AIによる意思決定と最適化 | Adobe Journey Optimizer | アドビ
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Adobe Journey Optimizerの機能

AIによる意思決定

AIによる意思決定により、適切なタイミングで適切な顧客に適切なエクスペリエンスを提供し、エンゲージメントの向上とマーケティング目標の達成を支援します。AIによる意思決定では、実験やシミュレーションを実行して、顧客のエンゲージメントとリテンションを継続的に改善できます。

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ジャーニーパス最適化。実験またはAIデシジョニングを活用して、理想のアクションやビジネス目標に基づいた最適なパスを選択できます。
  • AIチャネル最適化。申告済みおよび検出済みの嗜好データを活用し、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、すべてのお客様に最適なコミュニケーションチャネルを選択できます。
  • AIジャーニー優先順位付け。インタラクションの制限への対応、配信疲れの管理、重要なビジネスメトリクスの最適化を実現する最適なジャーニーを的確に選択できます。
  • 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。
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エージェント型製品内サポート

会話型インターフェイスを活用して、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るセキュリティ基準を守りながら、データインサイトの取得、オーディエンスの自動生成、高度なタスクの解決を実現できます。

  • 製品知識の強化。Journey Optimizerの機能をフル活用して、より質の高い成果を素早く実現できます。例えば、「キャンペーン用のセグメントを作成するには?」や「Offer Decisioningの使い方は?」といった質問を投げかけてみてください。
  • トラブルシューティング。 製品ドキュメンテーションや特定のデータセットに会話形式でアクセスし、サポートチケットを開かずに新しいシナリオへの対応やワークフローの問題を解決できます。
  • 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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Adobe Experience Leagueでは、ドキュメント、チュートリアル、ユーザーガイドなど、様々な学習コンテンツを利用できます。

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