AIとパーソナライゼーション：流行を超えた真の姿

人工知能（AI）がゲーミングおよびスポーツベッティング業界において不可欠な焦点となる中、Imogen Goodmanが、パーソナライゼーションがいかにして次のゲームチェンジャーになり得るかを探ります。

AIとパーソナライゼーション

ギャンブル業界における多くのバズワード（流行語）の中でも、「パーソナライゼーション」は際立っています。最も頻繁に議論されるトピックの一つであるだけでなく、定義するのが最も難しいものの一つでもあります。

ターゲットを絞った広告からカスタマイズされたベッティングオファーまで、パーソナライゼーションは業界の大きな課題（チャーン（離脱）の削減、カスタマーエクスペリエンスの向上、膨大なオンラインデータの有効活用）に対する解決策としてしばしば語られます。

AIとパーソナライゼーションのベテラン専門家にとって、より高度なパーソナライゼーションに向けたベッティングおよびゲーミング製品の進化は、自然な流れのように見えます。

ゲーミングとメディアにおける次の進化

ベッティングおよびiGaming業界向けのAIおよび機械学習（ML）ベースのパーソナライゼーション・ソリューションを専門とする企業、EpoxyのCEO兼共同創設者であるChris Reynoldsは、これを論理的な次のステップであると述べています。

「我々はこれを、ゲーミングおよびメディア業界の次のフェーズであると考えています」とReynoldsは言います。「テレビ、音楽、あるいはeコマースであれ、高度なテクノロジーは長年、ユーザー行動への深い洞察を得て、プロセスを合理化し、顧客生涯価値（LTV）のような主要な指標を導き出すために利用されてきました。」

調査もこの変化を裏付けており、特に顧客の期待に関しては顕著です。Betting Heroによる2023年の調査では、ユーザーの80%がパーソナライズされたオファーやベットを重視しており、75%がパーソナライズされていないアプリは操作が難しいと感じていることが明らかになりました。

採用における課題

明らかな利点があるにもかかわらず、業界での採用は遅れています。その主な理由は、AI主導のパーソナライゼーションの実装に伴う技術的・組織的な課題にあります。

Epoxyの共同創設者であるJason Angelidesは次のように指摘します。「それは優先順位の設定、組織構造、そして技術的な専門知識の問題です。業界はその価値を認識していますが、パーソナライゼーションを拡張することは容易なことではありません。既存の優先事項が優先されることがよくあります。」

彼はまた、多くのオペレーターが、スポーツブックとカジノを分けるといった長年の運営体制を見直す必要があることも強調しています。「ほとんどの組織は、運営面でも技術面でも断片化されたままです」とAngelidesは付け加えます。

大きな課題は、AI主導のパーソナライゼーションがオペレーターと消費者の双方に最も価値を提供できるポイントを特定することです。専門家は、これがカスタマージャーニーの最初の段階から始まり、リテンション（顧客維持）からギャンブル依存症の害を軽減することまで、あらゆることに影響を与えるという意見で一致しています。

「手当たり次第」のアプローチからの脱却

広告ソリューションのプロバイダーであるBetegyの創設者兼CEO、Alex Kornilovは、AIが業界の現在のマーケティングにおける「何が当たるか試す」というメンタリティを打破するのに役立つと考えています。

当初はスポーツのデータ視覚化に携わっていたKornilovは、ベッティング業界にはオッズや統計などの複雑なデータを伝える革新的な方法が必要であることをすぐに悟りました。彼は、消費者が固定的な画一的アプローチよりも、パーソナライズされたダイナミックな広告に対してはるかによい反応を示すことに気づきました。

「例えば、単に『今すぐベット』と書かれたバナーは、チャンピオンズリーグの『アーセナル対バルセロナ：今すぐベット』というバナーほど効果を上げません」とKornilovは説明します。

Betegyのプラットフォームは、データを使用してプレイヤーの好み（フォローしているスポーツやお気に入りのチームなど）に基づいたパーソナライズされた広告を作成し、時間の経過とともにそれらの広告の効果を追跡します。

AI：深いセグメンテーションの鍵

このレベルのパーソナライズされたマーケティングを実現するには、AIが不可欠です。Kornilovは、特にスポーツベッティングにおいて、スポーツの種類、試合スケジュール、ライブオッズなどの数多くの要因が絡み合う場合、AI主導のセグメンテーションが唯一の実用的な解決策であると強調しています。

「製品の複雑さゆえに、ユーザーに表示される広告が関連性を持ち、かつスケーラブル（拡張可能）であるためには、膨大な数のデータポイントを統合する必要があります」と彼は言います。

AIにより、ブランドは自分たちのマーケティング戦略がいかに効果的であるかを、より明確に把握できるようになります。将来的には、「広告費の半分は無駄になっているが、どちらの半分かがわからない」という長年のジョークも、ついに時代遅れになるかもしれません。

持続不可能な顧客獲得コストの削減

AI主導のパーソナライゼーションは、米国などの市場で見られる持続不可能な顧客獲得コストを抑えるのに役立つでしょうか？

Kornilovはそう信じていると述べ、多くのブランド、特に米国において、現在は「費用をかけて何が当たるかを見る」戦略に依存しており、それが大きな不確実性をもたらしていると説明します。「昨年、顧客獲得戦略において危機が見られました。もしプレイヤーを300ドルで獲得しても、その生涯価値がわずか10ドルであれば、その強気な成長モデルはいつまで持つでしょうか？」

AIが主導することで、これらの持続不可能なモデルから脱却し、よりターゲットを絞ったコスト効率の高い獲得戦略へと移行することが可能になるかもしれません。

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