ビン・タン博士は、Noah Digitalの創業者兼CEOであり、国際的に認められたAI・デジタルマーケティングのリーダーであり、「Local to Global」の著者である。
私は、経営幹部がAI投資を称賛し、取締役会がうなずき、CFOが予算を承認し、マーケティングチームが新たな競争優位性の約束に微笑む場に立ち会ってきた。しかし数カ月後、売上高は動かない。コストは増加する。そして「AIの奇跡」は、答えよりも多くの疑問を提起する業績報告書の項目になる。
ここに不都合な真実がある。AIの投資収益率に対する信頼は低下している。最近の報告によると、ROIを実証できると答えたマーケティング担当者は約41%にすぎず、昨年の49%から減少している。
では、何が間違っているのか。詳しく見ていき、AI支出を利益に結びつける実践的な変更を検討しよう。
効率を追求し、価値を追求していない
私が見てきた限り、マーケティングにおけるAI導入の大半は、メール自動化から広告最適化まで、効率向上を目的としている。しかし、効率は測定可能なビジネス成果を推進しない限り、価値がない。ソーシャルメディア投稿で数時間節約できるのは素晴らしいことだが、その節約された時間が売上高を動かさず、解約を減らさず、顧客生涯価値を増加させなかったことに気づくまでのことだ。あまりにも多くの組織で、AIはインパクトではなくノイズを自動化している。
AIのパフォーマンスを測定する際は、組織にとって実際に重要なことを確認すること。顧客の生涯価値とエンゲージメントを追跡する。AIがもたらす売上高を追跡する。
支出前にROIを定義していない
私は、チームがAIツールの導入を成功として祝うのを見てきた。しかし、導入が自動的にROIにつながるわけではない。多くの企業は、クリック数、広告表示回数、AIが節約する時間などでAIのパフォーマンスを測定している。AIが実際にどれだけの収益をもたらすか、または収益性があるかを測定していない。つまり、多くの場合、AIに対して何に支払っているのか本当には分かっていないということだ。
CFOがAI支出1ドルがどのように増分売上高5ドルに変わったかを尋ねたとき、答えられるだろうか。答えられないなら、ROIを定義していない。推測しているだけだ。
AIツールに支出する前に、自社にとってROIが何を意味するかを明確に定義すること。導入後は、AI支出を売上高成長、利益増加、顧客維持などの結果と比較する。
データとアトリビューションモデルが機能していない
AIが適切に機能するには大量のデータが必要であり、データが良質でない場合、誤った選択につながる可能性がある。システムが接続されていない、顧客IDが統一されていない、または顧客からの直接データが不十分な場合、AIが支援しようとしている人々を本当に理解することが難しくなる。また、AIが適切に機能しているかどうかを測定することも難しくなる。
私は、AIツールに断片的または古いデータが供給されている企業と仕事をしてきた。結果は何か。AIの提案は一見合理的に見えたが、顧客の実際の行動とはほとんど関係がなかった。
信頼できるROIは、クリーンで接続されたデータとエンドツーエンドのアトリビューションモデルから始まる。以下のステップを実行できる。
• データ監査と標準化から始める。クリーンで一貫性のあるデータは、あらゆるAIツールの有効性の基盤である。データを監査することで、AI実装前にギャップと不正確さを特定できる。
• 統合データ統合プラットフォームを実装する。すべての顧客接点を追跡し接続するには、すべてのデータがリアルタイムで一緒に流れる集中システムが必要である。
• マルチタッチアトリビューションモデルを定義し実装する。AIの真の影響を測定するには、顧客ジャーニー全体を追跡し、各接点に価値を割り当てる必要がある。
ポイントソリューションを使いすぎている
市場には膨大な数のAIマーケティングツールがあり、それぞれが特効薬であると約束している。しかし、統合せずに技術スタックに多くの専門ツールを持つことは、重複、非効率、一貫性のないシグナルをもたらす可能性がある。これは、パフォーマンス向上ではなく、混乱と無駄な支出につながる可能性がある。
すべての新しい技術を追加するのではなく、技術スタックの統合に焦点を当てる。1つのことだけでなく、多くのことを行うプラットフォームを探す。
リーダーがAIをマーケティングの仕掛けと見なしている
私が観察する最大のギャップは、技術的なものではなく組織的なものである。リーダーシップがAIをマーケティングの仕掛けではなくビジネス変革として見なすとき、それは機能する。AIは企業戦略の中核部分となり、短期的な利益のための孤立したツールではなく、部門を超えた長期的な成長とイノベーションを推進する。
高い投資収益率を持つ企業は、AIを中核戦略に組み込む傾向がある。彼らは価値の定義を優先し、部門の説明責任を保証する。
他の企業が追随する方法は以下の通りである。
• AIを全体的なビジネス目標と整合させ、成長、効率、または顧客満足度に貢献することを確保する。
• 測定可能な主要業績評価指標を設定し、売上高成長やコスト削減などの具体的な成果の観点からAIの価値を追跡する。
• すべての部門がそれぞれの特定分野におけるAIの影響に対して説明責任を負うことを確保し、リーダーシップがチーム全体の統合を監督し、AI結果を主要なビジネス目標に結びつける。
まとめ
AIには大きな可能性があるが、特定のビジネス目標を念頭に置いて戦略的に使用し、その影響を測定する場合にのみ機能する。そうでなければ、それは単なるコストセンターである。AIをマーケティングの仕掛けではなく、ビジネス投資として扱うこと。
