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デジタル マーケティングを変革する 10 の最新テクノロジー

以下のインフォグラフィックでは、ディスラプションという用語が使用されていますが、場合によっては、 混乱 否定的な意味合いを持ちます。 私は今日のデジタル マーケティングが現代のテクノロジーによって破壊されているとは考えていません。テクノロジーによって変革されていると信じています。

新しいテクノロジーを採用および採用するマーケターは、はるかに有意義な方法で、見込み客や顧客をパーソナライズ、関与、および接続することができます。 システムが消費者や企業の行動をターゲットにして予測するのに優れているため、バッチ日と爆発日は私たちの後ろにシフトしています。

もちろん、問題はそれが時間内に起こるかどうかです。 デジタルは非常に費用効果の高いチャネルであるため、意思決定サイクルにあるかどうかに関係なく、不適切な慣行が消費者のプライバシーを乱用し、その前に広告を非難しています。 規制条件が過剰に反応せず、企業が自ら乱用を最小限に抑えるように努力できることを期待しましょう。 しかし、私はそれが起こるとは楽観的ではありません。

世界経済フォーラムによると、これらの変化の XNUMX つの主要な推進力は、モバイル リーチの拡大、クラウド コンピューティング、人工知能 (AI)、モノのインターネット (IoT)。 ただし、ビッグデータや仮想現実などの新しいテクノロジー (VR)状況はさらに変化すると予測されています。

これらの新しいテクノロジーは、主に、複数のタッチポイントを介して世界への接続性を高めることが期待されています。つまり、インターネットの巨人は、消費者データをそれほど制御できなくなります。 さらに重要なことは、マーケターが将来、より包括的でターゲットを絞ったキャンペーンを作成するのに役立つことです。

Spiralyticsは、この優れたインフォグラフィックをまとめました。 デジタルマーケティングを混乱させる新技術、それは私たちの努力を加速し、デジタルマーケティングの風景を変えている10の技術を詳述しています。

ビッグデータ

ビッグ データは、ビジネスに日々押し寄せる大量のデータ (構造化データと非構造化データの両方) を表す用語です。 このデータは、商取引、ソーシャル メディア、センサー、デジタル画像、ビデオなど、無数のソースから取得される可能性があります。 この用語はデータのサイズに関連するだけでなく、そのような大規模なデータセットを管理するために使用されるテクノロジーも含まれます。

ビッグ データの概念は、多くの場合、次の XNUMX つの V に関連付けられます。

  1. ボリューム: 組織はさまざまなソースからデータを収集しますが、インターネット、ソーシャル メディア、IoT デバイスの台頭により、生成および収集されるデータの量は飛躍的に増加しました。 このボリュームは、従来の IT 構造に対する最も当面の課題を提示します。
  2. 速度: これは、新しいデータが生成される速度とデータが移動する速度を指します。 インターネットとスマートデバイスの成長に伴い、データは前例のない速度でほぼ継続的に生成されています。
  3. 品種: これは、利用可能なさまざまな種類のデータを指します。 従来のデータ型は構造化されており、リレーショナル データベースにきちんと収まっていました。 ビッグ データの台頭により、データには新しい非構造化データ タイプが登場します。 テキスト、オーディオ、ビデオなどの非構造化データ型および半構造化データ型には、意味を導き出しメタデータをサポートするために追加の前処理が必要です。

場合によっては、さらに XNUMX つの V が含まれることがあります。

  1. 正確さ: これはデータの品質を指しますが、これは大きく異なる可能性があります。 データの品質は、カテゴリの誤ったラベル、欠損値、外れ値などのデータの不一致によって損なわれる可能性があります。
  2. 値: これは、データを価値に変える能力を指します。 ビッグデータにアクセスできるのは良いことですが、それを価値に変えることができなければ意味がありません。 ここで、高度な分析、機械学習、データ サイエンスが活躍します。

ビッグデータを分析して、より良い意思決定や戦略的なビジネスの展開につながる洞察を得ることができます。 マーケティング、ヘルスケア、製造、金融などの多くの分野で使用されています。 ただし、ビッグデータの処理と分析は困難な場合があり、特殊なソフトウェア、ハードウェア、スキルが必要です。

ビッグデータはデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

ビッグデータは、いくつかの方法でデジタル マーケティングに大きな影響を与えています。

  • パーソナライゼーションとカスタマイズ: ビッグデータにより、マーケティング担当者は顧客をより深く理解できるようになります。 ソーシャル メディア、検索エンジン、オンライン ショッピング行動などのさまざまなソースからのデータを分析することで、マーケティング担当者は、よりパーソナライズされたターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成できます。 このカスタマイズ レベルの向上により、顧客エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。
  • 予測分析: ビッグデータにより、マーケティング担当者は顧客の行動、ニーズ、将来の傾向を予測できます。 この予測分析は、マーケティング戦略をより効果的に計画し、競合他社に先んじるのに役立ちます。
  • 意思決定の改善: ビッグデータは、戦略的な意思決定に役立つ実用的な洞察を提供します。 マーケティング担当者は、キャンペーンで何が機能し、何が機能していないのかを特定し、必要な調整を行うことができます。
  • カスタマー ジャーニー マッピング: ビッグデータは、複数のチャネルとタッチポイントにわたる完全なカスタマー ジャーニーを理解するのに役立ちます。 この理解は、カスタマー ジャーニーの各段階でより良いコンバージョンを実現するためにマーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。
  • リアルタイム マーケティング: ビッグデータをリアルタイムで処理できるため、マーケティング担当者は顧客の行動に即座に対応し、必要なときに正確に製品やサービスを提供できます。 このリアルタイム マーケティングにより、コンバージョン率が大幅に向上します。
  • セグメンテーション: ビッグデータは、顧客の行動、好み、人口統計、その他の要因に基づいて顧客をより正確にセグメント化するのに役立ちます。 この詳細なセグメンテーションにより、よりターゲットを絞った効果的なマーケティング キャンペーンが可能になります。
  • 改善されました ROI: ビッグデータの助けを借りて、マーケティング担当者はキャンペーンの投資収益率 (ROI) をより正確に分析し、それに応じてマーケティング戦略を調整して ROI を最大化できます。
  • 競合他社の分析: ビッグデータは、競合他社の活動や戦略を監視するためにも使用でき、市場での競争力を維持するための貴重な洞察を提供します。
  • カスタマーサービスの改善: ビッグデータを使用すると、一般的な問題を特定し、潜在的な問題を予測し、よりパーソナライズされたサポートを提供することで、顧客サービスを向上させることができます。
  • 革新: ビッグデータは、これまで隠されていた、または明白ではなかった傾向、パターン、洞察を明らかにすることで、革新的なマーケティング戦略やキャンペーンにつながる可能性があります。

