データとAIが切り拓く未来：データドリブン・デジタルマーケティングの最前線（後編）

2023年12月18日 18:00

11月20日（月）から5日間にわたり開催した「宣伝会議マーケティングウェビナー2023 produced by 宣伝会議サミット」に、インティメート・マージャーの代表取締役社長・簗島亮次が登壇いたしました！
「生成AI×データを活用したデータドリブンなユーザー分析からマーケティングまでの高度化・高速化の取り組み」について、前編・後編にて内容をご紹介します！

🌟前編はこちらから：https://note.com/intimatemerger/n/n006fded521eb

5. データ解像度の向上と広告の最適化

おそらく皆さんもご自身の企業でどのようなお客様がターゲットなのか、という部分はあまりイメージしにくいと思います。ただ、ChatGPTのデータのみでいうと、解像度が比較的粗く、クライアントとしては「データに興味のある人」や「デジタルトランスフォーメーションに興味のある人」というように、ある程度の特徴しか分かりません。

ですが弊社が保有しているデータを複数組み合わせることで、解像度が上がり、具体的な情報、例えば「中小企業の経営者やマネージャーである」や「デジタルトランスフォーメーションやIT、データ分析に興味のある男性」など、広告やマーケティングに関する知識を豊富に得ることが出来ます。

その他にも、例えば自社のCRMツールと組み合わせることで、ロイヤルカスタマーの特性や求人顧客の特性を生成AIを使用して分析しています。具体的なデータを基にした分析結果を元にして、マーケティングにどのように活用するか、基礎分析をどのように進めていくか、そのプロセスがかなり迅速に進むようになりました。

過去には3rd party dataやDMP、CDPのデータから得た分析結果を提供するのに時間がかかっていたところ、今ではクリック数回で分析が終わるようになっています。これにより、マーケティング活動全体のリプレイは難しいものの、人間が手作業で行っていた具体的な作業にかかる時間が大幅に短縮され、効率が向上しています。データに可能性を感じるお客様も多い中で、分析にかかる時間が課題となっていましたが、これらの課題も解決できるようになってきています。

また、広告文の最適化やクリエイティブの最適化も可能になりました。データを活用してクリエイティブまで最適化することは、これまで多くの企業様が難しく感じていた部分だと思います。ですがユーザー像を基にしたターゲティング広告を迅速に作成することが可能になったおかげで、理想的なデジタルマーケティングの未来が実現しつつあります。

6. レポーティングと分析の高速化

ここまでデータ分析の課題についてのお話でしたが、マーケティングの実行後のレポーティングや分析の「高速化」にフォーカスし、ChatGPTや生成AIを活用していく事例もあります。

直近でいいますと、ユーザー分析、サイト分析、広告の分析など、現状分析の工数がかなり圧縮でき、データドリブンで客観的な知見を得ることができるようになりました。1ヶ月の中で様々な分析や仮説検証ができ、その結果をもとに改善策を提案しております。

分析せずに試作を進めてコストが上がったり、季節によって異なるユーザーが来るというような問題を解消するべく、データを使って様々な検証テーマを客観的に迅速に進め、改善案を生成するサポートも行っています。
例えば、媒体のレポートやオペレーションの結果をまとめるシートを自動で作成し、分析結果や効果の改善策について客観的かつスピーディーに把握し、提案できるようになりました。

生成したデータを元に、時系列のデータを軸にしてどの施策が効果的であるか、どのリソースをどこに投下すべきかを簡単に把握することができます。また、レポートの中には専門的な言葉も含まれていますが、これに関しては必要に応じて語中をつけたり、平易な表現に変えたりできるようになりました。

7. マーケティング戦略の未来とデータ活用の展望

最近では、更に画像解析のAPIも登場しており、バナーのクリエイティブやその効果に関するレポートもほぼ自動で生成できるようになっています。これにより、クリエイティブのパターンや効果を分析しやすくなり、クリエイティブの最適化もスムーズに行えるようになりました。

例えば外部の会社の担当者が難しい内容のレポートを作成した場合、社内の人が少し修正して理解度に合わせて報告できるようになりました。これにより、人的な部分での無駄が減り、過去の知見もより効果的に活かせるようになっています。

画像解析の進化により、クリエイティブの効果とその改善策を人の介在なしに自動で分析できるようにもなりつつあります。クリエイティブのパターンの提案や、次の施策やクリエイティブのアイデアの生成も効率的に行えるようになっています。

これらようなChatGPTや生成AI施策を用いた実際の配信結果では、DMPを使ってクリエイティブを分析し、PDCAを回すことで改善されている例が、弊社でも増えています。CTRやCPCなどの数値は媒体に依存する要素が多く、この例では改善が見られないこともありますが、ユーザーに合わせた情報をシャープにPDCAで回すことで、CVR数値などの指標改善が進んでいます。

リスティングとネイティブ広告・レスポンシブ広告においても、複数のクライアントで実績を上げ、CVRに大きな改善結果が出る機会も増えています。データが蓄積されている企業様においては、それを分析し、具体的なレポートやマーケティングプランのご提供も可能です。データを使用しながら客観的かつ論理的に配信していくことが、良い結果をもたらす傾向があります。

8. まとめ

このように、たった10年の間にもデータ活用におけるマーケティングの進化が見られているんですね。データ蓄積の環境は整いつつあり、多くの企業がデータを活用するための基盤を整えています。しかし、データの蓄積後におけるリソースや作業の課題はまだ解決されていない企業も多いようです。

これからは、CDPやMAツール、DMPに蓄積されたデータを活用することがキーとなります。特に、新しいデータを見つけ、PDCAサイクルを回す前の段階からマーケティングを効率化する準備が必要です。データがまだ蓄積されていない企業にとっても、新たなデータの発見や他社をしのいでマーケティングを効率的に進める機会が広がっています。

我々としても、これらの可能性を多くの企業に知ってもらいたいと考えており、データが蓄積されている企業については無料でレポート提供も行っています。もし我々のサービスやマーケティングにおけるChatGPTの活用方法に興味を持っているという方は、ぜひお気軽にご相談いただければと思います。デジタルマーケティングにおいてのデータの活用方法や、データがどのように進化していくかについても詳しくご紹介できる機会があるかもしれませんので、ぜひご相談いただければと思います。