「AIを入れよう」「デジタル化を進めよう」と会議室で声が上がります。ところが、何から手をつけるのか、誰も具体的に答えられません。結局、議論は堂々巡りで終わります。
フィリップ・コトラーらの『コトラーのマーケティング5.0』は、この停滞に対して一つの立場を示します。テクノロジーは手段であって、目的ではありません。顧客の体験をどう豊かにするかに答えられなければ、先進的な技術も使い道を失います。
本書が掲げるのは、人間のためのテクノロジーという哲学です。本稿では、その哲学が形になった事例のうち、予測、コンテクスチュアル、拡張の3つの切り口をたどります。
データを過去の記録でなく、未来の地図として読む
先進企業は、蓄積したデータを過ぎた出来事の記録としてしか見ない企業と違い、市場の動きを先回りするための地図として読みます。
最初の切り口は予測マーケティングです。
例に挙がるのがレクサスです。新型セダン「ES」のテレビCMを作る際、AIを創作のパートナーに据えました。過去15年間に高級品市場で賞を取った広告キャンペーンをAIに分析させ、成功の共通点を抜き出します。
その結果をもとにAIが台本を書き、アカデミー賞を受けた監督が映像に仕上げました。感性と経験則に頼り切らない、データ駆動型の制作の試みです。
ABインベブは、広告の反応をAIでリアルタイムに測り、どの表現の要素が狙った層に響くかを学習させています。この学習結果が次のキャンペーンに戻され、効果が少しずつ上がる仕組みになっています。
規模の大きさで目を引くのがネットフリックスです。数億人分の視聴履歴、検索、評価のデータを分析して、ヒット作の制作につなげます。ドラマ『ハウス・オブ・カード』は、監督にデヴィッド・フィンチャー、主演にケヴィン・スペイシーを置き、英国の同名ドラマを作り直す企画でした。
この取り合わせが特定の視聴者層に強く受けるとデータが予測し、それが制作決定の根拠になったといいます。
予測マーケティングは、新製品の開発から顧客への個別の提案まで、失敗の確率を下げて投資対効果を高める武器になります。勘と経験への依存を減らし、データを根拠に確信を持って意思決定できる。ただし、ここで挙がる企業はいずれも巨大な顧客基盤とデータを持ちます。
自社が同じ規模のデータを持たない場合に、どこまで同じことができるのかは、本書の事例だけでは判断しにくいです。
物理的な空間にも、個別の接客を持ち込む
オンラインでは当たり前になった個別対応を、現実の店や施設の中でも実現するのが、二つめの切り口のコンテクスチュアル・マーケティングです。
センサーやAIが顧客の状況を読み取ります。
ディズニーのテーマパークでは、リストバンド型の「マジックバンド」が使われます。入場券に加えて、ホテルの部屋の鍵と支払い手段の役目も果たし、園内に置かれた数千のセンサーとつながります。
来園者の位置と利用の履歴がリアルタイムで把握されるため、キャラクターが子どもの名前で呼びかけたり、レストランで頼んだ料理が待たずに席へ届いたりします。
一人ひとりに向けた魔法のような体験を、技術が支えています。
米国の薬局チェーン、ウォルグリーンは、飲料用の冷蔵庫に「デジタル・クーラー」を取り付けました。顔を検知するカメラとセンサーが、扉の前に立つ客のおおよその年齢や性別、視線の動きを分析します。
天気などの外部情報と合わせ、扉のスクリーンに最適な広告を出します。暑い日に若い客が来たら、冷たい炭酸飲料を見せるといった具合です。
中国の大手菓子チェーン、ベストアの例も挙がります。客の同意を得て顔情報を登録し、アリババの顔認識データベースと連携させます。再来店した客をシステムが自動で見分け、店員は過去の購入履歴や好みに合った商品をその場で勧められます。馴染みの店員のような接客を、大規模に展開できる点が特徴です。
こうした事例では、顔や位置という個人の情報が使われます。本書の事例で、同意を得ると明記されているのはベストアの例だけです。ほかの事例で顧客がどこまで知らされているのかは、ここでは読み取れません。
個別対応の便利さを取るか、データの扱いへの安心感を取るかは、導入を考える企業が自分で決めるほかありません。
人を置き換えず、人の力を伸ばす
テクノロジーが人の役割をまるごと代替するのでなく、人と技術が分担してマーケターの生産性を高めるのが、三つめの拡張マーケティングです。
