写真はChristiann KoepkeによるUnsplashより
Mukundan Sankar
Foot Locker社のシニアデータアナリスト。電子工学と通信工学を学んだ後、データ分析という新しい分野に出会い、興味から学び始めたことで情熱に変わりました。その結果、修士課程で高度なデータコースを受講し、2016年にデータ分野でのキャリアをスタートさせました。それから7年以上にわたりデータを活用した情報に基づく意思決定をサポートしてきた実績を持つ専門家です。データと分析を愛し、生産性、データサイエンス、機械学習、そしてAIに関する知識を発信する活動を行っています。彼の使命は、複雑なデータトピックを誰にでも理解できる形に単純化し、それを仕事や日常生活に応用できる実践的な洞察として提供することです。実用可能なデータ戦略や技術革新の提案から、時間管理や生産性向上のための習慣づくりまで、多岐にわたる分野で価値ある情報を提供しています。他に「Data & AI with Mukundan Podcast」も主催しています。
この記事は、AI for Customer Lifetime Value (CLV) Prediction: Why Smart Marketers Are Paying Attentionの翻訳転載です。
著者のMukundan Sankarさんの許可を得て公開しています。
AI はどの顧客が長期的に利用し、より多くのお金を使うかを予測することで、マーケティング担当者のゲームをどのように変えているのでしょうか。
私はマーケティングに焦点を置いたデータ主導の経験豊富な専門家として、顧客生涯価値 (CLV) が成功するマーケティング戦略の中心となるのを何度も見てきました。高いCLVを達成することは、私のようなマーケターにとって重要な目標となっています。データとは単に数字を追跡することではなく、顧客ロイヤルティを育み、持続可能な成長を促進するためのより賢明な戦略を構築することなのです。
私はデータに基づいたマーケティング手法の強力な支持者であり、マーケティングにおける AI と LLM のトレンドに関する最近の記事でも、同様の変革をもたらす AI 主導の洞察に触れています。
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前述の記事と同様に、この記事では、AI の進化する機能によって CLV 予測がこれまで以上に実用的かつ正確になる仕組みについて説明します。
CLV は、どの顧客が長期的にあなたの会社と付き合ってくれるか理解するための直接的な糸口となり、最大の効果を得るためにマーケティング努力をどこに向けるべきかを導いてくれます。価値はまさにその名の通りです。本記事では、AI を活用した CLV 予測の基本、その重要性、そしてそれをどのように適用して競争の激しいマーケティングの世界で成功できるかについて説明していきます。
正直に言うと、顧客を知ることがすべてです。表面的なことだけではなく、顧客がビジネスにもたらす長期的な価値を真に理解する必要があります。これは、マーケティング担当者が顧客生涯価値 (CLV) と呼ぶもので、どの顧客が時間と労力を費やす価値があるか、またどの顧客がそれほど価値がないかを浮き彫りにする重要な指標です。
しかし、ここに問題があります。従来の CLV 計算は時代遅れなのです。従来の計算は、必ずしも全体像を把握できない厳格な数式に依存しています。そこで人工知能 (AI) の出番がやってきます。AI によって CLV の予測は容易になり、これはマーケティング担当者にとって強力な開発となっています。
この記事では、AI を活用した CLV 予測とは何か、なぜそれが重要なのか (非常に重要なのか)、そして、今日の競争の激しいマーケティング環境で成功するために AI を活用してどのように始められるのかを説明します。
CLV がマーケティングの最良の友となる理由
顧客生涯価値はなぜそれほど重要なのでしょうか。あなたがコーヒーショップを経営していると想像してください。2 人の顧客がいます。顧客 A (サムと呼ぶことにします) は店に来て、高級ラテを 1 杯購入し、二度と戻ってきません。顧客 B (ティナと呼ぶことにします) は毎週来店し、レギュラーコーヒーを購入し、時には友人を連れて来ます。
一見すると、サムの方がお得に思えます。しかし、時間が経つにつれて、ティナの忠誠心と頻繁な訪問によって、はるかに多くの収益が生まれ、さらに彼女があなたのショップを他の人に紹介してくれる可能性も高くなります。
CLV とは、簡単に言えば、どの顧客が長期にわたって利用してくれるかを理解することです。それが分かれば、価値の高い顧客を満足させることにエネルギーを集中できます。
CLV を予測する従来の方法は…まあまあ
ほとんどの企業は、ある時点で CLV の予測を試みたことがあります。しかし、いまだにスプレッドシートや基本的な数式を使用している場合、おそらく重要な洞察を見逃しているでしょう。従来の CLV モデルは、顧客の昨年の支出や買い物の頻度などの単純な平均に依存しています。これは便利ですが、静的であり、人々は変化していきます。
たとえば、忠実な顧客が突然活動しなくなったらどうなるでしょうか。あるいは、あまりお金を使っていない顧客が突然興味を示したらどうなるでしょうか。従来のモデルでは、こうした変化をすぐには捉えることができません。気づいたときには、手遅れになっていることがよくあります。
AI の登場: 現代のマーケターのための CLV 予測
