セレンディピティはAIで創出できる？：偶然の出会いを設計するマーケティング戦略とは？AI時代を生き抜くためのセレンディピティ創出戦略
六本木カフェでの経験から生まれた、偶然の出会いを最大化する思考法！行動範囲を狭めることの落とし穴に気づいた著者が、セレンディピティを創出する「思考のストレッチ」を提唱。AIを活用し、顧客の潜在ニーズと商品の出会いを促進するECサイトのセレンディピティ設計とは？ リモートワーク時代の課題解決、データの効率的な収集、レコメンドシステムの活用など、具体的な方法を解説。ビジネスにおける革新と成長のカギ、見つけませんか？
データ分析とセレンディピティ：偶然を味方につける
データ収集、どう変わる？偶然の出会いとノーコードツールの可能性とは？
偶然を重視し、スクレイピングで顧客情報を効率的に収集！
データ分析においても、セレンディピティは重要な役割を果たします。
従来の仮説検証だけでなく、偶然の出会いを重視することで、新たな発見に繋がる可能性があります。
✅ Octoparseにログイン後、カスタマイズモードで特定のWEBサイトの情報を取得する。
✅ 操作ヒントに従い、必要な要素を選択し、データを抽出する設定を行う。
✅ 抽出したデータをローカルにエクスポートし、データ分析ツールで活用する。
さらに読む ⇒INSIGHT LAB（インサイトラボ）新潟研究開発センター出典/画像元: https://niigata.insight-lab.co.jp/blog/octoparse-practiceOctoparseなどのツールを活用することで、Web上のデータを簡単に収集できるのは魅力的ですね。
データ分析のハードルが下がり、より多くの人がセレンディピティな発見をできる可能性が広がります。
データ収集において、従来の仮説に基づいた分析だけではなく、偶然の出会いを重視することで、斬新なアイデアやビジネスチャンスを発見できます。
Webサイトから特定のデータを抽出するスクレイピングや、Webサイトの情報を巡回し自動的にデータ収集を行うクローリングといった手法を用いることで、顧客の購買履歴やSNSの行動履歴など、様々な情報を効率的に収集できます。
OctoparseやZapierなどのノーコードツールを活用することで、プログラミング知識がなくてもWebスクレイピングを実行し、Web上のデータを収集することも可能です。
データ分析かぁ…難しそうだけど、Octoparseみたいなツールを使えば、私にもできるかな？ 偶然の出会いから、何か面白いこと見つけられたら嬉しいわね。
レコメンドシステムの光と影：パーソナライズの先にあるもの
レコメンドシステム、セレンディピティをどう創出？
好み分析で最適な商品提案、興味を広げます。
レコメンドシステムは、セレンディピティを創出する上で有効なツールとなり得ます。
しかし、パーソナライズが進むことで、ユーザーの視野が狭まる可能性も考慮する必要があります。
✅ レコメンドエンジンの進化を、コンテンツベースから協調フィルタリング、そしてハイブリッドへと至る過程を追って解説しています。
✅ 協調フィルタリングは、ユーザーグループの行動を利用してパーソナライゼーションを向上させ、AmazonやNetflixなどの企業で採用され成功を収めました。
✅ レコメンドエンジン導入時には、自社のサービスに最適な手法を選択するために、各手法のメリット・デメリットを理解し、適切な判断をすることが重要です。
さらに読む ⇒SILVER EGG TECHNOLOGY出典/画像元: https://www.silveregg.co.jp/archives/blog/2739レコメンドシステムは、便利な一方で、偏った情報に触れやすくなるという点は、注意が必要ですね。
デジタル・セレンディピティのためには、ユーザーとサービスの双方の努力が求められます。
レコメンドシステムは、ユーザーの好みや行動履歴を分析し、最適な商品やコンテンツを提案することで、セレンディピティを創出します。
協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングといった手法を用いて、ユーザーの興味を広げ、新たな商品との出会いを演出します。
しかし、パーソナライズは、ユーザーが好む作品に偏り、たまたま面白い作品に出会う機会を減らす可能性もあります。
デジタル・セレンディピティを生み出すためには、ユーザーが意識的に自分の嗜好範囲外の選択肢を選ぶことに加え、サービス側からのサポートが重要となります。
レコメンドシステムは、まるで宝探しみたいに面白い商品に出会える可能性もあるけど、逆に、自分の興味のあるものばっかり見て、視野が狭くなっちゃう可能性もあるってことですね。
AIによるセレンディピティの創出：思考の限界を超える
AIでセレンディピティを設計？ ビジネス革新への道とは？
AIで固定観念を揺さぶり、新たな発想を生み出す！
AI技術は、セレンディピティを創出する上で、さらなる可能性を秘めています。
AIを「知的ノイズジェネレーター」として活用することで、思考の限界を超えることができるかもしれません。
公開日:2022/07/23
✅ AI技術を搭載したレコメンドエンジンは、LTV（顧客生涯価値）向上に貢献し、顧客ごとの好みやニーズに合わせたレコメンドによって顧客体験を向上させている。
✅ EC市場では新規顧客獲得が難しくなっているため、LTV向上のための施策として、売り場や接客の改善によるCX（顧客体験）向上が重要視されており、OMO（オンラインとオフラインの融合）の推進も進んでいる。
✅ 店舗では、優良顧客の来店頻度減少による負のスパイラルからの脱却が課題となっており、AIレコメンドを活用したパーソナライズド・マーケティングによる再来店促進が求められている。
さらに読む ⇒ネットショップ担当者フォーラム出典/画像元: https://netshop.impress.co.jp/node/9940AIを活用することで、セレンディピティを意図的に設計できるという点が、非常に興味深いですね。
探求の核となる問いの設定や、異質な情報のインプットなど、実践的な方法も紹介されています。
創造性を「待つ」ものから「設計する」ものへと変革する可能性を示唆し、AIを「知的ノイズジェネレーター」として活用することで、思考の固定観念を揺さぶり、新たな発想や問いを生成することを可能とします。
セレンディピティは、ビジネスにおける革新と成長を促進する重要な要素であり、レコメンドシステムは、売上拡大、業務効率化など、様々なメリットをもたらします。
しかし、導入にあたっては、データ品質の確保、アルゴリズムのブラックボックス化、コストと人材確保、バイアスの増幅といった課題も存在します。
AIを活用したセレンディピティ設計の具体的な方法として、探求の核となる問いの設定、異質な情報による意図的なインプット、情報の統合と新たな問いの生成という3つの段階を提示しています。
AIで、思考の限界を超える…なんかSFみたいだけど、現実になりつつあるってことだよね。面白い！でも、データ品質とか、バイアスとか、課題もあるってこと、忘れちゃいけないね。
本日の記事では、セレンディピティをテーマに、AIを活用した未来のマーケティング戦略についてご紹介しました。
AIの進化は止まりませんね。
💡 セレンディピティは、新しい価値を生み出すための重要な要素であり、AIやデータ分析を活用することで、その創出を促すことができる。
💡 レコメンドシステムは、セレンディピティ創出のツールとして有効だが、パーソナライズによる情報偏りには注意が必要。
💡 AIを活用したセレンディピティ設計は、ビジネスにおける革新と成長を促進する可能性を秘めているが、課題も存在する。
