マーケティングで成功する【AIシステム活用事例】顧客満足度向上も

こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。

AIは、すでに私たちの日常生活に欠かせない存在になっています。実際の仕事においても「AIを活用して業務効率を図りたい」、「顧客満足度や売上拡大につながるAI活用法を知りたい」と思われている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIの基礎知識から今後の可能性、マーケティングにおける活用メリットと、実際に成果をあげているAI活用事例を詳しく解説していきます。

AI活用事例を知れば、業務効率化と顧客満足度改善につながる活用法が理解でき、競争力の高いビジネスの実現に役立ちます。ぜひ参考にしてください。

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【基礎知識】AI（人工知能）とは

AIとは、人間が行なっている知的活動の機能をもつコンピューターシステムで、Artificial Intelligence（人工知能）の略です。

人間と同じように、物事を柔軟に判別したり状況に沿った予測を立てたり、自ら認識し学習します。加えて相手にあわせた提案もできます。
AIはよく耳にする言葉である一方、AIの種別や機能などを具体的に説明できる方は少ないのではないでしょうか。

まずはAIの基礎的な情報から解説していきます。

AIの種別

AIは大きく以下の2つに分類されます。

• 自律性AI
• 適応性AI

自律性AIは、人がタスクを設定するだけで、自動的に作業します。AIに自律性を持たせることで、特定の目的や用途に沿った業務遂行に優れていることが特徴です。

一方、適応性AIは、過去情報の学習や環境の経験によって、自ら能力を向上させます。
過去に学ばなかった未知の経験も知識として活用し、以後の判断に活かすこともできます。経験を積むたびに、より適切な判断を下し適応していくため、私たち人間により近い知能といえるでしょう。

自律性AIは、特定の作業における補助的な役割を果たします。適応性AIは自ら能力を向上させ、人間に近い柔軟な行動ができるため、今後さらに需要が高まる技術といえます。

AIの学習法

AIの代表的な学習方法として、機械学習があります。
機械学習とは、AIに膨大なデータを与え、トレーニングを繰り返すことで、ルールや特徴を発見させる方法です。より正確な予測をAIが立てられるのは、機械学習によるものです。

機械学習の代表的な手法のひとつがディープラーニングで、日本では深層学習とも呼ばれています。ディープラーニングは、データの中に存在している人間が発見できないルールや特徴までを見つけ出し、学習を自動的に行います。人間が発見できない特徴を学習し、人間が判断する必要がないのが画期的な特徴です。

人間の判断や認識では限界があった画像認識、翻訳、自動運転といった技術の飛躍的な向上に機械学習は貢献しています。

AIの主な機能

現在、AIに備わっている機能は主に以下の5つです。

AIの主な機能はさまざまなシーンで、すでに実用化され、私たちの生活に活用されています。

AI活用の可能性　3つの活用事例

今や私たちの生活に欠かせない存在となったAIの活用事例は以下3つです。

• 需要の予測
• WebページにおけるQ&A対応
• 健康維持を目的とした食事管理

具体的にどのような場面で活用され、どのような役割を果たしているのでしょうか。AI活用の可能性を探るため、3つの活用事例をもとに詳しく解説していきます。

需要の予測

まずAI活用の代表的な事例が需要予測です。
需要予測とは、将来的に見込まれる使用量や販売数などの予測です。人間が今までの経験と推測で行なっていた需要予測を、AIの活用で精度を高められます。

AIの需要予測は、機械学習がベースです。
例えば、受注に影響を及ぼしそうな複数の要因と影響範囲を自動で分析し、今後の受注数とタイミングを予測します。予測をもとに、発注するので最適化が図れます。

過去の販売データがない新商品においても、似た商品データや外的要因の流用により高い精度で需要予測ができるでしょう。
AIの需要予測は、さまざまな業界で売りのチャンスを逃さずに大きな利益につなげられます。

WebページにおけるQ&A対応

AIは、WebページのQ&Aに活用されることも多いです。
Webページに設置されているQ&Aは、チャットボットと呼ばれる顧客の問い合わせに応答するプログラムが活用されています。

チャットボットは、AIの搭載により問い合わせ内容をデータとして日々蓄積し、相手の問い合わせ意図や言葉のニュアンスを学習します。
チャットボットが顧客に対して、より最適な対応ができるのは、AIの学習によるものです。

例えば、相手の疑問がQ&Aページに掲載されていなかった場合、コールセンターに直接電話をしたり、問い合わせフォームから質問したりする必要があるでしょう。
しかし、AIを搭載したチャットボットに問い合わせることで、AIが問い合わせの意図をつかみ、相手にあわせた回答ができます。

問い合わせ対応が自動化できるため、さまざまな企業がQ&A対応にAIを活用しています。

健康維持を目的とした食事管理

健康維持を目的とした食事管理も、AIのよくある活用事例です。

健康的な食生活を送りたいけれど、日々の献立を考えるのがたいへんで、いつも似たような食事で済ませることも多いかもしれません。

食事管理の一例として、AIが搭載された食事管理のWebサイトやアプリがあります。
ユーザーが選択したメニューに対して、AIが主菜・副菜・汁物などの膨大なデータから不足しているものを自動で検索し、適切な献立を提案します。

AIが提案した献立は、栄養士や専門家などから判定を受け、より健康的な内容に学習されていくことも魅力です。
AIによる精度の高い食事管理は、わたしたちの健康維持におおいに貢献してくれるでしょう。

