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2019年、AI、ビッグデータ、データサイエンスはマーケティングに何をもたらすのか?

4分で読めるシリーズ|2019年3月号

今日、消費者は集団としても個人としても、かつてないほど多くのデータポイントニールセンについて が存在します。さらに重要なのは、機械学習(ML)と人工知能(AI)の機能が高度化し、マーケターがそのデータを新たな方法で活性化するための拡張能力が高まっていることです。

多くのマーケターは、これらのテクノロジーによって自分たちの仕事のやり方が変わることを知っていますが、何がどれくらいのスピードで変わるのか、まだ正確にはわかっていません。そこで今回は、データサイエンティストたちに、近い将来の最大のトレンドは何だと考えているのかを聞いてみました。

科学者たちは、コンピュータに言語を正確に理解することを教える能力を向上させるだろう。

今年は、テキストのモデリングと処理の方法において、大きな進歩が見られるだろう。現在、自然言語処理(NLP)の世界では、この分野で最も成功したモデルのいくつかがもろい性質を持ち、テキストのごく単純な操作で恥ずかしいほど壊れてしまうことについて、激しい議論が行われている。現在、最も優れたモデルは精巧なパターンを記憶することしかできず、実際にテキストを理解できるモデルには程遠いのが現状です。したがって、この分野での多くの研究を期待し、「常識」を導入してモデルに取り入れる方法(ニールセンについて )が読み取れるようになることを楽観視しています。

- ニールセン リード・データ・サイエンティスト マイケル・モーガン氏

質の高い、クリーンなデータの重要性はますます高まっていくでしょう。

今後は、「ニューラルネットワーク」(人間の脳や神経系をモデルにしたコンピューターシステムなど)の学習データを補完・改善する革新的な方法を見つけることに、ますます焦点が当てられるようになると思います。この種のモデルは、投入されたデータと同程度の結果しか出せないものです。そのため、今後は、こうしたデータセットの質と量を効率的に増やすことに、より大きな焦点が当てられると思います。

- ニールセン シニアデータサイエンティスト ジェシカ・ブリンソン

機械学習と人工知能は、成長を実現しようとする企業にとって重要な差別化要因になります。

より洗練されたアルゴリズム、より強力なデータサイエンスの人材、そして増大するデータ量により、企業は2019年にMLとAIを重要な差別化要因として活用し、これまで以上に価値を引き出すことができるようになるでしょう。

今から5年後、データサイエンスとAIをめぐる話題は、ツールやアルゴリズムの開発から複雑な問題解決能力をいかに身につけるかという方向に進んでいくでしょう。さらに、アルゴリズムやソフトウェアは、データサイエンス以外の人々にとっても、より使いやすく、民主化されたものになることでしょう。

- ニールセン、リージョナルデータサイエンスクライアントリード、アヴィ・ジェイン

オンラインデータを収集する能力は、より困難で断片的になっていくでしょう。

多くのインターネットブラウザがサードパーティのクッキーをブロックするようになったため、データマネジメントプラットフォーム(DMP)ベンダーは、オンラインデータを収集する際に困難に直面するようになります。マーケティング担当者は、個々のDMPがこれまでと同じレベルの精度で同じ量のデータを提供することができなくなることに気づくでしょう。これにより、マーケティング担当者は、オーディエンスの正確なターゲティングやセグメンテーションに大きな影響を受けることになります。一方、DMPベンダーは、このデータの損失を補うことができるようなソリューションを探すことになるでしょう。

- ニールセン データサイエンス ディレクター Pengfei Yi氏

成功する企業は、データサイエンスに裏打ちされたソリューションに大きく投資する。

デジタル化は、従来のマーケティング手法を破壊し、よりダイナミックで断片的な状況を作り出しています。その結果、特に消費者向けパッケージ商品(CPG)企業は、より高い収益性を実現するためのプレッシャーにさらされています。CPGのマーケティング担当者は、堅牢で理想的なデザインよりも、リアルタイムソリューション、関連性、スピードをより重要視しています。また、市場の全体像を把握するための機敏で革新的なアプローチを求めており、これらの課題に対処し解決するために、企業はますますデータサイエンスに目を向けるようになるでしょう。

消費者が生み出すデジタルデータの量は、今後毎年倍増すると予想されており、このデジタル大洪水を乗り切ろうとする企業は、データを取得・測定するためのデジタル化技術に投資することになるでしょう。また、AI、ML、ニューラルネットワークを使ったソリューションも設計することになるでしょう。データサイエンス・アルゴリズムを取り入れた企業は、拡張性や効率性が向上し、従来の測定の流れを超えた進化を遂げることができるようになるでしょう。

- ニールセン データサイエンス ディレクター Neerja Joshi氏