AIによる意思決定

リアルタイムの意思決定

リアルタイムのプロファイルデータとコンテキストデータを分析する意思決定エンジンにより、ジャーニーとキャンペーンを強化し、顧客のジャーニー全体を通じて最適なコンテンツ、オファー、エクスペリエンスを提供します。

• AIによるランキング：各顧客に対するオプションをランク付けし、開封、クリック、ダウンロード、登録などの顧客のエンゲージメントの可能性に基づいてAIの数式を構築します。モデルは時間の経過とともに学習し、顧客エンゲージメントとリテンション率を向上させます。
• 実施要件の制約：実施要件ルールを設定して、どの意思決定をいつ表示するかを制御します。顧客プロファイルの属性、イベント、その他のデータなどの追加コンテキストを使用して、オファー配信をさらに最適化できます。
• フリークエンシーキャップ：顧客がオファーを受け取る頻度にキャップを設けることで疲労を防ぎます。頻度はプロファイルとプレースメントによって制限でき、実施要件を満たさない顧客には代替オファーを設定することができます。
• AIモデルのインサイト：AIモデルの動作、時間の経過に伴うトラフィック配分、コンバージョンや収益向上の成果を含むパフォーマンスおよび有用なトレーニングデータの詳細に関する理解を深めます。

実験

推測に頼ることなく、最も魅力的なエクスペリエンスを作成します。実験を行い、顧客エンゲージメントの効果を迅速に最適化し、コピーや画像からチャネルミックスやジャーニーの長さまで、さらにはエンゲージメントの頻度やタイミングまで調整できます。

• コンテンツの実験：各チャネルに最適な件名と本文コピーを特定します。生成AIを使用して複数のメッセージバリエーションを迅速に生成し、ターゲットオーディエンスに最適なバージョンを作成します。
• ジャーニーの実験：コピーにとどまらず、ジャーニーの長さ、チャネル、シーケンスなどをテストします。顧客のサブセットで実験を行い、ビジネスに最適な成功の方程式を発見します。
• リアルタイムの結果：実験の実行中にリアルタイムで明確で実用的な結果を取得できます。統計に関する深い知識や複雑なサンプルサイズの評価は必要ありません。
• グローバルなコントロール母集団：顧客のサブセットを自動的に実験対象から除外することで、パーソナライズされ洗練された顧客エンゲージメントの大きな効果を確認できます。
• 成功した実験の拡大：成功した実験をより迅速に活用します。ワンクリックで最も高いパフォーマンスを発揮するエクスペリエンスを対象オーディエンスに素早く展開し、測定可能な成果を向上させます。

インテリジェントなジャーニー

雑音を排除し、顧客の注意を引きつけます。AIと機械学習により、各顧客にエンゲージするための最適なジャーニーの経路とタイミングを予測できます。

• AIによるジャーニーパスの最適化（近日リリース予定）：実験またはAIによる意思決定を使用して、理想的なアクションやビジネス目標に基づいて最適な経路を選択します。
• AIによるチャネル最適化（近日リリース予定）：宣言された嗜好と発見された嗜好を使用して、メール、SMS、リッチコミュニケーションサービス（RCS）、プッシュ通知など各顧客に最適なコミュニケーションチャネルを選択します。
• AIによるジャーニーの調停（近日リリース予定）：インタラクション制約を満たし、疲労を管理し、主要なビジネス指標を最適化するために、最適なジャーニーをインテリジェントに選択します。
• メールとプッシュ通知の送信時間の最適化：顧客一人ひとりに最適なメッセージとタイミングを予測し、送信することで、エンゲージメントを最大限に高めます。

Adobe AIアシスタント

AIアシスタントとチャットして、Journey Optimizer内での作業を簡素化します。データを理解し、オーディエンスを自動生成し、エキスパートレベルのタスクを解決します。同時に、エンタープライズレベルのデータセキュリティと情報ガバナンスにより、セキュリティ基準を遵守します。

• 製品知識の向上：AIアシスタントを使用してJourney Optimizerの機能を最大限に活用し、より良い作業をより迅速に実行することができます。例えば、AIアシスタントに「キャンペーン用のセグメントを作成するにはどうすればよいですか？」や「Offer Decisioningの使用方法は？」と質問できます。
• トラブルシューティング：AIアシスタントを使用して新しいシナリオに対応したり、ワークフローの問題を解決したりすることで、サポートチケットを発行することなく、製品ドキュメントや特定のデータセットに基づいて簡単に回答を得ることができます。
• 運用インサイト：複雑なクエリや分析を実行することなく、チームがデータセット、オーディエンス、ジャーニーをどのように使用しているかを理解します。

インテリジェントな意思決定を活用して、最適な次のエクスペリエンスを提供する方法について詳しく見る

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