AWS で構築する生成 AI マーケティングポータル

はじめに

このシリーズの前回の記事で、私たちは「生成 AI のマーケティング戦略への適用: 入門編」でマーケティング戦略に対する 生成 AI の変革的な影響を検討し、「From Prompt Engineering to Auto Prompt Optimisation」で Amazon Bedrock などのサービスを使用してマーケティングコンテンツの作成を強化するプロンプトエンジニアリングの複雑さを掘り下げました。 また、大規模言語モデル (LLMs) を利用して顧客との効果的なエンゲージメントのためのプロンプトを改善する可能性についても探りました。

この記事では更に掘り下げて、Amazon Bedrock、Amazon Personalize、Amazon Pinpoint を活用した AI 主導のコンテンツ生成と、コンテンツをパーソナライズして効果的に配信するマーケターポータルを構築する方法を説明します。 目的は、マーケティングコンテンツを効率的に作成、パーソナライズ、配信するシステムを展開するための明確なブループリントを提供することです。 このブログでは、このようなサービスの実用的な活用方法を紹介しながら、展開プロセスを説明します。 ユースケースとデモを通して、AI ドリブンのソリューションでマーケティングにおけるパイプラインを強化する具体例を見ていきます。

マーケティングにおけるコンテンツ生成の課題

多くの企業は、マーケティング業務を効率的に合理化することに難しさを感じています。マーケティング業務の各段階で障害に直面するためです。以下では、パイプラインの主要な 3 つの段階 (コンテンツ生成、コンテンツパーソナライゼーション、コンテンツ配信) における課題を列挙します。

コンテンツ生成

高品質で魅力的なコンテンツを作成することは、現実的に実現することが難しいことがよくあります。企業は、製品だけでなくターゲット層も理解したスキルのある編集者やコンテンツクリエイターに投資する必要があります。適切な人材がいても、そのプロセスは時間がかかり、コストがかかります。さらに、品質を維持し、業界規制に準拠しながら大規模にコンテンツを生成することが、本番環境で生成 AI 技術を採用することを検討している多くの企業の主な障壁となっています。

コンテンツのパーソナライズ

コンテンツを作成したら、次の課題はパーソナライゼーションです。デジタル時代の今日、一般的なコンテンツではめったに注目されることはありません。 顧客は、自分のニーズや好み、行動に合わせたコンテンツを期待しています。 しかし、コンテンツをパーソナライズすることは簡単ではありません。 顧客データを深く理解する必要があり、そのようなデータは分散したデータベースに存在することが多いため、顧客の全体像を描くのが難しくなります。

コンテンツの配信

最後に、たとえ魅力的で個人に最適化されたコンテンツでも、適切なユーザーに適切なタイミングで届かなければ効果がありません。 企業は、E メールや SNS、モバイルプッシュ通知など、コンテンツの配信チャネルの選択で苦労することがよくあります。 さらに、コンテンツがさまざまな規制に準拠し、迷惑フォルダに入らないよう配慮する必要もあり、配布フェーズはより複雑になります。 大規模な配信では、到達可能性、セキュリティ、信頼性に注意を払う必要があり、マーケターにとって大きな課題となることがよくあります。

これらの課題に対処することで、企業はマーケティングの運用を大幅に改善し、マーケティング担当者がより効果的に活動できるようになります。しかし、どうすればこれを効率的かつ大規模に実現できるでしょうか? 次のソリューションで説明するように、Amazon Bedrock、Amazon Personalize、Amazon Pinpoint を活用することがその答えとなります。

ソリューションのアプローチ

詳細な実装に入る前に、リンクされた デモ動画 で、最終的な結果を確認しましょう。

ユースケース1: 銀行/金融サービス業界におけるユースケース

あなたが架空の企業 AnyCompany Bank の消費者金融部門で勤務するリレーションシップマネージャーと仮定します。特定のグループの顧客が割り当てられており、そのグループのすべてのメンバーに対して、希望のチャネルで個人に合わせたターゲティングされたコミュニケーションメッセージを送信したいと考えています。

この裏の仕組みとして、マーケターは Amazon Pinpoint を利用してターゲットにしたい顧客層のセグメントを作成しています。その顧客情報とマーケターの指示は、Amazon Bedrock に送られ、マーケティングコンテンツが生成されます。そのコンテンツは Amazon Pinpoint を使って SMS とE メールで顧客に送信されます。

例: スクリーンショットには ManagementOrRetired という名前の、管理職または退職者のみを対象とするフィルターされたセグメントのサンプルが表示されています。

