人工知能がソーシャルメディアマーケティングをより賢くする

画像や動画、自然言語を含む大量な非構造化データの分析には人工知能が向いている

ソーシャルメディアには画像や動画、会話調の文章を含む、様々な非構造化データがあふれています。ソーシャルメディアが顧客とのコミュニケーション手段として普及するに従い、多様なデータを分析するのは困難になり、マーケティング担当者への負担が増してきました。そこで、先進的な企業では人工知能技術に活路を見出そうとしています。米Webメディアsmall biz dailyがソーシャルメディアマーケティングへの人工知能の適用について分析しました。
従来の顧客分析はCRMシステム等に蓄積されている数値、いわゆる構造化データが中心となっていました。しかし、ソーシャルメディアを含めて企業内の情報は8割以上が非構造化データです。そこで、人工知能技術を用いて、これまで分析できなかった非構造化データの中から、隠されたパターンを見つけたり、異常値を特定したりする手法が開発されています。

人工知能はソーシャルリスニングやコンテンツ作成の負担を軽減する

ソーシャルメディアにおいて、ユーザーは必ずしも公式チャネルに対して企業の意見をつぶやくわけではありません。企業はハッシュタグや自社に関する単語を検索する「ソーシャルリスニング」を積極的に実施し、苦情に対応したり、見込み顧客を発見したりする必要があります。ここで、膨大な投稿の中から注目するべきものを発見するのは人工知能の得意分野です。人工知能を使ったソーシャルリスニングは、評判やブランド価値の維持・向上に力を発揮します。
コンテンツ作成は人間の作業だと考えられてきましたが、最近では人工知能も創作活動に活用されてきました。完全に文章作成を自動化するのは難しくても、校正や文法チェック、類語の推薦などにより文章作成者を支援するだけでも、担当者の負担は軽減されます。

人工知能でエンゲージメントやフォロワーの感情を分析し、競合他社に勝るための戦略を考える

ソーシャルメディアでは競合の活動を分析し、その先を行く施策が求められます。エンゲージメントやリーチ、影響度、フォロワーの好意的・否定的なコメントの指標を算出する人工知能技術により、競合の活動を理解し、自社のマーケティング戦略をどのように改善するべきかを考えるきっかけとなります。

まとめ

先進的なマーケティング部門では、顧客とのエンゲージメントを高めるため、積極的に人工知能技術を取り入れています。人工知能技術、特に自然言語処理技術はソーシャルメディア・ユーザーが投稿した文章の中から、特定のパターンを見出して、チャンスを発見するのに役立つでしょう。

参考資料

How Artificial Intelligence Powers Smarter Social Media Marketing