機械学習によるカスタマーデータプラットフォーム（CDP）がもたらす効果とその活用法

多くの企業がカスタマーセントリックを目指し、より良い関係、収益増加、運用コスト削減を実現しようとしています。カスタマーを重視するエンパシー・マーケティングは、これを達成するための鍵となります。一見矛盾しているように思えますが、機械学習（ML）と人工知能（AI）によって動くカスタマーデータプラットフォーム（CDP）を活用することで、ビジネスと顧客間の信頼関係を築き、人間的なつながりを促進することができます。CDPを利用することで、ブランドは個々のニーズや動機に基づいてカスタマージャーニーをパーソナライズし、より意義のあるカスタマーエクスペリエンスを提供することができます。 なぜ機械学習によるCDPが次世代のマーケティング手法となるのか、その理由を解説します。CDPは、小売、医療、金融サービスなどの業界でますます普及しています。CDPは、さまざまなソースからデータを統合し、機械学習を利用して顧客の行動を正確に把握することができます。Acquia CDPのような製品では、機械学習が統合され、複数のソースからのデータポイントを分析して、パターンやトレンドをハイライトするビジネスインテリジェンスを生成します。人間が手動でデータを分析することもできますが、時間がかかる作業になります。 CDPによる機械学習の活用法を紹介します。CDPは、ブランドとのやり取りや購入履歴などをもとに、包括的な顧客プロファイルを作成します。そして、機械学習は、リアルタイムで顧客の行動や嗜好を予測し、個人の好みに合わせた製品の推薦を行うことができます。これにより、エンパシー・マーケティングの特徴である顧客行動の理解と予測が可能になります。 CDPの活用例として、以下のようなものがあります。 ・あなたのビジネスが、店舗からの購入に依存している顧客がいる場合、CDPを活用して、移行をスムーズにするために無料配送を提供することができます。 ・あなたのビジネスが医療業界である場合、CDPを活用して、患者をその病気によって識別し、臨床試験や治療法などの適切なコンテンツを推奨することができます。 ・小売業界では、何度も商品を閲覧するが購入しない顧客がいる場合、機械学習がその行動を記録し、価格が下がった際にはSMSで通知することができます。その反応によって、より価格に敏感な顧客を把握し、今後クーポンを送信することができます。 CDPには、ビジネスの拡大に向けた意思決定を支援する機能もあります。例えば、既存の店舗が混雑しているために、新しい店舗が必要かどうかを判断することができます。また、CDPを活用して、顧客サポートセンターからの電話や顧客サービスのデータを分析し、製品開発を指示することもできます。このように、CDPを活用することで、ビジネスと顧客間の信頼関係を築き、エンパシー・マーケティングを実現することができます。