今後数年間の人工知能と機械学習 – 傾向と予測

朝オフィスに着くと、その日にやらなければならない仕事との間に立ちはだかる問題がたくさんあります。 毎月のリード数をチェックし、次に送信するメールのリストを作成し、最新のコンテンツ キャンペーンの結果を報告する必要があります。リストは続きます…

魅力的なコンテンツを作成したり、見込み客との関係を育んだりする代わりに、反復的なマーケティング活動を行うことになるかもしれません。 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、私たちの業務のやり方を変える可能性を秘めています。

AI を活用したマーケティング オートメーションは、2021 年に約 940 億ドルのグローバル企業投資を記録しました^[i] 。 実際、経営幹部の 20% が、ビジネスの中核として機械学習を使用していると報告しています^[ii] 。

これらのテクノロジーに対する需要と関心の高まりに伴い、この分野では多くの新しいトレンドとイノベーションが生まれています。 あなたがテクノロジーに精通したマーケターであるか、テクノロジーにある程度関与している場合は、人工知能と機械学習のトレンドの領域で次に何が起こるかを見るのは興味深いでしょう. それでは、飛び込みましょう！

AI と ML をマーケティング オートメーションと組み合わせるメリット

私たちは、非常に多くのテクノロジーとイノベーションが進化し、道を行き来する刺激的な時代に生きています。 マーケティング テクノロジー分野がどこに向かっているのかを完全に予測することはできませんが、AI と ML をマーケティング オートメーションと組み合わせることで、ビジネスを将来の機会に備えることができると言っても過言ではありません。 マーケティング オートメーションと AI および ML を組み合わせると、次のことが可能になります。

• 関連するマーケティング メッセージを配信し、キャンペーンの全体的なパフォーマンスを向上させます
• 顧客について知っているすべての情報を活用して、迅速かつ正確にエクスペリエンスを調整することで、キャンペーンとプログラムを強化します
• データを十分な情報に基づいた意思決定、有意義なやり取りに変換し、ビジネスの収益にプラスの影響を与えます
• すべての視聴者データを活用して、何百万もの体験を正確に優先順位付けします

つまり、マーケティング オートメーションを AI および ML と組み合わせると、すべてのデータを戦略的および戦術的な洞察に変えて、より多くの価値を生み出すことができます。

2023 年以降に注目すべき AI と ML の新たなトレンド

デジタルが支配する世界では、マーケティング担当者が AI と ML の力を活用して、関連性を維持し、顧客にとって優れたエクスペリエンスを作成することが重要です。 そのための優れた方法は、最新の今後のトレンドに注目することです。 以下は、マーケティング ジャーニーにおいて重要な役割を果たすと思われる最新の AI と ML のトレンドです。

1. AI 対応のカスタマー サービスが脚光を浴びる

あらゆる規模の企業が AI の自然言語処理機能を活用して、顧客や見込み客により良いサービスを提供できる大きな可能性があります。 サービス業界では、ライブ チャットがサービスに革命をもたらしました。消費者は、ライブの電話やメール サポートとほぼ同じくらい好ましいと感じています。AI 対応のチャットボットは次の進化です。 AI サービス プログラムが顧客を支援できない場合、プログラムは、要求を完了することができるライブの担当者に切り替えることができます。 販売とサービスの境界線もなくなります。 AI ボットは、優れたエクスペリエンスを提供するために、顧客サービス要求の販売と処理の両方を行うことができます。

2. TinyML は ML と IoT の統合に革命を起こす

過去数年間で、ML アルゴリズムの計算能力はローカル デバイスでホストするには大きすぎました。 しかし、データを収集するエッジ デバイスのコンピューティング能力は限られています。 このため、ローカル メモリや計算能力がほとんどなくても動作する ML アルゴリズムを開発することが重要になっています。 ここで TinyML が役立ちます。 TinyML は、IoT システム内のある種の組み込みデバイスまたはエッジ デバイスで動作できる任意の ML アルゴリズムを定義します。 従来、デバイスは無駄なデータを大量に収集し、それをクラウド プロバイダーに送信して、ML アルゴリズムで分析できるようにする必要がありました。 ただし、TinyML はこれらの課題を解決できます。 これにより、IoT デバイスは限られたコンピューティング能力を使用してデータを分析し、貴重なデータのみを収集できます。 このように、TinyML は市場全体に力を与えます。 通常、アルゴリズムは依然として大規模なサーバーでトレーニングされていますが、多くの専門家は、今後 5 年以内にモデルがエッジ デバイスでもトレーニングされると予測しています。

3. ローコードまたはノーコードのイノベーションがさらに存在感を増す

今後数年間で、技術的な知識がマーケティング活動の妨げになることはなくなります。これはすべて、ノーコードとローコードの適応のおかげです。 ローコードとノーコードにより、技術経験のない専門家でも、より複雑なシステムを管理するためのシンプルなインターフェイスを提供するため、ML と AI のアプリケーションを実装できます。 開発者と資格のある AI 従業員の必要性により、ローコード アプリケーションの需要が高まっています。 テクノロジーは、柔軟性、スピード、およびリソースの節約により、2023 年の重要なトレンドの 1 つです。

4. メタバースはインターネットの進化の要素になる

メタバースは、近い将来、Web 3.0 が登場したときに、インターネットの進化に不可欠な要素になるでしょう。 これらは、人々が時間を費やし、ビジネスを行い、お金を稼ぐことができる他の宇宙のように見えるデジタル世界です. Covid-19 のパンデミック以来、メタバースに対する大きな需要がありました。 この傾向は変わらず、おそらく 2023 年には AI と ML の新しい道が開かれるでしょう。機械学習と AI はプラットフォームを簡素化するため、そのようなプロジェクトの開発に不可欠です。 たとえば、AI ボットは人々がサービスを選択できるようにし、ML は没入型のユーザー エクスペリエンスを提供するのに役立ちます。 AI と ML は、3D アニメーション、仮想現実などを含むメタバース要素間の架け橋です)。 多くの企業、ブランド、製造業者はすでにデジタル世界の一部であり、最も顕著な例は Facebook です。

5. 拡張知能は意思決定を改善する

拡張現実は、間違いなく、マーケティングの世界で最も印象的な AI トレンドです。 お客様は、写真を見るだけでなく、実際に製品を 3D で検討することができます。 これは、実店舗を完全にオンラインにするのに役立ちます. 特に、パンデミックの最中とその後、この傾向は引き続き人気が高まると予想されます。 実際、顧客の 66% は、3D と AR によって適切な製品を購入しているという自信が高まり、そのオプションを提供する Web サイトでのショッピングにもっと興味を持つようになると述べています^[iii] 。 そのため、多くのブランドがすでに AR に注目しており、ソーシャル メディア マーケティングやその他のビジネス活動に適用しています。

結論

人工知能と機械学習は、間違いなく顧客とのやり取りやビジネスのやり方を変えるでしょう。 また、これらのテクノロジーをマーケティング オートメーションと組み合わせると、新しい行動パターンをすばやく発見し、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンをキュレートして、ポジティブなカスタマー エクスペリエンスを提供できます。

AI & ML プラットフォームを使用して情報に基づいた意思決定を行う準備はできましたか? レッツトーク！

統計資料
^[i] Statista.com
^[ii] Research.aimultiple.com
^[iii] Globenewswire.com