Appier、AIエージェント・コマース時代に向けた「デュアル・マーケティング戦略」を提唱
Appier Group株式会社(本社:東京都港区、代表取締役CEO:チハン・ユー、東証プライム:4180)は、AIエージェント・コマース時代に対応するための「デュアル・マーケティング戦略」を発表しました。同社によると、AIが単なる質問応答から自律的なタスク実行へと進化している現在、商品の発見やレコメンデーションの比較、購入手続きなど、消費者の購買プロセス全体においてAIが能動的な役割を果たすようになっているとのことです。小売業界の事業者が直面する課題は、消費者の注目を集めるだけでなく、AIエージェントが購買決定に強い影響力を持つ時代において、自社ブランドが適切に認知され理解され、最終的に選択され続けることを保証することだとしています。
AIネイティブのAgentic AI as a Service(AaaS)企業である同社は、AIエージェント・コマースが消費者による商品発見と購入のプロセスを根本から変革しつつあると分析しています。競争優位性を保持するには、企業はAIエージェント、オムニチャネルでの顧客情報、リアルタイム意思決定を組み合わせることで、顧客の意図をより深く把握し、小売ビジネスの次世代において持続可能な成長を達成する必要があると述べています。
検索からAI支援型購買へのシフト:ハイブリッド型カスタマージャーニーの出現
AI主導の検索技術と自律型AIエージェントにより、商品発見の出発点そのものが再定義されているとのことです。従来、消費者はウェブ検索を起点として、広告やブランドのウェブサイトを経由して購入に至るという流れをたどっていました。この過程でブランド側はトラフィックやファーストパーティの顧客データ、顧客との関係性を自社で管理できていました。しかし現在では、消費者は「何を購入すべきか」ではなく、「どうすればこのタスクを達成できるか」をAIに問いかける方向へ移行しているとのことです。
個人の状況や予算、好みに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションをAIシステムが生成した後、消費者をブランドのウェブサイトや実店舗へ再度誘導して購入を完了させるケースが増加しています。商品の発見から比較検討、購入という各フェーズが複数のタッチポイントに分散する中、ブランドは顧客の購買プロセスのあらゆる段階において、認識されやすさ、理解されやすさ、選ばれやすさを確保することが求められています。
マッキンゼーの調査によれば、50%の消費者がすでに購買プロセスでAI検索を活用しており、44%が商品情報の主要な情報源としてAIを挙げており、これは従来の検索エンジン(31%)を上回っているとのことです。また、モルガン・スタンレー・リサーチの推計では、AIエージェント主導のコマースは2026年時点で小売取引全体の約1%程度にとどまるものの、今後5年以内に10%から20%まで拡大する可能性があるとされています。
AIエージェントが商品比較や購入判断を担当する機会が増えるにつれ、消費者が自社のオウンドメディアに戻ってこない場合、ブランドはファーストパーティの行動データや今後のリマーケティング機会を失うリスクに直面します。これに対処するため、ブランドはファーストパーティデータ資産と顧客インテント・インテリジェンスを強化するとともに、AIエージェントが自社の商品やサービス、ブランド価値を正確に理解できる環境を整備する必要があります。
マーケティングは「デュアル戦略」の時代へ
AIエージェント・コマースが人間とAIエージェントの双方が関与するハイブリッドな顧客体験を生み出している中、Appierは小売事業者に対してデュアル・マーケティング戦略の導入を推奨しています。ブランドは、消費者向けのストーリー構築、魅力的なクリエイティブ、記憶に残るブランド体験への投資を継続する一方で、商品メタデータ、FAQ、仕様情報、在庫データ、レビュー、コンバージョンシグナルなど、構造化されたAIが読み取れるコンテンツを最適化し、AIエージェントが自社商品を正確に理解・評価・推奨できるようにする必要があるとしています。
マーケティングが「アテンション・エコノミー」から「インテント・エコノミー」へと移行する中、成功の鍵は人間とAIエージェントの双方に向けたコンテンツ最適化にあるとのことです。購買サイクルが従来の7日から14日間から、わずか1時間から3日間へと短縮される中、ブランドは購買意欲が失われる前にファーストパーティデータをリアルタイムで活用し、顧客インサイトを意思決定につなげていくことが必要です。
