AIパーソナライゼーション

利用者一人ひとりの属性、行動履歴、嗜好などのデータに基づいて、表示する商品、コンテンツ、メッセージ、サービスの内容を個別に最適化すること。ECサイトのおすすめ表示やメールの出し分けなどに使われ、AIによる推薦の高度化で精度が上がっている。プライバシーへの配慮や、利用者が目にする情報が偏ることにも注意が要る。

顧客の属性、購買履歴、Web上の行動などのデータを分析し、その結果に基づいて対象とする顧客、施策の内容、実施のタイミングを決めるマーケティング。CDPなどで顧客データを統合し、施策の効果をA/Bテストなどで測定して改善を繰り返す。勘や経験に頼る判断を補い、一人ひとりに合わせた施策を可能にする。

情報があふれる中で、人々の関心や注目（アテンション）が希少な資源となり、それを獲得すること自体が経済的な価値をもつ状況。広告収入を得るため、SNSや動画サービスでは、より刺激的で強い感情を呼ぶ投稿が拡散されやすくなり、偽情報や過激な内容の拡散、フィルターバブルを助長すると指摘されている。

顧客一人ひとりの属性、購買履歴、嗜好を把握し、個々の顧客に合わせた商品の提案や情報提供を行うマーケティング。顧客との長期的な関係を築いて顧客シェアやLTVを高めることを目指し、CRMやデータ分析の技術を基盤とする。