始します。

キャンペーンのモニタリングとパフォーマンスの指標。 過去のデータを使用して、一般的な問題点と顧客喪失のリスクを明らかにします。顧客の関心を維持するために、これらの脅威に対処するキャンペーンを作成します。

「生成 AI との違いは、その能力を活用するために開発者やデータ サイエンティストである必要がないことです」とパジェット氏は言います。

ソース- マーテック