【取材】マーケティング施策にAIを活用する際の注意点とは?失敗せずにECで活用するポイントを解説
インタビューの概要

マーケティング施策にAIを活用している企業が増えましたが、蓋をあけてみるとうまくいっていないケースが多いです。そんな中、Web接客ツールであるFanplayr(ファンプレイヤー)は、統計学とAIをうまく組み合わせることで、サイトの売上・利益を改善しているようです。Fanplayrを提供するJAMU株式会社(以下JAMU)の橋川さんと中原さんに、AIをうまく活用する方法について伺いました。

マーケティングツールにおけるAIの活用法

―― Web接客やレコメンド、MAなどのツールにAIが活用されてきていますが、活用する以前と何が変わったのでしょうか?

橋川さん:Web接客やMA(マーケティングオートメーション)においては、これまでEC担当者がルールベースで設定した条件に対して施策を実行する形で運用してきました。それが、AIを用いたことで自動化されはじめたことが大きな違いです。

AIはサイト内でのユーザーの購買・行動履歴などのビッグデータを処理することで、そのサイトやユーザーを定義する傾向値を算出し、その条件にマッチする対象に施策を実行します。従来は運用担当者や分析担当者が担っていたそれらの作業を肩代わりしてくれるといったイメージです。

中原さん:AIに作業を任せることで自動的な運用が可能となることに加え、最適化された結果から得られる成果が高そうに見えるので、事業者側の期待を高めているように見えます。その点にフォーカスして飛びついている企業が多かったことも事実だと思います。実際にAIを採用する事業者側としては「AI」という言葉が売上やコンバージョンの改善など事業のゴールに対する銀の弾丸に聞こえているのかもしれません。

ただし、取り組みが早かった企業での失敗も耳にし始めているようで、事業者側からリスクもいくつかあがるようになってきました。例えば、AIが処理するプロセスをルールとして明確にできずブラックボックスとなってしまった、運用者からすると予期しない形でAIが施策を実行してしまった、チューニングを試みようとしても実際はコントロールできない…など自動化されたはずの運用面に跳ね返ってきている印象を受けます。

これらの経験から、事業の目的に応じてAIを使い分けるといった意識が事業者側に出ているように思います。

―― AIを活用していると謳っているツールがありますが、実はAIを活用していないというケースもあると聞きます。どういったものをAIと謳ってしまっているのでしょうか?

橋川さん:先のようにマーケティングの言葉として「AI」は事業者側の関心は高いので、ベンダー側からそれらしく提示されていることもあります。蓋を開けるとAIではなく、実際はルールベースだったとか。または、シナリオ型で「このパターンでインプットされたら、これをアウトプットする」のような、テンプレート的に決まった型で自動化されただけのものもあります。

今、市場を見て多いと感じているAIのアプローチは、確率的に成功する可能性が高い対象を施策のターゲットとすることです。例えば、ECサイトで「あとひと押しで購入するユーザー」がいたとします。これらを特定して、ひと押しのアクションを行うことができれば、売上やCVRといったゴールとする結果が出そうですよね。

ただ、注意いただきたいことは「もともと購入する可能性が高いユーザー」に対してアクションしてしまっている可能性があります。「あとひと押しのアクションで購入するユーザー」のように「迷っているユーザー」ではなく、「もともと買うモチベーションが高いユーザー」をそのようにAIが解釈しているケースです。この場合は、しなくてもよい施策を実行している可能性があるので注意が必要です。

中原さん:具体的な施策例としては、配る必要のない無駄な値引きのクーポンを配布して結果的に利益を下げてしまったり、そのままでも決済してくれるはずのユーザーに響かない接客をしてしまったりすることで商品の購入を阻害してしまうようなことです。ある面ではマイナスの事態になりかねません。ただし、売上やCVRで結果が出やすい状態のユーザーをターゲットとしていることもあり、結果が良好であるかのように見えるので、事業者側としては表面的な結果に満足して気づきづらい状況になってしまいます。

その背景として、AI側でのインプットやアウトプットの基準がブラックボックスになってしまっていることがあります。利用されている事業者様に「運用ルールを把握されていますか?」と質問すると、把握されていないケースが大半です。当社と一緒にデータを紐解いてはじめて無駄な施策を行っていたなどのマイナス面を認識したということも多くあります。このように「AI」の目的による使い方や性格を理解されていない状態や、その運用ルールを見ようとしていない状態が、誤解を産みやすい背景だと思います。

