マーケティングにAIを活用するメリット・デメリットを徹底解説

現代のビジネス市場は複雑かつ多様化しているため、「AIを使ってもっと効果的にマーケティングしたい」と考えている方も多いのではないでしょうか。

AIを上手に活用すれば、効率的なマーケティングを実現できます。一方で、AIならではのデメリットもいくつかあります。

AIをマーケティングに取り入れるのであれば、長所・短所をよく理解してから検討することが大切です。

そこでこの記事では、AIを活用したマーケティングの基礎知識とメリット・デメリット、AIをマーケティングに活用する方法、活用事例について分かりやすく解説します。

AIを活用したマーケティングとは？

AIを活用したマーケティングとは、AI（人工知能）の高度なデータ分析能力や予測能力などを応用し、マーケティング活動を効率化・高度化する手法のことです。

マーケティングは、市場ニーズを基にした経営的戦略を立て、顧客の要望に応えることで信頼関係を築き上げる一連のプロセスを指します。効果的なマーケティングを行えば、企業は顧客と長期的な関係を構築でき、市場での競争を優位に運ぶことが可能です。

ただし、市場ニーズを的確に把握するためには膨大なデータを収集・分析する必要があり、かなりの手間とコストがかかります。そこで、AIにマーケティング業務の一部を代行させ、業務効率化を図る企業が増えてきています。

AIを活用してできる作業

AIを活用してできるマーケティング業務には以下のようなものがあります。

• 顧客データの分析
• スコアリング
• ターゲティング
• コンテンツの制作

上記のように、企業のデータベースに蓄積されたデータを基に、顧客の属性や購買履歴、寄せられた意見・クレームなどを分析し、ニーズや要望の把握に役立てることができます。また、データ分析の結果を数値化し、顧客状況を可視化するスコアリングを得意とするのもAIの特徴です。

さらに、自社の商品・サービスに対する関心を持つ顧客を絞り込む「ターゲティング」や、顧客を引きつけるための「広告制作」「Webサイトのコンテンツ制作」なども任せられます。

AIマーケティングが注目されている背景

近年になってAIを活用したマーケティングが注目されている背景には2つの要素があります。

まず1つ目は、ニーズの多様化です。消費者のニーズは時代を追うごとに細分化が進んでおり、単純なカテゴリ分けによる訴求が困難になっています。

多様なニーズに応えるには、緻密なターゲティングや顧客ごとに適したアプローチが必要です。しかし、そのためには膨大なデータを収集・分析しなければなりません。現代は少子高齢化の影響で多くの企業が人手不足に悩まされており、AIの力を借りて業務効率化を図るケースが増えています。

2つ目は、AIの急速な進歩です。かつてのAIは、単純な仮説の証明はできても、複雑な要因が絡み合う問題を解決する能力は備えていませんでした。しかし、近年はAI自らが知識を獲得する機械学習やディープラーニングによって、複雑な課題・問題に取り組めるようになり、現場への導入が進んでいます。

関連記事：AI導入のパターンや流れを徹底解説！失敗を避けるためのポイントも

マーケティング分野でAIを活用するメリット

マーケティング分野でAIを活用すると、データ分析の効率化や人手不足の解消、効果的なアプローチなどさまざまなメリットが期待できます。

ここでは、マーケティングにAIを活用した場合に期待できるメリットを4つご紹介します。

膨大なデータを素早く分析できる

AIは、膨大なデータを高速かつ正確に処理することを得意としています。その処理能力は人間とは比較にならず、多種多様のデータ（ビッグデータ）も短時間で迅速に分析できます。

マーケティングの精度は分析するデータの量と質に大きく左右されるため、AIの活用によって、より緻密なターゲティングやスコアリング、顧客分析が可能です。

データ分析は人の手でも行えますが、AIと比べると処理速度は遅く、疲労や集中力の低下などによってミスが起こるリスクもあります。その点、AIは常に同じ精度で作業を続けられるため、正確性も期待できるところが利点です。

人手不足を補える

AIをマーケティングに活用する企業の目的の一つに、人材不足の解消が挙げられます。

現代日本は少子高齢化の影響によって労働生産人口が年々減少しており、産業を問わず、人手不足に悩む企業は多いです。AIの力を借りてマーケティング業務の一部を自動化すれば、マーケティング部門の従業員1人当たりの労働負担を大幅に軽減できます。

