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マーケティングにおける群集心理: 長所、短所、および AI の役割

販売、マーケティング、デジタル テクノロジーの急速に進化する環境の中で、 集団心理y には重要な足場があります。 集団心理とは、個人が群衆に従い、人気のトレンドを取り入れ、他人の行動に基づいて意思決定を行う傾向を指します。 マーケティングの観点から見ると、この現象はメリットとデメリットの両方をもたらす可能性があります。 この記事では、マーケティングにおける群衆心理の長所と短所を掘り下げ、イノベーションとその役割を探ります。 人工知能の(AI) 影響力が増大。

群集心理の長所

  1. 社会的証明: マーケティングにおける群集心理の主な利点の XNUMX つは、社会的証明です。 消費者は、他の人が製品やサービスを採用しているのを見ると、信頼と信用を築きます。 たとえば、電子商取引 Web サイトのレビューと評価を考えてみましょう。 高い評価と肯定的なレビューにより、より多くの購入者が参加するようになります。 群れ.
  2. リスクの軽減: 確立された傾向と方法論に従うことで、マーケティング キャンペーンに関連するリスクを軽減できます。 企業は、成功が証明されている実証済みの戦略に頼ることができ、失敗の可能性を最小限に抑えることができます。
  3. コスト効率: 大衆の関心を集めてきた従来のマーケティング手法は、費用対効果が高い場合があります。 これらの方法では、実験の必要性が少なく、大規模なカスタマイズを行わずに幅広い視聴者にリーチできます。

群集心理の短所

  1. 差別化の欠如:群集心理の重大な欠点は、群衆に溶け込んでしまうリスクです。 業界内のすべての企業が同じマーケティング戦略に従っていると、目立つことが難しくなります。 この差別化の欠如により、ブランド アイデンティティが妨げられる可能性があります。
  2. イノベーションの停滞:確立された慣行に過度に依存すると、イノベーションが阻害される可能性があります。 企業は、大きな成功につながる可能性のある、新しく画期的なマーケティング アプローチを生み出す機会を逃す可能性があります。
  3. 市場の変化に対する脆弱性:群れに従うと、企業は突然の市場の変化に対して脆弱になる可能性があります。 トレンドは変化し、消費者の好みは進化し、昨日うまくいったことが明日はうまくいかない可能性があります。 集団心理だけに頼っている企業は、すぐに適応するのが難しいかもしれません。

マーケティングにおける AI と群集心理

AI は急速に主流になり、あらゆる販売およびマーケティング テクノロジー プラットフォームに導入されています。 AI がマーケティング環境にどのように適合するのか、特に群集心理、イノベーション、例外を越えた膨大なデータ量への依存に関して理解することが不可欠です。

AI、特に機械学習 (ML) モデル、永続化可能 群れのメンタリティ マーケティングで。 これは主に、AI アルゴリズムが一般的なトレンドや消費者の行動を捉える広範なデータセットでトレーニングされているためです。 彼らはうまくいったことから学び、既存のマーケティング戦略を再現することに熟達します。

AI プロ

  • 効率化:AI は日常的なマーケティング タスクを自動化し、履歴データに基づいてキャンペーンを最適化し、効率的なリソース割り当てと ROI の向上につながります。
  • データ主導の意思決定:AI は大規模なデータセットを分析することで、マーケティング担当者がデータに基づいた意思決定を行うのを支援し、実証済みの戦略に沿って、テストされていないアプローチに関連するリスクを最小限に抑えることができます。

AIの短所

  • 創造性の欠如: AI は創造性の点で制限される可能性があります。 すでに成功しているものに基づいてコンテンツや戦略を生成する傾向があり、革新的な思考を抑圧する可能性があります。
  • 均質化:AI への過度の依存は、マーケティング コンテンツの均質化につながる可能性があり、業界内のすべての企業が同様の戦術を使用し、目立つことが困難になります。

マーケティングにおける本当の課題は、群れに従うこととイノベーションを促進することのバランスをとることにあります。 AI は確立された慣行を永続させることができますが、マーケティングを革新するための貴重なツールにもなり得ます。

マーケティングにおける AI と人間のイノベーションの相乗効果

AI アルゴリズムは多くの場合、データの大部分に基づいてトレーニングされますが、真の可能性は外れ値を理解し活用する能力にある可能性があります。 典型的なものを予測して再現するのは簡単ですが、標準から大きく逸脱したデータ ポイントには未開発の可能性が秘められています。

  • 傾向を特定する: 外れ値は、まだ明らかではない消費者行動の新たな傾向や変化を表す可能性があります。 AI はこれらの異常値を特定し、マーケティング担当者が新たな機会を活用できるよう支援します。
  • パーソナライゼーション: 顧客の行動における異常値は、パーソナライゼーションにとって重要な意味を持ちます。 これらの優れたデータ ポイントによって独自の好みが明らかになり、AI がパーソナライズされた顧客マーケティング戦略を効率的に調整して拡張できるようになります。
  • リスク軽減: 外れ値を理解することは、リスク評価にも役立ちます。 大部分のデータだけに焦点を当てていた場合には気付かなかった可能性のある潜在的な問題や異常を明らかにすることができます。

AI は異常値を分析し、データに基づいた意思決定を行うのに非常に貴重ですが、人間の革新と創意工夫は依然としてかけがえのないものです。 人間の入力が不可欠な理由は次のとおりです。

  • 創造的思考: 人間は創造的に考え、型破りな解決策を思い描き、新しいアイデアを開発する能力を持っています。 AI だけでは、完全に革新的なマーケティング キャンペーンを生み出すことはできないかもしれません。
  • 感情的知性:人間のマーケティング担当者は、AI が再現するのが難しい感情、文化的ニュアンス、人間関係の微妙な部分を理解できます。 これらの要素は、多くの場合、マーケティングの成功において重要です。
  • 適応性:人間は変化する状況に素早く適応し、自分の足で考えることができます。 人間のマーケターは異常値や予期せぬ出来事が発生したときに創造的に対応できますが、AI は難しいかもしれません。

マーケティングで最大の成果を達成し、イノベーションを継続するには、AI と人間のマーケターの間のコラボレーションを促進することが重要です。

  • データ駆動型の創造性:人間のマーケティング担当者は、外れ値から得た AI の洞察を創造的なアイデアの出発点として使用できます。 たとえば、AI によって特定された新たなトレンドを取り上げ、それを中心にユニークで魅力的なマーケティング キャンペーンを開発できます。
  • 人間の監視:AI は多くのタスクや意思決定プロセスを自動化できますが、人間の監視により倫理的で責任あるマーケティング実践が保証されます。 キャンペーンや戦略の最終判断は人間が行うことができます。
  • 継続学習: マーケティング担当者は、AI の機能と制限について継続的に学習する必要があります。 この知識により、AI のイノベーションの可能性を効果的に活用できるようになります。

AI アルゴリズムは、新たなトレンドを特定し、マーケティング活動をパーソナライズするために、データの大部分だけでなく外れ値にも焦点を当てる必要があります。 しかし、マーケティングにおける真のイノベーションには、AI と人間の創造性の相乗効果が必要です。 AI が連携して機能することで、データに基づいた洞察を提供できる一方、人間のマーケターは創造的思考、適応性、心の知能指数をもたらします。 このコラボレーションにより、マーケティングが常に新鮮で魅力的であり、進化する消費者のニーズや好みに対応できるようになります。

画像のクレジット: レミングス、ザ・ファーサイド ゲイリー・ラーソン著

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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