# チャプター1 AIは購入前の迷いまで読みます。 ユゲトロのマーケティングの極意、本日は、AIに顧客のカルテを作ってもらう、というテーマでお送りします。 AIでマーケティングというと、キャッチコピーを書かせる、広告画像を作らせるといった使い方を思い浮かべる方が多いと思うんですよね。 でも、今、マーケティングの現場で起きている変化は、もう少し先にいっているんですよね。 AIは広告を作るだけではなく、その前段階である誰がお客なのか、その人は今何を求めているのかを読み取る仕事にも入ってきているわけですね。 今回は3回シリーズの第1回として、まず顧客を知るAIについてお話ししたいと思います。 さて、昔の商店には常連客のことをよく覚えている店主がいましたよね。 いつもの商品ですね、とか、前回お買い上げの商品どうでした、とか、お子さんが進学されるなら、これあった方がいいですよ、みたいな。 そんな一言が自然に出てくる。もうサザエさんの世界ですよね。 これは店主の頭の中にお客様一人一人の、いわば小さなカルテがあったからですね。 ところが、企業の規模が大きくなり、お客様との接点が店舗やECサイト、メール、LINEとか多岐に渡ってくると、そのカルテもバラバラになってしまう。 例えばある人がECサイトで何度も旅行商品を見ている。LINEでは家族旅行の記事を開いている。 店舗には以前沖縄旅行の相談で来店している。これをWEB担当者、LINE担当者、店舗スタッフが別々に情報を持ったままだと、企業全体としてはその人のことがよくわからないと。 そこで登場するのが、散らばっている顧客情報を集め、この行動もあの購入も同じお客様だと、一人ずつ束ねる仕組みですよね。 いわば企業版の顧客カルテ。このカルテを作るシステムがカスタマーデータプラットフォーム、略してCDPというんですけど、このシステム商品が続々登場しているんですね。 例えば、ブレード社のカルテAIとか、ミコという会社のエンゲージAIなど、AIを活用したマーケティングサービスですね。このカルテの情報をAIが読んで、データから意味を見つけてくれるんですね。 例えば、この人は北海道旅行には興味があるというわけじゃなくて、夏休みの家族旅行を検討しているらしい。価格より子供向けの体験ツアーを重視しているようだと、行動の裏側にある文脈までを推測するんですね。 もちろん、AIが心を読めるわけではないですよね。過去の膨大なデータ、顧客の閲覧、購入、問い合わせ履歴などから可能性の高い仮説を出してくるわけです。それでも、何も知らずに接客するより、提案内容は大きく変わってくるんですね。 旅行の事例を挙げているので、わかりやすく、旅行会社HISで説明しますと、HISは、かれてに蓄積したウェブ上の行動データを活用し、店舗で旅行相談を担当するスタッフ向けに、生成AIを使った相談予約ダッシュボードを作ったんですね。 来店予約をしたお客様が、予約前にどの旅行先や商品を見ていたのか、その行動をAIが要約し、スタッフが相談前に確認できるようにしたわけです。公式の事例紹介によると、経験の浅いスタッフでも自信を持って接客しやすくなり、特に入社3年未満の若いスタッフで、制約率の上昇が見られたというわけですね。これこそ、成果の底上げですよね。 さらにお客様の希望と、担当者の得意分野とのミスマッチも減らせるようになりました。ここが重要ですね。AIが旅行を売ったのではなくて、AIがお客様を理解する材料を人間に渡し、人間の接客力を伸ばしたわけですね。 別の事例として、英会話のベルリッツジャパン、LINEを活用するエンゲージAIを導入して、リッチメニューの改善とか、英語クイズの配信、社内の部門連携などを進めたんですね。 その結果、導入後3ヶ月で、LINE経由の予約獲得コストが、導入前の約半分になったと公表しています。ただし、これはAI導入で全部は上手くいったというわけではなく、AIの助けを借りたスタッフが、顧客との接点を整え、配信内容を工夫して、マーケティング部門と営業部門が連携して運用した、そういう成果なんですよね。 では、中小企業は何から始めれば良いのか。いきなり高価なAIのマーケティングシステムを導入するのは難しいですよね。まず、顧客名簿、購買履歴、問い合わせ履歴、営業担当者のメモ、展示会で得た名刺などを見渡してみたいと。 同じお客様の情報が、別々のExcelとか、担当者のメールボックスに眠っていないかどうか。会社名の表記が、株式会社ありとなしで分かれていたりとか、別会社のようになっていたりもするんですよね。つまり第一歩は、顧客情報を集めることではなく、既に持っている情報を繋ぐことなんですね。 その上で、この情報を活かすと、どういう接客をできるか、あるいはどう改善できるかと考えると。使い道の分からないデータで、とにかく集めるというのじゃなくて、お客様へ提案する一言を良くするために必要な情報を確認すると。これならすぐにでも始められそうですよね。 ただし、情報を集めるときに、お客様の同意や個人情報の管理は、しっかりしておかなければなりませんよね。今時は。また、AIの推測を事実だと思い込んでしまうのではなく、例えば、この人は安さを重視していますとAIが判定しても、実際にはたまたま価格ページを長く開いていただけなのかもしれませんしね。 AIの答えは断定ではなく、接客上の仮説として扱うべきですね。 顧客を知るAIが強いかどうか、あるいはAIが賢いかどうかより、正しくつながった情報をAIがもたらせるか、そしてその推測を人が丁寧に確かめられるかということも大切なんですね。 AIの性能を決めるのは、AIそのものというより、システムというより、何を学ばせることができるかという人間サイドの問題もあるわけですよね。 次回は、そのAIが顧客を知るだけではなく、誰に何をいつ伝えるかまで決め始めているというお話をさせていただければと思います。 最後まで聞いていただきありがとうございます。ぜひチャンネルのフォロー、いいねをしていただきますと嬉しいです。