AIによる購買予測は大きな活用可能性を秘めていますが、その利用にあたっては注意点も存在します。
この記事では、AIによる購買予測の特徴、活用が求められる背景、導入で得られるメリットから、知っておくべき課題までをご紹介します。
1. 予測AIとは
予測AIとは、AI（Artificial Intelligence：人工知能）に期待される「識別」「予測」「実行」という3種類の機能の中から、予測に特化して作成されたAIのことです。
ひと口にAIといってもその特徴はさまざまですが、一般的には以下の3種類に大別できます。
タイプ名 | 特徴 | 例 |
識別AI | 何かを把握・識別・分類するためのAI |
|
予測AI | 将来の出来事を予測するためのAI |
|
実行AI | 具体的な行動を実行するためのAI |
|
予測AIは多様な業界で導入効果を発揮しますが、営業・マーケティング分野では「購買予測」によりビジネス戦略の立案をサポートしてくれます。
2. 購買予測とは
購買予測とは、顧客の属性（年齢、性別、趣味嗜好、家族構成など）や過去の購買履歴、市場の現状といった情報をもとに、「この人は今後、どの自社商品をどのタイミングで購入しそうか」を予測する手法です。いわゆる需要予測の一種で、商品の在庫管理や顧客へのアプローチタイミングを最適化するために役立ちます。
商品の売れ時を予想することはビジネスの基本であり、購買予測は決して目新しい考えではありません。しかし近年、AIの台頭により実行のハードルが下がったこと、またそれによってビジネス環境の変化が起きたことで、その注目度が増しています。
3. なぜ購買予測AIが求められるのか？
現代企業に購買予測AIが必要とされる背景には、以下の3点が挙げられます。
3.1. 顧客行動の変化
スマートフォンや高速なインターネット回線の普及により、顧客の行動は大きく変化しました。気になる情報はスマートフォンで調べるのが当たり前となり、公式サイト以外の場所（SNSや動画サイト）で自社製品と出会う機会も増えるなど、顧客接点の多様化が進んでいます。そのため、顧客行動のすべてを人の手で把握するのは難しく、購買予測AIに代表されるデジタルツールの支援を受ける重要性が増しています。
3.2. 嗜好の多様化
人々が情報にアクセスしやすくなったことは、消費者の嗜好の多様化も生み出しました。現代では独創的な新商品やサービスが次々に市場へ登場しており、その情報はSNSなどを通じて追い切れないほどに流れてきます。流行廃りのサイクルが早くなった結果、一つの商品に多くの人が同時に夢中になる機会が減り、顧客それぞれが自分の好みを持ちやすくなりました。
購買予測AIにより顧客個人のニーズを分析し、パーソナライズされたアプローチを実現できれば、「自分のためにある商品だ」と顧客に思わせることができるでしょう。
3.3. 競合との差別化
IT技術の進化とビジネスのグローバル化を背景に、近年は自社の新商品より安価な類似品・後発品が登場するスピードが増しています。目新しい新商品があっという間に埋もれてしまうことも多いこのような現象は、「コモディティ化」や「一般化」と呼ばれています。
単純に優れた商品を開発するだけでは、競合との差別化は難しい時代です。購買予測AIを用いて個人のニーズを満たすアプローチや販売施策を見つけることは、自社の長期的な繁栄に大きく寄与します。
4. AIの購買予測を導入するメリット
あらためて、購買予測AIを自社へ導入するメリットを見ていきましょう。
4.1. 高精度な予測ができる
AIは、人の手では困難だった複雑な分析を可能にし、将来の高精度な予測を提供してくれます。また、さまざまな変数や想定条件の組み合わせにより、特定条件下での購買予測も可能にします。豊富なシナリオでのシミュレーションにより、自社の利益の最大化とリスクの最小化が期待できます。
4.2. 予測業務に関するリソースを削減できる
購買予測にAIを活用することで予測業務に割くリソースを削減できるのもメリットです。通常、AIの活用で時間や労力がかかるのはモデルの構築や学習の過程であり、予測の生成にはさほどコストはかかりません。そうした空いた時間で、AIでは難しい作業に社員を従事させることができます。また、AIの使用時には高度なスキルが必要のないケースも多く、業務の属人化を防止しやすい点も魅力です。