AIによって浮いた時間を他の業務に充てれば、人員を増やさなくても業務を回せるようになり、人手不足問題の解決に役立つでしょう。

最適なアプローチを実施できる

AIを使って膨大な顧客データを分析すれば、自社製品やサービスを購入した顧客の「属性」「購買行動」「意思決定のプロセス」「顧客満足度」などの理解が深まります。これらのデータから潜在ニーズを洗い出せば、一人一人の顧客に最適なアプローチ戦略を立てることが可能です。

顧客データは膨大な数にのぼる上、さまざまな角度から分析する必要がありますが、AIを利用すれば短時間で分析が完了するため、効率的かつ効果的なマーケティングを行えます。

顧客満足度が向上する

AIを活用して顧客データやSNSでの反応、企業に寄せられた意見やクレームといったデータを分析すれば、自社製品やサービスの強み、課題などを洗い出せます。それらを基に商品・サービスの改善に努めたり、顧客へのアプローチ・対応を見直したりすれば、顧客満足度の向上につながります。

顧客満足度が上がれば製品・サービスのリピーターが増え、売上や業績の向上が期待できるでしょう。また、信頼できる製品・サービスの提供を続ければ顧客エンゲージメントが高まり、LTV（顧客生涯価値）の向上も見込めるようになります。

マーケティング分野でAIを活用するデメリット

マーケティング分野でAIを活用するとさまざまなメリットがある一方、注意すべきデメリットもいくつかあります。良い点だけに注目していると、いざAIを使ったときにリスクが生じる可能性があるため、注意点もきちんと理解しておきましょう。

ここでは、マーケティングにAIを活用する際に気を付けたいポイントを3つご紹介します。

データを収集する必要がある

AIの分析精度は、データの量や質によって大きく左右されます。データ量が少なければ緻密な分析は行えません。しかし、多くのデータがあったとしても、質が低ければ分析精度は落ちます。

正確かつ有益なデータを得るためには、膨大かつ高品質なデータを収集することが大切です。従って、かなりのコストと手間がかかります。

また、適切なデータ管理が行われていなかった場合、どこにどのようなデータが保管されているのかを棚卸しするところから始めなければなりません。データの棚卸しにはかなりの時間を要するため、AIマーケティングの導入が遅れる可能性があります。

従業員の思考力が低下する可能性がある

AIは非常に便利なツールです。しかし反面、何でもAIに頼り過ぎると従業員が自ら考えることを放棄し、思考力や創造性の低下につながる可能性があります。

また、AIは結果に至るまでのプロセスを省略し、結論だけを簡潔に提示しがちです。「どのような過程を経てその結論に至ったのか」という部分が可視化されないまま結果だけを鵜呑みにすると、周囲からの理解を得にくく、企画や提案が通らない可能性もあります。

AIの技術は年々進歩していますが、決して万能というわけではありません。AIはあくまでもサポートツールであり、適切な判断を下すにはまだ人の手が必要であることを心に留め、活用する姿勢が求められます。

情報漏洩に注意する必要がある

AIに学習させるデータに個人情報や機密情報などが含まれていると、情報漏洩のリスクがあります。特に不特定多数の人が利用する生成AIの場合、個人情報や機密情報を入力して学習させた結果、他のユーザーの質問にその情報が回答として提示される可能性はゼロではありません。

個人情報や機密情報の漏洩はイメージダウンやアイデアの盗用など、さまざまな損害をもたらす原因となります。AIをマーケティングに活用する場合は、外部に漏洩してはならない機密情報や個人情報を安易に入力しないよう、社内ルールを徹底するなどの対策が必要です。

AIをマーケティングに活用する方法

AIをマーケティングに利用しても、期待する効果が得られるとは限りません。AIをうまく活用するには、目的を明確にする、必要なデータを準備するなど、正しい活用方法を押さえておくことが大切です。

ここでは、AIをマーケティングに活用する方法とそれぞれのポイントを4つのステップに分けて解説します。

目的を明確化する

AIをマーケティングに利用する際は、まず「何のために」「どのような成果を期待して」導入するのかを明確にするところから始めましょう。目的が曖昧なまま導入すると、AIの活用によってどのような成果が出たのか、費用対効果はあったのか、といった結果を判定しにくくなります。

AI導入はあくまで手段であり、目的そのものではないため、先にAIマーケティングで目指すべきゴールを定めておきましょう。

なお、目的や目標はなるべく数値化するのがおすすめです。例えば「広告の費用対効果を10％改善する」など具体的な数値を定めれば、AI導入前と導入後の変化を計測しやすくなります。

