マーケティングに機械学習を導入するには【2025年

チャットボットと会話型AI

考えてみれば、ほとんどのチャットボットは「マーケティング」という広いカテゴリーに分類される。

私たちは何十万ものチャットボットを導入してきましたが、そのほとんどはAIのリードジェネレーション用か、カスタマーサポート用のボットです。

しかし、会話型AIは、社内外を問わず、ほとんどのことに対応できます。私たちのマーケティングチームは、ボットやAIエージェントを以下のように活用しています：

• 競合サイトを分析し、競合情報を提供する
• パーソナライズされたフォローアップ・メールの送信
• 製品のシグナルを分析し、アップグレードの適任者を提案する。

予測分析

機械学習は、予測分析を裏で支えている。どのリードがコンバージョンに至ったか、どのキャンペーンが収益を上げたかなど、ラベル付けされた過去のデータを取得し、それらの結果につながったパターンを認識するモデルを訓練する。 

すでにコンバージョン、エンゲージメント、パイプライン・ステージをトラッキングしているのであれば、そのデータを教師あり学習モデルに送り込み、予測を開始することができる。 

一度学習されたモデルは、過去の成功シグナルにどれだけ近いかに基づいて、新しいリード、キャンペーン、顧客をリアルタイムでスコアリングすることができる。

コンバージョンの可能性や予想収益などのアウトプットは、ダッシュボード、キャンペーン・ロジック、AIエージェントに取り込まれ、日々の意思決定をよりスマートかつ迅速に行うことができる。

メールマーケティング

機械学習は、Eメールを "スプレー・アンド・祈り "から "完璧なメッセージを完璧なタイミングで送る "へとレベルアップさせることができる。 

開封率を予測したり、行動に基づいてコンテンツをパーソナライズしたり、あるいは各人に対してダイナミックブロックに表示すべき商品を推奨することもできる。

例えば、製品のエンゲージメントデータを取得し、機能アップグレードメールを送るべきユーザーを提案するなどです。 

しかし、完全なAIエージェントをセットアップしなくても、MLを使って送信時間、件名、コンテンツのバリエーションを最適化することは可能です。必要なのは、開封、クリック、コンバージョンなどの過去のメールパフォーマンスデータと、エンゲージメント向上につながるパターンを学習するモデルだけです。

顧客セグメンテーション

機械学習はセグメンテーションを人口統計をはるかに超えたものにする。 

閲覧パターン、購入頻度、エンゲージメントシグナルなど、実際の行動に基づいて顧客を分類するため、職種や場所ではなく、人々がどのように行動するかに合わせてマーケティングを行うことができる。

これを行うには、購買頻度、再帰性、エンゲージメントのような行動データをスプレッドシートや分析ツールにエクスポートし、クラスタリングアルゴリズム（k-meansなど）を使用して、それらの特徴に基づいて類似顧客をグループ化する。 

または、LLM エージェントにお任せください。人工知能を最大限に活用しましょう。

基本的な設定であっても、隠れたパターン（セールの時だけ購入するグループなど）を明らかにすることができる。

解約予測

機械学習モデルは、利用率の低下、更新のスキップ、レスポンスの遅さなど、過去の行動から学習することで、どの顧客がいなくなる可能性が高いかを 示すことができる。 

AIモデルは、誰が解約し、誰が解約しなかったかをラベル付けした過去のデータに基づいて訓練される必要がある。

そして、基本的な分類モデル（ロジスティック回帰や決定木のような）をトレーニングして、解約リスクを予測することができる。 

もし自分でコーディングしないのであれば、ラベル付きデータを入力し、自動的に解約リスクスコアを生成できるプラットフォームやツールを探そう。

パーソナライズされた推薦

機械学習によるレコメンデーションは、さまざまな形をとることができる。機械学習によるレコメンデーションは、さまざまな形をとることができる： 

• ホームページで商品を提案する
• ユーザーが見るメールコンテンツを選ぶ
• カートにアドオンを自動投入する
• 過去の行動に基づいてコンテンツを並べ替える

裏では、これらのシステムは、ユーザーの行動（クリック、閲覧、購入、無視など）から学習し、同じような行動をとる他のユーザーと比較するアルゴリズムを使用している。 

始めるには、ユーザーのインタラクションデータ（ビュー、クリック、購入など）と、協調フィルタリングや基本的なレコメンデーションエンジンなど、ユーザー全体のパターンを見つけるために訓練されたモデルが必要です。 

