マーケティングオートメーション × AI 導入事例

背景と課題

• 顧客のオンライン行動（ページ閲覧、クリック、スクロール、ページ遷移など）に関する膨大なイベントデータがあるにも関わらず、従来のマーケティング施策はメールの一斉配信など単純な方法に留まり、効果が限定的だった。
• マーケターが手動で行動データをもとにセグメント作成・管理を行っていたため、工数が増大しており、迅速な施策の立案・実施が困難であった。
• リアルタイムで顧客ニーズを捕捉・対応する仕組みがなく、離脱や機会損失が生じていた。

システム概要

本システムは、ユーザーがWebサイトやモバイルアプリ上で行うクリック、スクロール、ページ遷移などのリアルタイムな行動データを収集・蓄積し、AIが顧客ごとの関心領域や次の行動を予測します。これにより、各ユーザーに最も効果的なタイミングでパーソナライズされたコンテンツ（メールやプッシュ通知）を自動生成し、配信まで自動化するマーケティングオートメーションツールです。

システムの詳細な流れ

• ユーザーがWebサイト・アプリ上で実施するイベント（クリック、スクロール、ページ遷移、閲覧時間）をリアルタイムで収集
• 収集したイベントデータをLambdaを利用してリアルタイムで加工・分類し、DynamoDBに保存
• 保存されたデータをAmazon Personalizeを活用してユーザーの興味や次のアクションを予測し、適切なコンテンツを決定
• AIによるコンテンツ生成（Amazon Bedrock）を活用し、パーソナライズされたメールや通知メッセージを作成
• Amazon Pinpointを通じて、ユーザーの関心が最も高まるタイミングで自動配信

採用したAWSリソースの具体的役割

AI活用の具体的な成果

• メール開封率が従来の8%から24%に改善
• コンバージョン率が0.3%から2.1%へ大幅向上
• マーケターが手作業で行っていた顧客セグメント作成や施策の工数を65%削減

想定月額利用料（中規模、月間ユーザー100万人）

※1USD＝160円で換算

まとめ

リアルタイムで収集したユーザーイベント情報をAIで活用し、パーソナライズされたコンテンツの自動生成・最適タイミング配信を行うことで、マーケティング成果を劇的に改善。工数削減と顧客満足度の向上を同時に実現しました。