マーケティングシステムの今～マーケティング＆ITの実務家集団が語る事業グロースへのヒント【vol.26】「クリックの背景・理由は？」 AIが顧客の"行動の裏側"を読み解く、レコメンド設計の新しいかたち
マーケティング活動において、データとテクノロジーが果たす役割は年々高まっています。データ基盤整備やCDP（カスタマーデータプラットフォーム）活用、マーケティングオートメーション、AI活用といった言葉は、もはや特別なものではなくなりました。一方で、それらを「実際の事業成長」に結びつけられている企業は、想像以上に少ないのが実情です。本連載では、博報堂マーケティングシステムコンサルティング局（以下、マーシス局）のメンバーが、事業グロースに向けた「生活者発想×データ×テクノロジー」の挑戦について、日々現場で向き合っている知見や視点から発信していきます。
第26回のテーマは「AIを活用したコンテンツレコメンドの再設計」です。動画やコラムを配信し、レコメンドエンジンで出し分ける。そこまでは多くの企業が実装しています。しかし、配信したコンテンツがその後の購入や契約、取引といった顧客行動にどうつながったのかを追跡し、次の配信に活かせている企業はどれだけあるでしょうか。本稿では、コンテンツ視聴と顧客行動のあいだにある「見えない因果」をAIで可視化し、配信設計をビジネス成果から逆算して組み立て直す取り組みについてご紹介します。
奥山 貴文
株式会社博報堂
マーケティングシステムコンサルティング局
データプラットフォーム推進部 データストラテジスト
配信数は増えた。では、成果は？
オウンドメディアの記事、動画、メールマガジン、アプリのプッシュ通知。企業が顧客に届けるコンテンツの量は、この数年で飛躍的に増えました。レコメンドエンジンやMA（マーケティングオートメーション）ツールの導入も進み、「誰に、何を、いつ届けるか」に関しては自動化している企業も珍しくありません。
しかし、その配信が事業の成果にどれだけ貢献しているかを問われると、明快に答えるのはなかなか難しいと思います。たとえば、動画メディアを運営している企業であれば、「再生回数」や「視聴完了率」は日々追いかけているでしょう。しかし、ある顧客が動画を見た後に商品を購入したのか、契約を更新したのか、逆に何もしなかったのか——その「コンテンツの先」を個人単位で追跡し、因果関係を分析できている企業はなかなかありません。
というのも、コンテンツ視聴と顧客行動を結びつけるには、視聴ログ、購買データ、サイト行動ログ、顧客属性など複数のデータを横断的に突合する必要があるからです。データ基盤の構造上それが困難であったり、仮にデータがつながっていたりしても、数十万人・数百本のコンテンツの掛け合わせを人手で分析するのは事実上不可能です。
結果として、多くの現場では「視聴数の多い動画が良い動画だろう」「過去に見たジャンルと似たものを出しておけば間違いないだろう」という推測に基づいて運用が回っています。配信の効率は上がっていても、配信の「効果」は測れていない。この断絶こそが、コンテンツマーケティングの多くが「やっている」けれど「効いている実感がない」状態に留まる根本的な原因だと、我々は見ています。
※肩書は取材当時のものです