チームのデータサイエンス・リソースを使ってこれを構築することも、インタラクション・データをプラグインし、サイト、Eメール、アプリ全体でパーソナライズされたアウトプットを動的に生成できるツールを使うこともできます。

ダイナミック・プライシング

ダイナミックプライシングは、機械学習を使って、需要、在庫レベル、ユーザー行動、あるいは時間帯などに基づいて 価格を調整する。

顧客にとっては、ピーク時に異なる価格が表示されたり、パーソナライズされた割引が表示されたり、セール中にリアルタイムでプロモーションが調整されたりする。

これを実行するには、価格設定の履歴、販売データ、文脈上のシグナル（トラフィック量や在庫レベルなど）にアクセスし、回帰モデルを使用して特定の状況に最適な価格を予測する必要がある。 

そこから、いつ、どのように価格変更を適用するかのルールを設定することができる。接続された価格設定エンジンを通じて、あるいはモデルの出力をeコマースシステムに送り込んで、価格を動的に更新することもできる。

広告のターゲティングと最適化

誰も間違った広告を間違った人に見せて予算を無駄にしたくない。機械学習はそのような事態を避けるのに役立つ。 

キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、何がうまくいっているのか（そして何がうまくいっていないのか）を把握し、クリエイティブ、オーディエンス、配置の最適な組み合わせに自動的に予算を誘導します。

キャンペーンを始めるには、クリック、コンバージョン、オーディエンスの詳細、デバイスの種類など、キャンペーンのパフォーマンスデータをきれいにする必要があります。 

そこから、あなたやあなたのチームの誰かが、どのセットアップが最良の結果をもたらすかを予測するモデルをトレーニングしたり、あなたの代わりに力仕事をしてくれるシステムにデータを差し込んだりすることができる。

センチメント分析

センチメント分析は、機械学習を使って、人々の発言の背後にあるトーンや意図（興奮、フラストレーション、混乱、気分の微妙な変化など）を理解する。 

レビュー、サポートチャット、ソーシャルメディアなどから寄せられる膨大な量のオープンテキストのフィードバックを処理し、ニュアンスに富んだ感情や意図に基づいたカテゴリーでラベル付けすることができる。

AIや自然言語処理が普及する以前は、このような大規模な分析は現実的ではありませんでした。 

現在では、事前に訓練されたモデルとテキストパイプラインを使用して、自動的にスキャンし、タグ付けし、時間の経過とともにセンチメントの傾向を追跡することができます。

1.ユースケースとゴールを定義する

多くの企業が、AIを導入するためにAIを追加している。これは、私たちが目にする最も一般的なAI導入の間違いのひとつです。 

もし上司がAIを取り入れることを命じたなら、それは構わない。

解約を減らしたい、コンバージョンを増やしたい、ターゲティングを改善したい、など。 

この先、AIの使い方を広げていくことは可能だ（そしてそうすべきだ）。しかし、パイロット・プロジェクトとして使える明確な目標から始めること。

2.必要なデータを特定する

機械学習は、適切なインプットなしには多くのことはできない。ユースケースを選んだら、次のステップは、モデルがどのようなデータから学習する必要があるかを見極めることだ。 

それは通常、あなたが予測しようとしている結果の過去の例と、それ以前の行動やシグナルを意味する。

目標を掲げ、それを裏付けるデータを見つけ出す：

• コンバージョンしそうな人を予測します：コンバージョンの結果に加え、広告のクリック、ページ訪問、Eメールのエンゲージメントなど、コンバージョン前のアクティビティ。
• コンテンツやオファーのパーソナライズ購入履歴、閲覧行動、製品使用状況、エンゲージメント指標など
• 広告ターゲティングの改善 キャンペーンのパフォーマンスデータ、オーディエンスのデモグラフィックまたはセグメント、デバイスの種類、コンバージョンまでの時間の傾向。

