Salesforceの調査によると、データと人工知能（AI）技術の進歩により、マーケティング担当者は企業と顧客とのつながり方を再考し、再構築し、革命を起こすよう求められている。 2024年マーケティング状況レポートSalesforce は、レポートの第 9 版で約 5,000 人のマーケティング担当者を対象に調査を実施し、北米、ラテンアメリカ、アジア太平洋、ヨーロッパのマーケティング意思決定者から 4,850 件の回答を得ました。
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マーケティング担当者は、競争が激しい環境で業務を進化させています。彼らは、大規模なパーソナライゼーションと効率性の向上に役立つ生成型と予測型の両方の AI に注目しています。マーケティング担当者は、AI の導入を最優先事項であると同時に課題と位置付けています。以下は、5 つの主要な調査結果にまとめられたレポートの要約です。
- マーケターはデータ基盤を強化する – 企業は長い間、さまざまなデータ ポイントを接続して、カスタマー ジャーニー全体で一貫性のあるパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことに苦労してきました。しかし、サードパーティの Cookie が価値を失い、AI が普及するにつれて、その取り組みはますます重要になり、困難になっています。顧客データ ソースを統合する能力に満足しているマーケティング担当者はわずか 31% です。
- マーケターは信頼を重視してAIを採用 – マーケティング担当者は、適切なデータを使用して業務に AI をうまく適用することに熱心ですが、導入が進むにつれてセキュリティと顧客の信頼について懸念を抱いています。マーケティング組織の 32% がワークフローに AI を実装しており、さらに 43% が AI を実験中です。
- 完全なパーソナライゼーションはまだ進行中 – 「パーソナライズされたエクスペリエンス」を構成する要素は成熟し続けており、最もパフォーマンスの高いマーケティング チームと最もパフォーマンスの低いマーケティング チームの適応方法には大きな違いがあります。平均すると、パフォーマンスの高いチームは 6 つのチャネルで完全にパーソナライズしているのに対し、パフォーマンスの低いチームは 3 つのチャネルで完全にパーソナライズしています。
- マーケターは統合分析を求めている – データ ソースは不足していませんが、そのデータを活用するのは困難です。顧客生涯価値 (CLV) を追跡しているマーケティング担当者はわずか 48% です。
- ABMとロイヤルティプログラムにより、より深い関係が生まれる – 企業は、顧客獲得と維持を向上させるために、アカウント ベース マーケティング (ABM) やロイヤルティ プログラムなどの戦略にますます注目しています。しかし、これらのプログラムの情報ソースの多くは依然としてばらばらであり、結果として顧客体験もばらばらになっています。マーケティング担当者の 39% は、ロイヤルティ プログラム機能はすべてのタッチポイントで利用できると回答しています。
この記事では、AI とデータ関連の研究に関するレポートの調査結果に焦点を当てます。
AIがマーケティングの課題のトップに
AI を活用することは、マーケティング担当者にとって最大の優先事項であり、最大の課題でもあります。信頼の維持は、もう 1 つの重要な焦点領域であり、AI 導入を成功させるための中核的な要素です。実際、顧客の 68% は、AI の進歩により、企業が信頼されることがより重要になっていると述べています。
マーケターの最優先事項:
- AIの実装または活用
- ツールとテクノロジーの利用の改善
- マーケティングROI/アトリビューションの向上
- 顧客とリアルタイムで交流
- 顧客との信頼関係の構築と維持
マーケターの最大の課題:
- AIの実装や活用の難しさ
- 顧客とリアルタイムで交流
- 顧客との信頼関係の構築と維持
- マーケティングROIの測定
- 一貫性のある顧客体験の創出
また： スキルアップの準備はできていますか? エッジに注目してください (AI だけがすべてではありません)
このレポートによると、マーケティング担当者は平均 8 種類のマーケティング ツールとテクノロジーを使用しています。すべての AI プロジェクトはデータ プロジェクトとして始まります。統合されていない多数のマーケティング ツールから顧客データを取得すると、マーケティング担当者が顧客エンゲージメント タッチポイントを統一、調和、360 度の視点で把握することが難しくなります。顧客データを使用して関連性の高いエクスペリエンスを作成する方法に満足しているマーケティング担当者はわずか 32% です。
