AIを活用したデータドリブンマーケティング施策とは

どうも、小川です！

近年
Webマーケティングの世界では
データを活用することが
当たり前になってきました。

Googleアナリティクスや
SNSのインサイトなど
さまざまなツールから
数字を確認する機会が増え
「なんとなく」の施策では
通用しなくなってきています。

さらに最近では、AIの進化によって
データ活用のハードルも
一気に下がってきました。

「分析とか苦手なんだけど…」
「数字を見るのがそもそも不安…」

そんなふうに感じている方でも
AIをうまく活用することで
マーケティングの精度を
高めることができるんです。

この記事では、
初心者の方でもすぐに実践できる
AIを活用した
データドリブンマーケティングの施策を
ご紹介します！

そもそも「データドリブンマーケティング」とは？

データドリブンマーケティングとは
感覚や直感ではなく
ユーザーの行動データや
数値的な根拠に基づいて
マーケティング施策を
設計・実行・改善していく手法です。

例えば
サイトの閲覧数、クリック率、
コンバージョン率（CVR）といった指標を
もとに施策を検討することで
成果につながりやすい改善が
可能になります。

従来、
人が行うデータ分析や施策の実行は
多くの工数とヒューマンエラーのリスクを
伴っていました。

しかしAIを活用すれば
膨大なデータの分析や
レポート作成も自動化できるため
大幅な業務効率化とミスの削減、
そして生産性の向上が見込めます。

AIが必要とされるようになったのは
近年、以下のような変化があるからです。

・顧客行動の複雑化
オンラインで簡単に商品やサービスを
比較検討できる時代。
データを活用して
顧客を深く理解する力が求められています。

・豊富な無料データソース
Googleアナリティクス4（GA4）や
Search Console、SNSインサイトなど
無料で利用できるツールが増え
初心者でも高度な分析がしやすくなりました。

・ビッグデータとAI技術の進化
従来なら分析が難しかった大規模データを
AIが自動で解析してくれる環境が
整いつつあります。

AIを活用したデータドリブン施策4選

ではここからは
実際にAIを活用して
データに基づいた
マーケティングを実践するための
代表的な施策を4つご紹介します。

どれも初心者でも理解しやすく
すぐに実践できる内容ばかり。

「何から始めたらいいの？」という方は
気になるところから一歩ずつ
取り入れてみてください。

1. 顧客の傾向分析とセグメント分け（クラスタリング）

AIが得意とするのが
大量のデータから
共通点や傾向を見つけ出すこと。

クラスタリングとは
共通点などの特徴をもとに
自動的にユーザーを
グルーピングする技術を指します

例えば
・再訪しているが購入に至っていない層
・SNSから流入してすぐ離脱してしまう層
・複数ページを閲覧後、最終的にCVに至る層
など、行動パターン別に
セグメントを分けることができます。

これにより、LPの出し分け、
メルマガやDMの内容最適化、
さらには
AIチャットボットの最適応答設計など
顧客の特徴に合わせた
アプローチが可能になります。

マーケティングの基本は
適切なセグメント設定から。

AIを活用すれば、工数をかけずに
高度な分析が行えるのが魅力です。

セグメント分けができれば
各グループに合わせたLPの出し分けや
メルマガ内容の最適化などが可能に。

マーケティングの効果を高めるためには
まずはAIによる
適切なセグメント設定がカギとなります。

2. AIによるおすすめ商品の自動表示（レコメンド）

Amazonなどでも
おなじみのレコメンド機能。

ユーザーの過去の閲覧履歴や購買履歴から
興味・関心が高そうな商品を
自動で表示する仕組みです。

例えば以下のような使い方ができます。

・ECサイト：
関連商品や人気商品を表示

・ブログ記事やLP：
流入経路に応じて
「おすすめ記事」やCTAを動的に変化させる

関連性の高い情報を表示することで
サイト滞在時間の延長、直帰率の低下、
CVR向上が期待できます。

3. AIを活用した広告最適化

広告運用における最大の課題は
「どこに、どんなタイミングで、
どんな人に見せれば成果が出るか？」
という点です。

これを人力で
最適化し続けるのは限界があるため
Google広告やMeta広告の
スマート自動入札やレスポンシブ広告が
活躍します。

・スマート自動入札：
検索キーワード、時間帯、地域、
デバイスなどをAIが解析し
効果的な入札を自動調整

・レスポンシブ広告：
見出しや説明文を複数パターン用意しておくと
AIが組み合わせをテストし
最適なパターンを自動で配信

また、生成AI（ChatGPTなど）を使い
広告文の初案や競合分析を
効率よく行う企業も増えています。

4. コンテンツ制作の支援（AIライティングツール）

コンテンツマーケティングでも
AIの活用が進んでいます。

ChatGPT、Copy.ai、Notion AIといった
生成AIツールを使えば
ブログ記事の構成提案、見出し案の作成、
本文のたたき台などを
サクッと出してくれるため
時間短縮に大きく貢献します。

ただし、人の心を動かすコンテンツには
やはり人間の感性が不可欠です。

AIの生成した文章はあくまで補助的に活用し
最終的なチェックは人間が行うのが鉄則。

AIを上手く取り入れることで
手間を減らしつつ
クオリティを維持した記事作成が
可能になります。

AIは優秀なアシスタント！マーケターには創造力が必要

AIは過去のデータをもとに
最適解を導き出すのが得意です。

裏を返せば
まだ起こっていない未来や
数値化できない人の感情には
対応が難しいということ。

つまり
ブランド戦略や顧客との関係性構築のような
人ならではの創造力が必要な領域では
マーケターの役割がますます重要になります。

AIは万能な答え製造機ではなく
優秀なアシスタント。

だからこそ
AIを道具として使いこなす力が
これからのマーケターに
求められているのです。

まとめ

「データ分析って難しそう」
と感じていた方も
AIの力を借りれば
できることが一気に増えます！

最初からすべて
完璧にやろうとしなくても大丈夫。

まずは
今使っている
ツールの中にあるデータを見てみる、
AIで簡単な分析を試してみるなど、
小さな一歩から始めてみましょう。

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PS.

約2週間の東南アジア滞在を終え、
日本に帰ってきました。

帰国後は熊本・大分・福岡など九州に滞在。

昨年末から所属する「EO Kyushu」の勉強会を通じて、大分・別府にある老舗遊園地「ラクテンチ」の代表 関さんにお会いしました。（写真中央の方）

ラクテンチ（ https://rakutenchi.jp/ ）は開園から95周年を迎え、
子供の頃にはよく母や祖母に連れて行ってもらっていた思い出の遊園地。

M&Aで運営を引き受けられた裏話を教えていただいたりと、とても勉強になりました！

今週は大阪に戻って久々にオフィスにこもって仕事に没頭する予定。

海外や経営者勉強会を通じて受けた刺激を糧に、さらに事業拡大していけるようガンガンチャレンジしていきます！

小川