Adobe Marketing Campaign Analyticsの機能

測定モデルとインサイト

拡張性の高い因果AIを活用してROIを確実に定量化することができます。独自のビジネス、チャネル、外部要因を反映するようにモデルを構成・カスタマイズし、オンデマンドで得られるインサイトを活用することで、マーケティングパフォーマンスの向上を実証し、次の投資先を決定できます。

因果推論モデリング

Adobe Marketing Campaign Analyticsは、レポートを超えて因果インテリジェンスを運用し、パフォーマンス要因を測定可能な増分効果に直接結び付けることで、チームは大規模で確実かつ説得力のある意思決定を行うことができます。

因果推論の基盤：プライバシーファーストの環境を含め、組み込みの因果推論技術と独自のAIおよび機械学習（ML）により、マーケティングアクティビティと関連する外部要因全体にわたって増分効果を分離することができます。複数のデータソース、バイアス補正、事前知識を統合します。
乗法回帰モデル：実際のマーケティング行動を反映するように設計された乗法回帰モデルにより、チャネル間の相乗効果や収穫逓減などの複雑な効果を考慮して、より信頼性の高いシナリオプランニングと投資の意思決定をサポートします。
統合測定フレームワーク：統合モデリングフレームワークにより、複数の測定手法を単一のワークフローにまとめ、手作業を削減し、一貫性のある意思決定に役立つインサイトを大規模に迅速に提供します。

フルファネルアトリビューションとマーケティングパフォーマンスに関するインサイト

チャネル、キャンペーン、フルファネル全体でマーケティングがどのようにパフォーマンスを発揮しているかを明確かつ確実に理解することができます。マーケティングキャンペーン分析は、複雑なモデル出力を実用的で実行可能なインサイトに変換し、結果の説明、より賢明な投資決定、確実なプランニングを支援します。

フルファネルアトリビューション：上位ファネルの投資から下流のパフォーマンス、下位ファネルの結果まで、フルファネル全体でマーケティングチャネルとキャンペーンがどのように連携するかを学ぶことができます。キャンペーンレベルの活動は、チャネルのパフォーマンスとビジネス成果に貢献し、その効果を説明しやすくし、ミックス決定をより説得力のあるものにします。
チャネルとメディアタイプのレポート：キャンペーンをより詳細なインサイトで分析し、サイト内、オフライン、有料、自社、獲得メディアなど、キャンペーン全体にわたるチャネルとメディアタイプの増分効果を把握することができます。リターンを最大化するために、アセットレベルまで最適化すべき箇所を特定することができます。
高度なアトリビューション：ラストタッチアトリビューションを超えて、個々の顧客接点がカスタマージャーニー全体でどのような増分効果をもたらすかを理解することができます。Adobe AnalyticsやCustomer Journey Analyticsを通じてイベントレベルのデータが利用可能な場合、ネイティブアクセスにより手作業を削減し、迅速なアトリビューションインサイトを提供することができます。
限界反応曲線：支出の増加に伴う増分リターンの変化を可視化し、収穫逓減と限界損益分岐点を特定することで、投資の変動に対するパフォーマンスの反応に基づいた投資シフトと計画を立てることができます。
チャネルシナジーに関するインサイト：チャネルが独立して機能するのではなく、どのように相互に増幅し合うかを理解し、組み合わせた投資が大きな効果をもたらす箇所を明らかにすることで、パフォーマンスの説明を容易にし、マーケティングポートフォリオ全体の連携に基づいた予算シフトを実現することができます。

モデルの透明性

モデルのパフォーマンスと信頼性を明確に把握することで、投資とプランニングの意思決定に自信を持つことができます。Marketing Campaign Analyticsは、モデルの動作を可視化し、オンデマンドで利用できるよう設計されており、チームが結果を理解し、品質を評価し、確信を持ってインサイトを支持することができます。

モデル評価：実際の結果、予測結果、残差結果を比較する可視化を活用することで、モデルの動作を理解し、一目でパフォーマンスを評価することができます。
モデル品質指標：R²、平均絶対パーセント誤差（MAPE）、二乗平均平方根誤差（RMSE）など、モデルの精度と適合性を定義する業界標準のモデル評価指標を使用して、モデルの適合性と品質を評価します。
トレーニング適合メトリクス：モデルが履歴データからどの程度学習できているかを示すトレーニング適合メトリクスをレビューし、結果に依存する前にモデルの安定性と適合性を評価することができます。
自動モデルドリフト検出：モデルのパフォーマンスがドリフトし始めた際にユーザーにアラートを送信するプロアクティブな通知機能により、継続的な手動モニタリングの必要性を排除することができます。組み込みのガイダンス機能により、技術者と非技術者の両方のチームが最適なモデルパフォーマンスを維持するための対応を支援します。

オンデマンドモデル設定

関連性と柔軟性を犠牲にすることなく、マーケティング測定を拡張できます。Marketing Campaign Analyticsはお客様のビジネスに適応し、技術チームの負担を軽減します。チームは独自のビジネス目標と特性に基づいてモデル設定を迅速にカスタマイズし、改良することができ、アウトプットの関連性と精度、予測の信頼性を向上させます。

独自のビジネス特性：マーケティングの顧客接点、キャンペーンの期間、事前の認識、内部および外部要因など、ビジネス固有の特性を考慮し、モデルが現実世界の状況を反映するようにします。
モデルのバリエーション：収益、販売数、リード数など、さまざまな変数、ディメンション、結果に基づいてモデルのバリエーションを作成することで、モデルをゼロから再構築することなく、多様なビジネス課題に対応します。
モデル管理；直感的なセルフサービスのインターフェースを通じてモデルの表示、設定、トレーニング、スコアリングを行い、手動ワークフローへの依存を減らし、ビジネスニーズと市場状況の変化に応じてチームが効率的にモデルを管理できるようにします。
スピードとアジャイル性：ビジネスのニーズに合わせて、いつでもモデルの再実行、再トレーニング、再スコアリングが可能です。複雑さとボトルネックを取り除き、売上高の向上とリターンの最大化に焦点を当てることができます。