In 2020, I made 5 predictions about marketing and martech for this decade. Here’s how they’re going…
マーケティング業界の5年前の予測を検証する分析記事。2020年に発表された「Martech 2030」レポートの5つのトレンド予測がどの程度実現したかを、ChatGPT、Claude、Geminなどの複数のAIモデルの評価を交えて検証している。
概要
マーケティング業界の5年前の予測を検証する分析記事。2020年に発表された「Martech 2030」レポートの5つのトレンド予測がどの程度実現したかを、ChatGPT、Claude、Geminなどの複数のAIモデルの評価を交えて検証している。
このツールでできること
- 1
No Codeプラットフォーム導入の効果測定
生成AIの登場がマーケティングメイカーのセルフサービス実装能力をどう拡大したかを理解し、組織内のNo Code導入戦略を最適化
- 2
マーテック生態系の構築戦略
プラットフォーム、ネットワーク、マーケットプレイスを活用した分散型イノベーション促進の方針決定に活用
- 3
Big Opsのガバナンス戦略立案
ノーコードツールやエージェント、オートメーションの複雑性管理と、数百から数千の並列アプリ運用の最適化方法を検討
- 4
AI時代のマーケティング人材育成
生成AIを活用したコンテンツ生成、アプリ開発能力など、拡張されたマーケッターの役割と能力要件の定義
主な機能
メリット・デメリット
メリット
- +複数のAIモデルの評価により客観性と信頼性が向上
- +具体的な企業例とツール名が多数記載され実用的な参考になる
- +予測の正確性と外れた部分を誠実に評価している
- +生成AIのマーテック業界への実際の影響を詳細に解説
- +「No Code」「ビブコーディング」など新しいマーケッター能力の具体的な展開事例を提供
- +5年のタイムスパンで長期的なトレンド検証ができる貴重な分析
デメリット
- -技術的には深掘りが限定的で、マーテック専門家向けの内容
- -予測の根拠となったデータやメソドロジーの詳細が不足
- -Big Opsなど一部のトレンドについて解決策がまだ未成熟との記述のみ
- -マーテック市場全体の課題（ガバナンス、ブランド一貫性、コンプライアンス）への具体的なソリューション提示が弱い
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