人々がブランドを発見しエンゲージする方法は、消費者とビジネスの双方にとって進化しています。従来の検索、webサイト、アプリは依然として重要ですが、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）が、顧客の製品探しの仕方、質問の仕方、意思決定の仕方に、影響を与え始めています。これらのAIを活用したツールは、特に初期段階において、カスタマージャーニーにますます存在感を示しており、ブランド情報を表示し、コンテンツを要約し、さらには対話を促進しています。
しかし、多くの組織では、これらのやり取りが見えないところで発生しています。AI主導の発見や、人と人以外との対話は、従来の分析の範囲外に置かれることが多く、測定と最適化において盲点を生み出しています。その結果、ブランドは、顧客とのエンゲージメントや改善の余地となるような、主要な情報を見落としてしまう可能性があります。
このギャップを埋めるため、Adobe Customer Journey Analyticsは、AIネイティブのエクスペリエンスを測定できる機能を提供します。これには、ブランドのチャットのやり取りを分析するツール、LLMがブランドコンテンツをどのように参照しているかを追跡するツール、AI組み込みアプリケーション内でのエンゲージメントを測定するツールが含まれます。これらの機能が融合することで、ブランドはAI主導のやり取りを実際のビジネス成果に結び付けることができ、カスタマージャーニー全体をより深く理解し、最適化し、行動することができます。
ジャーニーにおけるAIの役割を理解
AIはもはや内部ツールを動かすだけではなく、顧客体験そのものの一部となっています。製品に関する質問に答えるチャットボットであれ、生成検索結果でブランドを表示するLLMであれ、これらのやり取りは、顧客がビジネスをどのように認識し、エンゲージするかを形作っています。
しかし、クリックやページビューとは異なり、AI主導の瞬間のほとんどは、測定されていません。こうした対話は、膨大な量の非構造化データを伴い、関連性のあるタイムリーなインサイトを分析・取得することが複雑になっています。
ブランドは、チャットが購入プロセスにどのような影響を与えているか、またはチャットエージェントがビジネスにとって最適に応答しているかを把握できているでしょうか？そこで、新しい分析機能の出番です。ブランドに、こうした顧客接点に対する可視性をもたらし、その影響を把握できるようにします。
成果をもたらす対話を測定
AIが、評価と購入プロセスに直接組み込まれます。多くのカスタマージャーニーには、人以外のエージェントとの対話が含まれています。これらのチャットでのやり取りは、製品の発見から購入の決定、サービスの解決に至るまで、あらゆる影響を与える可能性があります。しかし、これらは適切に機能し、適切な成果を生み出しているでしょうか？
Customer Journey Analyticsの新たな対話分析機能により、ブランドは、以下のことが可能になります。
- チャットでのやり取りを、コンバージョンや解約などの下流の行動に関連付けます。
- 対話全体にわたり、センチメント、意図、トピックの傾向を分析します。
- チャットに至った経緯と、その後に起こったことを理解します。
- 実際の成果にもとづいて、チャットボットのフローとエージェントのパフォーマンスを最適化します。
構造化されていない対話を構造化されたインサイトに変換することで、ブランドは、対話を測定可能で最適化可能な、カスタマージャーニーの一部として扱うことができます。
AI主導の発見に対する可視性の確保
LLMが調査や意思決定においてより一般的になるにつれ、顧客がブランドをどのように発見・評価するかにおいて、ますます影響を与えています。Webサイトのコンテンツ、構造化されたFAQ、製品資料、公開されている情報はすべて、LLMがブランドをどのように表現し、推奨するかへ影響を与えます。コンテンツが表面化され、正確に表示されているか、それとも見落とされているかをどのように把握することができるでしょうか？
Adobe LLM Optimizerとの統合により、Customer Journey Analyticsは、LLMエコシステムから集計された非PII信号を取り込むことができるようになりました。これにより、ブランドは、以下のことができます。
- 従来のwebトラフィックと並行して、LLMクローリングアクティビティを表示します。
- AIツールによって最も頻繁にアクセスされるコンテンツタイプを分析します。
- LLM主導のエンゲージメントを、人の行動やコンバージョンと比較します。
- AIによる発見の傾向を、時系列で追跡します。
この可視性により、ブランドは、AI生成の回答においてどのように表示されているか、そしてその表示結果が業績にどのように関連しているかを理解することができます。
AIネイティブアプリケーションでのエンゲージメントの把握
一部のブランドは、ChatGPTのようなプラットフォーム内のプラグイン、埋め込みツール、またはブランドアプリケーションを通じて、AIインターフェイス内で顧客と直接対話する取り組みを始めています。こうしたエクスペリエンスは、エンゲージメントの新たな可能性を開く一方で、同時に新たなデータも生み出します。
Adobe Experience Platformのweb SDKとData Collection APIを使用することで、ブランドはLLM埋め込みアプリケーション内でのやり取りを把握し、Customer Journey Analyticsに取り込むことができます。これにより以下が可能になります。
- AIアプリケーションエンゲージメントと顧客プロファイルの連携
- Web、モバイル、実店舗、AIネイティブチャネル全体での統合分析
- コンバージョン、リテンション、ROIなどの成功指標の測定
これらの機能により、AIネイティブなエクスペリエンスは分析フレームワークの範囲外ではなく、顧客に関する包括的でつながりのあるビューの一部となります。
重要な理由
AIの進化に伴い、AIは、カスタマージャーニーにおいて、より積極的な役割を果たすようになっています。何が効果的かを測定し、これらのやり取りを把握できるブランドは、より関連性が高くレスポンシブなエクスペリエンスを提供できるでしょう。
アドビは、AI主導の発見、対話、エンゲージメントを分析の枠組みに取り込むことで、組織が抱える新興テクノロジーと信頼できる測定のギャップを埋める支援をしています。これらの機能により、マーケター、アナリスト、CXリーダーは、カスタマージャーニーのより包括的な全体像にもとづいて、より迅速にスマートな意思決定を行うことができます。
AIが多くのエクスペリエンスを形作る時代において、アドビはそれを可視化し、測定し、行動に移すことができるようにします。
サンダー ジョーンズは、アドビのプリンシパル製品マーケティングマネージャーとして、Adobe Analyticsポートフォリオの市場投入戦略とソリューションポジショニングを統括しています。LLMのインサイトにおけるローンチに深く関わり、ブランドがAIを活用した顧客行動をどのように測定・理解するかを定義する上で貢献しました。LiveRamp、TUNE、その他の分析に特化した企業での経験を活かし、データ、測定、複雑な機能を明確な顧客価値へと進化させる専門知識をもたらします。
ベイエリアを拠点としており、歴史関連の読書、市内のレストラン巡り、旅行を楽しんでいます。