これらすべての影響により、ビッグデータはデジタル マーケティングにおける貴重なツールとなっています。 テクノロジーが進化し続けるにつれて、マーケティングにおけるビッグデータの使用はさらに普及する可能性があります。

Artificial Intelligence

人工知能 (AI)は、人間のように考え、その行動を模倣するようにプログラムされた機械における人間の知能のシミュレーションを指します。 この用語は、自然言語の理解、パターンの認識、問題の解決、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できる機械またはコンピューター システムに適用されることがよくあります。

AI は主に XNUMX つのタイプに分類できます。

  • 狭い AI: 弱い AI としても知られるこの種の人工知能は、限定されたコンテキストの下で動作し、人間の知能のシミュレーションです。 狭い AI は、音声認識などの単一のタスクに焦点を当てていることがよくあります。 これは、デジタル アシスタント、レコメンデーション システム、画像認識ソフトウェアなどの形で、今日どこでも目にする AI です。
  • 一般的なAI: 強力な AI とも呼ばれるこの形式の AI は、人間と同じレベルで幅広いタスクの知識を理解し、学習し、適応し、実装することができます。 単一のタスクに限定されず、学習をあるドメインから別のドメインに転送することができます。

人工知能は、機械学習 (コンピューター システムに大量のデータが供給され、他のデータに関する意思決定に使用されます)、自然言語処理 (コンピューターが人間を理解する能力) など、多くの分野とテクノロジーを含む幅広い分野です。言語)、コンピュータビジョン(コンピュータの能力) 視覚情報を解釈する)など。

AI はデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

AI は、さまざまな方法でデジタル マーケティング環境を大きく変えています。

  1. パーソナライゼーション: AI は大量のデータを分析して消費者の行動を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。 たとえば、AI を使用すると、個々のユーザーの行動、好み、過去のやり取りに基づいて、パーソナライズされたコンテンツ、推奨事項、プロモーションを配信できます。
  2. 予測分析: AI は過去のデータや行動を分析して将来の行動を予測できます。 たとえば、顧客がどのような製品やサービスに興味を持っているか、あるいはいつ購入するかを予測できます。 これにより、企業はマーケティング活動のターゲットをより効果的に絞ることができます。
  3. カスタマーサービス: AI チャットボットと仮想アシスタントは、24 時間年中無休の顧客サービスを提供し、一般的な質問に答え、情報を提供し、取引を支援することもできます。 これにより、顧客エクスペリエンスが向上するだけでなく、人的リソースがより複雑なタスクに割り当てられるようになります。
  4. コンテンツの生成: AI は、レポート、ニュース更新、単純なストーリーなど、特定の種類のコンテンツを生成できます。 これにより、企業は人による継続的な労力を必要とせずに、コンテンツを最新かつ関連性のあるものに保つことができます。
  5. 広告の最適化: AI はさまざまな広告のパフォーマンスを分析し、結果を改善するために自動的に調整できます。 また、適切な視聴者に適切なタイミングで広告をターゲティングするのにも役立ちます。
  6. 音声検索: Siri、Alexa、Google アシスタントなどの音声起動 AI アシスタントの台頭により、音声を介して行われる検索がますます増えています。 これには次のような影響があります SEO コンテンツ マーケティングでは、企業に音声検索の最適化が求められます。
  7. 画像および音声認識: 画像認識や音声認識などの高度な AI テクノロジーは、デジタル マーケティングの新たな可能性を切り開きます。 たとえば、画像認識はソーシャル メディア マーケティングでブランドや製品に関連する写真を識別するために使用でき、音声認識はビデオ マーケティングで話された言葉を文字に起こして分析するために使用できます。
  8. データ解析: AI アルゴリズムは、人間よりも効率的かつ正確に大量のデータを処理および分析できます。 これにより、企業は対象ユーザー、パフォーマンス、市場の傾向に関する貴重な洞察を得ることができます。

つまり、AI はデジタル マーケティングをより効率的、効果的、そしてパーソナライズしたものにしています。 これにより、企業は顧客をより深く理解し、より効果的にアプローチし、より良いエクスペリエンスを提供できるようになります。 ただし、企業は最新のテクノロジーと戦略を常に最新の状態に保ち、データのプライバシーと倫理に関する問題に対処する必要もあります。

機械学習

機械学習(ML) は AI のサブセットです。 分析モデルの構築を自動化するデータ分析手法です。 本質的に、それは次のような方法です 列車 データに基づいて意思決定や予測を行う方法を学習できるアルゴリズム。

機械学習アルゴリズムは、より多くのデータにさらされるにつれて時間の経過とともに改善されるように設計されています。 の 学習 機械学習の一部とは、ML アルゴリズムが特定の次元に沿って最適化を試みることを意味します。 これは通常、誤差を最小限に抑えるか、予測が当たる可能性を高めることを目的としていることを意味します。

