人工的共感によって、ブランドは個々の消費者のニーズをターゲットにできます。
AIを活用すれば、顧客の行動を大規模に分析し、パーソナライズされた知見を得られます。
ただし、人工的共感を最も効果的に機能させるには、人間による入力と解釈が依然として必要です。
多様なチャネルが広がる世界では、顧客を獲得し、つなぎ留めるために、あらゆるブランドが消費者の心をつかむ必要があります。その土台として、共感とつながりを築かなければなりません。
人工知能と、人間を中心に据えたマーケティングの組み合わせは、相反するモデルに見えるかもしれません。しかし実際には、機械学習、AI、自動化は、データを共感に基づく顧客中心の体験へと変えるうえで、今日のブランドに不可欠です。マーケターにとって、AIを基盤とするソリューションは、消費者とのやり取りの背後にある動機を理解できる、拡張性とカスタマイズ性を備えたツールです。これが人工的共感の力です。ブランドが個々の消費者のニーズを捉え、単なる取引を超えた深いレベルでつながることができます。共感する機械と聞くと、ハリウッド作品に登場する次のような存在を思い浮かべるかもしれません。ウォーリー――感情を持つロボットです。しかし人工的共感の本質は、テクノロジーに人間の感情を見つけ、それに応答する能力を与えることにあります。
人工的共感とデータ活用
テクノロジーは、顧客が何をしたかに関する知見だけでなく、将来のニーズを予測する手がかりや細かな兆候も提供します。しかし、そこから情報を掘り起こすには、大量のデータを分析して、より広範なパターンや変化する嗜好を見つける必要があります。企業は、顧客の反応を把握するために調査チームやデータチームだけに頼ることはできません。今必要なのは、現場の声に耳を傾け、リアルタイムで応答できる積極的な聞き手になることです。
マーケティングにおける人工的共感は、消費者中心の視点から始まります。ブランドの顧客からどのようなデータを収集しているか、次にどのような有意義な行動を取るべきかを反映する知見として形になります。データインテリジェンスと人工知能、予測モデリングツールを組み合わせ、ウェブサイト、店舗への来訪、ソーシャルメディア、カスタマーサービスなど、重要なあらゆる接点で活用します。例を挙げます。
• AIは行動パターンを検知し、通知を通じて、価格の値下がりやお気に入り商品の新しいSKUの入荷を消費者に知らせることができます。
• 配送が遅れたり、宛先を誤ったりした荷物について、次回注文時に限定オファーを提供します。
人工的共感と人間味
今日のデジタル消費者は常にオンラインです。ここに、消費者の心をつなぎ留めながら、優れた体験を生み出す機会があります。多くの研究機関が、人々の発言内容や感情を理解し、それに応答するソフトウェアを開発しています。人工的共感の用途は、市場調査から輸送、広告、カスタマーサービスまで幅広くあります。
ヒューマナ・ファーマシーは、例えば、 感情分析を通じて、コールセンターのチームがより効率的に顧客対応できるよう、共感型AIサービスを利用しました。このソリューションは、返答の遅れ、話す速度やテンポの上昇といった行動パターンを把握し、顧客の感情を読み解きます。分析結果は、「少し話すのが速いです」「もう少し顧客に寄り添いましょう」といったメッセージでチームに伝えられます。こうした共感型AIの活用例は、今後増えていくでしょう。
人工的共感は、顧客がブランドと感情面でどのようにつながっているかを理解するうえで、広告主に役立ちます。得られた知見をもとにコンテンツやメッセージを進化させ、キャンペーンの成果を最適化できます。機械学習アルゴリズムと消費者行動を組み合わせれば、キャンペーンの成果を高めるための提案が得られます。こうしたアルゴリズムは、需要予測やターゲット層ごとの価格感度を精緻化し、購買行動に関する情報を提供するためにも活用できます。
人工的共感は企業がより効果的なやり取りを実現する助けになりますが、人間同士の対話に取って代わることはできません。AIの効果を高めるために欠かせないのは、人間の洞察力、文脈への理解、機微を捉える力、そして創造性です。企業は、人工的共感の適切な活用事例を特定し、人工的共感を顧客に提供するサービスへ戦略的に導入できます。人間味と機械の知能を組み合わせれば、ターゲットを絞ったキャンペーンの投資収益率を高められます。
マーケティングへの影響
マーケターは、対象を広く設定するだけでなく、人間味のあるキャンペーンを生み出すために人工的共感を活用する必要があります。これを使えば、ビジネスニーズを理解し、わかりやすい形に整理できるデータを活用できます。顧客の悩みや課題を理解したうえで、役立つコンテンツを提供することにキャンペーンの焦点を当てられます。
市場環境が変化し、混乱が絶えないなか、ブランドは共感を示さなければなりません。消費者が置かれた状況を理解できなければ、適切なトーンで伝えられず、消費者の心にブランドへの否定的な印象を根付かせるおそれがあります。
示唆に富む調査では、ダッソー・システムズが独立系調査会社CITEと実施した調査から、若年層の消費者は、製品体験や生活の質を高めるパーソナライゼーションを好むことが明らかになりました。その実現のためなら、追加料金を支払い、自分のデータを共有する用意もあります。
大量の非構造化データを管理するのは困難な場合があります。しかし、この手法を使えば、マーケティングチームは比較的容易に適切な対応を取れます。また、製品の特徴を比較するためにも活用できます。ターゲット層に響く特徴や属性を導入したり、強化したりできます。さらに、ML（機械学習）と自然言語処理（NLP）を使って、感情や態度を自動的に識別し、肯定的、否定的、中立的に分類することもできます。
テクノロジーが利用者に適応する世界は、遠い夢ではありません。すでにデジタル導入は企業のデジタルトランスフォーメーションに欠かせない要素となり、最高情報責任者やビジネスリーダーが導入の遅れをリアルタイムで把握し、解消できるようになっています。分散型の働き方がビジネスの現実となるパンデミック後の未来に向かうなか、共感型テクノロジーの必要性は高まる一方です。しかし、世界のデジタル化が進むほど、根本に人間らしさを保つことが明確に求められます。