パーソナライゼーション、LTV、データ統合が引き続き小売業界最大の課題
小売マーケターは依然として、大規模なパーソナライズ体験の提供、継続購入による顧客生涯価値(LTV)の向上、オンラインとオフラインの顧客データ統合という3つの大きな課題に直面しているとのことです。
多くの企業がCRMやCDPソリューションを導入しているにもかかわらず、顧客データはウェブサイト、モバイルアプリ、SNS、POSシステム、ECプラットフォーム、実店舗などに分散したままとなっており、リアルタイムでのパーソナライゼーションを制約しています。
Appierの自律型AIプラットフォームは、ブランドが顧客データを自ら保有し、活用し、継続的に価値を引き出せるようにする統合データ基盤によってこの課題に対応するとのことです。カスタマー・データ・プラットフォーム、マーケティング・オートメーション・プラットフォーム、会話型AIプラットフォームにまたがる共通データ基盤の上に構築されたAppierのAIエージェントは、顧客情報を単一の意思決定エンジンへと統合し、オーディエンス分析、ジャーニー・オーケストレーション、予算計画、クリエイティブ生成、A/Bテスト最適化を一つのワークフローの中でシームレスに実行することを可能にするとしています。
さらに、「データ品質ブースター」は、分散している情報を標準化されたビジネス視点での理解しやすい情報へと変換することでデータ品質を向上させ、データの不整合とAIのハルシネーション(誤情報生成)リスクを低減するとのことです。これにより、マーケターはITサポートに大きく依存することなく、自然言語を用いてオーディエンスの構築、キャンペーンの実施、カスタマージャーニーの構築が可能となります。
自律型AIの価値:リアルタイムで学び、記憶し、行動する
エンタープライズグレードの自律型AIには、リアルタイムでの学習、リアルタイムでの記憶、リアルタイムでの行動という3つの中核的な能力が不可欠だとしています。顧客の意図を継続的に把握し、顧客プロファイル、売上実績、キャンペーン履歴、ブランドナレッジについての共通理解を維持し、次に取るべき最適なマーケティングアクションを能動的に提案することで、AIはブランドが大規模なパーソナライズ・エンゲージメントを実現することを可能にするとのことです。
パーソナライズされたマーケティングにおいては、AIはオフサイトの行動シグナル、過去のキャンペーン実績、ブランドガイドライン、チャネルごとのフォーマットを組み合わせることで、購入可能性が高い顧客を特定し、パーソナライズされたメッセージング、クリエイティブ素材、カスタマージャーニーを自動生成することができるとしています。また、顧客生涯価値を最大化するため、会話型AIショッピングアシスタントは、商品発見から購入完了まで顧客をガイドしながら、あらゆるタッチポイントを今後のパーソナライゼーションとリマーケティングに活用できる貴重なファーストパーティシグナルへと変換するとのことです。
小売事業者がAIエージェント・コマース時代に備えるにあたり、Appierは、オンラインとオフラインの顧客データを統合すること、リアルタイムの意思決定インテリジェンスを確立すること、そして長期的な顧客関係を築く上で欠かせない人間ならではの体験を維持すること、という3つの優先事項を提言しています。反復的で購買意欲の高いやり取りをAIエージェントに任せることで、マーケターはブランドストーリー構築、顧客エンゲージメント、複雑な意思決定といったより高付加価値な業務に注力できるようになり、あらゆる顧客接点を長期的な事業成長へとつなげることが可能となるとしています。
Appierについて
Appier(東証プライム:4180)は、『AIをもっとシンプルに』というビジョンのもと、2012年にAIネイティブ企業として設立されました。Appierの「広告クラウド」「パーソナライゼーションクラウド」「データクラウド」は、リアルタイムに思考し、自ら最適解を導く高度な自律型AIが搭載された「自律型AIサービス(AaaS: Agentic AI as a Service)」を通して、最先端の広告・マーケティング技術を提供しています。AIをビジネス成果(ROI)に直結させることで、顧客企業の成長を支援しており、現在、アジア太平洋地域、米国、欧州に17の拠点を構えグローバルで事業を展開しています。
出典元:Appier Group株式会社プレスリリース