機械学習には次のようないくつかの種類があります。

  1. 教師あり学習: アルゴリズムは、ラベル付きの例、または望ましい結果がわかっているデータを使用してトレーニングされます。 たとえば、アルゴリズムは患者情報のデータセットでトレーニングできます。 ラベル 患者が特定の病気に罹患したかどうかです。
  2. 教師なし学習: アルゴリズムは、トレーニングに使用される情報が分類もラベルも付けられていない場合に使用されます。 システムには通知されません 正しい答え、何が表示されているかを理解する必要があります。 データ内のパターンと関係を識別します。
  3. 強化学習: アルゴリズムは経験からアクションの実行方法を学習します。 特定の状況で報酬を最大化するために適切な行動を取ることです。 これは、特定のコンテキストで取るべき最適な動作やパスを見つけるために、さまざまなソフトウェアやマシンで使用されます。

AI と ML はしばしば同じ意味で使用されますが、同じではありません。 AI は、私たちが考える方法でタスクを実行できる機械のより広い概念です。 スマート。 一方、機械学習は AI の現在の応用です。 これは、機械にデータへのアクセスを提供し、機械自身で学習させることができるべきだという考えに基づいています。

言い換えれば、すべての機械学習は AI としてカウントされますが、すべての AI が機械学習としてカウントされるわけではありません。 たとえば、ルールベースのエキスパート システムは AI とみなされますが、データから学習しないため、機械学習とはみなされません。 AI には、チェスのゲームをプレイするコンピューター プログラムから、音声を解釈して応答する Alexa のような音声認識システム、コンピューター ビジョンを使用してナビゲーションする自動運転車まで、あらゆるものが含まれます。

主な違いは、AI はタスクを実行し、それを繰り返し実行するようにプログラムできるのに対し、機械学習システムは経験から学習し、パフォーマンスを調整し、改善するように設計されていることです。

機械学習はデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

機械学習 (ML) は、より効率的かつ効果的なターゲティング、パーソナライゼーション、顧客理解を可能にすることで、デジタル マーケティングを大幅に変革しています。 ML がデジタル マーケティングで使用される方法をいくつか紹介します。

  1. 予測分析: ML は過去の顧客の行動を分析し、それを使用して将来の行動や傾向を予測できます。 これは、マーケティング担当者が顧客が次に何を買うか、いつ解約するかなどを予測し、積極的に戦略を調整するのに役立ちます。
  2. パーソナライズされたマーケティング: ML アルゴリズムは、膨大な量のデータを分析して個々の顧客の好みや行動を理解し、マーケティング担当者が高度にパーソナライズされたコンテンツ、推奨事項、オファーを提供できるようにします。 これにより、顧客エンゲージメントとコンバージョン率が大幅に向上します。
  3. 顧客セグメンテーション: ML は顧客データを分析し、行動、好み、人口統計などのさまざまな要素に基づいて個別のセグメントを識別できます。 マーケティング担当者はこれらの洞察を使用して、カスタマイズされたメッセージやオファーで各セグメントをターゲットにすることができます。
  4. 自動広告入札: デジタル広告では、ML はリアルタイムで広告入札戦略を最適化し、広告予算を最大限に活用して最大限の成果を達成するのに役立ちます。 ROI.
  5. チャットボットと仮想アシスタント: ML は、顧客サービスのさまざまなやり取りを処理できる洗練されたチャットボットと仮想アシスタントを強化し、顧客に 24 時間年中無休の即時サポートを提供し、より複雑なタスクに人的リソースを解放します。
  6. コンテンツの作成とキュレーション: ML は、コンテンツの作成とキュレーションをより効率的に行うのに役立ちます。 たとえば、コンテンツに変換できるデータから洞察を生成したり、各ユーザーの過去の行動に基づいて最も関連性の高いコンテンツを推奨したりできます。
  7. 感情分析: ML は、ソーシャル メディアの投稿、顧客レビュー、その他の形式のユーザー生成コンテンツを分析して顧客の感情やフィードバックを理解し、ブランド管理や製品開発に貴重な洞察を提供できます。
  8. SEOと SEM: ML は、検索パターンと行動をより深く理解し、それに応じてコンテンツと広告を最適化することで、検索エンジンの最適化とマーケティングの改善に役立ちます。
  9. ウェブサイトとキャンペーンの最適化: ML は、ユーザーが Web サイトやマーケティング キャンペーンとどのようにやり取りするかを分析し、何が機能し、何が機能しないかを特定して、継続的なテスト、学習、最適化を可能にします。

ML を活用することで、企業はデジタル マーケティングの取り組みをよりデータ主導型、パーソナライズされた、顧客中心のものにすることができます。 ただし、他の AI テクノロジーと同様に、ML もデータのプライバシー、セキュリティ、倫理に関連する課題をもたらし、慎重に管理する必要があります。

ボットとチャットボット

A ボット 特定のタスクを実行するようにプログラムされたソフトウェア アプリケーションです。 ボットは自動化されており、人間のユーザーが起動する必要がなく、指示に従って実行されます。 ボットは多くの場合、人間のユーザーの行動を模倣したり置き換えたりします。 通常、彼らは反復的なタスクを実行し、人間のユーザーよりもはるかに速く実行できます。

A チャットボット は、人間の会話をシミュレートするように設計された特定のタイプのボットです。 これらのボットは、通常、Web サイト、アプリ、さらにはソーシャル メディア プラットフォーム上に存在するチャット インターフェイスを介してユーザーと対話します。 チャットボットは、必要に応じて単純にすることも、複雑にすることもできます。 事前にプログラムされた応答で特定のコマンドにのみ応答できるものもあれば、自然言語処理などのより高度なテクノロジを使用するものもあります (NLP) と機械学習を利用して、より会話的かつ直感的な方法でユーザー入力を理解し、応答します。

