11月20日（月）から5日間にわたり開催した「宣伝会議マーケティングウェビナー2023 produced by 宣伝会議サミット」に、インティメート・マージャーの代表取締役社長・簗島亮次が登壇いたしました！
「生成AI×データを活用したデータドリブンなユーザー分析からマーケティングまでの高度化・高速化の取り組み」について、前編・後編にて内容をご紹介します！

1. データ活用の進化と現状

最近ではChatGPTを使ったビジネスの効率化や生成AIの活用方法についての話が増えています。そんな中、インティメート・マージャーでも生成AIと弊社のDMP（データマネジメントプラットフォーム）のデータを組み合わせ、ユーザー理解とマーケティングの高度化・高速化に取り組んでいます。

会社としても今年で創立10周年を迎え、これまでの10年間で様々なデータ活用の可能性を広げてきました。我々の会社も含め、ここ数年でデータ活用やデータを用いたマーケティングの進化が著しくあり、DMPやMAツール、CDPなどでデータを蓄積してターゲティングの効率向上や顧客理解の拡充に取り組んでいる企業が増えています。

ですが、課題として蓄積されたデータを活用することに関して、多くの企業が課題を抱えているようにも感じます。例えば弊社においても、DMPやCDPを導入しているお客様以外でも、「データは蓄積されているものの、それをどうやって有効活用するかに悩んでいる」といった相談が増えている印象です。デジタルマーケティングの領域では、特にデータを活用するという分野が高度で、専門的なスキルを必要とします。デジタルマーケティング領域における人材不足が課題であり、特にデータを活用できる人材が各社にほとんど存在しないというのが一般的です。

データはあるものの、それを活用するための人材が不足していたり、社内でデータを使うための仕組みを構築することが難しいといった課題が多くの企業で見られます。実際、データは蓄積されているものの活用のイメージが湧かないとか、活用していくためのリソースが足りないといった状況が続いているように感じます。

2. データ利活用の法的変化と制約

この10年間で、このような企業課題は増加傾向にあり、データの取得に関しても法的な規制やブラウザの変更などが難易度を上げています。例えば、近年では3rd party cookieに依存しない形でデータを活用していくことが求められている中、これに代替するためのソリューションの導入が求められています。

また、個人情報保護法や電気通信事業法など、国内のデータに関する法律の変更もあり、海外でもGDPRなどのデータに関する法律が出ています。Google Chromeでの3rd party cookieの規制も進んでおり、2024年の年末までには一段と厳しくなる見通しです。iOSのSafariやWindowsのEdgeは、既に3rd party cookieが取れないブラウザになっています。

これにより、顧客理解の難易度が一段と上がり、データを蓄積しているものの、それを使う難易度が増しているといえるでしょう。

3. 生成AIの登場とデジタルマーケティングの進化

そういった中で、今年登場したものの一つとして、生成AIがあるかなと思います。デジタルマーケティングの領域においては、かなり大きく活用範囲があるのではないかなと、我々も思っています。

従来型の業務で言えば、データの分析には相当なコストがかかっていました。例えば、四半期に1回とか、場合によってはクリエイティブのテストをやっても数パターンが限度で、レポーティングも週1回など、かなりスパンが広がっていました。

ですが生成AIを使うことによって、分析の工数が削減され、広告の運用パターンの数を増やすことが可能になり、場合によっては数値やオペレーションをレポーティングに差し込むことで毎日の変化を追うこともできます。
この1年間で、こういった可能性がとても広がってきたなと感じています。おそらく今生成AIを使ったデジタルマーケティングの効率化や可能性に興味を持たれている方も多いのではないでしょうか。

4. 生成AI×データの具体的な応用事例

では、生成AIの活用を通してユーザー分析や顧客理解はどのように高度化・高速化していけばよいのでしょうか。弊社もこの領域に注目しており、積極的に業務の中でChatGPTを使っていこうという動きがあり、ChatGPTのインフラがかなり一般化されてきているかなと思います。

DMPのデータをChatGPTと組み合わせて、他の会社にはないアウトプットやサービスを提供していくことも増えていく予定です。もしかしたら「これまでデータ活用をやりたかったけどできなかった」という企業にとっては、生成AIは救世主のような立ち位置になるかもしれません。

例えば「生成AI×データ」の事例でいくと、サイト来訪データと我々のデータを掛け合わせることで、ユーザーのペルソナ像や訴求文、広告文をユーザーの興味や関心、属性に合わせて効率化・最適化することができます。

これにより、従来のユーザー分析よりも具体的で細やかな情報が得られ、広告のターゲティングがより精緻になります。例えば、クライアントに興味を持っている人たち、デジタルトランスフォーメーションに関心がある人たちなど、解像度が上がっていくことで、より具体的なターゲットが見えてきます。

また、例えばポストCookieやCookieを使ったターゲティングでは、生成AIで作成したペルソナ像に対して直接インターネット広告の媒体を使ってターゲティングが可能です。これによりユーザーを分析するだけでなく、生成AIによるデータをもとにした客観的な分析をターゲティング広告にまで活かすことができます。

DMPやCDPに蓄積されているデータを活用したPDCAを回すことが効率的にでき、具体的なアウトプットが得られるでしょう。このアウトプットも、ChatGPTのみで出したアウトプットと、IM-DMPのデータを組み合わせて出したChatGPTプラスアウトプットとで差分が出てきます。

🌟後編はこちらから：https://note.com/intimatemerger/n/nac868795abd4

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