2024年の予測マーケティングの課題

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予測分析とは何か？

予測マーケティングの目的は、質問に答えることである：

"見込み客や顧客が将来のニーズを表明する前に、それを予測し、対応するにはどうすればいいのか？"

実際的には、顧客の行動を処理し、モデル化し、過去と現在の行動に基づいて将来の行動を予測できるようにする技術が対象となる。

このアプローチは、大量のデータの活用と分析に基づいている...そこには有名な「ビッグデータ」がある！このデータは、企業のウェブサイトを含む様々な情報源から得られます。

プレディクティブ・マーケティングは、適切な顧客に、適切なタイミングで、適切な製品やサービスを提案することで、企業が提供するサービスをパーソナライズすることを可能にする。

それがすべてだ！すべての訪問者に同じように話しかけていた時代はとうの昔に過ぎ去り、今はひとつの戦略、つまりユニークな顧客体験を生み出すことに集中する必要があるのです。

予測マーケティング：2024年を最大限に活用するには？

どの顧客が購入する準備ができていて、どの顧客がブランドから離れる可能性が高いかを正確に把握している。前者には、パーソナルギフトを送り、ロイヤルティに感謝し、行動を促す。後者には、特別なプロモーションコードを提供し、再来店を促す。同時に、カスタマーサービス・チームとの会話を分析し、フラストレーションが高まる瞬間を特定することで、適切でパーソナライズされた対応ですぐに安心させることができる。

それが予測マーケティングである。もはや顧客の過去の行動に反応するだけでなく、将来の行動を予測し、それに応じて各インタラクションをパーソナライズすることだ。このコンセプトは2024年には目新しいものではないが、本当の新しさは機械学習（ML）ツールと大規模言語モデル（LLM）の民主化にある。

1 - 予測的ターゲティング：特定し、予測し、行動する：

かつては専門的な技術チームを持つ大企業のものであったこれらのテクノロジーは、今では限られたリソースの企業であっても、すべての企業が利用できるようになった。このアクセスのしやすさは、より多くのブランドが、高度なデータサイエンスのスキルを必要とせずに、効果的な予測マーケティング戦略を実施できることを意味する。

Googleアナリティクス4（GA4）やBigQuery MLなどのソリューションは、このテクノロジーをすべての企業に手の届くものにしている。

ご存じないかもしれませんが、GA4は4つの予測オーディエンスを無料で提供しています。これらは、購買意欲の高いユーザーや解約リスクのあるユーザーを自動的に特定します。メディアキャンペーンやオンサイトターゲティングは、それに応じて調整することができます。例えば、リスクのあるユーザーにターゲットを絞ったプロモーションを提供したり、潜在的な購入者にパーソナライズされたオファーを提供したりすることができます。

一方、BigQuery MLでは、複雑なアルゴリズムを掘り下げなくても、社内データに基づいてパーソナライズされた予測モデルを作成し、より詳細なセグメントを作成することができます。したがって、これらの消費者向けツールを使用すれば、機械学習のスキルがなくても、予測セグメントを活用し、マーケティング戦略をプロアクティブに調整することが可能になります。

予測ターゲティングを民主化するもう一つのツールは、AB TastyのEmotion AIで、ユーザーの感情をリアルタイムで分析し、その感情状態に応じてメッセージやオファーを適応させる。このアプローチは、キャンペーンのパーソナライゼーションを強化し、訪問者の即時的な感情に基づいてエンゲージメントを最適化する。

2 - コンテンツのパーソナライズ：ニーズの理解と予測

予測マーケティングの2024年第二の課題は、コンテンツのパーソナライゼーションに関するものである。ここでは、いつ、誰にメッセージを送るべきかを知ることだけでなく、関連性のある文脈に沿った方法でコンテンツをパーソナライズする方法も問題となる。そこでLLM（大規模言語モデル）の出番となる。

