進化するインフルエンサーマーケティングを効率化する方法
新しいデータベース技術の到来は、ブランドがインフルエンサーを見つけて交渉する方法を大きく変えようとしています。AI用いた検索は、ブランドの感性に最適で信頼できる人材を特定するのを助け、予測分析の使用はより公平な契約を可能にし、詳細なアクセス経路の分析はインフルエンサーの貢献度をより分かりやすく表します。
モバイル広告技術やその他テクノロジーの進歩が最近のマーケティングに大きな変革をもたらしたように、人工知能の進歩も新たなインフルエンサーマーケティング革命を導くと思われます。
費用・効果予測
インフルエンサーと広告契約を結ぼうとしているブランドにとってネックになるのは、サービスに対する報酬額にの特定です。特に有力なインフルエンサーは、しばしば固定料金を前もって要求します。しかし、メトリクス重視のマーケッターは、どれだけの影響力を期待できるか分かりません。インフルエンサーの効果は計測や予測がとても困難です。
しかし、SNSでの相互作用のパターンや行動の傾向に関する豊富なデータのおかげで、マーケッターは特定のインフルエンサーから期待できる影響力を予測できます。予測分析によってブランドの強い支持者になり得るユーザーを選び出し、キーワードごとに寄せられる興味・関心を測定したり、投稿への平均エンゲージメント率を分析したりできます。
これらのサービスは、特定のインフルエンサーから期待できる広告効果の予測を企業に提供し、コンテンツが無駄になるリスクを低減しつつ相互に有益な契約を結ぶことを助けます。
“影響力”の可視化
マーケティング担当者は、サイト訪問者の行動をより詳細に理解することで、多様なタイプのインフルエンサーがどういった効果をもたらすのかを分析できます。例えば、ある分野で有名なブロガーにブランドを言及されることは、新規顧客への認知普及効果があり、製品の詳細な紹介や比較を行っているウェブサイトに紹介されることは、販売効果に結びつくことが多いです。
データ解析によって販売までの道のりにおける全ての段階を分析することで、インフルエンサーの介入なしに達成した販売を特定し、非効率なインフルエンサーへの出資を省くこともできます。
自動発見
混沌とするソーシャルメディアの中から最適なインフルエンサーを選び出すことは、とても困難な作業です。しかし、データを使用することで、オンラインコミュニティやトレンドごとに有力な情報発信源を簡単に発見することができます。
自動化された分析ツールによって、インフルエンサーが頻繁に話題に持ち出すトピックを洗い出し、特定の消費者グループへの影響力を定量化し、彼らがどのようにフォロワーと交流しているかを追跡することができます。それらの情報を使用して、ブランドのニーズを最も効率的に実現する人材を見つけることができます。
これらのツールでインフルエンサーを見つけ出し、効果を計測・管理でき、より効率的なマーケティングを実施できます。
