顧客エンゲージメントにおけるAIの役割：Adobe Journey Optimizerを活用したインテリジェントな最適化

昨今のAI革新により、企業と顧客の関わり方は劇的に変わりつつあります。インテリジェントなシステムが画期的な価値を創出し、新たな時代への道を切り開いているのです。生成AIや特別に訓練された大規模言語モデルのような新興技術が登場したことで、顧客中心の体験そのものが根本的に変化しようとしています。70％のCEOが「今後3年間の生成AIの進歩で、企業が価値を創造し、提供し、獲得する方法が大きく変わる」と述べており、重大な変革の兆しが既に見え始めています。

顧客ライフサイクルの管理と需要の増加への対応は、非常に困難な課題です。ブランドは、顧客とのやり取りからデータを収集し、分析と関連付けを行い、コンテクストに基づいた洞察を得ること、そして常に高精度な意思決定を行い、それを拡大することに苦労しています。実際、アドビの最新の調査によると、リアルタイムのインテリジェンスや顧客のアクションに基づいてコミュニケーションのタイミングやリズムを調整できるブランドはわずか4分の1に過ぎません。オムニチャネルエンゲージメントを大規模にパーソナライズし、クロスチャネルのデータアクセスを開始するためには、資金やリソースの投資が必要であり、そのためには組織の運営方法の抜本的な変革が求められることもあります。しかし、現在、AI技術と顧客エンゲージメントの目標の交差点において、重要な変化の時期が訪れています。企業は、AIを活用して顧客エンゲージメントを簡素化し、卓越した顧客体験を提供して価値創造を促進することで、ビジネス成長のための競争優位性を得ることが可能になりつつあります。

インテリジェントな顧客エンゲージメントがビジネスの成長を促進

Adobe Journey Optimizerは、この新しいインテリジェントシステムの時代の最前線で、ブランドが顧客ジャーニーを改善することを支援する製品です。インテリジェントな最適化のために、以下の3つの基本設計原則を採用しています。

1. 顧客のニーズと課題を理解する。
2. インサイトを得るために継続的に試行錯誤を繰り返す。
3. 変化に適応しながら規模を拡大するために、総合的なアプローチを取る。

Journey Optimizerで実現されるインテリジェントな最適化の最新の革新を見てみましょう。

AIを活用してデータと顧客インサイトを獲得する

まずは、1つ目の基本設計原則についてお話ししましょう。データサプライチェーンは、パーソナライズの基礎を構築するブロックです。ジャーニーオーケストレーションにおいて、顧客が開始する顧客接点とブランドが開始する顧客接点を統合することで、チャネルで分断された構造の組織に存在するデータサイロを解消できます。また、複数のデータソースの取り込みも強化され、顧客データの統合が促進されます。

ただし、ブランドがチャネルに対する考え方を大きく変え、エンゲージメントのパーソナライズのために顧客中心のアプローチを採用することで、新たな課題が生じる恐れもあります。実際、このような顧客プロファイルの一元的管理によって、データエンジニアリングチームの業務でボトルネックが発生しています。マーケティングマネージャーとプロダクトマネージャーは、データをセグメント化やパーソナライズのために利用する際、データの品質と可視性を確保しなければなりません。アドビは、リソース制約から組織のサイロ化、データの断片化に至るまで、多くの顧客エンゲージメントの問題を解決することに注力しています。

Journey Optimizerに新しく搭載されたAIアシスタントを使用すると、これらの問題を解決し、データ探索やインサイト獲得、エンタープライズレベルのデータセキュリティとガバナンスなどの専門的なタスクを合理化することができます。

アドビのAIアシスタントには、以下の新機能が含まれます。

• 生成的エクスペリエンスモデル：自然言語プロンプトのための大規模言語モデル（LLM）とアドビのデータから生成された、ベースモデルのコレクションです。ブランド固有のデータに基づいたオプトインカスタムモデルと組み合わせることで、独自のインサイトを得られます。
• プロダクト内アシスタンス：製品知識や運用インサイトを提供し、ワークフローをトラブルシューティングします。その結果、ユーザーのデータセット、オーディエンス、ジャーニーの理解が促進され、より迅速なオンボーディングと生産性の向上が可能になります。
• 強化された分析：AIが生成するデータビジュアライゼーションとレポートテーブル、コンバージョンやセグメント化に関する予測インサイト、新しいエンゲージメント方法を探るための推奨アクションなどが含まれます。

顧客は今や「セグメントの作り方は？」や「このスキーマフィールドが使われている場所はどこ？ 適切なラベル付けをしたいので知りたい」といった、自然な言葉や文章を用いた質問に対してリアルタイムで回答を得ることができるようになりました。これは、AIが生産性とパフォーマンスを向上させる方法において、転機となるような重要な変化です。顧客の行動、課題、ニーズを深く理解するためのAIの支援が強化されることで、チームの業務プロセスが劇的に改善されます。

アドビのAIアシスタントを活用すれば、Adobe Experience Cloudでの業務を刷新することができます。詳細をご覧ください。

実験を通じて学習する文化を育む

イノベーションの規模の拡大は、企業にとって重要な影響をもたらします。大規模な実験を行える企業インフラと文化を構築すれば、新製品や新サービスの市場投入前に実験を行ってコストを最小化するなど、失敗のリスクを低減することができます。また、顧客の興味関心がどこにあるのかを把握できないという状況も避けることができます。顧客がどのようにして新しい製品やインセンティブを見つけるのかについて、継続的にテストを行い、改善を繰り返しましょう。そうすれば、企業はより速く成長することができ、ブランドロイヤルティや強固な顧客関係を推進する鍵になっているものが何かを迅速に特定することもできます。また、製品やサービスを開発するチームには、「短期的および長期的な成長のためにどこに投資するか」についてのガイド戦略が必要です。さらに、継続的な反復とテストによってブランドがより速く学習できるようにするには、明確な目的や目標を持って設計されたエンゲージメントシステムが必要です。これがインテリジェントな最適化のために必要な2つ目の基本設計原則です。

Adobe Journey Optimizerの新機能は、顧客ジャーニーのあらゆる要素を最適化するのに役立ちます。例えば、言葉と視覚の両方で顧客にメッセージを伝えるためのコピーと画像、ターゲットオーディエンスと使用チャネルの組み合わせ、エンゲージメントの頻度とタイミングなど、様々な要素です。

• ジャーニー内の実験：ジャーニーキャンバスで、web、メール、プッシュ通知、アプリ内チャネルなど様々手段を使って実験を行い、コンテンツがリフト値やコンバージョン値に与える影響をテストします。
• コンテンツバリアント生成：コピーや画像、キャンペーンブロックを含む複数のコンテンツバリエーションを容易に生成およびテストし、迅速な反復とスケーラビリティを実現できます。
• 送信時間の最適化：新しい推論モデルで最適化されたメールおよびプッシュ通知を使用して、顧客とエンゲージする最適なタイミングを予測し、より優れたアクションを実現します。

顧客エンゲージメントの未来は、生成AIの成果を実験的に取り入れ、効果的に統合できるかどうかにかかっています。成熟した実験方法とプロセスを組み合わせてAIに投資できるブランドは、顧客とのやり取りから迅速に学習して適応できるので、さらに優れた方法で顧客に価値を提供できるようになります。

AI技術を活用した意思決定によって顧客体験を拡大する

生成AIと実験の進化によって、ビジネスの可能性が新たに拡大しています。ブランドは、3つ目の基本設計原則に従い、AIによる効率化を活用して、パーソナライズの規模を拡大することができます。

多くの消費者が好むブランドには共通点があります。具体的には、消費者が好むチャネルを使うこと、適切なタイミングで更新すること、パーソナライズされたオファーや体験を提供することです。これこそまさに消費者が期待するものであり、その期待に応えるための優れた体験を設計するには、柔軟性のほか、パーソナライズとパフォーマンスの細やかな制御も必要です。Adobe Journey Optimizerの新しいコードベースのエクスペリエンスチャネルを使用することで、開発者やプロダクトチームは、web、モバイル、コネクテッドTV、キオスク、ATMなど、あらゆる接点での顧客とのやり取りを有効に活用できます。パーソナライズされたHTMLまたはJSONコンテンツをアプリ内に直接埋め込むか、APIを通じて配信することが可能です。

オムニチャネルオーケストレーションのためのチャネル拡大に加え、Adobe Journey Optimizerでは、新しい意思決定フレームワークと機能セットが導入されました。このフレームワークを使用すると、スキーマベースの管理、更新された意思決定ポリシー、新しい選択戦略ワークフローを組み合わせて、「顧客が次に何を期待しているか」を分析し、最適な体験を決定することができます。

Journey Optimizerの新しい意思決定機能には、以下のものがあります。

• 次の最適な体験：意思決定カタログを、コンテンツオファーだけでなく、オーディエンス、チャネル、顧客ジャーニー全体にまで拡大できます。
• 再利用可能な意思決定戦略：意思決定ポリシー、構成、フリークエンシーキャップ、実施要件ルール、ランキング方法のワークフローが強化されました。
• ランキング方法のテスト：異なるランキング式やAIモデルを互いに比較しながら実験してテストすることで、効率とエンゲージメントを向上させることができます。

これらの新機能により、意思決定の幅が広がり、アドビの意思決定アルゴリズムに実験的な要素が加わります。Adobe Journey Optimizerのインテリジェントな最適化機能を使えば、企業は生成AIから得られるリフト値を測定することができます。これは、AIモデルの効率性や実験における大きなブレークスルーです。ブランドは、様々な意思決定戦略を試すことが可能です。例えば、ルールベースのランキング方法と、AIによる自動最適化およびパーソナライズモデルのパフォーマンスを比較、検証することができます。

生成AI、実験、リアルタイムの意思決定を積極的に取り入れるブランドは、比類のない顧客エンゲージメントと成長を実現できます。Adobe Journey Optimizerの最新の製品革新は、企業にパーソナライゼーションの規模拡大、すべての顧客接点の最適化、そして顧客価値を創出する体験を提供する力を与えます。インテリジェンスを活用し、顧客エンゲージメントの限界を押し広げ、業界の新しい基準を設定する企業には、明るい未来が待っています。

アドビの新しい意思決定機能は、現在新しいコードベースのエクスペリエンスチャネル内で実装され、使用可能になっています。2025年までにチャネルサポートが拡張される予定です。Privacy and Security ShieldのユーザーおよびHealthcare Shieldのユーザーは、これらの新機能を利用することができます。

Adobe Journey Optimizerについて学びましょう。

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であるBrent Kostakは、グローバル企業が顧客とより深い関係を築くためのインテリジェントな最適化ソリューションを市場に提供しています。Kostakは顧客体験管理と開発ツールの分野で10年以上の経験を積んできました。現在は、エンジニアリング、プロダクト、マーケティングの各チームと協力し、Adobe Experience PlatformのAIと機械学習を活用して顧客ジャーニーと意思決定を大規模に最適化するサポートを行っています。

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