3.機械学習の適用方法を選択する

マーケティングのワークフローに機械学習を取り入れるには、カスタマイズや技術的な関与の度合いに応じて、主に3つの方法がある。

4.ソリューションの訓練または活性化

そうすれば、「成功」とはどのようなものかをシステムが自ら認識できるようになる。

どのように始めるかは、あなたが使っているMLのレベルによる：

• あらかじめ組み込まれた機能：データを接続し、機能をオンに切り替え、アウトプットの使用方法（キャンペーンのトリガーやリードスコアの更新など）を定義します。
  
  
• カスタマイズ可能なアプリケーション：入力をマッピングし、しきい値やロジックを設定し、予測がどのようにアクションを駆動するかを設定します。
  
  
• カスタムモデル：ラベル付けされた過去のデータ（何が起こり、何がうまくいったか）を使ってモデルをトレーニングし、今後同様の結果を予測するように学習させます。

5.アウトプットのテストと改良

小さく始める。限定されたセグメントまたはキャンペーンでモデルを実行し、その予測を実際の結果と比較する。 

リードの優先順位がおかしい、推奨がおかしいなど、何かがおかしいと感じたら、それはデータ品質の問題か、モデルのチューニングが必要なサインかもしれない。 

(洗練は失敗ではなく、プロセスの一部なのだ）。

6.ソリューションの展開

結果がしっかりしているように見えたら、アウトプットを実際のワークフローに接続する。 

それは、予測をCRMに同期させたり、自動化を起動させたり、AIエージェントに次のステップを取らせたりすることを意味するかもしれない。 

インサイトがダッシュボードの中だけに留まらないようにすること。それはAIへの投資を無駄にする最も簡単な方法です。

1.Botpress

Botpress オールインワンのAIエージェントビルダーです。完全に柔軟なツールなので、ほぼすべてのタスクのためにAIエージェントをカスタマイズすることができます。 

パーソナライズしてメールを送信するシンプルなボットを設計したり、データを分析しておすすめ商品を提供したりすることもできます。柔軟なプラットフォームなので、可能性は無限大です。 

しかし、複雑なAIエージェントを構築したいのであれば、ある程度の開発者スキルが必要になる（あるいはフリーランサーやAIパートナーを見つけることもできる）。 

しかし、よりシンプルなプロジェクトのために、Botpress 、HubSpot、Salesforce、Calendly、Google Analytics、Zendesk、Mixpanel、Notion、Slack 、マーケティング技術stackあるほとんどのプラットフォームとの統合のための豊富なライブラリがあらかじめ用意されています。

パーソナライズされたEメールの送信から、競合他社の情報収集、製品の使用状況のモニタリングまで、あらゆることにBotpress エージェントを使用しています。 

本当に何でもできる。しかも無料でAIエージェントを構築できる。

2.ハブスポット

マーケティングに携わっている方なら、おそらく一度はHubSpotを使ったことがあるでしょう。HubSpotが既に貴社の技術stackあり、AIワークフローへの新たな一歩を踏み出すのであれば、HubSpotは簡単なアドオンです。

リードのスコアリングにAIを使うことができる。また、AIコンテンツアシスタントを使用して、ブログ記事やソーシャルメディア投稿のアイデアを生成することもできます。

これらは、HubSpotを使用していて、ワークフローをAI化したい場合に最適なオプションです。欠点は？狭いユースケースを超えることはできません。機械学習のフルパワーを成果に反映させたいのであれば、さらにステップアップする必要があるかもしれません。 

しかし、もしあなたがすでにHubSpotを使っているのなら、そのAI機能を試してみてはどうだろう？

3.ジャカード

Jacquardは単なるコピー・ジェネレーターではありません。しかし、その目的は、あなたが見込み客やユーザーに送るすべての言葉を改善することです。 

これは、広範なマーケティング言語データセットで訓練されたgenAIツールです。ランダムな組み合わせではなく、何がオーディエンスに最もヒットするかを予測することができます。キャンペーンを実施するたびに学習します。

このプラットフォームは、リアルタイムのテストとパフォーマンス予測機能を提供しているため、ユーザーはメールやブログ、その他のコンテンツのパフォーマンスを細かく把握することができる。

Jacquardは、Eコマースビジネスやコンテンツクリエイターのように、膨大なコンテンツを必要とするチームに最適です。あるいは、メールのA/Bテストに命をかけている人なら誰でも。 