必要なデータを準備する

AIに学習させるデータは量と質の両方が必要になります。データの量が少な過ぎたり、質が悪かったりすると、AIが誤った判断を下したり、偏った回答を提示したりする原因となります。そのため、AIをマーケティングに活用する際は、質の良いデータをなるべく大量に収集し、学習させることが重要なポイントです。

AIに学習させるデータは、主に自社のデータベースに保管されている情報（販売履歴や顧客データなど）です。加えて、Web解析データやSNSデータなど、外部から収集できるデータも用意する必要があります。いずれの場合も、AIマーケティングに必要な情報であるかどうかを精査した上で学習させることが大切です。

マーケティングツールを導入する

マーケティングに利用するAIツールを選んで導入します。

AIツールと一言にいっても、システムによって搭載されている機能や操作性、導入コストには大きな差があります。適当に選ぶと自社のニーズや目的に合わず、「使いにくい」「目的を達成できない」といった問題が発生しやすいです。

そのため、ツールを選ぶときは自社の課題やニーズに適しているか、予算に見合った料金体系かなど、多角的な面からツールを比較検討しましょう。

特にAIを初めて使う場合は、初心者でも直感的に操作できるのかどうかを重視することが大切です。ツールの中には、本格導入の前に無料お試しやトライアルサービスなどを提供しているところがあります。積極的に試してみると良いでしょう。

マーケティングを実施して効果を測定する

AIを活用したマーケティングを実施したら、効果を測定しましょう。例えば、「広告の費用対効果を10％改善する」という目標を立てた場合は、AI導入後、費用対効果の改善率がどのように変わったのかを可視化し、導入前と比較します。

目標を達成できていたら、新たな目標を立てるか、AIの活用範囲を拡大して、さらなるマーケティングの効率化を目指します。逆に目標を達成できていなかった場合は、どこに課題があったのかを洗い出し、改善に取り組むことが大切です。

このように、実施・効果測定・改善を繰り返すPDCAサイクルを回すことで、継続的にAIマーケティングの費用対効果を高められるでしょう。

AIマーケティングの活用例

AIマーケティングはさまざまなシーンや目的に活用できます。

ここではAIマーケティングの具体的な活用例を、「顧客分析」「SEO対策」「SNSマーケティング」の3つのシーンに分けて紹介します。

顧客分析における活用例

AIを使って自社が保有する顧客データを分析すれば、顧客をより細かくセグメント化することができます。

細分化されたセグメントごとに適切なアプローチ方法を実施すれば、顧客の潜在的なニーズを満たしやすくなり、顧客満足度アップやリピーターの増加を期待できます。また、上記のセグメントごとに販促DMやメールを用意し、AIで自動配信するよう設定すれば、アプローチの効率化も実現できるでしょう。

SEO対策における活用例

Googleなどの検索エンジンは、コンテンツの質の高さや検索キーワードとの関連性の高さなどを基に検索結果を表示しています。そのため、AIに自社サイトの監視や解析を代行させた上でコンテンツを充実させれば、SEO対策に役立ちます。

例えばユーザーがどこから流入しているのか、どのページを閲覧し、どのページで離脱しているのかなどをAIに分析させ、ユーザーのニーズを把握すれば、コンテンツの改善に生かせるでしょう。

SNSマーケティングにおける活用例

SNSは多くの人が利用しており、日々膨大な情報が書き込まれているデータの宝庫です。

匿名性が高く、手軽にメッセージを投稿できることから、企業の製品やサービスに対して忌憚のない意見を掲載している方は多いです。「こんな製品・サービスがあったら良いな」という意見を抽出すれば、市場の要望やニーズの把握にも役立ちます。

SNSの情報量は非常に多いため、情報の取捨選択を手動で行うのは簡単なことではありません。しかし、AIを活用したソーシャルリスニングツールなどを利用すれば、SNS上の膨大な投稿の中から自社に関連する情報をリアルタイムに収集・分析できます。

ユーザーの本音を集めて分析すれば、潜在的なニーズや課題の洗い出しに役立つでしょう。

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まとめ

AIを上手に活用すれば、マーケティング業務の一部を自動化することができます。特に、ビッグデータの分析はAIの得意分野です。顧客データの分析やスコアリング、ターゲティングなどに活用すれば、短時間で顧客一人一人への最適なアプローチ方法や、新たなターゲットの発見などを期待できます。

ただし、AIは正しく使わないと思ったような成果を得られない可能性があります。まずは自社の目的や課題を明確にし、ニーズや予算に適したツールを選びましょう。