マーケターはデータ基盤を強化する
マーケティング担当者は、顧客体験全体にわたって平均 9 種類の異なる戦術を使用します。マーケティング担当者が使用する最も一般的なデータ ソースは次のとおりです。
- 顧客サービスデータ
- トランザクションデータ
- モバイルアプリ
- ウェブ登録
- ロイヤルティプログラム
- サブスクリプション
- オンライン学習プラットフォーム
- 割引へのアクセス
- インタラクティブツール
- コーズベースマーケティング
レポートによると、マーケティング担当者の 38% がサードパーティのデータを使用していないことがわかりました。
現代のマーケティング担当者の課題は、ファーストパーティ データの不足ではありません。いくつかの例を挙げると、このデータを部門間で完全に統合して洞察を収集し、キャンペーンを計画し、メッセージが不適切な対象者に届かないように抑制することです。
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顧客データソースを統合する能力に満足しているマーケティング担当者はわずか 31% です。エンタープライズ アプリ環境全体でのデータ統合は、高パフォーマンス マーケティングの鍵です。約 5 人に 2 人のマーケティング担当者は、重要なタスクにリアルタイム データを利用できず、代わりに時代遅れの可能性のある洞察、または直感に頼っています。ライブ データを持つチームでさえ、それをアクティブ化する能力によって速度が低下しています。マーケティング担当者の半数以上が、キャンペーンを実行するためにリアルタイム データを利用できると回答していますが、59% は IT 部門の支援を必要としています。ほとんどの顧客データはビジネスに閉じ込められており、マーケティングへのアクセスは制限されているか、まったくありません。
マーケターは信頼を重視してAIを採用
2022 年には、マーケティング担当者の 68% が明確な AI 戦略を持っていました。現在、マーケティング担当者の 75% がすでに AI の実験や実装に取り組んでいます。しかし、詳しく見てみると、状況は不均一であることがわかります。パフォーマンスの高い企業は、パフォーマンスの低い企業よりも、業務に AI を完全に実装している可能性が 2.5 倍高くなっています。すでに、生成 AI のユースケースは、より確立された予測 AI アプリケーションと並んで、マーケティング担当者のお気に入りの 1 つとなっています。
主なマーケティング AI 使用事例:
- 顧客とのやり取りの自動化
- コンテンツの生成
- パフォーマンスの分析
- データ統合の自動化
- リアルタイムで最適なオファーを提供
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マーケターは AI に懸念を抱いています。マーケターの 88% が生成型 AI のメリットを逃すことを懸念していますが、営業部門では 78%、サービス部門では 73% です。また、CMO の 41% がデータの漏洩を最大の懸念事項として挙げていますが、副社長では 29%、チームリーダーでは 32% です。マーケティング リーダーの 98% は、信頼できるデータが不可欠であると考えています。しかし、データが信頼できる必要があるのと同様に、AI との統合も信頼できる必要があります。
マーケターのジェネレーティブAIに関する懸念のランキング:
- データの露出または漏洩
- 必要なデータが不足している
- 戦略やユースケースの欠如
- 不正確な出力
- 著作権または知的財産に関する懸念
- 生成AIへの不信
- 偏った出力
- AIが仕事を奪うのではないかという懸念
- ブランドガイドラインの遵守
- AIの使い方を学ぶのが難しい
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マーケティングの現状レポートでは、成功と有意義な成果を測定する上で、データと AI が重要であることが明らかになっています。パフォーマンス指標は引き続き収益に焦点を当てています。マーケティング担当者は、マーケティング/販売パイプライン (64%) とファネル (63%) を綿密に監視しています。また、マーケティング担当者の 48% が顧客生涯価値を追跡しています。最も重要なマーケティング指標には、顧客維持率、顧客獲得コスト、顧客満足度、顧客紹介率と量、顧客生涯価値などがあります。
2024年のマーケティングの現状レポートの詳細については、こちらをご覧ください。 ここ。