セフォラが分かりやすいです。ARを使ったアプリで、スマートフォンのカメラ越しに自分の顔へ化粧品を試せます。色味や質感を確かめられるため、実物を見られないというオンラインの不安が和らぎます。
一方、注文の受付や簡単な問い合わせはチャットボットが引き受け、24時間365日の対応を可能にしました。その結果、人間のビューティーアドバイザーは定型的な作業から離れ、専門知識が要る複雑な相談や個別の助言に集中できるようになりました。
技術が効率を担い、人間が付加価値の高いサービスを担います。この分業が、本書の描く理想の形です。
イケアのARアプリは、買いたい家具をカメラ越しに自宅の部屋へ置き、大きさや調和を購入前に確かめさせます。ラルフローレンは、RFIDを使った「スマート試着室」を導入しました。
試着する服のタグをデジタルミラーが読み取って画面に映し、客はタッチ操作で別のサイズや色を頼めます。依頼は店員の端末に即座に届くので、客は試着室を出て店員を探さずに済み、店側は販売の機会を逃しにくいです。
これらに共通するのは、技術を人手の代わりでなく、人の力を増幅する相棒として置いている点です。ARは体験を広げ、チャットボットは対応を効率化し、RFIDは店舗の作業を高度にします。いずれも最終的には、より豊かで個別的な顧客体験につながっています。
五つの要素と、技術を使う人間の役割
本書が掲げるマーケティング5.0は、データドリブン、予測、コンテクスチュアル、拡張、アジャイルという五つの軸で、顧客体験の全行程に価値を生む戦略だとされます。
本稿で扱ったのはこのうち3つで、データドリブンとアジャイルは詳しく触れていません。5つの全体像は、実際に本書を開いて確かめてほしいです。
背景には世代の変化があります。Z世代やアルファ世代が市場の中心になりつつあり、彼らは企業に社会的な責任と技術革新の両方を求めます。彼らは利益の追求だけでは満足せず、持続可能性や包摂性の価値観を共に持つ企業を選びます。
「テクノロジーは、人間のために使われるべきだ」
AIやIoTは、人間の認知や感覚、動きを模倣し、さらに拡張する力を持ちます。それでも、顧客の動機や感情を理解し、知恵を生むのは人間の仕事だと本書は位置づけます。この切り分けがあるから、拡張マーケティングは人を置き換える議論になりません。
編集部が補っておくと、ここで紹介された事例はどれも大企業のものです。投資できる規模や顧客の数が違う組織が、同じ道筋をたどれるかは、本書の事例からは分かりません。次の実践の節で示される行動が、小さく始める前提で書かれているのは、そのためでしょう。
小さく始めるための三つの行動
最初から完成形を目指さず、まず特定の顧客層に絞って、データ統合の実験を始めましょう。
本書から引き出せる実践は三つあります。いずれも、最初から完成形を目指さないことが共通しています。
一つめは、顧客データを一か所に集めることです。販売、ウェブ、SNS、IoT機器などの記録を一元化し、顧客ごとのプロフィールを作ります。各データ源を固有のIDで結びつければ、行動の履歴を横断して追えます。
失敗しやすいのは、最初から完璧な仕組みを作ろうとして何も進まないことです。本書は、最も価値の高い層、たとえば上位2割の顧客から小さく始めるよう勧めます。
データの土台ができれば、顧客生涯価値の予測や離脱の兆しの早期発見が可能になります。
二つめは、物理的な空間にデジタルの接点を設計することです。顧客が最も困っている場面や、購入を決める瞬間を特定してから、技術を選びます。家具店なら大きさが分からない不安にARで応え、化粧品店なら似合う色が分からない悩みにバーチャル試用で応えます。
技術が先に立つことが、顧客の課題を無視した機能を入れる典型的な失敗で、顧客へのインタビューで購入時の不安を聞き出すのが対策になります。
三つめは、人とAIの役割分担をはっきりさせることです。定型的な問い合わせや注文の受付はチャットボットに任せ、複雑な相談や感情面の支えには人が当たります。
顧客生涯価値に応じて階層を作り、低い層にはセルフサービスやAI対応を、高い層には人による手厚い支援を割り当てます。全員に同じ対応をしてコストが膨らむのを避ける狙いです。
顧客を価値の高低で分けて対応を変える設計は、顧客によっては不公平に映る可能性もあり、運用では慎重さが要ります。
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