大規模に展開されるAI、機械学習、因果推論
コンテンツバリエーションのクラスターを分析し、コンテンツ、オーディエンス、ユーザー行動属性間のパターンを明らかにします。これにより、コンバージョンや売上高の向上を予測し、生成AIを活用して効果の高いテスト案を生成することができます。
結果を生み出す優れた顧客体験は、テストから改善へ、そして完成へと導かれます。Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、生成AIとエージェント型AIを活用して分析を自動化し、インサイトを統合します。これにより、一元化されたワークスペースから影響力の大きいテストや成長機会を迅速に特定できるだけでなく、手作業のプロセスを削減することも可能です。
過去およびアクティブな実験から得られるインサイトを活用して、仮説を洗練させ、より優れた実験戦略に焦点を当てましょう。
エージェント型AIと生成AIのインサイトを活用して新しいテスト案を発見し、コンバージョン率の最大化が期待できるテストパターンを作成しましょう。
アクティブな実験において、最もパフォーマンスの高いバリエーションや処理を素早く反復し、より大きなサンプルサイズを必要とすることなく、テストごとのインパクトを最大化できます。
部門横断的なチームが一元化されたハブから大規模に実験を管理および最適化できるよう支援し、より良い共同作業、組織化、インサイト共有を実現します。
コンテンツバリエーションのクラスターを分析し、コンテンツ、オーディエンス、ユーザー行動属性間のパターンを明らかにします。これにより、コンバージョンや売上高の向上を予測し、生成AIを活用して効果の高いテスト案を生成することができます。
過去の実験や業界のベストプラクティスから得られたインサイトを活用して、効果的にテストを行いましょう。コンテンツ、リアルタイムのプロファイルデータ、カスタマージャーニーのパターンなど、アドビの広範なインサイトライブラリを活用して、ビジネスチャンスを生み出します。
アドビは、倫理的なAIの実現に尽力しており、データの取り扱いは責任と透明性をもって行われます。厳格な標準により、インサイトがプライバシーを尊重し、お客様の信頼を保護することを確信することができます。そうすることで、AIと機械学習の実験を安心して拡張することができます。
アドビは10年以上にわたり、企業における実験とデータ主導最適化の分野でリーダーシップを発揮してきました。Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、これを基盤として構築されており、実験、AI、ビジネスインサイトを統合し、次の成長へと導くことができます。
実験と最適化を担当するチームは通常、テストが成功指標やKPIに影響を与えているかどうか、そしてその理由を理解するために、手作業による時間のかかる分析を実施し、主要な関係者と共有するための調査結果を準備します。Journey Optimizer Experimentation Acceleratorでできること:
Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、次のような実験における主要な課題の解決をサポートします。
Journey Optimizer Experimentation AcceleratorはAIと機械学習を活用して、過去およびアクティブな実験パフォーマンスを分析し、ヒューマンインザループワークフローでのアクティベーションのために新しいテスト案を生成します。現在、実験メタデータ、テスト処理およびバリエーションのパフォーマンス、処理またはバリエーションのコンテンツを分析します。オーディエンス、チャネル、ジャーニーのデータタイプへの展開を予定しています。
Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、実験においてその場で使えるコンバージョン指標を提供します。Adobe AnalyticsまたはAdobe Customer Journey Analyticsで売上高指標をトラッキングしている場合、Journey Optimizer Experimentation Acceleratorはその売上高指標に基づいて進捗を表示し、新しいテスト案の機会を提案します。