マーケティング チームの 3 人に 1 人がワークフローに AI を導入しています
新しいレポートによると、マーケターは大規模なパーソナライズと効率性の向上を目指して、AI 導入を最優先事項および課題として位置付けています。
Salesforce の 2024 年のマーケティング現状レポートによると、データと人工知能 (AI) テクノロジーの進歩により、マーケティング担当者は企業と顧客のつながり方を再考、再構成し、変革するよう促されています。 このレポートの第 9 版では、Salesforce は約 5,000 人のマーケティング担当者を対象に調査を行い、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。
マーケティング担当者は、競争の激しい環境で自らの実践を進化させています。彼らは、大規模なパーソナライズと効率の向上を支援するために、AI（生成型と予測型の両方）に注目しています。マーケティング担当者は、AI 導入を最優先事項と課題の両方として位置づけています。以下に、5 つの主要な調査結果をまとめたレポートの概要を示します。
- マーケティング担当者がデータ基盤を強化 - 企業は、カスタマー ジャーニー全体で一貫したパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するために、異種のデータ ポイントを接続することに長い間苦労してきました。しかし、サードパーティ Cookie の価値が下がり、AI が急増するにつれ、その探求はますます重要になり、困難になるばかりです。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。
- マーケティング担当者は信頼を重視して 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を懸念しています。マーケティング組織の 32% がワークフローに AI を導入しており、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」を構成するもの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 チームと最も低いパフォーマンスのマーケティング チームの適応方法には大きな違いがあります。平均して、パフォーマンスの高い企業は 6 つのチャネルにわたって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企業は 3 つのチャネルにわたって完全にパーソナライズしています。
- マーケティング担当者は統合分析を求めています - データ ソースには不足はありませんが、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ターはわずか 48% です。
- ABM とロイヤルティ プログラムでより深い関係が生まれる - 顧客の獲得と維持を向上させるために、企業はアカウントベース 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バラバラであり、結果として得られる顧客エクスペリエンスも同様です。マーケティング担当者の 39% は、ロイヤルティ プログラムの機能はすべてのタッチポイントでアクセス可能であると回答しています。
この記事では、AI およびデータ関連の研究に関連したレポートの調査結果に焦点を当てます。
AI がマーケティング課題の最上位にある
AI を活用することはマーケターにとって最大の優先事項であり、最大の課題です。もう 1 つの重点分野である信頼の維持は、AI 導入を成功させるための中核部分です。実際、顧客の 68% は、AI の進歩により、企業が信頼できることがより重要になっていると述べています。
マーケティング担当者の最優先事項:
- AIの導入または活用
- ツールとテクノロジーの使用を改善する
- マーケティング ROI/アトリビューションの向上
- リアルタイムでの顧客との関わり
- お客様との信頼関係の構築・維持
マーケティング担当者の最大の課題:
- AI の実装または活用の難しさ
- リアルタイムで顧客と関わる
- お客様との信頼関係の構築・維持
- マーケティング ROI の測定
- 一貫したカスタマージャーニーを作成する
このレポートによると、マーケターは平均して 8 つの異なるマーケティング ツールとテクノロジーを使用していることがわかりました。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。統合されていない大規模なマーケティング 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にとって、顧客エンゲージメントのタッチポイントを統合、調和させ、360 度のビューを作成するという課題が生じます。関連するエクスペリエンスを生み出すための顧客データの活用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。
マーケティング担当者がデータ基盤を強化する
マーケティング担当者は、カスタマー ジャーニー全体で平均 9 つの異なる戦術を使用します。マーケティング担当者にとって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
- 定期購入
- 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
- 原因に基づいたマーケティング
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 データを使用していないことがわかりました。
現代のマーケターの課題は、自社データの不足ではありません。いくつかの例を挙げると、洞察を収集し、キャンペーンを計画し、間違ったユーザーにメッセージが届かないようにするために、このデータを部門全体で完全に統合することです。
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。エンタープライズ アプリ環境全体のデータ統合は、ハイパフォーマンス マーケティングの鍵となります。 マーケターの約 5 人に 2 人は依然として重要なタスクに自由に使えるリアルタイム データを持っておらず、代わりに潜在的に古い洞察、さらには直感に頼っています。ライブデータを持っているチームであっても、それをアクティブにする能力によって速度が低下します。マーケティング担当者の半数以上は、キャンペーンを実行するためにデータをリアルタイムで利用できると回答していますが、59% はそのために IT 部門の支援が必要です。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。
マーケティング担当者は信頼を重視して 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、マーケターの 75% がすでに全力を尽くして AI の実験や実装を行っています。しかし、よく見てみると、風景に凹凸があることがわかります。パフォーマンスの高い企業は、パフォーマンスが低い企業に比べて、業務内に AI を完全に導入している可能性が 2.5 倍高くなります。すでに、生成型 AI のユースケースは、より確立された予測型 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 つにランクされています。
主なマーケティング AI の使用例:
- 顧客とのやり取りを自動化する
- 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
- リアルタイムで最高のオファーを推進する
マーケティング担当者は AI に対して懸念を抱いています。 マーケティング担当者の 88% が、生成型 AI のメリットを享受できないことを心配しているのに対し、営業担当者では 78%、サービス担当者では 73% となっています。また、CMO の 41% がデータ漏洩を最大の懸念事項として挙げているのに対し、VP の 29%、チームリーダーの 32% が回答しています。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。ただし、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。
マーケティング担当者の生成 AI に関する懸念事項のランキング:
- データの漏洩または漏洩
- 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
- 生成型 AI に対する不信感
- バイアスされた出力
- AIが仕事を代替するのではないかという恐怖
- 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
State of Marketing レポートは、成功と有意義な成果を測定するという観点からデータと AI の重要性を明らかにしています。パフォーマンス指標は引き続き収益に重点を置いています。 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%) を注意深く監視しています。また、マーケティング担当者の 48% は顧客の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。