AI主導のマーケティング分析：成果をもたらす効果的なキャンペーンの構築方法

マーケティングはあらゆる方面からプレッシャーを受けています。

予算は厳しくなる一方で、コンバージョンの獲得はますます困難になり、投資収益率（ROI）の証明に常に苦労しています。その上、ほとんどの分析ツールは依然として古いアプローチに固執し、何が起きたかを要約することを目的に設計されているため、次に何をすべきかの判断には役立ちません。

マーケティングにAIを取り入れることで、ついにそのギャップが埋まりつつあります。これは、AIが人によるインサイトに取って代わることを意味するのではなく、何時間にも及ぶダッシュボードの徹底的な分析や、カスタマージャーニーの断片化、全体像を把握できないレポートなど、業務のスピードを低下させる要因を排除することを意味します。

このガイドでは、AI主導のマーケティング分析によって、日常化した業務の遅れやレポート作成の煩わしさから解放され、リアルタイムで状況を明確に把握しながらチャネル全体のパフォーマンスを向上させ、すべてのキャンペーンを測定可能な影響に結び付ける方法について説明します。

重要なポイント

• 従来の指標ではマーケティング担当者のニーズに対応できません。今日のマーケティングチームは事後報告的なレポート以上のものを求めており、キャンペーンのスピードと複雑さに見合った実用的なインサイトを必要としています。

• AI主導のマーケティングにより、ユーザーの行動をリアルタイムで理解できるようになります。AI主導のツールは、フラストレーションやためらい、離脱意図など、リアルタイムの行動シグナルを解釈して素早くインサイトを提供するため、マーケティング担当者はより迅速かつスマートに対応することが可能になります。

• AIはマーケティングの知見を置き換えるのではなく、むしろ強化します。Contentsquareのようなプラットフォームを利用することで、AIを既存のマーケティングワークフローに取り入れ、業務のやり方を根本的に見直すことなく、SEOやソーシャルメディア、Eメール関連の分野で業務を最適化しやすくなります。AIによって、複雑さを増やさずに精度を高められます。

マーケティングにおけるAIのメリット：「質問」から「明確な理解」までのプロセスを加速

多くのマーケティング戦略は、依然としてクリックスルー率（CTR）や直帰率、ページ滞在時間といった遅行指標に頼って主要なキャンペーンに関する決定を行っています。しかし、こうした指標はすでに起きたことを確認するだけで、これらから顧客の意図やフリクションポイント、真の最適化の機会を見つけることはできません。

ゲームチェンジャーのAI分析によって、レイジクリックやスクロールのためらい、ナビゲーションループなどの行動シグナルをリアルタイムでキャッチし、パフォーマンスが低下する前に問題に対処できるようになります。

ダッシュボードの分析に何時間も費やしたり、データチームの対応を待ったり、カスタマージャーニーがどこで途切れたのかを推測したりする代わりに、AIツールによって以下が可能になります。

• マーケティングキャンペーンで実際に何が起きているかについて、適切な質問をする

• 推測ではなく実際のユーザー行動に基づいて即座に回答を得る

• フラストレーションが収益の損失を招く前に迅速に対処する

キャンペーンROIの証明や広告ターゲティングの改善、ランディングページでの離脱削減など、さまざまな目的でAIを活用し、数秒で質問に対する回答やインサイトを得て行動に移ることができます。AIのアシスタント機能とアルゴリズムがユーザーの行動パターンから実用的なインサイトを引き出します。

マーケティング担当者がAIを活用してよりスマートに作業する5つの方法

AIをマーケティングに活用し始めるのに、次の四半期の戦略刷新まで待つ必要はありません。ここでは、マーケティングチームが現在採用している5つの実践的なアプローチを紹介します。

以下の各ユースケースでは、一般的な課題をひとつずつ取り上げ、AIを利用して分析を高速化し、必要なアクションを明確にしながら測定可能な成果を得る方法について解説します。

