AI駆動のオファーと体験が出版を変革する方法
04
08 Minute Read
進化するメディアランドスケープ
ニュース出版社は、前例のない競争、急速に変化する消費者の行動、そして技術の変革に直面しています。人工知能や強化学習といった先進技術を活用することは、より予測可能な結果を達成するために不可欠となっています。強化学習を利用すると、結果は決定的で、事前に確立されます。その結果、収益が増加し、価値を得るまでの時間が短縮し、顧客の努力が減少します。これらの利点により、企業は市場の複雑さをより効果的に航行することができ、ますますダイナミックな環境で先を行くことが確実になります。
業界の専門家であるAndreas MartinとJonathan Harrisの洞察により、この章では、AIが推進するオファーや体験が、メディア企業が主要なトレンドや市場の要求とどのように調和するかを革新する方法を探ります。
「私たちは市場の大揺れの真っ只中にいます」とZuoraのB2Cとメディアのシニアディレクター兼ソリューションリードであるAndreas Martinは説明します。「Subscription Economyへのシフトという大成功があり、そして今、私たちは物事がかなり競争的になった点に達しています。皆が同じもので競争しています：人々の時間、注意、そして財布のシェア」
サブスクリプションサービスの急増は市場の飽和を引き起こし、企業は消費者の限られた時間と注意を競う必要があります。
従来の出版社は今や、ストリーミングサービスやソーシャルメディアプラットフォームを含むデジタルコンテンツ提供者からの競争に直面しています。この需要主導の市場へのシフトは、顧客エンゲージメントとリテンションに新たなアプローチを必要とします。
これには、パーソナライズされた体験の提供、柔軟なバンドルオプション、そして重要なことに、適切な収益化戦略の採用が含まれます。出版社はペイウォールに関する重要な決定を行い、即時の収益生成と長期的な加入者の維持をバランスさせる必要があります。
ペイウォールのジレンマ：適切なバランスを見つける
出版社がこの進化するメディア環境に取り組む中で、重要な決断が浮かび上がります：ペイウォールを設けるか否か？ ハードなペイウォールは収益を速やかに生み出す手段に見えるかもしれませんが、それは後々顧客の離脱を招くこともあります。
収益を生み出すと同時に顧客を保持するというバランスを見つけることが肝心です。これには、顧客とそのニーズを深く理解し、ビジネスに最適なペイウォール戦略を見つけるためのテストと実験が必要です。
このバランスを取る一つの方法は、ダイナミックペイウォールを使用することです。この種のペイウォールは、ユーザーのエンゲージメントレベルに基づいて調整することができます。例えば、無料試用期間を提供したり、ユーザーが一定数の記事を無料でアクセスした後にサブスクリプションを求めることができます。
もう一つの選択肢は、フリーミアムモデルを使用することです。このモデルは、基本的なサービスを無料で提供し、有料でプレミアムレベルにアップグレードするオプションを提供します。これは新規顧客を引き付け、あなたが提供するものの一部を試させる良い方法となるでしょう。
適切なペイウォール戦略は、あなたの特定のビジネス目標と視聴者によります。しかし、決定を下す前に顧客の離脱に対する潜在的な影響を考慮することが重要です。
さらに、任意のペイウォール戦略の効果は、パーソナライゼーションを通じて大幅に強化することができます。個々のユーザーの嗜好と行動を理解することにより、出版社はペイウォール体験をカスタマイズしてエンゲージメントとコンバージョンを最大化することができます。
消費者はカスタマイズされた体験を期待しており、これには大量のデータを活用して彼らの嗜好と行動を理解することが必要です。このような消費者の理解が深まったため、彼らの多様なニーズを満たすためのコンテンツのバンドル化とアンバンドル化に向けた動きがあるのです。
なぜメディア企業がこれに注意を払うべきなのでしょうか？それは、顧客保持が定期的な収益モデルにおいて最も重要だからです。ほとんどのビジネスで、年間定期収益の70-80%は既存のサブスクライバーから生まれます。これは、市場リーダーシップを維持するために、企業が顧客獲得と同じくらい保持戦略を優先しなければならないことを意味します。一人ひとりの顧客は貴重な資産であり、彼らをエンゲージドで満足させ続けることが持続的な成長と成功のために重要です。
持続力を持つために、メディア企業は常に進化する消費者需要に対応するための敏捷性を持つ必要があります。これを実現するためにはAIを取り入れることが必要です。
ニュース出版の変革におけるAIの役割
AIは、キュレーション、プロダクション、メディア内のカスタマーエクスペリエンスを刷新するという約束は、既存の正統性に挑戦し、効率を改善し、新しい製品を生み出します。AI技術、特に強化学習は、メディア企業が運営を強化し、より良い結果を得るための強力なツールを提供します。強化学習は、伝統的な傾向スコアリングとは異なり、意思決定に対する動的かつ適応的なアプローチを提供します。
出版社は、最もコンバージョン率の高いオファーと体験を特定するために、迅速な実験を受け入れる必要があります。AIはこのプロセスを自動化し、企業が迅速かつ効率的に戦略をテストし、洗練することを可能にします。
強化学習対傾向スコアリング
傾向スコアリングは、過去のデータを使用して未来の行動を予測することを含みます。それは有用ですが、それは固有の静的であり、環境のリアルタイムの変化に適応することはできません、とマーケティングテクノロジー企業Sub(x)の創設者でCEOのJonathan Harris氏は最近Zuoraによって買収されたと述べています。
「しかし、強化学習は、エージェントが環境に適応し、望ましい結果を達成するために何をすべきで、何をすべきでないかについての決定を行うことを可能にします」と彼は付け加えます。