チャットボットは顧客サービスで日常的な問い合わせに対応するためによく使用されており、人間のエージェントがより複雑な問題に対処できるようになります。 また、見込み顧客の発掘、ユーザーエンゲージメント、パーソナライズされたレコメンデーションなどのタスクのためのデジタルマーケティングでも使用できます。

チャットボットは非常に便利で効率的ですが、完璧ではなく、その有効性はプログラミングに大きく依存することに注意することが重要です。 単純なチャットボットは、ユーザーの入力が事前にプログラムされたコマンドから逸脱すると混乱しやすくなります。 より高度なチャットボットは、より幅広い入力を処理できますが、特にあいまいな言語、複雑な質問、または予期しない入力を処理する場合には、チャットボットでも間違いを犯す可能性があります。 したがって、チャットボットを効果的に設計およびトレーニングし、ユーザーのフィードバックや対話に基づいて継続的に改善することが重要です。

ボットとチャットボットはデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

ボットとチャットボットは、いくつかの方法でデジタル マーケティングを変革しています。

  1. カスタマーサービス: チャットボットは 24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供し、よくある質問に答え、製品やサービスに関する情報を即座に提供します。 これにより、顧客満足度が向上するだけでなく、人的リソースがより複雑なタスクに割り当てられるようになります。
  2. リードジェネレーション: ボットは、Web サイト訪問者と関わり、連絡先情報を収集し、あらかじめ決められた一連の質問をすることで見込み客を特定することもできます。 これにより、見込み顧客発掘の効率と有効性が大幅に向上します。
  3. パーソナライゼーション: チャットボットは、ユーザーの対話に基づいてパーソナライズされたコンテンツと推奨事項を配信できます。 また、過去のやり取りや好みを記憶し、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することもできます。
  4. ユーザーエンゲージメント: ボットは、ユーザーを対話型の会話、クイズ、ゲームなどに参加させることができます。 これにより、ユーザーのエンゲージメントが高まり、Web サイトやアプリに費やす時間が増加します。
  5. 電子商取引: 一部のチャットボットはトランザクションを処理できるほど高度で、ユーザーが製品を見つけたり、カートに追加したり、チェックアウト プロセスを完了したりするのに役立ちます。
  6. データの収集と分析: ボットはユーザーとのやり取りから豊富なデータを収集し、それを分析してユーザーの行動、好み、傾向についての洞察を得ることができます。 これにより、マーケティング戦略や意思決定に情報を与えることができます。
  7. ソーシャルメディアの存在: ボットはソーシャル メディア アカウントを管理し、コンテンツを自動的に投稿し、コメントに応答し、他のユーザーと交流することもできます。 これにより、ブランドのソーシャル メディアでの存在感とリーチが向上します。
  8. コスト削減: ボットは日常的なタスクを自動化することで、人件費を削減し、効率を向上させることができます。

ボットとチャットボットには多くの利点がありますが、課題もあります。 適切に機能し、優れたユーザー エクスペリエンスを提供するには、適切に設計され、適切に保守される必要があります。 また、ユーザーのプライバシーを尊重し、スパムやその他の侵入行為を避けるために、責任を持って使用する必要があります。

音声検索

音声検索とは、スマートフォンやスマートデバイス、パソコンなどから口頭で質問することで、インターネット上の検索を行うことができる技術です。 これには、検索エンジンで情報を検索したり、データベース内の特定のデータをリクエストしたり、デジタル タスクを起動したり、デジタル アシスタントに音楽の再生などのアクションを完了するように命令したりすることが考えられます。

音声検索では、音声認識テクノロジーを使用して音声コマンドや質問を理解し、正確な答えを見つけたり、要求されたアクションを実行したりしようとします。 これは、スマートフォン、Amazon の Echo (Alexa) などのスマート スピーカー、Google Home、さまざまなデバイス上の Apple の Siri、Microsoft の Cortana、および多くの車載インフォテインメント システムを含むがこれらに限定されない、さまざまなテクノロジーやアプリケーションの重要な機能です。

音声検索は、そのスピードと利便性、そしてスマート スピーカーや音声起動デジタル アシスタントの採用の増加により、人気が高まっています。 料理中や運転中など、ユーザーの手や視界がふさがれている場合に特に便利です。

音声検索はデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

音声検索は、いくつかの点でデジタル マーケティングを大きく変革しています。

  1. 検索クエリの変化: 音声検索は、多くの場合、入力した検索よりも会話的で時間がかかります。 人は話すときに、短いフレーズを入力するよりも、より自然な言語と完全な文を使用する傾向があります。 そのため、マーケティング担当者はこれらの違いを理解し、それに応じてコンテンツと SEO 戦略を最適化する必要があります。
  2. ローカルSEO: 音声検索は、近くのレストランやお店を見つけるなど、ローカルなクエリによく使用されます。 これにより、企業にとってローカル SEO の重要性がさらに高まります。 マーケティング担当者は、Web サイトやオンライン ディレクトリ上のビジネス情報が正確かつ最新であることを確認し、ローカル キーワードに合わせて最適化する必要があります。
  3. ウェブサイトの最適化: Web サイトは音声検索用に最適化する必要があります。 これには、Web サイトが迅速に読み込まれること、モバイル対応であること、安全な (HTTPS) 接続。これらはすべて、検索エンジンが音声検索のサイトをランク付けするときに考慮する要素です。
  4. 構造化データ: 構造化データ マークアップを使用すると、検索エンジンが Web サイトのコンテンツをよりよく理解し、音声検索結果で返される可能性が高くなります。 これには、ビジネスの詳細、製品情報、 よくある質問 コンテンツ。
  5. 注目のスニペット: 音声検索は、多くの場合、Google 検索結果の注目のスニペットから取得されます。 したがって、マーケティング担当者は、これらのスニペットで取り上げられる可能性がある方法でコンテンツを構造化することを目指す必要があります。
  6. 新しい広告の機会: 音声検索の人気が高まるにつれ、新たな広告の機会が生まれる可能性があります。 たとえば、企業は特定の音声検索結果のスポンサーになったり、スマート スピーカー プラットフォームで広告を掲載したりできる場合があります。
  7. 音声コマース: より多くの人が音声アシスタントの使用に慣れてくると、音声コマースが増加すると予想されます。 人々は音声アシスタントを通じて直接購入し始めており、これにより電子商取引ビジネスに新たな機会が開かれる可能性があります。