LLMによる感情とニーズの分析

GPT-4のようなLLMは、顧客からのフィードバック、カスタマーサービスとの会話、あるいはソーシャルネットワーク上のコメントなど、大量のテキストを分析するために使用することができる。これらのモデルは、各インタラクションの根底にある意図だけでなく感情も特定することができる。

例えば、顧客とのやりとりの記録を分析し、不満やフラストレーションのシグナルを検出する。そこから、不満のある顧客を安心させ、パーソナライズされたソリューションを提供するために、推奨事項やコミュニケーションのトーンを調整することができます。Welyftでは、すでにこれらのデータモデルを使用して、ユーザーテストのトランスクリプトを分析し、感情的な洞察を抽出して、カスタマージャーニーの理解を深めています。

会話エージェントによる超パーソナライズド・レコメンデーション

LLMが特に輝くのは、ユーザーが超自然的でパーソナライズされた方法でブランドと対話できる、真の1to1体験を生み出すことだ。

このコンテンツ生成能力のおかげで、LLMは、各製品やコンテンツ提案がユーザーのニーズや感情を深く理解した上で行われる、ユニークなカスタマージャーニーの創造を可能にする。もはや単なる行動セグメンテーションではなく、各顧客を完全にリアルタイムで理解することで、コンバージョンとリテンションの可能性を最大限に高めることができるのだ。

例えば、Dynamic YieldのようなCROのプレーヤーは、Shopping Museでこれを検討しており、これらのモデルを使用して、ユーザーの嗜好にリアルタイムで適応する商品の推奨を提供している。

技術的、戦略的、倫理的問題

予測マーケティングは素晴らしい機会を提供してくれるが、その効果を確実にするために考慮しなければならない問題がまだ数多くある。

1 - 技術的な問題：何よりもまずデータの質

データの質はあらゆる予測モデルにとって極めて重要である。クリーンで一貫性があり、構造化されたデータがなければ、機械学習アルゴリズムやLLMの効果は低くなる。従って、追跡計画が十分に確立され、標準化され、明確な規約と厳格なリアルタイムのデータモニタリングがあることを確認する必要がある。これにより、モデルが予測の基礎となる正確な情報を得ることができる。

しかし、こうした予測が真に効果的であるためには、クリーンで構造化されたデータが不可欠である。GA4のようなツールはリアルタイムでのデータ収集を容易にするが、その予測アルゴリズムが適切に機能するためには、追跡計画が厳密に標準化されていなければならない。アルゴリズムが情報を正しく解釈できるように、イベントや変数の命名法は明確で一貫性がなければならない。十分に定義された追跡計画がなければ、予測に偏りが生じ、信頼できなくなる危険性がある。

2 - 戦略的課題：明確な目標を定める

予測マーケティングは、それが強力であるとしても、明確な目的なしには成功しません。何を最適化しようとしているのかを知る必要がある。顧客ロイヤルティ？解約率？それぞれのユースケースには、特定の戦略と適切なアクションが必要です。重要なのは、予測をそれ自体のために使うのではなく、特定のニーズを満たす全体的なビジョンに統合することである。

3 - 倫理的問題：機密保持と顧客の期待の尊重

最後に、個人データの保護と守秘義務の尊重は、依然として重要な課題である。ユーザーデータに依存する予測技術を使用することで、企業はこの情報がどのように収集され、使用されるかについて透明性を保たなければならない。RGPDのような規制を遵守し、ユーザーの信頼を決して損なわないことが不可欠である。

なぜそんなに複雑なのか？

ここでは魔術の話をしているわけではありませんが、こうした問題に取り組んでいるブランドが少なすぎるのです。

このギャップを埋めるために使用できるツールはあり、非常に便利ですが、リソースの不足はここでも感じられます。

これは私たちのお気に入りの推奨事項の1つです：小さく始めて、自分自身を構造化することによって加速させる。このアドバイスは、最初のマイルストーンが不可欠である予測マーケティングには特に有効です！

あなたの会社でこのようなプロジェクトに取り組んでいますか？遠慮なくご連絡ください、ぜひお話させてください！

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