マーケティングチームは今まで以上に多くの消費者データにアクセスできるようになりましたが、そのデータを活用する能力は依然として限定的です。データの増加により手動での分析と実行が必要となり、ブランド企業が重要な瞬間にお客様に対応することを妨げています。

エージェント型AIは、AI主導のマーケティングインサイトを提供し、ガイド付きまたは自動化されたワークフローを通じてチームがそれらを活用できるようにすることで、このギャップを埋めることができます。キャンペーン調整やデータ整理などの反復的で手動のタスクを代行することで、エージェント型AIはマーケターの役割をキャンペーン実行者から戦略的リーダーへと変革します。

この記事では、以下のトピックについて詳しく説明します：

• エージェント型AIがマーケターのキャンペーンにおけるボトルネックをどのように解決するか
• エージェント型AIがマーケティングの同僚として機能する方法

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

エージェント型AIがマーケターのキャンペーンにおけるボトルネックをどのように解決するか

従来のAIツールは通常、マーケターが別のツールで手動実装する提案を提供します。エージェント型AIは、ユーザー定義のガードレール内で、そのプロセスの調整と、サポートされているワークフローでの一部自動化を支援します。ブランドガードレール内で動作するよう設定されたエージェント型AIシステムは、手動データエクスポートや部門間の引き継ぎのフリクションを削減することができます。また、お客様やターゲットオーディエンスの行動変化を特定して対応し、動的な顧客セグメントを管理し、時間の無駄を排除し、コンテンツ制作をスケールします。

変化する顧客行動への対応

エージェント型AIは、顧客行動の微妙な変化にリアルタイムで対応することで、マーケティングキャンペーンを最適化することができます。従来のAIは過去のパターンに大きく依存したり、マーケターがその出力に手動で対応する必要があったりするため、ターゲットオーディエンスに対してミスマッチなマーケティングメッセージが生じる可能性があります。エージェント型AIは、行動データとインタラクションデータがある環境において、顧客行動の意味のある変化を検出し、マーケターがより関連性の高い体験で対応できるよう支援します。システムは、タイムリーな行動とインタラクションシグナルから顧客の意図を分析し、推測することができます。

この継続的な検出により、ユーザーエクスペリエンスを直接改善することができます。例えば、適切に設定されたエージェントシステムは、お客様が商品やサービスを購入しようとしているのか、それとも単に調査を行っているだけなのかを認識することができます。その後、より関連性の高い情報やカスタマイズされたオファーを提供するために、ユーザーエクスペリエンスに対する承認済みの色調補正を推奨したり、サポートされているワークフローで実行したりできます。これらの機能により、ブランド企業はお客様のニーズに応えながら、ユーザーにとってよりシームレスで直感的なジャーニーを構築することができます。

動的オーディエンスセグメントの統制

個別のインタラクションを超えて、エージェント型AIは、ブランドがお客様のグループを管理する方法を変えることで、マーケティングキャンペーンを最適化できます。従来のセグメント化は、多くの場合、すぐに古くなってしまう静的なデータポイントです。エージェント型AIは、特定の企業環境において、リアルタイムの行動を使用して、ユーザーと同じように迅速に変化するセグメントにお客様をグループ化できます。これらの専門ツールにより、ターゲティングが常にお客様の現在のジャーニーに関連していることを確実にできます。

エージェント型システムが動的オーディエンスセグメントを最適化するには、信頼できる唯一の情報源が必要です。web、Mobile、オフライン、CRMデータを組み合わせた統合顧客プロファイルの構築が重要です。これにより、エージェントは正確性を持って複数ステップの計画を推論することができます。例えば、AIエージェントは、お客様がすでに購入を完了していることを認識し、サポートされているチャネルとワークフロー内で、その後のメッセージングを獲得志向のアウトリーチからリテンションやロイヤルティメッセージングに移行させることができます。

時間の浪費を排除

社内チームと代理店は、手動オペレーションを自動化することで、リソースをより効果的に活用でき、エージェント型AIが貴重な時間を消費する特定のタスクに対処します。

コンテンツ：アセット検出とタグ付けの自動化

• 問題：検索エンジン最適化とコンテンツマネージャーは、手動メタデータタグ付けのバックログと、アセットを見つけにくくする整理されていないデジタルリポジトリに対処することがよくあります。
• ソリューション：エージェント型AIは、アセット検出とインテリジェントタグ付けを自動化することで、コンテンツサプライチェーンを最適化できます。
• 結果：設定されたエージェントが大規模なライブラリをスキャンして、ブランド基準と過去のパフォーマンスに基づいてアセットを識別しタグ付けし、適切なCreativeがすぐに検索可能でデプロイメントの準備ができていることを確実にします。

有料ソーシャルキャンペーン：リアルタイム入札とCreative最適化の推進

• 問題：有料ソーシャルマネージャーは、複数のプラットフォームにわたって広告のパフォーマンスと入札色調補正を手動で監視することがよくあります。
• ソリューション：実行フェーズでは、エージェント型AIがすべてのチャネルのパフォーマンスを同時に監視することができます。
• 成果：エージェント型AIがパフォーマンスの変化を特定し、マーケターに最適化のレコメンデーションを提示します。

キャンペーンオペレーション：タスクルーティングとチーム間の引き継ぎを効率化

• 問題：デジタルパブリッシングチームは、管理業務のルーティング、ステータス更新、戦略とクリエイティブ間の複雑な引き継ぎによってキャンペーンローンチの遅延に悩まされています。
• ソリューション：エージェント型AIは、キャンペーンをプランニングからローンチまで進めるために必要な引き継ぎを自動化することができます。
• 成果：レビュー用アセットのルーティングなどの定型タスクを処理するよう設計されたエージェントにより、組織は手作業の直線的な増加なしにスケールすることができます。

コンテンツ制作のスケール化

エージェント型AIツールは、コンテキストとガイドラインを活用してコンテンツ制作を効果的にスケール化することができます。大企業では、パーソナライズ機能のためのデータは豊富にあるものの、需要に対応するアセットが不足するというコンテンツのボトルネックに直面することがよくあります。適切に設定されたエージェントは、オーディエンスセグメントがヒーロー画像の新しいバリエーションやローカライズされたヘッドラインを必要とするタイミングを特定し、デプロイメント用の承認済み制作またはアセンブリワークフローを開始することで、この課題に対処することができます。関連性の高いコンテンツの安定したストリームを確保することで、エージェント型AIはクリエイティブバリエーションを継続的にテストし最適化して、ユーザーに最も響くものを見つけ出すことができます。

エージェント型AIがマーケティングの副操縦士として機能する方法

エージェント型AIは、企業がインサイトの発見と同時に行動を起こすことを支援する戦略的な協働者として機能することができます。アドビは、発見と実行のギャップを埋めるために以下のエンタープライズソリューションを提供しています：

• Data Insights Agentにより、チームはAdobe Customer Journey Analyticsのデータについて質問し、トレンドと機会を発見するための関連する可視化を生成することができます。
• Journey Agentは、Adobe Journey Optimizerでパーソナライズされたジャーニーの作成、分析、最適化を支援します。
• Audience Agentは、マーケターがオーディエンスをより迅速に作成、管理、最適化し、手作業を削減しながらより高い精度でキャンペーンが適切な人々にリーチできるよう支援します。
• Experimentation Agentは、実験結果を実用的なインサイトと次善のテストに変換し、マーケターがより確信を持ってwebサイトを継続的に改善できるよう支援します。

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