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マーケティングの効果測定とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能におけるマーケティングの効果測定とは?

AI・人工知能のマーケティングの効果測定とは、AIを活用したマーケティング施策が、設定した目標に対してどれだけ貢献したかを定量的に評価することです。これにより、施策のROI(投資対効果)を最大化し、より効果的なマーケティング戦略の立案に繋げます。

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我々は生成AIを含む最先端技術を活用し、
インバウンドセールスの課題を解決する「LeedScope」を提供しています。

生成AIがリード情報を自動調査・スコアリングし、優先顧客を即座に特定。営業リソースの最適配分と効率的なナーチャリングを実現し、
成約率を飛躍的に向上させます。

CRMとの連携やパーソナライズされたアプローチなど、
デモを通じて営業プロセスの変革をご体感いただけます。

「LeedScope」の他、企業ごとにカスタマイズした生成AIの業務活用も行っております。
当日、ブースでは専任のコンサルタントによる無料相談会を実施いたします。

日程:2025/4/15(火) - 17(木)
場所:東京ビッグサイト
小間番号: 15-46

◆AI・人工知能EXPO出展◆ Leed Scope のご紹介

当技術は、プライバシー保護に配慮した「匿名加工技術」です。

映像難読化で個人識別情報(PII)を除去しながらもAI活用も維持。

個人情報侵害を心配せずに駅訪問客の動線を分析し、
広告効果の分析が可能です。

ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。

【特長】
■全てのAI支援:新たな匿名化AIモデル学習又は既存のAIモデルにも適用可能
■非可逆性:原本を復元不可能
■汎用性:ビデオ、オーディオ、テキストなどを支援
■高性能:エンベデッドシステムでリアルタイム処理

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

匿名加工技術

■ 当社独自のディープラーニング技術を採用
■ 対象者の見た目年齢と性別を推定します
■ 年齢は1歳単位での推定値が出力可能です
■ 性別は男女の推定結果および信頼度を出力します

※見た目の推定値であり、実際の年齢や性別とは異なる場合があります

AI 年齢・性別推定ソフトウェア IP Stier AG1

「心sensor」は専用アプリを使用して動画やリアルタイム映像から感情や表情を分析できるローカルベースの感情分析サービスです。分析結果はビューア画面や数値で表した感情データログならびに分析結果サマリーレポートで確認できます。

Affectiva社により開発された感情認識AI「Affdex」を使用しており、膨大な人間の表情データをもとに、表情データからどのような感情なのかをディープラーニングによって分析します。
34のフェイスポイントの動きから21種類の表情、7種類の感情、2種類の特殊指標(Valence[肯定的表情・否定的表情] / Engagement[表情の豊かさ])を計測します。

「心sensor」をご利用頂ければ、企業が既にお持ちの動画データやリアルタイム映像から手軽に感情分析を行い、新たな資産価値を生み出すことができます。

映像から感情分析する「心sensor」

『Affectiva』は、凸版印刷とシーエーシーが共同開発した感情AIをプロ
モーションに活用したデモアプリケーションです。

表情動作を記述する技術に基づくシステムを採用。

34のフェイスポイントにより21の表情を分析し、7つの感情と2つの特殊な
指標(表情の豊かさ、好感度と反感度)を測定します。

【特長】
■機械学習を用いた感情認識AI
■世界最大級のデータベース
■FACS(顔面動作符号化システム)に基づいた技術を採用
■同時に複数人の認識が可能

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

感情AI『Affectiva(アフェクティバ)』

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AI・人工知能におけるマーケティングの効果測定

AI・人工知能におけるマーケティングの効果測定とは?

AI・人工知能のマーケティングの効果測定とは、AIを活用したマーケティング施策が、設定した目標に対してどれだけ貢献したかを定量的に評価することです。これにより、施策のROI(投資対効果)を最大化し、より効果的なマーケティング戦略の立案に繋げます。

課題

効果測定の複雑化

AIによるパーソナライズされた顧客体験や、複数のチャネルを横断する施策の効果を正確に紐づけ、測定することが困難である。

データ統合と分析の壁

顧客データ、キャンペーンデータ、販売データなどがサイロ化しており、AIによる統合的な分析と効果測定が難しい。

因果関係の特定

AI施策が直接的な成果にどの程度寄与したのか、他の要因との切り分けが難しく、因果関係の特定が困難である。

リアルタイム性の欠如

効果測定に時間がかかり、リアルタイムでの施策改善や最適化が遅れるため、機会損失に繋がる可能性がある。

​対策

統合データプラットフォームの活用

顧客データ、マーケティングデータ、販売データを一元管理し、AIによる分析基盤を構築する。

高度な分析ツールの導入

機械学習を用いたアトリビューション分析や、予測モデリングにより、施策の効果を多角的に評価する。

KPI設定と継続的なモニタリング

明確なKPIを設定し、AIによる自動化されたレポート機能で、施策の効果を継続的に監視・分析する。

A/Bテストと多変量テストの実施

AIを活用したテスト設計と実行により、施策の微細な違いによる効果を比較検証する。

​対策に役立つ製品例

顧客行動分析システム

AIが顧客のウェブサイト上での行動パターンを分析し、購買意欲や離脱リスクを可視化することで、施策の効果を予測・評価する。

パーソナライズド広告配信システム

AIが顧客の属性や行動履歴に基づき最適な広告を自動生成・配信し、クリック率やコンバージョン率をリアルタイムで測定・最適化する。

マーケティングオートメーションツール

AIが顧客のエンゲージメントレベルを判断し、最適なタイミングでメールやメッセージを自動送信。開封率やクリック率、成約率を分析する。

チャットボット・対話型AI

AIが顧客からの問い合わせに自動応答し、FAQ解決率や顧客満足度をデータ化。会話内容からニーズを分析し、マーケティング施策に反映させる。

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