これは、2部構成のシリーズの最初の部分です。私たちのウェブサイトで次の版をキャッチします。最新の流行語がマーケティングに本格的に登場します。人工知能またはAI人工知能マーケティングを検索すると、100万近くのアイテムが表示されます。 AIのアイデアは、40年前から存在しており、多くの誤ったスタートがあります。しかし、今日のコンピューティング能力と自然言語の進歩により、AIを実現することができます。

著者のマルコム・グラッドウェルの言葉によれば、AIは転換点に到達しています。「アイデア、トレンド、または社会的行動がしきい値を超え、ヒントを与え、山火事のように広がる魔法の瞬間」です。 CB Insightsのデータによると、企業の数とAIベースの企業への資金調達の量は増え続けています。 International Data Corporation（IDC）は、2016年の3億6000万ドルから、2020年の20億ドル以上まで、今後4年間でAIソフトウェアのマーケティング支出が54％増加すると予測しています。なぜですか？効率性と透明性は、AIの約束です。「機械が反復的で重要なタスクを引き継ぐ場合です。

どのようなタスクですか？ AIは、舞台裏と舞台裏の両方でマーケティングによって使用されています。 AIと機械学習（ML）は、すでにカスタマーエクスペリエンスの領域で主力となっています。チャットボットは、実店舗での対面のやり取りに取って代わりつつあります。私たちのほとんどは、Amazon、Netflixなどが以前の購入行動に基づいてパーソナライズされた推奨を行うために使用するデータ燃料アルゴリズムに精通しています。舞台裏では、AIはデータ分析と自動化をサポートしています。 AIとMLを使用してA/Bテスト実験をサポートできるようになるまでそう長くはかからないでしょう。 AIは、メディアの購入、より迅速なコース修正を可能にするプログラム分析、混合計画、および予測モデリングをサポートするために適用できます。

機械に取って代わられることを心配する前に、マーケターが雑草にとらわれず、より戦略的な役割を果たすことを可能にする、マーケティングにおけるAIの重要で価値のある用途があることを理解する必要があります。

AIの力を真に活用する方法これまでのところ、マーケティング組織はプログラムの問題でAIを使用することを実験しています。今日のほとんどのマーケティング組織にとっての課題は、データを解釈して使用するほどデータにアクセスしないことです。マーケティングがデータをうまく使用しない場合、またはさらに悪いことに、データを誤って使用する場合、これは悲劇です。データの量と絶え間ない流れは、私たちの多くをひざまずかせ、実際に分析の麻痺症候群を増加させています。情報を拾い集めてパターンを特定することは、人間の脳にとってますます困難になっています。やがて、洞察の価値が努力と投資に比例して増加しない時点に到達します。

マーケティングがAIを使用してデータのパターンを特定し、マーケティングの意思決定とパフォーマンスを向上させる真の機会があります。 AIとMLにより、マーケティングは「正確かつ迅速に」行動に値する豊富で新しい洞察を明らかにすることができます。それでも、これらの洞察を取り入れ、経験と専門知識を適用して、顧客、市場、およびサービス/ソリューションに関する賢明で意味のあるビジネス上の意思決定を行う必要があります。これがAIの真の力であり、戦略的方向性をサポートします。

AIを活用するためにすべてのマーケティング組織が実行できる3つのアクション：

統合されたアプローチを取ります。すべてのチャンネル、タッチポイント、コンテンツの関係をすばやく理解し、それらを順番に並べて、個々の部分よりも大きな全体を作成できることには、大きな力があります。これは、反復タスクのAIインベントリのドメインです。 AIの当面の価値は、マーケティングの時間とエネルギーを節約する反復的な管理タスクを自動化する機能です。各タスクにかかる時間を決定します。これらのタスクの一部がAI確立パフォーマンスパラメーターの候補であるかどうかを判断します。パフォーマンス管理の面では、機械学習は、パフォーマンスが許容可能なパラメーターの範囲外にあることをすばやく検出し、増大するマーケティングパフォーマンスのギャップを減らすのに役立ちます。 AIとMLを理解して活用することは、マーケティングが一夜にして行うことではありません。効果的にするには、ドラムを叩く以上のことをする必要があります。 AIと、それを使用してより良い意思決定を推進する方法について賢くする必要があります。 AIに移行する準備はできていますか？ MeasureUpブログで。

それまでの間、マーケティングのすべての人は、AIの基本と、たとえばカスタマーエクスペリエンス、マーケティングプロセス、マーケティングパフォーマンス管理、マーケティングデータ管理を改善するためにAIをどのように使用できるかを理解する必要があります。私にとって、それはスピードを上げるために信頼できるリソースに目を向けることを意味します。たとえば、友人であり同僚であるJimSterneの「ArtificialIntelligencefor Marketing：PracticalApplications」の最新の本をチェックしています。他に推奨するリソースや本がありますか？コメントで投稿して共有してください。