例: 英語で生成された SMS

例: プロンプトエンジニアリングが適切に機能して、否定的なコンテンツを生成していることを示す例です。マーケティングコンテンツジェネレーターが出力するのに適さないデータを挿入しようとした場合、こういった状況になります。この例では、分割払い方式の融資の広告を 6 歳児に対して出力することを拒否しています。

ユースケース2: 旅行と宿泊業でのユースケース

ある航空会社のオンライン航空券代理店の営業マネージャーとして仕事をしていると仮定します。シンガポールから香港までのフライトを、プロモーションする課題を任されました。まずこの区間のフライトに適した顧客を特定し、ハイパーパーソナライズされたメッセージを送る必要があります。

この裏の仕組みとして、Amazon Pinpoint を使って手動でセグメントを定義するのではなく、今回のマーケティング担当者は Amazon Personalize の AI/ML 機能を活用して、特定の航空便を推奨するための最適な顧客グループを定義しています。上記のユースケースと同様に、顧客情報と LLM プロンプトが Amazon Bedrock に入力され、最終的に Amazon Pinpoint を通じて送信されるマーケティングコンテンツが生成されます。

セットアップの手順

セットアップ手順とデプロイの詳細は、リンクのGitHubで確認できます。

まとめ

このブログでは、Amazon Bedrock、Amazon Personalize、Amazon Pinpoint を統合することで、マーケティング運用における一般的な課題に対処できる可能性を見ていきました。 Amazon Bedrock でコンテンツ生成を自動化し、Amazon Personalize でパーソナライズをスケールし、Amazon Pinpoint で正確なコンテンツ配布を確実にすることで、企業はマーケティングプロセスを効率化するだけでなく、顧客体験も向上できます。

明確なメリット: 自動化による時間の節約、オペレーション効率の向上、パーソナライズされた顧客体験による顧客満足度の向上です。この統合ソリューションにより、マーケターは戦略と創造性に集中できるようになり、手間がかかる部分は AWS の堅牢な AI と ML サービスに任せられます。

次のステップに進む準備ができた方に、このソリューションを実装するための包括的なガイドとリソースを用意しています。 セットアップ手順に従い、提供されたプロンプトを起点として活用することで、このソリューションをデプロイし、マーケターポータルをビジネスのニーズに合わせてカスタマイズし始めることができます。

今後の展開

コンテンツの生成、パーソナライゼーション、配信の課題にとらわれるのではなく、マーケティングの可能性を最大化してください。今すぐ Generative AI Marketer Portal をデプロイし、ニーズに合わせてカスタマイズした上で、マーケティング業務の変革を体験しましょう。ハンズオンで始めるには、詳しい手順を確認できる GitHub リポジトリ をご覧ください。

著者について

Tristan (Tri) Nguyen

Tristan (Tri) Nguyen は、AWS のシニア・スペシャリスト・ソリューション・アーキテクトです。データサイエンス、マーテック、カスタマーデータプラットフォームの深い専門知識を持ち、機械学習と生成 AIの活用を専門とし、アジア太平洋地域の顧客のためにスケーラブルな顧客エンゲージメント戦略とアーキテクチャソリューションを構築している。ジョージア工科大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、AWS テクノロジーに関する豊富な実務経験を有し、12 の AWS 認定資格をすべて取得している。余暇にはトライアスロン、大きな山でのハイキング、大きな岩でのクライミングを楽しんでいます。

Philipp Kaindl

Philipp Kaindl は AWSのシニア人工知能・機械学習ソリューションアーキテクトでデータサイエンスと機械工学のバックグラウンドを持ちます。
データサイエンスと機械工学のバックグラウンドを持つ彼は、AI の助けを借りて顧客が永続的なビジネスインパクトを生み出せるようにすることにフォーカスしています。仕事以外では、3D プリンターいじり、セーリング、ハイキングを楽しんでいます。

Bruno Giorgini

Bruno Giorgini は、Pinpointと SES を専門とするシニア・ソリューション・アーキテクトです。IT 業界で20年以上の経験を持つブルーノは、あらゆる規模の顧客の目標達成を支援することに専念してきました。顧客のために革新的なソリューションを構築していないときは、妻と息子と一緒にSFベイエリア周辺の風光明媚なハイキングコースを散策し、充実した時間を過ごしています。

この記事は、Building a generative AI marketing portal on AWS を翻訳したものです。
翻訳は Solution Architect の中村 達也 が担当しました。