20年以上にわたりブランドおよび市場調査に携わるDay One Strategyの創業パートナー、アビゲイル・スチュアート氏は、イノベーションを推進し、AIを支持している。
長年にわたり、エージェンシーモデルは同じ直線的な方法で機能してきた。顧客が疑問を持つ。ブリーフを発行する。エージェンシーがプロジェクトを実行する。数週間後、顧客はインサイトといくつかの推奨事項を概説したレポートを受け取る。その後、チームが調査結果を解釈し、社内で調整し、何をすべきかを決定するのに時間をかけるため、本当の仕事が始まる。
この直線的なモデルは、急速に変化する市場で競争しようとする顧客にとって、もはや十分ではない。競合他社の活動、消費者心理、購買行動は、プロジェクトが最終プレゼンテーションに到達する前に変化する可能性がある。先を行くために、企業はより継続的な運営方法、つまりデータ、シグナル、インサイト、アクションの間の距離を圧縮する方法を必要としている。
言い換えれば、意思決定支援のために構築されたシステムが必要なのだ。
私は最近、新たな挑戦者からの圧力を受けている市場リーダーのブランドで、顧客が他社に乗り換え始めているという課題を目の当たりにした。従来のモデルでは、その理由を理解し、推奨事項を策定するための新しいプロジェクトが対応策となっていただろう。それには数カ月かかり、その間に問題は悪化していたはずだ。代わりに、私たちはブランドトラッキング、競合他社インテリジェンス、顧客フィードバック、現場部隊のレポートを統合した、AI対応の常時稼働型インテリジェンスシステムを構築した。これにより、チームは問題をより迅速に明確に把握でき、シグナルから意思決定までの道のりが圧縮された。通常9カ月かかるサイクルが4カ月で完了し、ブランドはより早く介入してトレンドを安定させることができた。
この場合、AIが意思決定を行ったわけではないが、複数のソースにわたるシグナルを接続し、問題をより早く特定し、分析と解釈に必要な時間を短縮することで、私のチームがより迅速な意思決定を可能にした。
この例は、別のシフトを示している。AIはすでに、特に分析、統合、執筆、推奨事項の生成といった知識労働の一部を大幅に加速できる。それが起こると、顧客はそれらのアウトプットだけにプレミアムを支払うことを望まなくなる。エージェンシーは適応する必要がある。彼らの価値は、分析やレポートの作成にあるのではなく、顧客が何が重要か、それがすべて何を意味するのか、次に何をすべきかを決定するのを支援することにある。言い換えれば、エージェンシーの将来の価値は意思決定支援にある。
意思決定支援とは何か
意思決定支援とは、顧客が何が重要かを見極め、それを迅速に理解し、結果に影響を与える時間がまだあるうちに行動するのを支援する能力である。
ほとんどのエージェンシーは、すでに顧客の意思決定を支援していると言うだろうし、実際に多くがそうしている。しかし、ほとんどの場合、そのサポートはプロジェクトモデルの中に留まっている。エージェンシーは質問に答え、分析を提供し、推奨事項を提示する。その後、顧客は社内で調整し、判断を下し、それに基づいて行動するという、より遅い作業を行う。意思決定支援は異なる。ここでは、顧客の意思決定のスピードと質を向上させることが、価値そのものとなる。
では、それは実際にはどのようなものだろうか。
1. 検知
ほとんどのエージェンシーはブリーフを待つ。今、エージェンシーは、顧客が行動する必要があることを知る前に、競合他社の動き、消費者行動、カテゴリー指標全体でシグナルを見つけることにシフトする必要がある。
チームは、競合他社が会議のプレゼンテーションや投資家向け資料でメッセージングをシフトしていることに気づくかもしれない。これにより、顧客は対応が必要になる可能性があるという早期警告を得ることができる。
2. 解釈
ここでエージェンシーの専門知識が真価を発揮する。AIはパターンを表面化できるが、このブランドにとって、この市場で、リーダーシップがすでに対処していることを考慮すると、シグナルが何を意味するのかを伝えることはできない。その判断はあなたのものだ。
たとえば、ブランドセンチメントの低下は、それ自体では懸念されるように見えるかもしれない。しかし、文脈では、より深いブランド問題ではなく、供給問題による短期的なノイズを反映している可能性がある。どちらであるかを顧客が理解するのを支援することが、エージェンシーの役割である。
3. 決定
これが最も重要なステップである。誰かが何が重要で、次に何をすべきかについて明確な判断を下さなければならない。それは、競合他社の動きが対応を必要とするかどうか、メッセージを変更する必要があるかどうか、セグメントを異なる方法で優先すべきかどうか、またはリスクが今すぐエスカレーションするほど深刻かどうかを決定することを意味する可能性がある。
挑戦者ブランドが1つの優先顧客グループで勢いを増し始めた場合、対応はメッセージを鋭くすること、営業チームに異なるブリーフを行うこと、支出をリダイレクトすること、またはまだ反応しないことを決定することかもしれない。
難しいのは、適切なタイミングで適切な対応を選択することだ。これらの決定には、判断力、商業的文脈、そして選択する自信が必要である。顧客がこれらの判断をより迅速に下すのを支援できるエージェンシーが、その価値を保持するエージェンシーとなる。
4. 行動と学習
まだ重要なうちに動き、その後、対応から学び、調整する。
ここでマイクロバトルが登場する。これらは、1つの問題と1つの決定を中心に構築された短い集中的なスプリントであり、数カ月ではなく数週間で対応をテストし、洗練させる。チームが学んだことは、検知に直接フィードバックされるため、知識は時間とともに蓄積される。
最良の対応について数カ月議論する代わりに、チームは1つのセグメントで修正されたメッセージングを迅速にテストしたり、1つの市場の現場労働力により鋭いカウンターナラティブを装備したりするかもしれない。その後、実際に何が起こるかに基づいて対応を洗練させることができる。
変化するモデル
今後2年間で、非常に異なるエージェンシーモデルが出現すると私は考えている。主に分析、インサイト、レポートに対して報酬を得ることを期待しているエージェンシーは、不意を突かれるだろう。AIが知識労働の機械的な側面をより多く自動化し続けるにつれて、これらのアウトプットは差別化されなくなり、エージェンシーからそれらに対して支払う準備ができている顧客は少なくなる。
価値を維持するエージェンシーは、顧客が何が重要かをより早く見極め、より迅速に意思決定を行い、結果に影響を与える時間がまだあるうちに対応するのを支援するエージェンシーとなる。
今すぐ始められる1つの方法
1つの顧客と1つの実際の商業的問題を選ぶ。それを中心にシンプルな週次意思決定ループを構築する。何が変化しているかを検知し、何が重要かを解釈し、何をすべきかを決定し、学ぶのに十分な速さで行動し、学んだことを次のサイクルにフィードする。それをうまく行えば、プロジェクト提供から意思決定支援へのシフトを開始することになる。