マーケティングにおけるAIシステム活用のメリット

AIの活用によりマーケティング分野でも、さまざまなメリットが得られます。
マーケティングにおけるAIシステム活用のメリットは以下の通りです。

• 意思決定の迅速化による業務効率化
• AIシステムデータでの顧客ニーズの把握
• 顧客満足度向上がもたらす利益率改善

メリットを知れば、AIが実際にどのように役立つのか理解が深まるので、詳しく見ていきましょう。

メリット：意思決定の迅速化による業務効率化

AIの活用により、マーケティング施策の意思決定スピードが高まり、業務効率化が図れます。

現在はマーケットの多様化により膨大な情報が溢れていますが、AIはビッグデータから市場の傾向や特徴を高速で見つけ出し、正確に分析します。

AIが分析したデータをもとに、人間の意思決定が迅速化されるでしょう。

加えて、人間が扱いきれなくなったビッグデータをAIが活用しやすく成形することで、業務効率がアップします。

AIは過去の分析だけではなく、蓄積されたデータから今後の市場傾向予測も可能です。

今までマーケティング分野で、多くの時間と労力を費やしてきた意思決定や作業も、AIの活用で効率が劇的に向上します。

メリット：AIシステムデータでの顧客ニーズの把握

顧客ニーズをより正確に早く把握できることも、AIシステム活用の大きなメリットです。
AIは膨大な顧客データから属性と行動における相関関係を見つけ、傾向を分析します。大きなメリットがあるのは、AIが顧客インサイトや顧客ニーズの把握に役立つためです。

例えば、メルマガの開封傾向をもとにAIが顧客をグループ化します。それぞれ開封率の高い傾向のメルマガを最適な顧客グループに送り分けます。
結果、メルマガの開封という顧客行動データをもとに顧客ニーズを把握し、ニーズにマッチした効果的なマーケティング活動が実現できるでしょう。

AI活用により行動データを深く探り、人の視点や単純な集計では特定が困難な顧客ニーズの把握ができます。

メリット：顧客満足度向上がもたらす利益率改善

AIは、顧客満足度を向上させ、利益率改善も可能です。顧客を満足させることがリピートにつながり、利益率の改善をもたらすからです。

AIは、大量のデータから顧客行動の傾向や特徴を洗い出し、機械学習技術で顧客の嗜好を把握します。
例えば、ある本を購入した顧客に対して、類似ジャンルの本や同じ著者の異なる本を提案します。顧客の嗜好に基づいたおすすめ商品の紹介は、顧客ニーズに合致する可能性が高く顧客にとって価値のある提案となり、顧客満足度は高まります。

自分に合ったサービスを受けることで、顧客はリピートを検討するでしょう。

顧客の嗜好に基づいたマーケティング施策は、顧客満足度とリピート率を改善し、リピート顧客からの安定的な売上につながります。加えて新規顧客獲得の労力とコストが削減できるため、利益率アップも可能です。

マーケティングで成果をあげる【AIシステム活用事例】

マーケティング分野で、実際に成果をあげている企業のAI活用事例を紹介します。

AIは、マーケティングで重要なビッグデータを極限まで活用し、効果的な施策を実施するために欠かせない存在です。

いち早くAIを取り入れ、優れた結果を出している企業のAIシステム活用事例を詳しく解説するので、参考にしてください。

紳士服大手「はるやま商事」｜アパレル業界注目のAIシステムで売上拡大

紳士服大手のはるやま商事は、購買履歴データをAIで分析し、顧客にふさわしい商品のレコメンドにより売上を拡大しています。

まず取り組んだことは、ハガキを使ったダイレクトメール（DM）でのレコメンドです。AIがセレクトした顧客の嗜好にあった商品をDMに掲載します。好みにあった商品を提案し、顧客満足度を高めることが目的です。

実際に受け取ったDMハガキを持参した顧客の来店率（レスポンス）は、以前のパーソナライゼーションしていなかったものと比べて、メンズで15％、レディースで12％増加しました。
来店率アップにともなって、店頭の売上がアップしたことも分かり、パーソナライズしたレコメンドに一定の効果があったといえるでしょう。

AIによってセレクトされた商品が来店率と売上を改善し、高い効果を発揮していることが分かる事例です。今後は、パーソナライズDMに対する顧客反応をAIが継続的に学習するため、さらなる効果が期待されてます。

参照：「はるやま商事、AI活用したレコメンドで来店客15％増」｜日経XTREND

アウトドア用品販売「The North Face」｜顧客ニーズを把握し利益率アップ

アウトドア用品を販売するThe North Face社のAIを活用している事例です。

The North Face社のオンラインショップには、AIが顧客と質疑応答をし、顧客の嗜好にあった商品を紹介する機能が導入されています。顧客がいつどのようなシーンで使うのか、どのような素材が好みかなど簡単な質問に答えるだけで、AIが目的や嗜好にあった商品を提案してくれます。

2カ月のトライアル期間中に75％の顧客が「また利用したい」と回答しました。AIとの対話で、ニーズにあった商品が提示されるため、従来のオンラインショップにはなかった接客サービスが実現できています。

顧客ニーズにあった商品のほかに、積極的に高利益率商品を紹介するといった働きかけもできるため、AIは利益率のアップにも貢献します。
参照：「The North Face、IBMのワトソンを使ったスマートなモバイルショップアプリをもうすぐローンチ」｜THE BRIDGE

まとめ：AIを活用した業務効率化と顧客満足度向上の実現

AIシステムをビジネスプロセスに活用すると、業務の効率化と顧客満足度の改善が実現できます。

特にマーケティング業界では、AIに期待される役割が大きいでしょう。なぜなら、顧客ニーズの把握やパーソナライズされたコミュニケーション、効果的な顧客対応などが実現できるからです。

AI活用に積極的に取り組むことで、より確実に顧客満足度の高いビジネスと業務効率化が実現できるでしょう。

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