1. キャンペーンのパフォーマンスを低下させている原因を即座に把握する

問題: Web ページへのトラフィックは増加しているものの、コンバージョンは伸び悩み、直帰率も高く、チームはその原因を特定できない。

何かがおかしいのは確かなのに、コンテンツ、ユーザー体験（UX）、オーディエンスターゲティングのどこに問題があるのかが分からない状況に置かれているとします。

分析ステップ：まずはContentsquareのAIコパイロット「Sense」とチャットします。「直帰するユーザーとコンバージョンするユーザーの違いは何か？」と質問してみましょう。

次に、ContentsquareのAI主導のセッションリプレイの概要機能を利用します。この機能は、レイジクリックやスクロールのためらいといった行動に基づいてユーザーセッションを自動的にクラスタリングします。これにより、何時間もかかる手動レビューを省き、ユーザー体験に影響しているパターンをすぐに確かめられます。

Contentsquareによってセッションが行動別にグループ化されるため、すべての録画を見なくても重要な問題を特定できます。

インサイトを取得して以下が可能になります。

• 深刻なユーザーの減少につながる前にフリクションポイントを修正

• 実際のユーザーのペインポイントに基づく開発作業の優先順位付け

• コンバージョンに至らないオーディエンスを特定することで広告費の無駄を削減

• ユーザー行動に裏付けされた推奨事項をデザインチームやコンテンツ作成チームと共有

2. 訪問者の行動を素早く理解する

問題: サイト全体でさまざまなユーザーがどのように行動するかを理解する必要があるにもかかわらず、従来のレポートでは時間がかかりすぎる上、重要なニュアンスが欠けている。

（特に複数のセッションにまたがる）顧客セグメントの行動を理解することが、効果的なターゲティングとコンテンツのパーソナライズに不可欠です。しかし、従来型の分析では、顧客エンゲージメントを促進する要因の詳細が見落とされていることがよくあります。

分析ステップ：再訪問者の行動と新規訪問者の行動の違いをSenseに尋ねます。

AIエージェントは、Contentsquareのジャーニー分析のような機能から自動的に関連する顧客データを取得して提示し、顧客行動におけるパフォーマンスギャップの背景にあるパターンを明らかにします。

例えば、新規訪問者がコンバージョンファネルの早期段階で離脱している一方で、再訪問者はより多くのステップを完了し、コンバージョン率が高いことに気づいたとします。

Senseは、ウェブ、モバイル、キャンペーン全体で状況を素早く明確に把握する必要があるマーケティング担当者のニーズに応えます。

インサイトを取得して以下が可能になります。

• 再訪問者向けにホームページのコンテンツとオファーをパーソナライズ

• ランディングページのデザインを調整して新規訪問者をより適切にサポート

• 実際の離脱パターンに基づいてリターゲティングセグメントを構築

• ユーザー行動に基づくセグメント化によってEメールマーケティングを強化

💡 プロのヒント：AI主導のB2Bマーケティングツールは、機械学習アルゴリズムを使用してカスタマージャーニーの全段階にわたって瞬時にセグメント化を行います。これは、動的なコンテンツの作成や広告のリターゲティングキャンペーンに最適です。

3. 購入意欲の高いユーザーを特定してよりスマートなキャンペーンをリアルタイムで展開する

問題: キャンペーンをパーソナライズしたいものの、クリックやページビューなどの表面的なシグナルを使用している。

パーソナライゼーションは、適切なタイミングで適切な行動をターゲットにした場合にのみ効果を発揮します。しかし、ほとんどのマーケティング戦略ではクリックしたユーザーしか確認できず、ためらっているユーザーやフラストレーションを感じているユーザー、あるいは真の購入意欲を示しているユーザーは確認できません。

分析ステップ：Contentsquareのリアルタイム監視システム「AIアラート」によって、サイトを継続的にスキャンしてビジネスチャンスやフリクションのサインを検出できます。素早いスクロールや離脱の繰り返しなどのパターンが検出されると即座に通知されるため、ユーザーがまだエンゲージしている間に対応できるようになります。