4.PaveAI

ジュニア・データ・アナリストが欲しいなら、PaveAIが最適かもしれない。Google Analytics、Facebook広告、Twitter広告のようなプラットフォームから生データを取得し、実用的な洞察に変換します。 

無限のレポートに目を通す代わりに、ユーザーは何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかについての簡潔な要約を受け取ることができる。 

また、チームの特定の目標に基づいてレポートをパーソナライズすることもできます。何百万ものインサイトを分析し、マーケティングチームに最も関連性の高いものを特定します。 

データ主導の意思決定やさまざまなマーケティング・チャンネルに関心があるなら、チェックする価値はあるだろう。

5.数学

Pathmaticsはマーケティング・インテリジェンス・プラットフォームで、Facebook、Instagram、YouTube、TikTok、OTTサービスなどのプラットフォームでブランドがどのようにデジタル広告を展開しているかを追跡する。 

広告費、インプレッション、クリエイティブ、配信経路に関するデータを収集し、マーケティングチームが競合他社がどこにどのように投資しているかを正確に把握できるようにする。

このプラットフォームの最大の強みは、特にマルチチャネル・キャンペーンを管理するブランドにとって、競合の詳細がどれだけ明らかになるかだ。メディアデータの扱いに慣れていないと、整理するのが大変かもしれないが、一度慣れてしまえば、本当の強みになる。

Pathmaticsは、より深い競争力のある可視性を求める代理店、社内メディアチーム、マーケティング担当者に最適です。

6.Mailchimp

Mailchimpご存知の方は多いだろう。一般的なマーケティングプラットフォームですが、HubSpotのようにAI機能を備えています。 

これらのAIアドオンは、パーソナライズされたコンテンツや送信時間の最適化など、様々な側面を持っています。例えば、Eメールコンテンツジェネレーターは、GPT テクノロジーを使用して、業界やブランドの声に基づいてカスタマイズされたEメールキャンペーンを作成します。

Mailchimp 、豊富な技術的専門知識がなくてもAIを活用しようとする中小企業にとって特に有益である。

7.反乱

Mutinyは、B2Bマーケターがエンジニアの助けを借りることなく、さまざまなオーディエンス向けにウェブサイト体験をパーソナライズできるよう支援する、コード不要のAIプラットフォームである。 

SalesforceやSegment ようなツールと接続し、企業統計や行動データを取り込むことで、業種や企業規模、行動に基づいて訪問者をターゲティングすることができる。

最大の強みは、エンゲージメントとコンバージョンを高めるパーソナライズドページを簡単に作成できることだ。とはいえ、パーソナライズを促進するのに十分なウェブサイトのトラフィックとデータを持つ企業に最適です。

Mutinyは、アカウントベースの戦略を実行しているB2Bマーケティングチームで、開発者に大きく依存することなく迅速に動きたい場合に最適です。

マーケティングにおけるAIと機械学習の違いとは？

AIは、機械に賢く振る舞わせるあらゆるものをカバーする。機械学習はその一部で、コンピューターがデータから学習してより良い意思決定を行う。マーケティングでは、MLは予測やリードスコアリングのようなものを動かす舞台裏の頭脳である。

機械学習モデルを効果的に学習させるには、どれくらいのデータが必要ですか？

通常、数千点のラベル付きデータが良いスタートとなる。データの一貫性と関連性が高ければ高いほど、結果は良くなる。

機械学習の実装がうまくいっているかどうかを知るには？

結果を見てください。モデルがうまく機能していれば、主要な指標が向上するはずです。まずは小規模なテストから始め、予測が現実とどのようにstack みましょう。

マーケターが機械学習を導入する際に犯す最大のミスは何か？

明確な目標なしに飛び込むただAIを追加するだけでは何の役にも立たない。賢いやり方は、解約の減少や広告ターゲティングの改善など、ユースケースを1つ選び、まずそれをうまく機能させることに集中することだ。

マーケティングでMLを使い始めるには、コーディングやデータサイエンスのスキルが必要ですか？

いいえ、多くのマーケティングツールには機械学習が組み込まれており、コーディングは不要です。しかし、より高度なことや完全なカスタムを行いたい場合は、チーム内に技術的なスキルを持つ人がいると便利です。