この適応性は、視聴者の行動や市場の動向の変化に対応するために重要です。
Jonathan氏は、強化学習システムの3つの主要な要素、ポリシー、フィードバックループ、累積報酬を概説しています。
「ポリシーは、エージェントに何を達成させたいか、例えばユーザーあたりの平均収益の増加などを定義します」と彼は語ります。「フィードバックループは、行われた行動の効果についての継続的な更新を提供し、累積報酬はシステムが常に設定された目標を達成するように努力していることを保証します」。
手動テストが自己学習AIに置き換えられる理由
従来の手動テスト方法もAIに取って代わられつつあります。その理由は以下の通りです:
- 時間がかかる – 手動テストでは、マーケターが顧客を区分けし、テストを実行し、結果を分析します。この時間のかかるプロセスは、市場の急速な変化に追いつかず、結果が古くなってしまうことがよくあります。
- 偏見や誤りが生じやすい – シンプルな選択肢のための手動テストは十分ですが、今日のマーケティングの決定には多くの変数があり、これにより組み合わせが圧倒的になり、効果的な推測作業になることがよくあります。
- 真のパーソナライゼーションがない – A/Bテストはしばしばマイノリティの選好を見落とし、セグメントベースのテストは利用可能な第一パーティデータを十分に活用しておらず、それが決定が本当にパーソナルなものにならない原因となります。第一パーティデータについては後ほど詳しく説明します。
ビジネスが古くなったA/Bテストや傾向スコアリングに依存し続けていると、これらの方法が複雑な課題や大量のデータセットに苦しむため、収益と顧客獲得の成長の面で後れを取るリスクがあります。最先端の技術であるAutomated AIの代替手段を検討することを強く推奨します。これは、最高レベルの専門知識とドメイン経験を持つ人々によって提供されます。
より良い結果のためのAIの活用
出版社は最もコンバージョン率が高いオファーと体験を特定するために、迅速な実験を積極的に取り入れる必要があります。AIはこのプロセスを自動化し、企業が戦略を迅速かつ効率的にテストして改善することを可能にします。
「もう一度設定して放置する時代は終わりました」とAndreasは言います。「成功には継続的な学習と最適化が不可欠です」。
ファーストパーティデータへのシフトは、増加する規制監督と消費者の好みの変化によって推進されています。AIは、このデータの価値と影響を高めるために、顧客の行動と好みについてより深い洞察を提供することができます。
「強化学習は、傾向スコアではできない方法でファーストパーティデータを調整し、非常に詳細なレベルのデータを使用してより多くの価値を抽出することができます」とジョナサンは言います。
また、今日の市場では、摩擦のない購読者体験を作り出すことが不可欠です。
「消費者は一つの基準しか持っていない」とAndreasは言います。「誰もがお気に入りのストリーミングサービスを持っており、それが彼らの期待の基準を設定します」。AIは、パーソナライズされた推奨からダイナミックな価格設定とコンテンツ配信まで、顧客旅行管理のさまざまな側面を自動化することで、これらの体験を合理化するのに役立ちます。
メディア＆エンターテイメントにおけるAIの戦略的重要性
AIのメディアやエンターテイメント業界への統合は、単なる技術的なシフトではなく、戦略的な必要性である。Andreas Martin氏は、「成功する唯一の方法は、絶えず反復することだ」と強調し、ダイナミックな市場での継続的な改善と適応の必要性を浮き彫りにしています。
AIシステム、特に強化学習は、運用を適応させて最適化することで大きな利点を提供します。これらのシステムは、絶えず変化するメディアランドスケープに非常に適しています。パーソナライゼーションの強化、運用の効率化、継続的な改善を推進することで、AIはメディア企業が長期的な成功を目指して自社を位置づけ、競争相手に先んじて、顧客により大きな価値を提供することを可能にします。
しかし、AIはパズルの一部に過ぎません。本当に繁栄するためには、出版社は複数の収益ストリームを戦略的に管理し、調和させる必要があります。
複数の収益源：シナジーを見つける
この複雑なメディアの風景の中では、企業はしばしば複数の収益源を管理する必要があります。これらの収益源には、広告、サブスクリプション、電子商取引、アフィリエイトマーケティングなどが含まれます。
課題は、これらの収益源を整合させて事業目標を支えるようにする方法を見つけることです。これには、すべてのステークホルダーのニーズを考慮した全体的なアプローチが必要です。
データは、収益源がどのようにパフォーマンスを発揮しているかを理解し、改善の余地を特定するために必要です。主要な指標を追跡することで、どの収益源が最も収益を生み出しているか、どの収益源に注意が必要かを見ることができます。
テストと実験もまた、収益源間の適切なバランスを見つけるために重要です。これには、価格の調整、異なるサブスクリプション層の提供、または広告戦略の変更が含まれるかもしれません。
このような収益源の戦略的な管理は、AIの力と顧客中心のアプローチと組み合わせることで、メディア企業がサブスクリプション経済の複雑さをナビゲートし、持続可能な成長を達成することを可能にします。
メディアやエンターテイメント企業にとって、AI駆動のオファーや体験の採用は、需要主導の市場で繁栄するためには重要です。強化学習は、意思決定に動的なアプローチを提供し、企業が戦略を洗練させ、より良い結果を達成することを可能にします。迅速な実験、ファーストパーティデータの活用、購読者体験の向上に焦点を当てることで、これらの企業は競争力を保ち、革新的であり続けることができます。
AIが個々の体験を強化することができますが、サービスをバンドルすることも、顧客が認識する価値を高め、彼らを長期間エンゲージさせるための強力な戦略です。
