AI時代のCMOは何を判断するのか｜自動化できる意思決定とできない意思決定
広告の入札は自動化され、レポートは自動生成され、クリエイティブも短時間で作れるようになりました。では、人は何を判断するのか。この記事では、マーケティングの意思決定を自動化できるものとできないものに分けて整理します。
この区別が、自動化の境界を決めています。
自動入札を例にすると分かりやすいです。CPAを下げるという目標を与えれば、人間より遙かに上手く入札を調整します。しかし、CPAを下げることが今の自社にとって正しい目標なのかは判断しません。
新規顧客を広げたい局面でCPAを下げる目標を置くと、取りやすい既存層に配信が寄ります。数字は良くなり、事業は進みません。
手放してよい領域は、はっきりしています。
入札調整、配信時間の制御、ターゲティングの絞り込み。こうした作業は、人がやる必要がもうありません。
各ツールから数字を集め、表にする作業。ここに人の時間を使っているなら、優先して自動化すべきです。
パターンを変えて複数作り、反応を見て絞る。このサイクルは大幅に速くなりました。
ただし、何を訴求するかは別です。表現のバリエーションは自動化できますが、訴求そのものの候補を出すには、顧客の何に困っているのかを知っている必要があります。
数字が急に変わったときに気づく仕組み。人が毎日画面を見て探すより、確実です。
こちらが、これからCMOの仕事の中心になります。
今期は獲得数を追うのか、単価を上げるのか、新しい市場を試すのか。
これは過去のデータからは出てきません。事業の状況、競合の動き、経営の意図を踏まえた判断です。
数字が悪い施策を見つけるのは自動化できます。しかし、数字が悪いからといってやめるべきかは別の問いです。
立ち上げたばかりなのか、方向が間違っているのか、市場が変わったのか。同じ数字でも意味が違います。
既存の顧客層の中で反応の良い層を見つけるのは、自動化の得意分野です。
しかし、まだ接触していない層に向かう判断は出てきません。データは過去の接触からしか作られないからです。新しい市場を開く判断は、人が仕掛けるしかありません。
広告の表現が問題になったとき、自動生成だったからという説明は通りません。
自動化するとしても、世に出す前に誰が見るのかを決めておく必要があります。
見落とされがちですが、これも判断です。
ツールが提示する推奨設定を、そのまま採用するかどうか。多くの場合、推奨に従えば短期の数字は良くなります。
問題は、推奨が見ているのが短期の指標だけだという点です。既存層に寄せる提案は常に出てきますが、それを続けた先に新規の母集団が枯れることは提案に含まれません。
推奨に従わない判断をするなら、理由を残してください。後で見直すときに、その判断が正しかったかを検証できます。
自動化は仕事を減らすだけではありません。新しく発生する仕事もあります。
2つ目を軽く見ると、問題のある表現や事実誤認がそのまま公開されます。量が増えるほど、確認の仕組みが必要になります。
自動化が進むほど、人の判断が結果を左右する割合は増えます。
判断の質を上げるのは、より多くのデータではありません。手元にある数字を、事業の文脈で読めるかどうかです。
具体的には、次の2つを揃えてください。
2つ目が抜けている組織は多いです。なぜその判断をしたのかが残っていないと、同じ失敗を繰り返します。
作業は減りますが、判断の回数は増えます。作業に時間を取られていた頃は、判断を先送りしても目立ちませんでした。作業がなくなると、判断できないことがそのまま遅れになります。
数字を集める作業からです。ここに時間を使っている限り、判断に回す時間が生まれません。クリエイティブ生成よりも、先に手をつける価値があります。
与える目標を間違えれば、間違った方向に正確に進んでいきます。定期的に、目標そのものが今の事業に合っているかを見直してください。
少人数ほど効果が大きいです。判断する人が作業も抱えている状態では、作業が判断を押しのけます。ただし、ツールを増やしすぎて管理が増えるのでは本末転倒です。
自動化の目的は、作業を減らして判断に時間を回すことです。しかし、数字が別の場所に散らばっていると、集める作業が残り続けます。
Xtrategyでは、施策のスケジュールと予算・KPIを同一画面で管理できます。判断の材料が一枚で揃っていれば、集める時間を考える時間にできます。
自動化を検討するときは、その作業が目標への最適化なのか、目標そのものの設定なのかを分けてみてください。前者なら手放してよく、後者なら残ります。
Googleで、当サイトの記事を見つけやすくする
