電気は発電所にとどまり、誰かが求めに来るのを待っているわけではない。送電網（パワーグリッド）は需要が急増している場所に自動的に電力を送り、必要とされる瞬間に絶え間なく流し続ける。マーケティング・インテリジェンスも、組織全体で同じように機能すべきだ。
それはある程度、洗練されたマーケターの多くがすでに構築している基盤、すなわち「アイデンティティ・グラフ」にかかっている。ファーストパーティデータの基盤を構築し、そこにサードパーティデータを重ね合わせて紐付けることで、組織は顧客に関する一元化された持続可能なビューを得ることができる。これにより、米国の1世帯あたり平均22台の接続デバイスを横断して、それぞれの顧客が誰であるかという問いに答えることが可能になる。そして、広告およびデータのリーダーの95%がサードパーティのシグナルの減退を目の当たりにするなかでも、この基盤は維持されてきた。
顧客を特定することは重要な第一歩だ。予測型マーケターはその次の一歩を踏み出し、インサイトに基づいて行動を起こすことで、顧客ごとのクロスチャネル体験をパーソナライズ・最適化し、顧客満足度とビジネスのROI（投資対効果）を向上させる。
「インテリジェンス・グリッド」の出現
トップクラスのマーケターは、すでに自社のプラットフォームを単一のオムニプラットフォーム・エコシステムに統合している。アイデンティティ・グラフが整備された今、次のステップはデータをインテリジェンスに変換し、どのチャネルで、どのクリエイティブを使って、いつ、どのオーディエンスにアプローチすべきかを予測することだ。マーケターは、そのインテリジェンスが流動的で正確であり、組織全体でアクセス可能であることを確認する必要がある。それこそが「インテリジェンス・グリッド」である。
送電網（電力グリッド）がどのように電力を動かしているか、もう一度考えてみよう。グリッドは常に需要がどこで高まっているかを感知し、それに合わせて電力を供給する。ネットワーク内のあらゆるポイントを活用して、供給、コスト効率、そして顧客への配送を最適化するためにエネルギーをどこに送るべきかを決定、または予測しているのだ。
インテリジェンス・グリッドも同様に機能する。顧客およびビジネスのインテリジェンスが、マーケティング・エコシステム全体のあらゆるチームやプラットフォームの間を行き交い、それぞれが必要とするインサイトを届け、新たなインテリジェンスを持ち帰る。持ち帰られたすべての成果が将来の意思決定のためのアルゴリズムを向上させるため、この往復プロセスを繰り返すごとに次の予測の精度が向上する。
インテリジェンス・グリッド上では、同時にどこからでもアクセス可能な購入傾向スコア（プロペンシティスコア）により、各チームがそれを異なる方法で活用できる。すべての訪問者の購買可能性をスコアリングするモデルを導入し、ホリデーシーズンを迎えようとしている小売業者を例に考えてみよう。
• メディアチームは、プログラマティック広告の予算を購入意欲の高い買い物客に集中させ、配送締め切りまでにコンバージョンする可能性が低い閲覧者への支出を引き下げる。
• ウェブサイトは同じスコアをリアルタイムで読み取る。これにより、購買意欲の高い買い物客は直接ワンクリック決済に進むことができる一方、初めての訪問者はギフトガイドや初回注文割引のページに誘導される。
• クリエイティブチームは、ダイナミッククリエイティブ最適化（DCO）を用いて、スコアにメッセージを選ばせる。購入直前の買い物客には「2日間送料無料」のバナーが表示される。
• 一方、アナリティクスチームは各グループの行動をモデルに戻し、週ごとにスコアを洗練させる。
AIによって生成され、人間の専門知識によって調整・承認された予測は、すべてのチャネルで同時に体験をパーソナライズし、支出を最適化するのに役立つだろう。
グリッドが可能にすること