AI はすべてを変えます。数値をより速く処理するだけでなく、それらの数値をより正確かつタイムリーなものにします。AI が CLV 予測を強化する仕組みは次のとおりです。
1.AIはデータをリアルタイムで処理します
AI は、顧客の行動をリアルタイムで分析できます。たとえば、顧客が Web サイトで非常にアクティブに行動しているものの、しばらく購入していないとします。従来の方法では、手遅れになるまでこのような変化を見逃してしまう可能性がありますが、AI はこれを認識し、CLV を即座に調整できます。
リアルタイムの洞察により、パーソナライズされた割引や「会えなくて寂しいです」というメールを送信するなど、顧客を呼び戻すための迅速な対応が可能になります。
2.AIがよりスマートなセグメントを作成
AI のユニークな特徴の 1 つは、人口統計以外の要素に基づいて顧客を分類できることです。顧客がブランドとどのように関わっているか (閲覧、メールの開封、ソーシャル メディアでのやり取りなど) を調べます。次に AI は、どの顧客が価値が高く、どの顧客に特別な注意が必要かを予測します。
この情報を使用して、マーケティングをパーソナライズできます。たとえば、「リスクのある」顧客を特定し、離脱を防ぐために顧客維持オファーを送信したり、最も忠実な顧客に特別な特典を提供したりすることができます。
3.AIが顧客行動を予測
従来の CLV モデルは過去を振り返り、何が起こったかを示します。しかし、AI は次に何が起こるかを予測できます。
AI は過去の購入、エンゲージメント、さらには社会的行動を分析して、顧客がすぐに離脱するか、大きな購入をするかを予測します。その後、離脱しそうな顧客にターゲットを絞ったオファーを送ったり、顧客を大きな購入に促したりするなど、先を見越した対策を講じることができます。
4.AIは包括的な視点を提供する
AI は、購入履歴からレビュー頻度、ソーシャルフィードバックまで、あらゆることを考慮します。この「完全な視点」により、顧客の価値をより深く理解できます。
たとえば、たとえ誰かがあまりお金を使っていなくても、肯定的なレビューやソーシャルメディアでの共有によってその人の価値が高まり、あなたが思っている以上にその人の重要性が増す可能性があります。
スターバックスは状況を把握している:実例
これはすべて理論ではなく、すでに実践されています。たとえば、スターバックスは AI を使用して CLV を予測しています。毎日何百万もの取引が行われており、モバイルアプリとロイヤルティプログラムを通じてデータを収集しています。
スターバックスの AI は、来店頻度、注文パターン、プロモーションへの関与を追跡します。常連客が来店頻度を下げた場合、スターバックスの AI がそれを知らせます。その後、スターバックスは、顧客のお気に入りのドリンクの割引など、パーソナライズされたオファーを送信して、リピートを促します。
スターバックスは、高価値顧客について推測しているのではなく、AI による継続的なデータ分析と実用的な洞察のおかげでそれを知っています。
CLV予測にAIを活用する方法
始めようと考えていますか? CLV 予測に AI を段階的に導入する方法は次のとおりです。
1.データを整理する
まず、データがクリーンであることを確認します。AI は強力ですが、効果的に機能するには信頼できる情報が必要です。購入履歴、エンゲージメント指標、サービスインタラクションなど、顧客データが最新であることを確認します。
2.適切なツールを選択する
独自の AI モデルを構築する必要はありません。Google AutoML、Salesforce Einstein、Microsoft Azure AI などの多くのツールは、データサイエンスチームなしで CLV を予測するのに役立ちます。これらのツールは、数回クリックするだけで顧客データを分析し、洞察を提供します。
3.集中的な取り組みで立ち上げる
すぐに戦略全体を見直す必要はありません。まずは小さな顧客グループまたは特定のセグメントから始めてください。AI の予測をテストし、より多くのデータを収集しながらアプローチを拡大してください。
4.洞察に基づいて行動する
AI による CLV 予測ができたら、ぜひ活用してください。電子メール キャンペーンのパーソナライズ、ロイヤルティプログラムの改良、顧客維持戦略の改善など、洞察に基づいて行動しましょう。
全体像: AI 主導の CLV がマーケティングの未来である理由
最後に、顧客生涯価値の予測は常に重要と考えられてきましたが、AI の登場によってそれが不可欠になりました。AI を使用すると、最優先顧客が誰であるかを推測するのではなく、リアルタイムで特定できます。
AI を使用すると、マーケティングをパーソナライズし、顧客離れを減らし、顧客とのより強固で長期的な関係を構築できます。CLV 向けの AI をまだ検討していない場合は、今がそのときです。まずは小規模から始めて、学習を続け、マーケティング活動が新しい方法で成功するのを見てください。この記事を書くのに参考にした情報源を以下に示します。
出典:
– Smith, J. (2023)。「AI が顧客生涯価値の予測に革命を起こす方法」ハーバード ビジネス レビュー。
– 「AI と顧客セグメンテーション: 機械学習による CLV の向上」(2022)。マッキンゼー インサイト。
– 「スターバックスの AI による顧客生涯価値の向上」(2023)。フォーブス。
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