実験は、顧客体験を最適化し、ブランド成長を加速するための重要な手法です。多くのチームが、獲得からリテンション、ロイヤルティに至るまで、カスタマージャーニー全体をさらに実験し、最適化したいと考えています。しかし、多くのブランドでは、リソース不足や手作業の多さ、情報の分断（サイロ化）、ROIの不透明さが障壁となり、実験の成果を十分に拡大できていません。

技術的な課題に加えて、チャネルやタッチポイントをまたいでA/Bテストを実施する組織の多くが、過去に類似のテストが実行されていたか、なぜ最も成果の高いテストが採用されたか、またテスト戦略の優先順位をどう付けるべきかを把握しづらいという問題を抱えています。そこで彼らは、すべてのデータとテストから得られたインサイトを集約し、チームの足並みをそろえ、知見の獲得・共有・最適化のスピードとスケールを高められるソリューションを強く求めています。

アドビが提案する次世代の実験

アドビは、グロースマーケター、プロダクトマネージャー、実験チームが協働できるAIファーストのアプリケーション、Adobe Journey Optimizer Experimentation Acceleratorのリリースを発表します。単一の集中ワークスペースで、実験戦略に優先順位を付け、予測リフト（収益）とコンバージョンを高め、実験から得た学びを拡大させることができます。

Adobe Experience Platform Experimentation Agentを基盤とするこの新しいアプリケーションによる実験分析の自動化が手作業の負担を軽減するため、チームは次のことが可能になります。

• 何が効果的で、なぜ効果的なのかを発見：テストの成功・失敗の理由を説明する価値あるコンテンツ／オーディエンス／行動インサイトを明らかにし、より良い実験を迅速に設計する。
• インパクトのあるテストアイデアの創出：予測パフォーマンスでランク付けされた新たなテスト機会を推奨し、リフトとコンバージョンを一段と高める。
• 進行中の実験の改善：実行中の実験と最適化サイクルを素早く反復し、事業成長とKPIの達成を加速する。
• グローバルな実験トレンドの一元化：ガバナンスや関係者向けサマリーレポートを通じて、チーム全体で学びをモニター・共有する。

Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、Adobe TargetやAdobe Journey Optimizerと連携し、既存のテスト運用およびジャーニーオーケストレーションのワークフローの効果を高めるように支援します。 この統合は、チームがカスタマージャーニー全体を最適化するための「力を倍加する存在（フォースマルチプライヤー）」として機能します。

実験戦略の優先順位を決定する

テストの勝敗は判断できるチームでも、なぜうまくいったのかまで掘り下げる時間や専門性は限られていることがよくあります。そのギャップを埋めるには、データアナリスト、プロダクトマネージャー、最適化チームが多大な時間を要する手作業の分析に取り組む必要があり、意思決定や知見の共有の遅れにつながります。多くの場合、インサイトはスプレッドシートの奥底やスライド資料に散在し、戦略の優先順位付けや成功の再現を難しくしています。

Experimentation Acceleratorは、AIが過去／実行中のテストのテスト条件を分析してパターンを抽出し、担当者が優先順位付けしやすい形で提示します。抽出したパターンはAI Experiment Insightsとして可視化され、実験・ジャーニー・オーディエンス属性の各パフォーマンスと相関づけて提示されます。チームは、実験のどの要素が効いたかだけでなく、なぜ効いたのか、誰に効いたのかまでを説明する、明快で読みやすいインサイトにすばやくアクセスし、共有できます。

Adobe.com上での実験を担当するアドビ社内チームにも、このアプローチは大きな効果をもたらしました。

よりコンテキストに根差したインサイトと、パフォーマンスの明確な根拠が得られることで、次のテスト設計での着手ポイントが明確になります。その結果、よりスマートで迅速な意思決定が可能になり、実験が中核的なビジネス目標やKPIに与える総合的な影響に対する理解も深まります。

成長に直結する効果の大きな機会を特定する

次に何をテストすべきか、どのように変更すべきかを把握できないと、進捗は大きく滞ります。勘や場当たり的なブレインストーミングに頼ることの多いチームは、オンボーディングフローの最適化や、会員特典に基づくコンテンツのパーソナライズ、その他の重要な接点における改善の機会を逃してしまいます。

Journey Optimizer Experimentation AcceleratorのAI Experiment Opportunities機能により実験インサイトが事業の戦略的目標に結びつけられるため、チームが成長ドライバーを特定しやすくなります。AIが生成するこれらの「機会」は新しいテスト案であり、予測リフトとコンバージョンの値に基づいて優先度（ランク）が付けられます。ブランド全体の実験エコシステムから継続的に学習し、動的に更新・生成されます。

