インテリジェントな最適化

Journey エージェント

チームが複数の顧客接点を持つカスタマージャーニーを大規模に素早く作成、分析、最適化できるようにします。

• 容易なジャーニー構築。 自然言語のテキストプロンプト、画像、またはブリーフを使用したマルチステップのジャーニーの生成。
• プロアクティブな最適化 計画中および実行中のジャーニーの監視や、競合や異常の発生に対処するための推奨アクションのレビュー。
• オンデマンドのインサイトシンプルなプロンプトや質問を活用した、ジャーニーのパフォーマンスに関する貴重なインサイトの発見。

リアルタイムの意思決定

リアルタイムプロファイルデータを分析し、カスタマージャーニーを通じて顧客一人ひとりに最適なコンテンツ、オファー、エクスペリエンスを提供する意思決定エンジンにより、ジャーニーやキャンペーンを強化します。

• オファー作成：適切な顧客に的確なオファーを提供するために、堅牢なルールセットを使用してテキストおよびビジュアルオファーを作成します。フォールバックオファーを設定することで、顧客を逃しません。
• オファーリポジトリ：あらゆるオファーを一元管理できます。オファーを検索し、ルールベースのコレクションに整理することで、いつでも顧客にデプロイできます。
• 適格性ルール：どのオファーをどのタイミングで表示するかを制御するための適格性ルールを設定します。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のコンテキストを使用することで、オファーの配信をさらに絞り込むことができます。
• オファーの上限設定：顧客がオファーを受け取る頻度に上限を設定することで、顧客の疲労を防ぎます。プロファイルやプレースメントによって頻度を制限し、対象外の顧客にも代替オファーを設定することができます。
• AIを活用したランキング：顧客ごとのオファーを、その顧客がエンゲージする可能性（開封、クリック、ダウンロード、購読など）にもとづいてランク付けします。このモデルは時間経過とともに学習し、顧客のエンゲージメントと維持率を高めます。

実験

当て推量ではなく、最も魅力的な体験を構築しましょう。コピー、画像、チャネルミックス、ジャーニーの長さ、さらにはエンゲージメントの頻度やタイミングなど、顧客エンゲージメントの効果を迅速に最適化するために実験します。

• コンテンツの実験：各チャネルに最適な件名と本文を特定します。生成AIを使用してメッセージのバリエーションをすばやく作成し、ターゲットオーディエンスに最適なバージョンを決定します。
• 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、順序などをテストできます。顧客のサブグループで検証を重ね、ビジネスにとっての勝利の方程式を見つけ出します。
• リアルタイムの結果：統計に関する深い知識や複雑なサンプルサイズの評価を必要とせずに、実験をしながらリアルタイムで明確な施策につながる結果を得ることができます。
• グローバルなコントロール母集団：顧客の一部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がもたらす強力な影響を確認できます。
• 成功した実験の拡大（近日リリース予定）成功した実験をこれまで以上に素早く実施できます。最高のパフォーマンスを示したエクスペリエンスを、ワンクリックで簡単にオーディエンスに公開でき、測定可能な結果をもたらします。

インテリジェントなジャーニー

ノイズを排除して、顧客の注目を集めましょう。AIとマシンラーニングは、各顧客に最適なアプローチ方法とタイミングを予測するのに役立ちます。

• ジャーニーパスの最適化（近日リリース予定）：理想的なアクションやビジネス目標に基づいて、実験やAIによる意思決定を行い、最善のパスを選択します。
• 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作業を効率化できます。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Adobe Journey Optimizer内で解決できます。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Adobe Journey Optimizerの機能を最大限に活用し、より迅速に効率よく作業できます。AIアシスタントに「キャンペーン用のセグメントを構築するにはどうすればよいですか？」または「Offer Decisioningをどのように使用すればよいですか？」と質問して、製品知識を深めることができます。
• トラブルシューティング：新しい使用方法を調べたり、ワークフローの問題を解決したりする際にAIアシスタントを活用することで、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顧客データセットにもとづく回答を簡単に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に深く入り込むことなく、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のかを把握できます

Product Support Agent

製品の問題を迅速かつ容易にトラブルシューティング、診断、エスカレーションできるよう支援します。より効率的なセルフサービスサポートのためのインタラクティブなガイダンスを活用し、問題解決までの時間を短縮し、生産性を向上できます。

• トラブルシューティング：専門家が厳選したドキュメントにもとづいて、自然言語のプロンプトで即座に回答を得ることができます。
• ケースの作成：AIアシスタントから直接サポートケースを開始すると、チャットログ、ID、問題の説明などのコンテキストに関するインサイトを自動的に取得し、ケースの解決を迅速化できます。
• ケースのトラッキング：サポートケースのステータスをシームレスにトラッキングできます。

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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