AIを活用する際の注意点とポイント

―― AIを活用したツールを使う際の注意点、うまく活用するためのポイントがあれば教えて下さい。

橋川さん:AIは便利なもので、効率的に事業ゴールに貢献してくれるものです。ただし、特性を理解したうえで使い所を押さえる必要があります。当然ですが、なぜその作業や施策をAIで行うべきなのか?を自社の運用に照らしあわせて、業務に組み込むことが重要です。

さきほどの具体例としてECサイトでのクーポン施策を例にとりましたが、利益面でマイナスがある可能性がある反面、自動化による運用リソースが削減できる恩恵もあるので、バランスを考慮してAIに任せる範囲を決定することです。

また、AIで自動化していた運用からマニュアル運用に切り替える際も注意が必要です。AIで運用すると先のとおりルールがブラックボックスになっている可能性があるため、何が良くて悪かったかの反省は気づいたときには困難です。今の状態をわかったうえで運用をコントロールすることが重要ですが、日々の業務が多様な事業者が多いこともあって、ここはあまり気がついていないポイントだと思います。

―― FanplayrはAIをどのように活用しているのでしょうか?

中原さん:FanplayrはAI一辺倒ではなく、使い所を選択してコントロールできる点が優れています。先のようにクーポンなど直接的な利益に関与する場合は、AIを使わずに統計学のアプローチで確率が高くリスクのない施策を実行します。一方で商品レコメンドのようなユーザーごとにパーソナライズするために精度の高いAIを用いて自動化します。

このようにAIの特性や使い所を抑えているからこそ、事業目標に対して効率的にアプローチしつつ、データを明確にして「いまがどうなっているか」を説明することができます。Fanplayrではデータ解析をベースにした運用を絶対としているので、サイト全体の現状を把握して、効果的なAIをご提案できることも失敗を避ける要因です。

―― 最後にAIを活用するうえでおさえておくべきポイントを教えていただけないでしょうか?

橋川さん:そもそもAIは意味解釈よりも精度を優先させることで利用領域が広がってきている側面もあるので中身がブラックボックスであることが悪いということとも言い切れません。しかし、ビジネス上は再現性が必要になるため、意味解釈は重要な要素となります。よって、意味解釈と精度のバランスを考えて使用する場所・シーンを整理して使う必要があります。そういう観点からみると、「なぜそうなっているかがわからない状態」に 陥るということは望ましい状態とは言えません。これでは目標に対しての進捗も見えず、軌道修正も難しいでしょう。適切なアプローチとして、データを用いて明確にできる点、AIで自動化・効率 を求められる点など、切り分けて自社にあった形で徐々に広げていってはどうでしょうか。

AIは先進的な取り組みですし、チャレンジングでもありますが、明確にしながら進めることをおすすめしたいです。当社ではそのようなご提案を強みにしていますので、お気軽に相談ください。

取材を終えて:失敗を恐れず、挑戦することが大事

AIを早い段階で導入した企業の中には、うまく活用できずに失敗したところもあるでしょう。しかし、新しいことに取り組むにあたって、失敗なしに成功することほとんどないと思います。PDCAを繰り返し回し、ブラッシュアップしていくことで成果がついてきます。そう考えると、失敗を恐れずに早めに取り組むことが大事になってくるのではないでしょうか。AIは事業の可能性を広げてくれます。マーケティング戦略に活用するにあたって、お困りでしたらFanplayrを提供するJAMUに相談してみるのはいかがでしょうか。

行動解析によるWeb接客・AIレコメンドなど一気通貫で提供する「Fanplayr」
https://www.fanplayr.jp/


橋川 隼人

2015年からECサイト向けのサイト内検索やテキストマイニングツールを提供し、ECサイトやWebサイトのデータ活用・回遊性の改善に貢献。 現在はシリコンバレー発の行動解析・コンバージョン最適化プラットフォーム「Fanplayr」のセールスコンサルタントとして従事。Web接客やレコメンドなどサイト内での使いどころについて価値提案をしている。

中原 輝昭

アパレル企業においてリアル店舗およびEコマースの担当としてスタッフ管理・予実管理・販促企画立案など運営全般を経験したのち、経営企画担当として全社的なマーケティング・戦略立案・KGI-KPI設計などの企業オペレーションにも従事。2020年より行動解析・コンバージョン最適化プラットフォーム「Fanplayr」のアナリストとしてWebサイトの行動データ分析を行う。MBA(経営管理修士)

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