ADOBE REAL-TIME CDPの機能
実用的な統一された顧客プロファイル
単一の統合された顧客像により、あらゆるチームメンバーが一貫性のある顧客データを有することで、エンゲージメントを向上させ、適切なエクスペリエンスを提供できます。Adobe Real-Time CDPなら、あらゆるソースから獲得したデータで統一された顧客プロファイルを更新し、リアルタイムに活用できます。
Experience Data Model（XDM）
B2CおよびB2Bのあらゆるチャネルのデータで活用できる、業界標準のオープンソースデータモデルにより、部門、システム、ツールをまたいで顧客データを管理する方法を標準化できます。
- オープンソースモデル： チャネルに依存しない拡張可能なデータモデルを利用することで、消費者の行動を分析できます。
- 相互運用性： あらゆる事業部門をまたいでデータを詳細に把握し、アプリケーション間の一貫性を高めることができます
- 事前定義済みのスキーマ： すぐに使えるB2BおよびB2Cデータスキーマを利用して、社内ワークフローを強化またはカスタマイズし、インサイトをより迅速に取り込み、独自の複雑な企業データニーズを満たすことができます
IDサービス
デバイスやシステムをまたいで、顧客とその行動を包括的に把握できます。
- IDの収集： 標準IDや、標準およびカスタムの名前空間を含むIDデータを取り込み、統合できます。
- グラフ化： 一貫性のあるアルゴリズムを使用して、顧客のアクティビティ全体でデバイスとログインを照合できます。
- 視覚化と検証： ID間の関係をマッピングし、グラフィカルユーザーインターフェイスでIDの統合処理を検証できます。
リアルタイム顧客プロファイル
オンラインとオフラインの両方のソースから、単一の統合された顧客プロファイルに一貫性のある顧客像を構築できます。プロファイルデータは、プロファイルのスナップショット、指標、詳細を構築することによって検証可能です。
- B2C、B2B、ハイブリッドプロファイル： B2Cの顧客データとB2Bのアカウントデータを、オーディエンスや事業部門をまたいで単一の統合プロファイルにリンクできます
- リアルタイム： 顧客が企業とやり取りするたびに、即座にプロファイルを更新します。
- 検証とダッシュボード： プロファイルのスナップショット、指標、詳細により、プロファイルデータを検証し、把握できます
- ユースケース向けに差別化されたデータ： 顧客プロファイルと見込み客プロファイルを区別することで、柔軟なマーケティング対応が可能になります。
データの取り込み
コネクター、API、SDKを利用して顧客データを統合し、異なるデータに迅速かつ大規模にアクセスできます。
- リアルタイムストリーミングとバッチ収集： アドビとアドビ以外のクライアントサイドおよびサーバーサイドのデバイスとの間でリアルタイムにデータをやりとりし、より迅速なインサイト獲得や市場投入、顧客エンゲージメントへのタイムリーな対応を実現できます。
- 事前定義済みの接続： カタログに掲載されている数多くの既成のデータソースや接続先コネクターから選択するか、データ管理ニーズに合わせて、データの取り込みとアクティベーションの設定を容易にカスタマイズできます。
実用的な統合プロファイルの詳細
実用的な統合プロファイルの活用方法を学びましょう。
Adobe Real-Time CDP はリアルタイムで顧客データを統合し、B2BとB2Cの両方のコンテキストでパーソナライズされたエクスペリエンスを可能にします。AIを活用したインサイト、統合型オーディエンス構成、ユースケースプレイブックによって、マーケターが完全なオーディエンスを構築し、ターゲットを絞ったキャンペーンを効率的に提供することを可能にします。
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。
よくある質問
1.デモグラフィックプロファイリング
通常、デモグラフィックプロファイリングは顧客ベースを理解するための最初のステップです。年齢、性別、収入、教育レベル、職業、配偶者の有無といった基本的な統計カテゴリーをカバーしています。
このようなプロファイリングは優れた出発点になりますが、あくまでストーリーの一部でしかありません。同じ年齢層や収入層に属した2人のユーザーが、考え方や買い物、生活スタイルが同じとは限らないからです。そこでプロファイリングの次のレイヤーが登場します。
2.ジオグラフィックプロファイリング
顧客がどこに住んでいるかで、その嗜好やニーズが分かります。国、都市、気候、都市か地方といった地理的なセグメントは、キャンペーンをローカライズし、地域のトレンドを理解するのに役立ちます。
たとえば、ある衣料品小売業者は、ジオグラフィックプロファイリングを利用して、寒い北部地域の顧客には冬物のコートを、暖かい南部地域の顧客には薄手のジャケットを宣伝します。これにより、地域ごとの関連性が確保され、キャンペーン効果が高まるのです。
3.サイコグラフィックプロファイリング
サイコグラフィックプロファイリングは、ユーザーの態度、価値観、興味、ライフスタイル、性格特性に注目します。モチベーションになるものは何か？彼らが関心を持っていることは何か？買い物をしていないとき、彼らがどのようなコンテンツに関心を持っているのか？このようなインサイトは、ターゲットオーディエンスに響くブランドメッセージを作成する際に不可欠です。
たとえば、あるフィットネスブランドは、環境に優しいワークアウト用品を宣伝することで、持続可能性を重視する健康志向の消費者をターゲットにしています。顧客の価値観やライフスタイルの選択とメッセージを一致させることで、ブランドはより強い感情的なつながりを築き、ロイヤルティを推進することができます。
4.行動プロファイリング
行動プロファイリングは、購入履歴、製品の使用状況、閲覧パターン、ブランドとのインタラクションなどの顧客のアクションを分析します。将来の行動を予測し、エクスペリエンスをパーソナライズするのに役立ちます。人々がブランドとどのように接するかのパターンを理解することで、彼らのニーズを予測し、アップセルの機会を特定することができます。行動データは、個人のためにカスタムメイドされたと感じられる、タイムリーで適切なエクスペリエンスを提供するために特に効果を発揮します。
たとえば、あるeコマースサイトが、顧客が頻繁にランニングシューズを閲覧しているにもかかわらず、購入に至っていないことに気づいたとします。行動分析を使って、ランニングシューズをディスカウント価格で購入できるパーソナライズされたメールを送信し、顧客の閲覧行動に基づいたコンバージョンの促進を行います。
