[ブログ記事] マーケティングに機械学習を用いる上で理解すべきユーザー行動の変化

2018 年あなたのビジネスを成長させるために、デジタル マーケティングにまつわる先進のテクノロジーを学びましょう。

 

オンライン広告は、テキストによる検索連動型広告から始まり、画像、動画、そしてモバイル広告と進化してきました。その結果、広告主から消費者へのコミュニケーションの手段は大きく広がりを見せています。

 

このような市場の変化に伴い、次々に生まれる革新的なサービスにとって、欠かせない存在となったのが「AI（人工知能）」や「機械学習」「ディープ ラーニング」です。毎日のように耳にするようになったこれらのテクノロジーは、どのようにビジネスに活用でき、マーケティングの未来をどう変えていくのでしょうか？

 

この記事では、その手がかりをつかむための情報として、機械学習の概要と今日のユーザー行動の変化についてお伝えします。

 

PC やスマートフォンを始め、さまざまなデバイスで提供されるサービスはテクノロジーの進化に伴い大きく進化しています。現在、その中でも最も注目されているテクノロジーが「AI（人工知能）」です。そして、AI に関連するキーワードとして「機械学習」「ディープ ラーニング」といった単語を耳にした方は大勢いらっしゃるでしょう。

 

これらの関係性は下記のように整理できます（図 1）。

AI は、さまざまな定義がありますが、コンピュータに知的な作業をさせる科学全般を指します。AI を実現する手法の 1 つが機械学習であり、大量のデータセットをコンピュータに学習させることで任意の問題処理の性能を上げます。そして、ディープ ラーニングは、機械学習における手法です。従来の機械学習の手法では、例えば、猫を検出するために「何に着目」して答えを出すかは人が事前に設定する必要がありました。一方ディープ ラーニングでは、膨大なデータからコンピュータが「特徴量」と呼ばれる「何に着目すべきか」という要素を自動的に判別することができます。

 

Google ではさまざまなプロダクトに機械学習を活用しています。その 1 つが「Google フォト」です。

 

全世界で約 5 億人のユーザーに利用されている Google フォトは、無料かつ無制限に画像をクラウドで管理することができ、その中から写真を簡単に検索することができます。この画像検索を可能にしたのが機械学習です。

 

Google アシスタントを搭載したスマート スピーカー「Google Home」でも機械学習を活用しています。「OK Google, 今日の天気は？」というように、声だけでさまざまなことを調べたり、音楽を再生したり、予定管理やタイマー設定などを行うことができます。

 

テクノロジーの進化は、さまざまなことを可能にし、私たちの生活に変化をもたらしてきました。その 1 つがスマートフォンの普及です。ユーザーはスマートフォンで必要な情報を、必要なときに、その場で探せるようになりました。さらに音声検索によって、より手間なく検索ができるようになった今、情報や体験に対するユーザーの期待値は大きく高まっています。この期待値を理解するためのキーワードは、以下の 3 つです。

 

それぞれの意味を具体的に見てみましょう。

 

ある女性が、車を購入するまでにどのようなメディアやチャネルと接したのかを調査した結果、実に 500 以上の接点からさまざまな情報を得て、最終的に購入したことがわかりました。この中には、車の性能、車種、色や内装などありとあらゆる情報を調べる、ほかのオーナーのレビューや口コミなどを参考にする、ディーラーで試乗するといった、「知りたい」という欲求に基づいた行動が含まれています（図 2）。そして、購入プロセス全体の行動のうち、71% はモバイルで行われていたこともわかりました。

*Touchpoints = searches, website visits, video views, clicks. Source: Luth Research ZQ Intelligence™
- Luth analyzed the digital activity of its opt-in panel participants

 

また 2015 年と 2017 年の検索動向を比較した調査では、車のような耐久消費財に限らず、歯ブラシや傘、電球、旅行グッズなどさまざまな日用品に関する検索も、2〜3 倍近く増加しています 1。

 

1: Google データ 2015 年 1-6 月と 2017 年 1-6 月の比較

 

以前であれば、こうした生活用品の購入は、近くのスーパーなどに行き、実際に手に取って価格やパッケージに書かれた情報をもとに購入していました。一方現在は、ユーザーは店に行く前に情報を調べるようになっています。これは企業にとって大きなチャンスといえます。たとえ商品が店頭になくとも、その製品の情報を求めているユーザーにアプローチすることで、購入の選択肢に入ることができるようになったからです。

 

つまり、ユーザーが「知りたい」ことを把握し、検索から情報収集、購入までの、購入プロセス全体の接点でユーザーにアプローチすることが必要です。

 

例えば、「今日の天気は」と聞いたら、それは自分がいる場所の天気を知りたい、「飲食店」と検索したら、近くのお店を検索してほしい場合が多いでしょう。「近くの」というキーワードを含んだ検索が過去 3 年で 8 倍に増加している 2 ことからも、自分が置かれた状況に合った情報を欲しがっていることがわかります。

 

また、場所だけではなく「時間」を起点にした検索も増加しています。例えば「営業中」のキーワードが含まれた検索は過去 3 年間で 2 倍、旅行系のキーワードで「当日」が含まれる検索は過去 3 年間で 1.6 倍に増えています 3。

 

ユーザーは場所、時間という自分の置かれた状況を起点に、「自分に合った答え」を求めているのです。これからのマーケティングでは、ユーザーの要求に応え、一人ひとりに最適なメッセージを届けることが必要といえます。

 

2,3: Google データ 2015 年 1-6 月と 2017 年 1-6 月の比較

 

スマートフォンの普及に伴い、ユーザーはどこにいても情報をすぐに検索することができるようになり、情報を手に入れるまでの時間が早くなっています。結果ページ表示の速さに対して、ユーザーの期待値は上がっています。

モバイルサイトのページが表示される時間が 3 秒を超えると 53% の訪問者がサイトから離れてしまうという調査結果があり（図 3）4、サイトの表示が 1 秒遅れるごとにコンバージョンは 20% 下がるともいわれています。 

4: Google データ 2015 年 1-6 月と 2017 年 1-6 月の比較

 

また表示速度に加えて、購入の手順も簡単であるべきです。図 3 のとおり、購入までの手順が少なく、入力しやすいモバイルサイトやアプリの方が購入意欲が高まることがわかっており、実際に入力フォームの数を減らして改善した結果、コンバージョン率が向上した例もあります。

 

顧客体験の最適化は、オンラインだけではなく実店舗でも重要です。「〇〇　在庫」といった検索は、3 年間で 1.8 倍増えています。何かを買おうとしたときに、実店舗に出向く前に在庫の有無を確認するユーザー行動が見えてきます。

 

オンライン、オフラインに関わらず、ユーザーのストレスのないコミュニケーションに対する期待値が上がっていく中で、それに応えるブランド体験を提供することが必要になってきているのです。

 

テクノロジーの進化に伴ってユーザーの行動は変化し、要求レベルは高くなりました。そのため、「速く」「簡単に」「正確に」ユーザーの行動に寄り添い、一人ひとりに最適なメッセージを届け、ユーザーの期待値に合った、さらにはそれを上回る体験を提供することがこれからのマーケティングの課題といえます。

 

これらの課題解決に活用できる技術が機械学習です。Google は非常に早い段階から製品開発に機械学習を活用しており、すべての製品の要素技術の 1 つであるといっても過言ではないでしょう。機械学習を用いたプロダクトをどのようにマーケティングに活用するかについて、次の記事で詳しくお伝えします。