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リアルタイムの顧客プロファイル

最良のエクスペリエンスはリアルタイムの顧客インテリジェンスから生まれる

今日の企業は、膨大な顧客データを収集しています。しかし、それらのデータがさまざまなシステムに分散しているようでは、データを集約し、顧客を包括的に把握することは困難です。Adobe Experience Platformに含まれるリアルタイムの顧客プロファイル機能と、統合された一元的にアクセス可能なプロファイルを活用すれば、顧客が期待するパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

利点

顧客理解の促進
行動データ、トランザクションデータ、財務データ、オペレーショナルデータなど、あらゆるデータを統合して顧客プロファイルを完成させることにより、顧客の行動と属性を理解できます。

パーソナライゼーションの強化
Adobe Experience Cloudやほかのマーケティングソリューションからプロファイルを参照し、そのプロファイルにもとづいて適切なエクスペリエンスを的確な顧客にタイムリーに提供できます。

すべてのデータを入手してすべての詳細を理解する
大量の行動データを取り込みつつ、そのデータが由来するさまざまな1stパーティと3rdパーティのデータソースをきめ細かく特定できるようにします。

頻度だけでなく鮮度を重視
リアルタイムデータを取得するので、プロファイルは常に最新で、インサイトは常に関連しています。

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Gartnerは、顧客一人ひとりに合わせて適切な体験を提供するデジタル基盤（DXP）分野に関するレポートにおいて、アドビを6年連続で「リーダー」に選出しました。その理由を「Gartner デジタルエクスペリエンスプラットフォーム分野のマジッククアドラント（2023年）」でご確認ください。

レポートを読む

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データ収集

データを収集、準備

データはリアルタイムの顧客プロファイルを有効にする不可欠な要素です。CRM、ファーストパーティ、サードパーティ、eコマース、オフライン、ロイヤルティ、行動、web、電子メール、ソーシャルメディアによるインタラクションデータなどを含む、あらゆるエンタープライズリポジトリーからデータを収集する必要があります。さらに、エンタープライズデータモデルの構築に活用するため、収集したデータの整理と準備をおこないます。

統合エッジ

エッジの共通データにアクセスできます。エッジのデータはほぼリアルタイムにアクセスでき、簡単な処理も実行できます。

エッジの集約

エッジデータが利用可能になったら、そのすべてのデータをリポジトリーに集約します。

リアルタイムデータ

取り込まれるデータとインサイトを最新状態に保つために、ほぼリアルタイムのデータ収集と更新をサポートします。

アドホッククエリ

APIとSDKを使用してCRUD（作成、読み取り、更新、削除）とアドホッククエリ機能を実行できます。

ETLテクノロジー

ETL（抽出、変換、格納）テクノロジーを利用してデータ収集をアクティベートできます。

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アクセスとアクティベーション

ID解決

一元管理された顧客像の構築を開始するために、決定性アルゴリズムと確率的アルゴリズムを使用して、あらゆるデータから取得した個々のIDを照合できます。

一元管理されたプロファイルストア

ID解決済みのデータアセットを、様々なユースケースのニーズを満たす一元管理されたプロファイルストアに読み込むことができます。

セグメント化

行動データを含む一連のイベントに対応するために、リアルタイムのセグメント化を利用できます。遅延はほとんどなく、位置情報でセグメントを分けることもできます。

エクスペリエンスのアクティベート

パーソナライゼーションや広告プラットフォームを使用して、データとセグメントをアクションに活かすことができます。顧客がどこにいても、一貫性のある顧客像を構築できます。

セグメント分析データ

Adobe Analyticsのセグメントを、キャンペーン準備プラットフォームで使用できるキャンペーンセグメントに変換します。

パーソナライズ

Adobe AnalyticsとAdobe Campaignのデータを使用して、モバイルエクスペリエンスをパーソナライズします。

リアルタイム配信

顧客のアクションから決定までの間にミリ秒単位のエクスペリエンスを提供します。

拡張性

リアルタイムの顧客プロファイルによって、既に使用している外部のサードパーティソリューションと連携することができます。

プロファイルをアクションに転換

一元化された顧客プロファイルがあっても、そのデータをアクションに結び付けられなければ意味がありません。リアルタイムの顧客プロファイルを利用すれば、IDの照合、プロファイルの保管、オーディエンスのセグメント化などを駆使して、データを実践的なインサイトに転換できます。そこから、データドリブン型のパーソナライゼーションに取り組むことができます。