4.3. 在庫管理や営業活動を最適化できる
AIによる高精度な購買予測は、在庫管理や営業・マーケティング活動などの最適化に役立ちます。担当者の経験や直感による施策から、数値やデータをもとにした客観的かつ信頼性のある行動へと切り替えることが可能です。倉庫の容量を最大限に活かせる入出荷ペースを把握したり、成約の見込みの少ない顧客へのアプローチを減らしたりと、限られた資源を有効活用できるようになるでしょう。
5. AIによる購買予測機能にはどんなものがある？
AIで行える購買予測機能はサービスごとにさまざまです。Brazeでは、マーケティング担当者がユーザー毎の購買可能性に基づいてメッセージを送り分ける機能を提供しています。
BrazeのAI購買予測機能では、過去のデータからユーザーに「可能性スコア（購買可能性を0～100の数値で示すもの）」を割り当て、その数値の大小に応じて顧客を分類できます。購買可能性の高いユーザーには商品のリマインダーメールを送るに留め、可能性の低い顧客には大型の割引クーポンを付与するなど、最小のコストで最大限の成約を目指すことが可能です。
また、予測の精度を「Prediction Qualitymetric」と呼ばれる100段階の数値で確認できるのも特徴です。AIの活用時にありがちな、精度の低い予測を鵜呑みにしてしまう失敗を避けられます。
また、AIによる購買予測の結果だけでなく、タイミングやメッセージを変えてA/Bテストなどを実施する必要もあります。Brazeでは、AI予測だけでなく施策の検証やテストといったような試行錯誤のための機能もサポートしています。
【Brazeの購買予測AI】
6. AIによる購買予測の課題や注意点
最後に、購買予測AIの力を最大限に活用するために知っておきたい課題と注意点を押さえておきましょう。
6.1. 評価基準がブラックボックスになりやすい
実務上の大きなハードルとなるのが、予測の評価基準がブラックボックスになりやすい点です。
購買予測AIでは、予測結果の理由や算出の過程までは説明されないことが多くあります。単に「AIがこう言っているから」という理由だけでは、上司や経営層に対するプレゼンテーションはできません。当面は既存の手法による購買予測と並行して実施し、AI予測の信頼性を数値として示すなどの工夫が求められます。
6.2. 極端な結果を出すことがある
AIが提案する予測の精度は与えたデータに左右されます。偏りや欠損があるなどの質の悪いデータを利用した場合、現実とかけ離れた極端な予測が出ることがあります。
例えば、自社ECサイトのヘビーユーザーの情報ばかりを集めたデータを使用すれば、過度に楽観的な購買予測が出力されてしまいがちです。AIは人間の常識を持たないため、出力結果が的外れでないかは人の目で最終確認をしましょう。
6.3. 適さない対象があることを把握しておく
購買予測で成果を上げにくい商品・サービスがあることにも注意が必要です。外的な要因で需要が変動しやすいアイテムや、絶対的な販売数が少ない商品は、購買予測の精度が低くなったり、予測に成功しても利益の確保が難しかったりします。
購買予測AIが特に力を発揮できるのは、外的な要因で需要が変動しにくく、販売数が多いジャンルです。事前に自社製品・サービスの特徴を分析しておくことが求められます。
6.4. 予測が外れた場合の対処法を用意しておく必要がある
AIの登場により購買予測の精度は上昇していますが、それでも100％の的中率は得られません。リスクを抑えるために、万が一、購買予測が外れたときにどうするのかを必ず検討しておきましょう。
例えば、他店からの臨時輸送といった緊急の在庫確保手段を準備するなど、具体的な対処法を定めておけると安心です。
7. まとめ
この記事では、AIを用いた購買予測について、その概要や求められる理由、実務上のメリット、課題と注意点をご紹介しました。
AIによる高精度な購買予測は、限られたリソースを最大限に有効活用し、ビジネスを成功させることに結びつきます。一方、予測結果の精度に注意すべきなど、活用にあたっては気をつけておきたいポイントも存在します。
Brazeの購買予測機能では、予測結果の品質を数値で確認することが可能です。ぜひ、初めての購買予測AIとしてお試しください。
【Brazeの購買予測AI】
