AIの普及により顧客のデジタルに対する期待は高まっているが、パーソナライゼーションの進歩により、ブランドは顧客の声に耳を傾け、ニーズを把握し、共感をもって対応できるようになっている。
知っておくべきことは以下のとおりです。
SF小説や映画で習ったことがあるかもしれないチューリングテストを覚えていますか？それは通常、倫理ゲームや行動ゲームなど、機械が人間のように動作するかどうかを判断するタスクで構成される。数十年にわたり、これはコンピュータの人間知能に匹敵する能力を測る際の基準として用いられており、コンピュータがこれを超えることは決してできないだろうと多くの人が長年考えてきた。さて、 ChatGPT-4は2024年初頭にひっそりと「不可能」を成し遂げた。
その影響は既に目覚ましく、広範囲に及んでいる。今日では、AIによる応答は、共感といった人間らしい肯定的な特性を示す点で、実際の人間よりも優れていることが証明されつつある。多忙な医師から患者として温かい対応を得るのがどれほど難しいかは、私たちもよく分かっています。しかし、医師も人間です（当然のことですが）。しかし、 JAMA Internal Medicine誌に掲載された最近の研究で、驚くべき新たな発見が明らかになった。ChatGPTは、医師自身よりも長く、より情報量が多く、共感的な応答をするのだ。
ChatGPTの平均共感度評価と医師の回答密度による評価の差は、ほぼ正反対である。これは、ChatGPTが共感的な応答を提供する能力において、著しく優れていることを意味する。
はい、その通りです。デジタルインタラクションにおける共感の基準を劇的に引き上げたのは、人間ではなくAIシステムです。こうした地殻変動は医療分野にとどまらず、あらゆる分野における私たちのブランドとの日常的な関わり方を変革し始めている。例えば、顧客はShopping MuseのようなAI搭載アシスタントとやり取りすることで、日常的な言葉を使ってよりスムーズに欲しいものを見つけることができるようになった。これはすべて、時間とともに学習するだけでなく、自然言語処理（NLP）、画像認識、行動データ、文脈データ、親和性データを利用するパーソナライズされたアルゴリズムを活用する、多面的な機械学習モデルのおかげです。結果？お客様一人ひとりに、最も風変わりな質問にも的確にマッチする商品のおすすめや厳選されたセット商品を提供します。
Shopping MuseのようなAI搭載アシスタントは、自然言語処理、画像認識、パーソナライズされたアルゴリズムを用いて顧客の日常会話を個々のニーズに合わせた商品推奨に変換することで、対面での人間による体験を再現します。
こうした高度なAIを活用した体験が増加するにつれ、顧客もその利用方法においてますます洗練され、あらゆる接点においてブランドに対してより多くのことを期待するようになっている。これは、これらのブランドにとって大きなチャンスとなる。
顧客のあらゆる意思決定は感情によって左右される。つまり、需要に応えるためには、ブランドが顧客の心理状態を理解し、現在のニーズに基づいて対応できる能力が重要となる。
このプロセスは共感の中核を成し、ブランドが永続的な深い感情的なつながりを築くことを可能にする。そして、顧客もそれを証明しています。例えば、フォレスター社の調査によると、企業が自分のニーズや感情を理解していると考える人の87％は、そのブランドに忠誠を尽くし続けることが分かりました。
パーソナライゼーション技術の発展により、ついに上記のようなことが実現可能になった。クリック数、親和性、イベントの順序、最近の行動履歴などの行動データを活用することで、ブランドは顧客の感情状態を自動的に識別し、例えば好奇心から関心へと行動が変化するにつれて、単一のセッション内であっても、ターゲティングを動的に調整することが可能になります。
共感的なデジタル体験の創造
パーソナライゼーションを通じて共感を伝える方法をより分かりやすく説明するために、どのような体験が「共感的」であるかをさらに詳しく見ていきましょう。人間として、私たちは次の3つの基準を満たす経験が共感的であると感じる。
パーソナライゼーションの世界では、それはおおよそ次のようなものになります。
パーソナライゼーション技術を活用することで、共感に基づいた各顧客層を識別し、ターゲット設定を動的に調整することで、共感的なデジタル体験を提供し、顧客との感情的なつながりを構築します。
1. 注意深く耳を傾ける
家族旅行のために、アウトドア用品販売店のウェブサイトでキャンプ用品を選んでいるところを想像してみてください。パーソナライゼーションエンジンは、クリックや好みといったデジタルインタラクションを通じて、ユーザーからの明示的および暗黙的なシグナルを収集・計算し、ユーザーの行動を注意深く「聞き取り」ます。この技術は自己学習型であり、イベントの連続に基づいてリアルタイムでパターンを識別することができる。例えば、あなたが今週2度目に子供用キャンプチェアの商品ページを閲覧していることや、3ページにわたるレビューを読んだ後にポータブルクーラーをカートに追加したことなどを検知するかもしれません。
2. ニーズの特定
このエンジンは、あなたのニーズを特定し、他のサイト上でのやり取りと照らし合わせて分析することで、あなたの心理状態を推測します。そして、各ブランドの顧客の複雑な行動パターンをモデルにした、共感に基づく顧客セグメントを自動的に作成し、動的に更新します。あなたの行動から、あなたが集中状態にあると判断し、自動的に適切な顧客層に分類する可能性があります。例えば、ワクワクするキャンプ旅行に必要なあらゆるものを購入しようとしているものの、そのブランドや製品が自分に合っているかどうかを確認したいと考えている顧客層などです。
3. 共感的反応
最後に、このエンジンは共感をもって応答し、集中した状態のユーザーが好反応を示したコンテンツ、推奨事項、および機能を提示することで、キャッツキルへの旅行に最適な装備を確実に提供します。
今日のパーソナライゼーション技術を使えば、これらはすべてデジタルで実現可能です。マーケターは、消費者一人ひとりの独自の心理状態に基づいて顧客をターゲティングし、AIを活用したパーソナライズされた体験やレコメンデーションを提供するとともに、それぞれの心理状態にある消費者が様々な体験に対して通常どのように反応するかに基づいて、今後のインタラクションを最適化することができます。
私たちは、共感がもはやブランドによって口先だけで語られるものではなく、デジタル顧客体験の基盤となる未来の瀬戸際に立っています。企業がグローバル規模で顧客と真に意義のあるつながりを築き、あらゆるやり取りやチャネルを通じて顧客が歓迎され、理解されていると感じられるような世界を想像してみてください。これはSFの話ではありません。今日のパーソナライゼーション技術、つまり専用に開発されたAIを活用することで、私たちはこれを現実のものにできるのです。
既に、高度なAI機能を導入しているブランドは、導入していないブランドに比べて平均で30%高い売上増加率を報告していることが分かっています。そして、2026年までに、専用に構築されたパーソナライゼーションAIを導入するブランドは、収益が3倍になると予測しています。しかし、これらのメリットを最大限に享受し、高まる顧客の期待に応えるためには、ブランドはただ傍観しているだけではいけません。真に共感的な体験を創造するために、AIの力を活用する必要があるのです。