AIアラートを利用してレイジクリックや問題のあるジャーニーに関する通知をすぐに受けられる体制を築いているチームは、問題発生時にユーザー体験を最適化できます。

これをContentsquareのAI主導のアンケート機能と組み合わせ、定義された特定のユーザー行動に基づいてコンテキスト調査がトリガーされるように設定できます。例えば、ユーザーが料金ページに戻ってきたもののコンバージョンに至らない場合、数日後に一般的なアンケートを送る代わりに、躊躇している理由をその場でユーザーに尋ねることができます。

インサイトを取得して以下が可能になります。

• 離脱防止ポップアップやパーソナライズされたオファーなどのレスポンスがリアルタイムでトリガーされるように設定

• サイトでの実際の行動に基づいてキャンペーンのターゲットセグメントを構築

• 本物の購入意欲を示すユーザーへのリターゲティングを優先

• 深刻化する前にカスタマーサポートの問題に対処

Wolverine WorldwideがAIアラートを受けてリアルタイムで問題に対応した事例

ContentsquareのAIがエラーページにアクセスするユーザーの急増を検知した際、Wolverineのチームはレポートを待つことなく、影響を受けた訪問者をセグメント化し、購入に向かう流れに戻すためのリカバリージャーニーを構築してセッションとコンバージョンの可能性を保護しました。

「具体的に、どのようにインサイトを得て、それらから学んだことに基づいて変更を実施し、その影響を測定できるかを突然、理解できました」と、かつてWolverine WorldwideでEコマースマネージャーを務めたLouise Zanier氏はコメントしています。

迅速な対応の結果、離脱率が32%、直帰率が22%それぞれ減少し、これにより年間1万ポンドを超える収益損失を回避しました。

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4. クリック数の増加以上のキャンペーン効果を証明する

問題: ブログコンテンツやソーシャル広告、インフルエンサーによる投稿などを通じて認知度の向上を目指すキャンペーンを実施しているものの、それがコンバージョンや顧客エンゲージメントにどのように貢献しているかを証明できない。

ファネルの上部のコンテンツが、収益につながる成果に実際に貢献していることを証明する必要があります。

分析ステップ：Senseなどの AI主導の マーケティング ツールは予測分析によって、ブログの閲覧や動画の視聴といった初期段階のエンゲージメントと、顧客生涯価値（CLV）の向上、再訪問やコンバージョンの増加などの成果との間のギャップを埋めます。

ユーザーライフサイクル・エクステンション機能を追加することで、ユーザーがセッション、デバイス、チャネル間をどのように移動しているかを把握できます。初期のタッチポイント（キャンペーンからブログ投稿にアクセスするなど）が、その後の行動（オーガニック検索経由での再訪問や数日後または数週間後のコンバージョンなど）にどのような影響を与えているかを確認できます。

Senseとユーザーライフサイクル・エクステンションを併用することで、AIモデルとCLV指標のパワーを活用してキャンペーンの開始からコンバージョンまでファネルの全体像を把握し、単なるクリック数の増加だけでなく、実際にユーザーとの関係構築につながるキャンペーンの価値を評価することが可能になります。

例えば、Eメールマーケティング・キャンペーンから流れてきた訪問者のジャーニーを分析できます。訪問者が複数のセッションを経てサイト内を移動する中、21.5％が商品ページの閲覧後に一度離脱するものの、新しいセッションで再びサイトに戻り、1.85%が最終的に購入に至るというような情報がAIを通じて得られるようになります。こうしたインサイトを活用することで、ロイヤルティの構築につながるコンテンツジャーニーを特定し、効果的な行動をさらに強化できます。

