ブランドは、消費者の反発があった時に、その影響を免れることはできません。毎週、いろいろな企業がメッセージングでの失敗や、不快な広告で問題に直面しているようです。ソーシャルメディアのおかげで投稿されたものは、すぐに広がります。消費者の意見もそうです。1つの否定的な意見がすぐに何百万もの意見になることがあります。
マーケティング担当者がそのような事態を回避するために全力を尽くして行動するのは当然です。それでもなお、問題は続いています。それは、今まで取られて来た伝統的な措置が機能していないからです。フォーカスグループ、調査、1対1のインタビューはすべて、それぞれ独自の課題を抱えています。
しかし、広告キャンペーンというものは、迅速になおかつ繰り返す必要があります。マーケティング担当者がキャンペーンの投資利益率ROIを任されている現在、人工知能は徐々に変化しています。
現状の認識をしましょう。負の出来事は戻せません。いくつかの企業は論争を受け入れ（最近ではジレットがそれに当たります）、他は世論という法廷で許しを認めることを余儀なくされているのです。ドルチェ&ガッバーナとバーバリーは、中国の消費者に不快な広告をほぼ連続して掲載した高級ブランド２つです。その結果、ドルチェ&ガッバーナ商品は中国の棚から消えました。
これらのキャンペーンをリリースする前に、この広告の背後にあるチームが消費者の意見を検討しなかったのかもしれませんが、それは確かではありません。評判の良いマーケティング会社や広告会社は、常に意見の検討を活用しており、最高の企業は広告キャンペーン開発の各ステップを通じ、これらの調査を利用しています。しかし、それでも広告はまだ失敗しました – なぜでしょう？
最も考えられる推論は、単に間違った意見を集めたということです。彼らが集めたものは使えるものだったかもしれませんが、それは真実を語っていなかったのでしょう。そしてキャンペーンが世間に公開されたときに始めて、明らかになったのだと思います。こここそが、AIが最も影響力を発揮する場所であり、マーケティング担当者がこの進化した技術から最大限の利益を得るべきところです。
消費者洞察の落とし穴
インターネットは、ブランドや代理店が記録的な速さで消費者の意見を集めることを可能にしました。10年前には数週間、数ヶ月、さらには数週間かかる調査が、今では数日のうちに完了します。マーケティング担当者にとっての利点は、ここでは明白です。短期間での豊富な調査、迅速なキャンペーンの繰り返しを可能にしてくれるのですから。
一方、マイナス面は品質の問題です。たとえば、迅速な調査を行うには、フォーカスグループが提供する詳細に語られた会話は省かれます。そして、オンラインでもまた、プロの調査担当者のような課題と、ボットやグーグルのような偏りのある環境の両方を引き起こします。大まかに消費者の意見調査をみることを可能にしたツールと技術は、定量的な結果に焦点を合わせる傾向があります。結局のところ、オープンエンドのテキスト応答よりも数値を扱う方が簡単ですから。
しかし、定量的な結果は、「なぜ」よりも「何を」に焦点を合わせているため、ブランドとその消費者の間にはギャップが生まれてきてしまいます。定量的モデルでは、理解がいくらか足りなくなってしまうのです。
AIでギャップを埋める
テレビ広告を中心とした、大規模な家庭用玩具ブランドが新しい広告キャンペーンを展開していました。コマーシャルの最初のカットを編集した後、消費者の意見を求めることにしました。単なるオンライン調査を実行するのではなく、同社はAIを利用し、参加者と大規模なコミュニケーションを図ったため、参加者の意見を得て、わずか数時間で追加の質問をすることができました。
そうすることで、その広告があまりにも男の子向けであり、女の子に重点を置いていないとみなされていることが分かったのです。フィードバックは十分に有益で、複数の視点をよりうまく取り込むため、コマーシャルに追加修正がもたらされました。広告を発表する前に、この発見ができなかったならば、企業は性的表現についての反発に直面したかもしれず、それは広告がすることができたどんなメリットも消し去ってしまっていた可能性があります。
AIは、100人以上の回答者とライブのオンラインセッションを実行することを可能にしています。全員、リアルタイムの会話中に自由回答式の質問に答えます。AIコンポーネントは、テキストを分析し、似たような考えや概念をまとめてグループ化し、回答を人気順にランク付けして、ブランドが回答者の回答を簡単に確認できるようにしたのです。AIは、意味など理解するのに数時間から数日かかるオープンエンドの定性的データを迅速に理解し、活用するのに役立ちました。
消費者の意見調査におけるAIの役割
これは氷山の一角にすぎません。 AIは意見が得られる方法を見直しています。研究者はデータを戦略的に分類し、これまでには不可能であった方法で、またより速い速度でトレンドなど特定することができるようになっています。たとえば、データ分析、AI、ソーシャルメディアが合わさり、広範囲で大量の消費者の意見を、傾向やパターンで深くそして迅速に分析し、包括的な市場調査結果を出すということを可能にしています。
Remeshでは、AI搭載プラットフォームにより、会話を量的規模で円滑化することができます。モデレーターは、オンラインでアンケートとオープンエンドの質問をすることができ、機械学習アルゴリズムは、独自の自然言語処理と連携して、参加者からのオープンエンドの回答をリアルタイムでランク付けし構築します。最終的には、これにより、Remeshプラットフォーム上で、ライブの聴衆との会話からの自由形式の回答をシームレスに分析して提示し、定量的データを扱う方法とすることができます。
人工知能テクノロジーは、詳細に分析するためのデータ収集、整理、および最も重要な部分の処理もできます。人工知能ツールは、大量の複雑な定性的データをエンコードし、それらをまとめて統計の有意性を判断します。また、研究者が自分のオーディエンスをより深いレベルで理解するのにも役立ちます。
これらすべてのアプリケーションで、何かを一般に公開する前に、十分な情報に基づいた決定を下す手助けをしてくれるので、人工知能はマーケティング担当者にとって、大変な恩恵になりえるのです。潜在的に起こりうる消費者の反発に対する防御として使われるべきです。
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