音声検索は依然として進化しており、マーケティング担当者が最新のトレンドやテクノロジーを常に最新の状態に保つことが重要です。 すべての AI テクノロジーと同様に、データのプライバシーとセキュリティに関連する課題と考慮事項もあります。

拡張現実と仮想現実

拡張現実 (AR)とバーチャルリアリティ(VR)は、疑似体験を作成または強化できる没入型テクノロジーです。

  1. 拡張現実(AR): AR では、スマートフォンやタブレットのカメラを使用してライブビューにデジタル要素を追加することがよくあります。 AR アプリケーションを使用すると、テキスト、画像、3D モデルなどの情報レイヤーを現実世界に重ねて表示できます。 AR エクスペリエンスの例には、Snapchat レンズやゲーム Pokémon Go などがあります。 AR は、状況に応じて関連する情報を提供し、現実世界の認識を高め、楽しませます。
  2. バーチャルリアリティ(VR): VR は、物理世界をシャットアウトした完全な没入体験を意味します。 などのVRデバイスを使用すると、 , メタクエスト (以前の Oculus Rift)、または でログイン、ユーザーは、ペンギンのコロニーの真ん中やドラゴンの背中など、さまざまな現実世界および想像上の環境に移動できます。 VR 体験では、現実世界から隔離され、完全に捏造された世界に没入します。

つまり、この XNUMX つの主な違いは没入度です。 仮想現実はデジタル世界に完全に没入するものですが、拡張現実はデジタル情報を現実世界に重ね合わせます。 どちらのテクノロジーも魅力的なエクスペリエンスを提供できますが、ユースケースとアプリケーションが異なります。

AR と VR はデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

AR と VR は、消費者を独自の方法で引き付けることができる没入型エクスペリエンスを作成することで、デジタル マーケティングに新たな機会をもたらします。 彼らがこの分野をどのように変革しているかは次のとおりです。

  1. 製品の視覚化: AR を使用すると、消費者は購入する前に自分の環境で製品を視覚化できます。 たとえば、IKEA のような家具小売店は、顧客が家具が家に置いたときにどのように見えるかを確認できる AR アプリを提供しています。 同様に、ファッションおよび美容ブランドでは、顧客が仮想的に
    試す 服装とかメイクとか。
  2. 仮想店舗とショールーム: AR と VR の両方を使用して、仮想店舗やショールームを作成できます。 これにより、顧客は店舗や製品ラインを仮想的に探索できるようになり、主にオンラインで運営する企業にとっては特に有益です。
  3. インタラクティブ広告: AR と VR は、広告をよりインタラクティブで魅力的なものにします。 たとえば、顧客はゲームをプレイしたり、広告内のシーンを探索したりできる場合があります。 これらの没入型エクスペリエンスにより、広告は消費者にとってより記憶に残り、楽しいものになります。
  4. 没入型体験: VR は消費者をまったく新しい世界に連れて行くことができます。 旅行ブランドは目的地の仮想ツアーを提供し、不動産会社は仮想自宅ツアーを提供し、エンターテインメント会社は没入型のゲームや体験を作成できます。
  5. ブランドエンゲージメント: AR と VR は、ユニークで記憶に残る体験を生み出すことで、ブランド エンゲージメントを高めることができます。 たとえば、ブランドは、消費者がモバイル デバイスを使用してプレイできる AR ゲームを作成する場合があります。
  6. トレーニングと教育: AR と VR は、製品やサービスについて消費者を教育するために使用できます。 たとえば、自動車会社は VR を使用して、新しい機能がどのように機能するかを顧客に示すことができます。
  7. ソーシャルメディア統合: Snapchat や Instagram などのプラットフォームにはすでに AR 機能が統合されており、ブランドは消費者が使用および共有できるフィルターやエフェクトを作成できます。

これらのテクノロジーが進化し続けるにつれて、デジタル マーケティングにおいてますます重要な役割を果たすようになるでしょう。 ただし、他のテクノロジーと同様に、それらにも課題が伴います。 たとえば、高品質の AR および VR エクスペリエンスの作成にはコストと時間がかかる可能性があり、すべての消費者がこれらのエクスペリエンスにアクセスするために必要なハードウェアを持っているわけではありません。 そのため、マーケティング担当者は、AR または VR の使用を決定する際に、ターゲット ユーザーと目的を慎重に検討する必要があります。

モノのインターネット

モノのインターネット(IoT) は、インターネットに接続され、データを収集および共有する物理デバイスのネットワークを指します。 これらのデバイス、または 物事、冷蔵庫、ドアホン、サーモスタットなどの日用品から、工業用工具や機械まで、あらゆるものに対応できます。 これらのデバイスの主な特徴は接続性であり、これによりインターネットを介して通信および対話し、リモートで監視および制御できます。

安価なプロセッサとワイヤレス ネットワークの出現により、あらゆるものを IoT の一部に変えることが可能になります。 これにより、デバイスにデジタル インテリジェンスのレベルが追加され、人間が介在することなく通信できるようになり、デジタル世界と物理世界が融合します。

IoT が重要なのは、デジタル的にそれ自体を表現できるオブジェクトが、それ自体でオブジェクトを超える何かになるからです。 オブジェクトはもはやそのユーザーだけに関係しているのではなく、周囲のオブジェクトやデータベース データに接続されています。 多くのオブジェクトが同時に動作するとき、それらは次のような性質を持つものとして知られています。 アンビエントインテリジェンス.

