マッキンゼー、AIによるパーソナライズド・プロモーション実現のための技術フレームワークを提言

マッキンゼーは、AIと機械学習の進展により、小売業者が個々の顧客に合わせて最適化されたプロモーションを提供できる時代が到来していると指摘する。同社が公表した最新のホワイトペーパーでは、特にプロモーション領域において、企業がどのようにAIを活用して収益性を高めるか、具体的な技術フレームワークを紹介している。

パーソナライズド・マーケティングの必要性と消費者の期待

個別最適化されたプロモーションへのニーズは今に始まった話ではない。年々高度化する手法と、それを提供するベンダーの増加により、パーソナライゼーションはマーケティング戦略において避けては通れない領域となっている。マッキンゼーの調査では、消費者の71％が企業にパーソナライズされた体験を期待しており、76％はそれが実現されない場合に不満を感じているという。

本質的な差別化と収益性への鍵

今回のレポートでは、広告・テクノロジーの分野において重要な2つの論点が取り上げられている。ひとつは、AIをどのように差別化要因として活用できるかという点である。AIはその高度さゆえに、企業にとっては導入コストが高く見える一方で、顧客に対する明確な価値提供が求められる。その差を埋める鍵は、明確なプロセスを確立し、小さなことを確実に実行する力にある。

もうひとつは、プロモーションをいかに収益性のあるものへと変えるかという課題である。マッキンゼーは、広範囲なディスカウントによるプロモーションを「マーケティングのクラックコカイン」と例えつつ、より戦略的にプロモーションを設計すべきと提言している。具体的には、「誰に・いつ・どのようなマージンで」プロモーションを提供するかを的確に判断し、目標を明確化することが重要だと述べている。また、適切にターゲットを絞ったプロモーションにより、売上を1～2％、利益率を1～3％向上させる可能性があるとしている。

マッキンゼーの「4D」戦略と測定の重要性

マッキンゼーは2019年に発表したレポート『A technology blueprint for Personalization at scale』の中で、「データ（Data）」「意思決定（Decisioning）」「デザイン（Design）」「配信（Distribution）」の4つの領域に基づく「4D」戦略を提示している。

• データ：プロモーションに関連するオファー情報、過去のコンテンツに関するメタデータ、分析基盤、LLM（大規模言語モデル）用プロンプトストア、取引履歴など、細かく構造化されたデータの収集と整理が不可欠である。
• 意思決定：どのプロモーションがどのような条件で効果を発揮するのかを判断するためのアルゴリズムと評価指標の導入が求められる。
• デザイン：オファー管理とコンテンツ制作という2つの主要なワークフローを統合する洗練されたデザインレイヤーを用意し、業務の効率と柔軟性を高める。
• 配信：顧客の反応に基づいたメッセージングの最適化を行うインフラを構築し、企業自身のチャネルに限らず、サードパーティや他社プラットフォーム上でも一貫性のある配信ができるようにする。

さらに、マッキンゼーは成果の正確な測定に重点を置いており、「インクリメンタリティテスト」「標準化されたパフォーマンス指標」「測定プレイブック」といったフレームワークを用いた厳密な検証が不可欠であると強調している。

そしてAIを活用したパーソナライズド・プロモーションを実現するためには、優れたデータ管理、明確な意思決定プロセス、俊敏なデザイン体制、最適な配信チャネル、そして精緻な測定方法という5つの要素すべてが揃って機能する必要があると結論づけている。マーケティング担当者にとっては、創造性だけでなく、技術的な整備と検証に基づいた戦略的なアプローチこそが、今後の競争優位を築くカギとなるであろう。（出典：McKinsey & Company,  WARC）