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ファンネルマーケティングが消える理由(または会話のグラフに変異する)

「ファンネル」マーケティング - 検出から顧客を検討して購入に導くこの標準的なスキーム - は、何十年もの間、マーケティングチームの戦略的思考を構成してきました。線形、連続、測定可能、それは、質量拡散、一時的なキャンペーン、顕著な顧客ルートを中心とした世界に適していました。 しかし、このモデルは、会話型の人工知能がインターフェイスから引き継がれ、顧客がプラットフォームではなくシステムと対話するため、静かに崩壊します。ファンネルは、動的、探索的、パーソナライズされたインターフェイスには適していません。それはもはやマッピングする必要があるトンネルではなく、グラフです。 流体の世界の線形モデル 歴史的に、漏斗は広告時代のマーケティングを合理化することを可能にしました。各ステップ(認識、関心、考慮、変換、保持)は、行動信号(訪問、クリック、時間、購入、re -desk)によって測定された暗黙の意図に対応していました。 しかし、インターフェイスへのエントリの主なポイントが AIモデルとの会話、このシーケンスは崩壊します: ユーザー もはや漏斗を「降りる」ことはありません、IL ナビゲートします。 彼は複雑な疑問を投げかけ、ステップをジャンプし、戻って、枝を切ります。 発見から、測定可能なアクションをトリガーすることなく、指示で購入するか、1時間のテスト、イテラー、探索、探索を費やすことができます。 「猫は入り口であり、他のすべては彼の背後にある意図のグラフです。」 -Kevin Weil、Openai CPO 会話の地図作成に向けて 漏斗を会話グラフに置き換えることは、観察に基づいています。 ナビゲーションはもはやインターフェイスではなく、ユーザーによって制御されます、その自然な製剤、そのためらい、その再定式化、そのテストを介して。 したがって、この測定値は、ステップごとに変換率に基づいていませんが、会話の結び目と軌跡の分析 : 伝統的な漏斗 Graphe IA-first 固定および順次のステップ動的意図と樹木セント 深さ変換速度と相互作用ループ 行動を促す明示的な暗黙的または結合された命令 リアルタイムで生成された事前に決定されたコースナビゲーション 例:IA-STIFツール(例:銀行アシスタントやB2Bソリューションなど)の見通しは、「見積もりが必要です」をクリックしません→彼は尋ねます:「2人のユーザーとの中間オファーを選択した場合、サポートは含まれていますか?」このシーケンスは古典的な漏斗には存在しませんが、強い意図の段階です。 マーケティングチームにとってそれが変わるもの 1。 追跡はイベントで満たすことができなくなりました 有用な信号はなります 会話…

ファンネルマーケティングが消える理由(または会話のグラフに変異する)

「ファンネル」マーケティング – 検出から顧客を検討して購入に導くこの標準的なスキーム – は、何十年もの間、マーケティングチームの戦略的思考を構成してきました。線形、連続、測定可能、それは、質量拡散、一時的なキャンペーン、顕著な顧客ルートを中心とした世界に適していました。

しかし、このモデルは、会話型の人工知能がインターフェイスから引き継がれ、顧客がプラットフォームではなくシステムと対話するため、静かに崩壊します。ファンネルは、動的、探索的、パーソナライズされたインターフェイスには適していません。それはもはやマッピングする必要があるトンネルではなく、グラフです。

流体の世界の線形モデル

歴史的に、漏斗は広告時代のマーケティングを合理化することを可能にしました。各ステップ(認識、関心、考慮、変換、保持)は、行動信号(訪問、クリック、時間、購入、re -desk)によって測定された暗黙の意図に対応していました。

しかし、インターフェイスへのエントリの主なポイントが AIモデルとの会話、このシーケンスは崩壊します:

  • ユーザー もはや漏斗を「降りる」ことはありません、IL ナビゲートします
  • 彼は複雑な疑問を投げかけ、ステップをジャンプし、戻って、枝を切ります。
  • 発見から、測定可能なアクションをトリガーすることなく、指示で購入するか、1時間のテスト、イテラー、探索、探索を費やすことができます。

「猫は入り口であり、他のすべては彼の背後にある意図のグラフです。」 -Kevin Weil、Openai CPO

会話の地図作成に向けて

漏斗を会話グラフに置き換えることは、観察に基づいています。 ナビゲーションはもはやインターフェイスではなく、ユーザーによって制御されます、その自然な製剤、そのためらい、その再定式化、そのテストを介して。

したがって、この測定値は、ステップごとに変換率に基づいていませんが、会話の結び目と軌跡の分析

伝統的な漏斗 Graphe IA-first

固定および順次のステップ動的意図と樹木セント

深さ変換速度と相互作用ループ

行動を促す明示的な暗黙的または結合された命令

リアルタイムで生成された事前に決定されたコースナビゲーション

例:IA-STIFツール(例:銀行アシスタントやB2Bソリューションなど)の見通しは、「見積もりが必要です」をクリックしません→彼は尋ねます:「2人のユーザーとの中間オファーを選択した場合、サポートは含まれていますか?」このシーケンスは古典的な漏斗には存在しませんが、強い意図の段階です。

マーケティングチームにとってそれが変わるもの

1。 追跡はイベントで満たすことができなくなりました

有用な信号はなります 会話 :キーワード、再定式化、トーン、命令の間の遅延など。これにより、新しい分析層(NLU、意図検出、ベクトル埋め込み)が課されます。

2。 ルートには静的ルールが承認されなくなりました

育成または再活性化ロジックはそうでなければなりません エージェント自身によって文脈化されています、検出された信号に応じて、事前に定義されたシナリオではありません。

3。 インターフェイスは非線形性を想定する必要があります

優れたデザインはユーザーをチャネリングしようとするのではなく、彼を助けるために 応答、アクション、オファーの根元で自由にナビゲートする

4。 「帰属」の概念がぼやけます

ユーザーがエージェントに話しかけたり、ページを読んだり、IAツールをテストしたり、クリックせずに自然言語で3つのオプションを検討したりしたときに、誰に帰属するか?賭け金になります リレーショナル、トランザクションではありません。

結論:グラフを学習するために目標到達プロセスを解き放ちます

以前の過去の開発者が不可欠から非同期から非同期になるように、まだファンネルで考えているマーケティング担当者は持っているでしょう。 連続したロジックを学びません 木、意図、会話のロジックを習得する。

これは、UXデザイナー、マーケティング担当者、データ科学者、製品マネージャー間のコラボレーションを再構成することを意味します。そして何よりもAIを受け入れる 答えを構築するだけでなく、ナビゲーションのまさにそのスペースを構築します

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執筆者について: nipponese

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