バズワードを超えたAI：永続する3つの影響

AIがすでにブランドマーケティング担当者とお客様との関わり方を変えつつあることは明らかです。これにより、顧客との対話を大規模に改善するために使用できるより深い洞察が得られます。こうした洞察は、多様な顧客基盤を持つ複数の拠点を持つブランドにとって特に重要です。

しかし、マーケティング担当者がAIをどのように使うべきかという議論は、単なる流行として捉えられがちです。AIはユーザーエクスペリエンスを大きく変えることになりますが、マーケティング担当者にとって、AIツールが実際にどのように顧客体験の向上に役立つのかを正確に把握するのは難しい場合があります。

以下では、トレンドサイクルを超えて続くAIの3つの影響と、ブランドがこれを活用する方法について詳しく説明します。

あらゆるAIコパイロット、検索、チャット体験の根底には、それを支えるデータとナレッジベースがあります。データが正しく保存されていない場合、AI は情報を「読み取って」、お客様に対して適切なエンゲージメントや回答を生成することができません。

したがって、「AIの時代」での成功への最も重要な鍵は、重要なビジネスデータを整理された構造化された方法で保存するための強力な戦略を立てることです。

適切に構造化されたデータがあれば、AIを次のことに効果的に活用できます。

• データから正確な情報を取得し、お客様の質問に答える（検索やチャットなどを通じて）

• 答えがないときに正確に理解し、答えを妄想するのではなく「わかりません」と言う

• ナレッジベースに新しいコンテンツで埋めるべきギャップがある場合、すぐに特定する

• デジタルプロパティにおける顧客行動の傾向を把握し、デジタルタッチポイントがそれらの傾向にどのように対応するかを改善する

ただ、重要なのはデータの保存方法だけではありません。ナレッジグラフ に入力するデータの質と量も重要です。お客様が発見の過程で抱くすべての要望、ニーズや検索を確実に考慮し、これらの質問に答えるためのデータを提供する必要があります。これは、自社サイトのお客様だけでなく、AI主導の世界における検索エンジンの結果との関わり方にとっても重要です。

マーケティング担当者がAIを使用する最初の方法は、さまざまなデジタルタッチポイントのすべてにわたる顧客とのやり取りから洞察を収集することです。

お客様は、企業のウェブサイトを検索したり、チャット機能を操作したり、企業公式ページをクリックする中で欲しいものに関する有益な情報を伝えています。AIツールを使用すると、こうした要望を処理して理解する時間を（手動で行うよりも）大幅に節約できます。

お客様の意図に関する貴重なデータポイントの収集を始めるには、顧客エンゲージメントが高いタッチポイントを調べる必要があります。繰り返しになりますが、ウェブサイトやチャット、AIコパイロットで検索してみてください。続いて、AIクラスタリングアルゴリズムがこうしたデータセットを「読み」、お客様が欲しいものや必要としているものに共通する傾向を見出します。（例えば、ピザ店のウェブサイトで、お客様がニューヨークでは「ペパロニピザ」を検索しているのに対し、フィラデルフィアでは「ハワイアンピザ」を検索していることがわかった場合、その情報を使用して、ローカライズされたコンテンツをキュレートし、それに応じてカスタマイズできます。）

ローカルレベルで顧客ベースのニーズと意図を理解することで、より優れたコンテンツを構築し、より優れた顧客体験を提供できるようになります。お客様の意図の傾向を明らかにし、対象を絞ったコンテンツやオファーの構築にAIツールが使用される頻度がますます高まることが予想されます。

生成AIの登場により、コパイロットは現実的な手段となっただけでなく、顧客の意図に関するデータを収集するための非常に価値のある方法となっています（前述の通り）。

初期の「コパイロット」、ぎこちない顧客体験につながる支援デジタルツール（MS Word Clippyなど）は使いやすいとはいえず、意味をなさない答えが提示されることがよくありました。現在のコパイロットは、私たちが慣れ親しんだ小さなチャットポップアップ画面にとどまらず、ブランドのニーズに基づいてUIを革新的にすることができる存在となっています。

コパイロットをYextで 設定する場合、例えば、コパイロットがブランド指定の音声を使用するようにプロンプトを設定し、お客様のロケーションに基づいてプロンプトと推奨される回答を変化させることができます。お客様の質問にナレッジベースから直接すばやく回答できます。

ライブサポートエージェントを採用している場合は、これによりエージェントの貴重な時間を節約できます。また、コパイロットがナレッジベースから質問に答えられない場合は、将来、この種の質問に答えるために、ナレッジベースにコンテンツを追加する必要があることを示す貴重なシグナルとなります。

これらの影響を念頭に置き、今日、強力なデータ管理戦略を取り入れることで、どのような新しいタイプのAIエクスペリエンスが出現してもブランドを長期的に成功させることができます。「XX業界のためのAI」が日々新たに登場しているように見えますが、優れた顧客体験を提供できるかどうかは、データ基盤にかかっています。

こうしたAIの永続的な影響を受け入れるための次のステップに進む準備はできていますか？ここをクリックしてAIコパイロットの詳細を確認しましょう。