例えば、金融・保険のブランドでは、会員特典を訴求する特定コンテンツを強調してソーシャルプルーフがCTAに与える影響を検証するテスト案や、オンラインの見積もり／電話／予約相談など複数のエンゲージメント経路を用意して、マーケティング全体でリフトとコンバージョン確率の向上を狙う案が提示されることがあります。本製品の「機会評価」ビューでは、新しいテスト案を過去のパフォーマンスと照らし合わせ、どの程度の知見獲得が見込めるかを素早く示します。あわせて、妥当性の根拠やエビデンスに基づく事例で、そのテストを検討すべき理由を明確にします。

グロースマーケター、プロダクト担当、実験チームは、これらのAIエージェント型ワークフローを活用して、次に何をテストすべきかをデータドリブンに明確化し、実験の勝率向上に向けた改善点を特定できます。結果として、より速く、より大きなビジネス成長を後押しします。

進行中の実験の最適化を加速

従来型のA/Bテストの規模を拡大するには、十分な統計的有意性に到達するまで大きなサンプルサイズと長い待機時間が必要になることが少なくありません。その結果、チームが実施できる実験の本数や、知見を得るまでのスピードは大きく制限されます。各顧客接点で一人ひとりに動的にパーソナライズするカスタマーエクスペリエンスのオーケストレーションが進化する中、チームには生成AIコンテンツを有効化し、継続的最適化に向けて素早く反復できる手段が求められています。

Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、AI Adaptive Experiments（キャンペーンやカスタマージャーニー全体でよりスマートにテストを行う新手法）を導入します。ヒューマンインザループ（human-in-the-loop）のワークフローにより、AIモデルは進行中の実験に、提案されたテスト案をその場で組み込めるように支援します。これらのワークフローは、Adobe TargetやJourney Optimizer上のテスト条件を継続的に調整・検証し、統計的な正確さを損なうことなくリフト（増分効果）を高めます。AI Adaptive Experimentsにより、生成AIや新しいテスト案を活用しつつ、検証に必要なサンプルサイズを抑えた運用が可能になります。AI Adaptive Experimentsの迅速な反復手法を既存の実験ワークフローに組み込めば、マーケターはテスト数を増やし、より速く知見を得て、成果に直結する要因に集中できます。

実験管理を一元化

実験への取り組みが拡大するほど、管理上の課題も増えます。結果がサイロ化され、分断されたシステムに保管されがちなため、新しいチームが過去の取り組みから学ぶことや、稼働中のテストを把握すること、ビジネスKPIへの測定可能な貢献を示すことが難しくなります。

Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、一元管理と知見共有を促す機能を提供し、チームがテストプログラムを管理・整理・スケールできる実験ハブとして機能します。Adobe TargetとJourney Optimizerの両方にまたがる実験カタログを中心に、スマートフィルタやカスタムタグ付けを利用できます。このカタログは、何をテストし、どのような成果が出て、どのような知見が得られたかをセルフサービスで可視化し、重複作業を減らし、確立済みの戦略の再利用を促します。チームが関係者向けにパーソナライズしたレポートや結果を手で何時間も集約する作業はもう必要ありません。実験結果は、部門をまたがる共有やステークホルダーへの報告にそのまま使える体裁で、簡単にエクスポートできます。

実験とAIの新時代

データとAIが進化を続けるなか、実験はブランドを強力に差別化する要因の一つになっています。この「実験×AI」の時代は、インサイトのスケール、成長の加速、そしてカスタマージャーニーのあらゆるステップへのインテリジェンスの組み込みを可能にしています。Adobe Journey Optimizer Experimentation Acceleratorにより、ブランドは組織全体のデータのポテンシャルを最大限に引き出し、一つひとつの実験を成長の原動力へと変えることができます。

Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator の詳細については、製品概要ページ をご覧ください。エージェント型AIと生成AIが実験と最適化をどのように再定義しているかをご紹介します。

Brentはアドビのシニアプロダクトマーケティングマネージャーとして、データドリブンなソリューションを市場に届け、次世代のエージェント型AI製品の構想と普及を牽引しています。CXM／MarTech業界で12年以上の経験を持ち、複雑な最適化課題の解決に情熱を注ぐとともに、実験を成長ドライバーとして推進しています。エンジニアリング、プロダクト、マーケティング各チームが、より速く革新し、より賢く競争し、カスタマーエクスペリエンスのオーケストレーションを再構想できるよう支援しています。

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