Contentsquareのジャーニー分析は行動シグナルを使用し、今日のコンテンツ消費が未来の収益にもたらす影響をモデル化します。

インサイトを取得して以下が可能になります。

• トラフィックをもたらすだけでなく、ロイヤルティの構築につながるコンテンツを特定

• 収益をもたらした要因としてカスタマージャーニーの初期段階のタッチポイントを評価

• AIを活用したコンテンツインテリジェンスでナーチャリングキャンペーンを最適化

• 持続的なエンゲージメントを促進するコンテンツを理解してSEO戦略を改善

5. 実際の行動シグナルに基づいてテスト内容の優先順位を決める

問題: コンバージョン率を改善したいものの、何から始めればよいか分からない。現在得られるインサイトでは離脱の発生は確認できても、その理由は把握できないため、効果的なオプションではなく、都合の良いオプションをテストしている。

ABテストやコンバージョン率最適化（CRO）に関しては、実に多くのチームが実際に何がユーザーにフラストレーションをもたらしたりコンバージョンを阻害したりしているのかを理解しないまま、仮定やCTRに基づいてテストを実施しています。

分析ステップ：「モバイルユーザーはどこで最もフラストレーションを感じているか」など、ターゲットを絞った質問をSenseに投げかけます。

AIを利用してユーザー体験を分析することで、セッションやセグメント全体にわたってユーザー行動を調査し、ユーザーのフラストレーションが高まり、レイジクリックをしたり、躊躇したり、ジャーニーから離脱したりするページやフローを特定できます。

ContentsquareのAIによって、こうしたフリクションのシグナルが共通して見られるセッションクラスターを明らかにし、何がうまく機能していないのかをすぐに特定できます。

このようなアプローチは、分かりにくいフォームフィールドの簡素化や、レイジクリックを引き起こすボタンの再設計など、最も影響の大きい部分を中心にABテストを実施するのに役立ちます。

インサイトを取得して以下が可能になります。

• 実際のユーザーのフリクションポイントに的を絞ったテストアイデアを優先

• 行動シグナルが解約や離脱の可能性を示しているジャーニーに焦点を当てる

• より影響の大きいテストを実施すると同時に、価値の低いバリアントに費やす時間を削減

• 分析チームと最適化チーム間のコラボレーションを効率化

💡プロのヒント：行動データを既存のマーケティング用テクノロジースタックに統合することで、より優れた決定を促進します。

AI主導のマーケティングインサイトは孤立しているべきではありません。Contentsquareのデータコネクト機能によって、顧客データを任意のデータウェアハウスに自動的にエクスポートできます。

この機能を活用することで、マーケティングチームは複数のソースから得た複雑なデータをセルフサービス分析として利用できるようになります。

テストを実施する際、データコネクトを利用することで以下が可能になります。

• フラストレーションベースのセグメント（「カートページ後の離脱」や「価格ページでのためらい」など）をテストツールに直接エクスポートする

• 購入意欲の高いセグメントを広告プラットフォームやEメールマーケティングシステムと同期させる

• 行動予測とターゲティングのための機械学習モデルにデータを提供する

• 行動指標をセールス、カスタマーサポート、ユーザーリテンションのシステムで利用できるようにする

AI主導のインサイトで先進的なマーケティングを実現

AI主導のマーケティングはチームの働き方に変革をもたらしています。AIを活用することで以下が可能になります。

• マーケティング部門は、より迅速に回答を得て、よりスマートにセグメント化を行い、より強力な顧客体験に関するインサイトを利用できます。

• 最高マーケティング責任者（CMO）は、マーケティング施策を測定可能なビジネス成果に結び付けることができます。

• Eコマース、デジタルマーケティング、コンテンツ制作の各チームは、統一された信頼できる唯一の情報源（SSOT）に基づいて作業できます。

ContentsquareのAI分析機能により、学習期間や開発チームによる手間のかかるセットアップの必要なく、優れたツールを使ってより迅速にインサイトを取得し、成長を促進する明らかな優位性が得られます。

マーケティングにおけるAIの活用に関するよくある質問