異常値検出
統計モデリングで指標を分析して値の下限、上限、予想される範囲を決めることにより、データ内の予期しないトレンドを自動的に特定できます。予期しない急上昇や急下降が見つかった場合は、レポート上で通知されます。
音声で操作する製品が、消費者の支持を得る一方、企業にとっては新たな課題となっています。Adobe Analyticsなら、Amazon AlexaやApple Siri、Google Assistant、Microsoft Cortana、Samsung Bixbyなど、主要な音声アシスタント基盤から音声データを取得して分析できます。これにより、音声ベースのインターフェイスを介して、よりパーソナライズされた顧客体験の提供が可能になります。
人工知能(AI)を利用した音声アシスタントプラットフォームが発展し、それらを活用した成功例が増えるに伴い、その採用を進める企業が増えています。それらの企業では、視覚的な合図を使わずにサービスを提供することや、ユーザーからの問い合わせに対して適切に対応すること、音声でのやり取りをカスタマージャーニーの他の要素とつなぎ合わせてエンゲージメントを高め、コンバージョンを促進することなど、新たな課題に直面しています。
Adobe Analyticsを使用すれば、製品チームは音声アシスタントアプリの開発を最適化し、エンゲージメントを高め、顧客体験全体のコンテクストに即した音声の影響を把握することができます。
音声に関する主要指標
使用頻度やインテント、ユーザー認証、スロット、パラメーター、セッションの長さなど、音声アシスタントの主要なデータポイントを取得して、ユーザーが音声アシスタントアプリをどのように使用しているのかを把握します。
オムニチャネルトラッキング
音声アシスタントアプリのデータやその他のチャネルのデータを確認し、カスタマージャーニー全体での顧客とのやり取りを総合的に捉えることができます。
異常値検出
Adobe Analyticsでは、Adobe Senseiのマシンラーニング(機械学習)を利用して、統計的に有意なデータの異常値を指標をまたいで検出できます。
無制限のリアルタイムセグメンテーション
相互比較できる訪問者セグメントをすばやく作成して、新しいセグメントやインサイト、機会を特定します。
Experience Leagueで、Adobe Analyticsのガイド付き学習プログラムを活用しましょう。
フロー分析
フォールアウトおよびフロー分析では、事前に定義した一連のページ内で訪問者が離脱した場所や次に進んだ場所などを表示します。セグメントの比較やファネルステップの順序変更、値の組み合わせを可視化しておこなえます。
高度なセグメント化
アドビのセグメントIQ機能では、あらゆる指標とディメンションを自動的に分析することにより、セグメント間の統計的に最も有意性の大きい差異を、セグメント数の制限なしに特定できます。自社のKPIを左右する重要なセグメント特性が自動的に見つかります。