マーケティングにおけるAI活用 ~CDPを顧客予測にも活用しよう~
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マーケティングにおけるAI活用 ~CDPを顧客予測にも活用しよう~

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|CDPがあるなら顧客予測にも活用しよう

CDPはその名のとおり、Customer(顧客)を軸にしたデータプラットフォームなので、個客ごとにデータが集計できます。つまり、顧客一人ひとりの特徴量をデータで表せられるので「○○する顧客を予測する」ことが可能になります、AIに活用する上でも最適なデータベースであると言えます。

特徴量というのは、データで取得できる顧客の属性や行動特徴を定量化したもので、機械学習において予測精度を高める上では欠かすことができない要素です。例えば、ECサイトであれば、顧客の年齢や住所などの「属性データ」であったり、いつアクセスしたのか、何を買ったか、いくら使ってくれたのかなどの「行動データ」でもあります。それらの特徴が個客に紐付けられ、特徴量として集計されたデータを使うことで、顧客の未来の行動を予測することが可能になります。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:149

|予測データは未来のデータ

予測系のAIでやることは「過去に蓄積したデータから、未来を予測する」ということです。その予測された結果というのはその顧客のWill( 意思・思い)です。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:150

予測された結果を各顧客に紐付けること、つまり顧客に「未来のデータ」を追加する(データをエンリッチ化する)ことは、その顧客のWillを可視化し、顧客の理解をさらに高めることにつながります。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:150

そして、その予測結果の精度が高ければ、その情報から顧客が欲しいと思う商品や情報を適切に顧客へと届けられるようになり、顧客はあなたの会社やブランドのファンになるかもしれません。また、限られた予算やリソースをかけるべき対象がわかれば、より少ない投資でより多くの利益を獲得できるかもしれません。AIを活用することで、CDPはさらに強力な顧客コミュニケーションのデータベース基盤になります。

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次回はこれらの予測をする上で活用できるデータの取得方法を、なるべくわかりやすい解説でnoteにまとめていきたいと考えています。また次回のnoteでお会いしましょう!

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✏この記事の著者✏

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小畑 陽一(オバタ ヨウイチ)
株式会社UNCOVER TRUTH 取締役 COO
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music.jpやルナルナを手がけるエムティーアイ社出身。ソリューション事業責任者として、大手企業向けモバイルサイト構築ソリューションで、国内ナンバーワンのASPサービスを展開。2014年、取締役として株式会UNCOVER TRUTHの取締役COOとして経営に参加。経営・事業戦略とマーケティングを管掌。ad:tech Tokyo / Kyushu、宣伝会議、MarkeZine、Web担当者フォーラムなど講演活動多数。
著書:『ユーザー起点マーケティング実践ガイド』(CDP専門書籍)


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