IoT はデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

IoT は、デジタル マーケティングをいくつかの方法で変革しています。

  1. データ収集: IoT デバイスは、ユーザーの行動から環境条件に至るまで、膨大な量のデータを収集します。 このデータにより、顧客の好み、習慣、ニーズに関する洞察が得られ、企業はマーケティング活動のターゲットをより効果的に絞ることができます。
  2. パーソナライゼーション: IoT デバイスによって収集されたデータにより、高度にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンが可能になります。 たとえば、スマート冷蔵庫は消費者の食品消費に関するデータを提供し、それを使用して個人向けのレシピや食料品のクーポンを提供することができます。
  3. 顧客エンゲージメント: IoT デバイスは、企業が顧客と関わるための新しい方法を提供できます。 たとえば、フィットネス トラッカーは、パーソナライズされたフィットネス アドバイスやフィットネス関連製品のプロモーションを提供するアプリに接続できます。
  4. リアルタイムマーケティング: IoT デバイスによって提供されるリアルタイム データにより、リアルタイムのマーケティング活動が可能になります。 企業は、顧客の行動や環境条件の変化に即座に対応できます。
  5. ロケーションベースのマーケティング: IoT デバイスは正確な位置データを提供できるため、位置ベースのマーケティングが可能になります。 企業は、店舗の近くにいる顧客や店内にいる顧客に、ターゲットを絞ったオファーを送信することができます。
  6. 顧客体験の向上: IoT テクノロジーを統合することで、企業は顧客エクスペリエンスを向上させることができます。 たとえば、小売店では、IoT デバイスは顧客に製品情報を提供したり、店内の移動を支援したり、パーソナライズされた割引を提供したりすることもできます。
  7. 新しい広告プラットフォーム: IoT デバイス自体が新しい広告プラットフォームとして機能します。 たとえば、スマート ホーム デバイスやコネクテッド カーに広告やプロモーション メッセージを表示できます。

IoT はデジタル マーケティングに多くの機会をもたらしますが、課題も伴います。 データのプライバシーとセキュリティは、さまざまなデバイスやプラットフォームにわたる標準化の必要性と同様に、大きな懸念事項です。 マーケティング担当者は、IoT の可能性を活用しながら、これらの課題を乗り越える必要があります。

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、コミュニティによる情報の保存と交換を可能にするテクノロジーです。 言い換えれば、これは共有された分散型データベースです。 このデータベースはブロックのチェーンであり、各ブロックには情報が含まれています。 ブロックはチェーンのリンクのように直線的に接続されます。 より詳細な内訳は次のとおりです。

  1. ブロック: 各ブロックにはトランザクションのリストが含まれます。 各トランザクションはイベント、具体的には、ある数量の商品 (暗号通貨など) がある場所から別の場所に移動されたことを記録します。 トランザクションが実行されるたびに、トランザクションがブロックに記録されます。
  2. 鎖: ブロックは、チェーンのリンクのように、特定の順序で互いに接続されます。 各ブロックには、ハッシュと呼ばれる固有のコードと、その前のブロックのハッシュが含まれています。 ハッシュ コードは、デジタル情報を数字と文字の文字列に変換する数学関数によって作成されます。 その情報が何らかの方法で編集されると、ハッシュ コードも変更されます。
  3. 地方分権: これはブロックチェーンの背後にある重要な概念の XNUMX つです。 データは単一のエンティティ (銀行など) が管理するのではなく、世界中のコンピューターのネットワーク (ノードと呼ばれます) 間で共有されます。 すべてのノードにはブロックチェーンの完全なコピーがあり、連携して新しいブロックを検証して記録します。 新しいブロックがブロックチェーンに追加されると、ネットワーク上のすべてのコンピューターがその変更を反映するためにブロックチェーンを更新します。
  4. セキュリティと透明性: 各ブロックには独自のハッシュとその前のブロックのハッシュが含まれるため、既存の情報を変更することは非常に困難です。 これを行うには、後続のすべてのブロックとネットワークの大多数の合意を変更する必要がありますが、このタスクは計算量が非常に多く、事実上不可能です。 これは、ブロックチェーンの分散型の性質と合わせて、データの完全性と透明性を保証します。

ブロックチェーンはビットコインなどの暗号通貨を動かすことで最もよく知られていますが、その分散型で透明性のある性質は、デジタル マーケティングを含む多くの業界に応用できる可能性があります。

ブロックチェーンはデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

ブロックチェーン テクノロジーは、デジタル マーケティングをいくつかの方法で変革しています。

  1. 透明性と信頼: ブロックチェーンを使用すると、すべてのトランザクションが記録され、可視化されるため、企業と顧客の関係に新たなレベルの透明性がもたらされます。 顧客は企業が約束を果たしているかどうかを確認でき、企業は広告が対象ユーザーに確実に届いているかを確認できます。
  2. データセキュリティ: ブロックチェーンの安全性は、顧客データの安全性を意味します。 このデータ セキュリティの強化により、顧客の信頼を築くことができます。
  3. 広告詐欺の防止: デジタル広告詐欺は重大な問題であり、ボットにより企業は実際の人には決して見られない広告にお金を浪費することになります。 ブロックチェーンは、すべてのユーザーが本物であり、すべての広告が実際に配信され表示されたことを検証することで、これを防ぐことができます。
  4. ピアツーピア マーケティング: ブロックチェーンにより、仲介者を必要とせずに当事者間の直接取引が可能になります。 これを使用すると、ピアツーピア (P2P) マーケティング戦略。企業が顧客に自社の製品を他の人に宣伝するよう奨励するものです。
  5. より良い帰属: ブロックチェーンはより正確で信頼性の高いアトリビューションを提供できるため、企業はどのマーケティング活動が結果をもたらしているのかを正確に把握できます。 これは、マーケティング戦略を最適化し、投資収益率を向上させるのに役立ちます。
  6. トークンベースの報酬システム: ブロックチェーンを使用すると、購入やレビューを残すなどのさまざまなアクションに対して顧客にトークンで報酬を与えることができるトークンベースのシステムを作成できます。 これらのトークンは報酬と交換できるため、顧客エンゲージメントに対する強力なインセンティブが生まれます。
  7. 分散型マーケットプレイス: ブロックチェーンを使用すると、買い手と売り手が互いに直接接続できる分散型マーケットプレイスを作成できます。 これは、Google や Facebook などの仲介業者が重要な役割を果たす従来のデジタル広告モデルを破壊する可能性があります。

こうした潜在的な利点にもかかわらず、ブロックチェーンはデジタル マーケティングにとって課題ももたらします。 このテクノロジーは複雑で理解しにくい場合があり、そのため採用が制限される可能性があります。 トランザクションは安全かつ匿名である一方で、公開されるため、プライバシーも懸念されます。 マーケティング担当者は、デジタル マーケティングにおけるブロックチェーンの可能性を探る際に、これらの課題を乗り越える必要があります。

ビーコン

ビーコンは、低エネルギー Bluetooth テクノロジーを使用して近くの他のスマート デバイスに信号を送信する小型の無線送信機です。 これらは、位置情報テクノロジーと近接マーケティングにおける最新の開発の XNUMX つです。

各ビーコンには Bluetooth Low Energy (BLE)、のために開発された電力効率の高い Bluetooth テクノロジー IoT 無線信号をブロードキャストするアプリケーションやその他のデバイス。 範囲内のモバイル デバイスはこれらの信号をリッスンし、ビーコンに近づくとそれに応じて反応します。 ビーコンの一般的な用途をいくつか示します。

  1. 小売商: 小売店はビーコンを使用して顧客に製品情報、フラッシュセールやセールを提供し、完全に非接触型の支払いシステムでチェックアウトプロセスを高速化します。
  2. ナビゲーション: 博物館、空港、さらには大規模なデパートなどの建物内では、GPS があまり効果的ではない可能性がある場所でも、ビーコンは正確な屋内ナビゲーションを提供するのに役立ちます。
  3. イベント : カンファレンスや音楽フェスティバルなどのイベントでは、ビーコンは参加者が会場内を移動したり、どのセッションが行われているかをリアルタイムで確認したり、他の参加者を見つけて接続したりするなどのソーシャル機能を提供するのに役立ちます。
  4. 不動産: ビーコンは、潜在的な購入者が不動産の前に立っているときに、その不動産の権利に関する情報を提供できます。
  5. ホテル: ホテルはビーコンを使用して、キーレスで客室にアクセスしたり、ファスト チェックイン サービスを提供したり、位置情報に基づいてホテルのサービスを提供したりできます。

他のテクノロジーと同様に、プライバシーは懸念事項です。 ビーコンはユーザーの行動を追跡できるため、同意とデータのセキュリティに関して潜在的な問題が発生します。 その結果、ほとんどのビーコン システムでは、ユーザーは通常モバイル アプリを通じてオプトインする必要があります。

ビーコンはデジタル マーケティングをどのように変革するのでしょうか?

ビーコンはデジタル マーケティングに大きな影響を与えており、企業が顧客とつながる方法をいくつかの方法で変革しています。

  1. パーソナライズされたマーケティング: ビーコンは、顧客が店舗の近くにいるときや店内にいるときを検出し、パーソナライズされたメッセージやオファーをモバイル デバイスに送信できます。 これにより、顧客エクスペリエンスが大幅に向上し、適切な時間と場所で関連情報やプロモーションが提供されます。
  2. 改善された分析: ビーコンは、顧客が店内で過ごす時間、訪問するセクション、どの製品を触るかなど、顧客の行動に関する貴重なデータを収集します。 このデータは、企業が店舗レイアウト、商品配置、マーケティング戦略を最適化するのに役立つ洞察を提供します。
  3. 近接マーケティング: ビーコンを使用すると、企業は物理的な位置に基づいて顧客と関わることができます。 たとえば、博物館はビーコンを使用して、訪問者が展示物に近づくと展示品に関する情報を提供したり、小売店はビーコンを使用して店内の特定のセクションの顧客に特別オファーを宣伝したりできます。
  4. 顧客エンゲージメントの強化: ビーコンをモバイル アプリと統合することで、企業は顧客にとってより魅力的なエクスペリエンスを生み出すことができます。 たとえば、レストランはビーコンを使用して、顧客がアプリを介してテーブルから食べ物を注文できるようにしたり、小売店はビーコンを使用してゲーム化されたショッピング体験を作成したりできます。
  5. オフラインからオンラインへの統合: ビーコンは、オフライン体験とオンライン体験の間のギャップを埋めるのに役立ちます。 来店後のフォローアップ オファーの送信や、店内でのやり取りに基づいたオンライン リソースの推奨など、顧客のオフライン行動に基づいてモバイル アプリでアクションをトリガーできます。
  6. リアルタイムのフィードバックと調整: 顧客の行動をリアルタイムで追跡することで、企業はマーケティング戦略を即座に調整できます。 たとえば、特定の製品ディスプレイが注目を集めていないことをビーコンが検出した場合、店舗はそのエリアにより多くの顧客を引き寄せるために特別オファーを迅速に展開できます。