LiveRampが委託したForresterのソートリーダーシップ論文によると、54%の企業がパーソナライズされた体験の提供を最優先事項として挙げているが、それをクロスチャネルで提供できている企業はわずか12%にとどまった。インテリジェンス・グリッドを構築することは、このギャップを埋めるのに役立つ。予測が必要なチームやプラットフォームに伝達されるため、クリエイティブ、オファー、そして「次にとるべき最善のアクション」を、各顧客の要望に合致させることができる。マーケターは、最もコンバージョンの可能性が高い買い手にメディア支出を集中させることができ、効率性とROIを向上させることが可能だ。また、予算が確定する前にキャンペーンの費用対効果を予測することもできるため、財務部門に提案する際にも、より説得力のある計画を提示できるようになる。
顧客の年間ライセンス更新の2週間前を迎えたソフトウェア企業を想像してみてほしい。使用率が低下し、メインのユーザーがログインしなくなっている。顧客離脱の兆候を示すモデルが、この変化を発生したその日に検知する。
アイデンティティ・グラフは、そのシグナルの信頼性を保証し、使用率の低下を正しいアカウントと適切な人物に紐付ける。そしてインテリジェンス・グリッドは、シグナルが現れた瞬間にそれを経路設定し、カスタマーサクセスマネージャー（CSM）にアラートを送る。アラートを受け取ったCSMは、使用率が低下した理由を確認するために電話をかける。その電話によって、真の問題が明らかになる。メインのユーザーが新しい部署に異動していたのだ。CSMは業務を引き継いだ人物とコンタクトを取ってセットアップを行い、アカウントは無事に更新される。
インテリジェンス・グリッドを活用する方法
インテリジェンス・グリッドを組織のマーケティング戦略に導入するには、主に2つの重要なステップが必要となる。
第一に、インテリジェンスはデータから導き出されなければならない。グラフは各顧客が誰であるかを把握しており、その上に構築されたモデルはそれが何を意味するかを解き明かす。すなわち、どの顧客が購入する可能性が高いか、どの顧客が離脱しそうか、長期的に見て誰が最も高い価値をもたらすかということだ。第二に、そのインテリジェンスは、行動を起こせる立場にあるすべての人に届かなければならない。
この戦略を実践する組織のガイドとなる、いくつかの原則を以下に紹介する。
• インテリジェンスを共有ユーティリティとして扱う。 生成されたインサイトは、行動を起こす必要のあるすべてのチームメンバーが発見し、活用できるようにすべきだ。
• 往復を前提に設計する。 各アクティベーションから得られる学びを捕捉することを優先し、サイクルごとにインサイトを適用してマーケティングを改善していく必要がある。
• 配電盤に人間を配置する。 グリッドを可能にするのはAIだが、どのインテリジェンスが重要で、どの予測を信頼すべきかを決定するのは依然として人間の役割だ。データから最大限の価値を引き出すためには、人間の判断が意思決定の近くにとどまり、AIが提示する内容を方向づける必要がある。
• すべての接続を成果に結び付ける。 インテリジェンスは常に、獲得・維持・成長に関する意思決定に影響を与え、測定可能なビジネス成果へとつながるものでなければならない。
• すべての予測を現実と照合する。 期待した結果と実際に起こったことを照合する仕組みをグリッドに組み込む必要がある。この比較は、サイクルを重ねるごとに推奨事項の精度と信頼性を高める助けとなるため重要だ。
重要な推進力としてのパーソナライゼーション
アイデンティティ・グラフは、「顧客は誰か」という問いに答えた。組織が今注目すべきなのは、各顧客が次にどのような行動をとる可能性が高いかを予測し、それらのインサイトに基づいていかに迅速に行動できるか、そして行動を起こすたびに戦略をどれだけスマートに進化させられるかという点だ。
インテリジェンス・グリッドを運用可能にすることは、マーケターがパーソナライゼーションと最適化を推進して顧客体験と経済的ROIを向上させる「予測型マーケティング」の実現に、一歩近づくことを意味する。
