Excelで区別できない表記ゆれも生成AIフォロー！

　BtoCとBtoBそれぞれのマーケティングにおいて、Alteryx Oneはどのように活用できるだろうか。セッションでは、その例も語られた。

　BtoC領域においては、広告・EC・CRMのデータを顧客IDで統合してカスタマージャーニーを可視化する「顧客データの統合」、広告チャネル別のCVを比較して予算配分を最適化する「広告の最適化」、顧客の行動・属性データを分析してMAや広告配信に連携する「優良顧客のセグメント作成」などがある。

　BtoB領域では「名寄せ」、リードがどのステータスで滞留しているかを定期的に共有する「SDRや営業へのフォローレポート」、イベントやホワイトペーパー、広告など複数施策のうちどれが案件を創出しているか「施策ごとの分析」に活用できる。

　日本で発売されている全車種名とメーカー名をまとめたデータを用いた「名寄せ」のデモが印象的だったので紹介したい。たとえば、トヨタというメーカー1つとっても「TOYOTA」「トヨタ自動車株式会社」「トヨタ」など表記ゆれが存在する。さらに手入力の場合は「TOYODA」といった誤字も、現実には起き得る。

「これらはExcelでは別物として認識してしまうので、集計ができません」（山田氏）

　一方、AlteryxのGenAI（生成AI）ツールに読み込ませると、AIが文脈から「これはトヨタのことでは？」と推測し、補正案を自動出力する。出力結果をカタカナに統一するといった表記ルールを設定すれば、乱れたデータが整ったリストへと瞬時に変換される。膨大な確認・修正作業が、ほぼ自動で完結するのだ。

データをマーケターの強い味方に変えるために

　最後に山田氏が紹介したのが、「Alteryx Auto Insights」を活用したインサイト自動生成だ。お取り寄せサイトのインターネット広告を例に、コンバージョンデータ・製品データ・顧客データ・広告クリックデータを統合してAuto Insightsに連携すると、AIが約10秒でエグゼクティブサマリーを自動生成する。

　たとえば、売上が過去5年で大きく落ち込んだ箇所について、AIが原因を一段階ブレークダウンして自動提示する。先回りした分析が自動で出てくるので、アクションプランを考えることに時間をかけられる。

　さらにその分析内容をマネージャーへ報告するメールを自動生成したり、プレゼン用のパワーポイントとして書き出したりする機能も備えている。

「皆さんが手作業で頑張るのではなく、考えることに時間を使える。それを実現するのがAlteryxです」（山田氏）

　デモが終わると再び田中氏が登壇し、次の3点が不可欠であると説明し、セッションを締めくくった。

「マーケター主導でデータを活用できる環境を持つこと。膨大な手作業から脱却し、知的生産性の高い戦略的な業務に時間を使うこと。そして“見える化”で終わらせず、AIやテクノロジーの力を駆使してデータに基づいた次の施策アクションにつなげることが重要です。本日の内容が少しでもヒントになりましたら幸いです」（田中氏）