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ADOBE REAL-TIME CDPの機能
オーディエンス管理
Adobe Real-Time CDPなら、充実した統合プロファイルとAIを利用したインサイトおよびワークフローにより、包括的なオーディエンスを構築して、新しいオーディエンスを特定できます。搭載されているすぐに使えるツールを利用すれば、ターゲットを絞った適切なキャンペーンをすばやく実施できます。
提携によるオーディエンスの構成
パートナーとの提携により獲得したプロファイルでオーディエンスを拡充し、マーケターがバッチとリアルタイムのユースケースを組み合わて活用できるようにします。
- データ統合: 企業のデータウェアハウスやパートナーの事前定義済みの適切なオーディエンスやデータセットを単一の環境でクエリできるため、柔軟性と効率が向上し、Adobe Experience Platformのユースケースが強化されます
- マーケティングプロセスの強化: 合理化された適応性のあるワークフローにより、セグメンテーション、ターