#F5F5F5

Adobe Customer Journey Analyticsの機能

AIとマシンラーニング

生成AIとマシンラーニングサービスを活用して、セグメンテーション、アトリビューション、データ処理、クエリ、データストーリーテリングなどの日常的な分析タスクを迅速化し、強化できます。より効率的で強化されたインサイトにより、データの精査に費やす時間を減らし、ビジネスの改善に時間を使うことができます。

AIアシスタント

自然言語プロンプトを利用してデータをクエリし、高度な質問の回答を得ることができます。

  • 迅速なインサイト:「トップ10のページは?」とか、「最も売上の大きい製品は?」といった質問をすると、即座にインサイトが得られます
  • パーソナライズされたビジュアライゼーション: 自動生成のパーソナライズされたビジュアライゼーションと表形式のデータでインサイトを明らかにし、さらに分析を進めることができます
  • 容易な調整: 分析を調整するために、質問を無制限に繰り返すことができます
https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/ai-assistant#ai-assistant | AIアシスタントによって生成された製品売上のグラフ | :play-medium:

AIアシスタントについて詳しく見る


https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/algorithmic-attribution#algorithmic-attribution | オンライン登録のアトリビューションと広告のグラフ | :play-medium:

アルゴリズムによるアトリビューション

デバイス、チャネル、コンテンツをまたいでアクティビティを比較し、特定のコンバージョンイベントの要因を把握できます。

  • マシンラーニング分析: マシンラーニングを活用して、コンバージョン成功要因の様々な要素やチャネルにアトリビューション値を割り当てます
  • 重み付けアトリビューション: 最も重要な顧客接点のアトリビューションに対して適切な重み付けを自動的に行い、顧客の実際のインタラクションパターンに基づいて、チャネルごとに最適なモデルを適用します

アルゴリズムによるアトリビューションについて詳しく見る


異常値検出

データをまたがり統計的に有意な差異を自動的に発見し、アプリ内異常値アラートを表示します。これにより、多数のレポート作成を手動で実行し、検索する時間を節約できます。

  • データの関連性: クロスチャネルの顧客データの関連性を分析する統計的手法により、「真のシグナル」を「ノイズ」から分離します
  • 異常値アラート: 平均注文額やページビューの大幅な減少、収益性の低い注文の急増などの異常値を検出します
  • 貢献要因の特定: 異常値の原因となる可能性のある要因を特定し、適切な最適化を行います
https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/anomaly-detection#anomaly-detection | 広告の貢献度分析と異常値アラート | :play-medium:

異常値検出について詳しく見る


自動車広告のエンゲージメント指標を表示するAIが生成したキャプション

インテリジェントなキャプション

生成AIは、データから発見した主要トレンドや重要イベントに関するインサイトを自動的に生成し、わかりやすいなキャプションを提供します。

  • 生成されたインサイト: データの変更に応じて自動的に更新される自動生成インサイトを基に、分析ジャーニーを開始できます
  • わかりやすいハイライト: 価値のあるインサイトがハイライトされ、アナリスト以外のユーザーでも簡単に確認し、理解することができます
  • コンテクストを織り込んだレポート: インサイトを共有する際に自動的にコンテクストが提供されるので、技術に詳しくないユーザーが自力で作業できるようになり、アナリストの時間に余裕が生まれます

インテリジェントなキャプションについて詳しく見る


実験パネル

マシンラーニングによる高度な分析を活用することで、オンラインおよびオフラインのあらゆるソースから、チャネルをまたいで実験の影響と妥当性を評価できます。

  • マシンラーニングを活用した改善: アクティビティが増え、データが蓄積されると、マシンラーニングによりデータが自動的に精緻化され、より正確な結果と因果関係の信頼性がもたらされます
  • 因果関係の明確化: Adobe Journey Optimizerとのネイティブ統合により、顧客とのインタラクションと特定の成果との因果関係を把握できます
https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/experimentation-panel#experimentation-panel |2つの広告バリエーションとA/Bテストの結果 | :play-medium:

実験パネルについて詳しく見る

#D0F1E1

AIを活用したインサイト機能の活用方法を学びましょう

Adobe Experience Leagueでは、ドキュメント、チュートリアル、ユーザーガイドなど、様々な学習コンテンツを利用できます。

詳細を見る