ビーコンはデジタル マーケティングに多くの機会をもたらしますが、特にプライバシーとデータ セキュリティに関して課題も抱えています。 企業はビーコン技術を使用する際、データ保護規制を遵守し、顧客のプライバシーを尊重する必要があります。

5G

5G は第 4 世代の略で、モバイル デバイスがインターネットに接続して相互に通信するために使用される最新世代のセルラー ネットワーク テクノロジです。 これは、世界のほとんどの地域で現在標準となっている XNUMXG LTE の後継です。

5G ネットワークは、4G に比べていくつかの大幅な改善をもたらします。

  1. より速い速度: 5G ネットワークは理論的には 100G よりも最大 4 倍高速にデータを配信できます。 つまり、ダウンロードとアップロードが高速になり、高解像度および 4K ビデオのストリーミングがよりスムーズになります。
  2. レイテンシーの低下: レイテンシは、データがあるポイントから別のポイントに移動するのにかかる時間です。 5G は非常に低い遅延を実現します。これは、数ミリ秒の遅延が大きな違いを生むゲームや、安全のために瞬時のデータ送信が重要な自動運転車などにとって大きな利点となる可能性があります。
  3. 接続性の向上: 5G ネットワークは、4G よりもはるかに多くの接続デバイスをサポートできます。 ますます多くの日常的な物体がインターネットに接続されるようになるため、これはモノのインターネット (IoT) にとって特に重要です。
  4. ネットワークスライシング: これは、通信事業者が単一の物理 5G ネットワーク内に複数の仮想ネットワークを作成できるようにする 5G の機能です。 この柔軟性により、特に特定のネットワーク要件があるビジネスやサービスにおいて、リソースをより効率的に使用できるようになります。

5G には多くの潜在的な利点がある一方で、課題もあります。 たとえば、5G が依存する高周波数帯域は到達距離が短​​く、建物などの障害物を通過するのが難しいため、カバレッジを確保するには多数の小型の「マイクロ基地局」を設置する必要があります。

5G はデジタル マーケティングをどのように変革しますか?

5G は、いくつかの重要な方法でデジタル マーケティングを変革する準備ができています。

  1. 強化されたモバイル エクスペリエンス: 5G はその超高速速度と低遅延により、マーケティング担当者がモバイル デバイス上でより没入型で魅力的なエクスペリエンスを提供できるようになります。 これには、以前はネットワークの制約によって制限されていた高解像度ビデオ ストリーミング、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR)、およびインタラクティブ コンテンツが含まれます。
  2. リアルタイムのパーソナライズ: 5G の低遅延によりリアルタイムのデータ処理が可能になり、マーケティング担当者はパーソナライズされたコンテンツやオファーを即座に配信できるようになります。 これには、位置ベースのマーケティング、動的な価格設定、リアルタイムのユーザー行動に基づいたカスタマイズされた推奨事項が含まれます。
  3. より豊富なマルチメディア コンテンツ: 5G の高帯域幅により、高解像度の画像、ビデオ、360 度エクスペリエンスなどの豊富なマルチメディア コンテンツをシームレスに配信できます。 マーケティング担当者はこの機能を活用して、ユーザーの注意を引く、視覚的に魅力的で魅力的なキャンペーンを作成できます。
  4. モノのインターネット (IoT) の統合: 膨大な数の接続デバイスをサポートする 5G の機能により、マーケティング担当者が IoT テクノロジーを活用する機会が開かれます。 ウェアラブル、スマート ホーム デバイス、センサーなどのさまざまな IoT デバイスからデータを収集して分析し、顧客の行動や好みについてより深い洞察を得ることができます。
  5. ハイパーターゲット広告: 5G のネットワーク容量の増加により、マーケティング担当者は、特定のセグメントや個々のユーザーにさえもリアルタイムでハイパーターゲット広告を配信できるようになります。 この正確なターゲティングは、場所、好み、閲覧行動、およびコンテキスト データに基づいて行うことができるため、より効果的で関連性の高い広告が可能になります。
  6. 改善されたデータ分析: 5G 接続デバイスによって生成される膨大な量のデータは、マーケティング担当者に消費者の行動に関するより包括的かつリアルタイムの洞察を提供します。 このデータを活用して、マーケティング戦略を洗練し、キャンペーンを最適化し、データに基づいた意思決定を行うことができます。
  7. 拡張現実と仮想現実の体験: 5G の低遅延と高速接続により、AR および VR 体験の機能が強化されます。 マーケティング担当者は、仮想製品の試着、仮想ツアー、デジタル世界と物理世界を融合した AR オーバーレイなど、より没入型でインタラクティブなキャンペーンを作成できます。

5G はデジタル マーケティングに多大な機会をもたらしますが、同時に課題も生じます。 マーケティング担当者は、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念を考慮し、情報過負荷の可能性を管理し、さまざまなデバイスやネットワーク間でのシームレスな統合を確保する必要があります。 それにもかかわらず、5G の変革の可能性は、マーケティング担当者がより魅力的かつ革新的な方法で視聴者とつながるための新しい道を開きます。

デジタルマーケティングを強化する最新テクノロジー

Douglas Karr

Douglas Karr のCMOです オープンインサイト の創設者であり、 Martech Zone。 ダグラスは、マーテックのスタートアップ企業数十社の成功を支援し、マーテックの買収と投資における 5 億ドルを超えるデューデリジェンスを支援し、企業の販売戦略とマーケティング戦略の実装と自動化を支援し続けています。 ダグラスは、国際的に認められたデジタル変革と MarTech の専門家兼講演者です。 ダグラスは、ダミーズ ガイドやビジネス リーダーシップに関する書籍の著者でもあります。

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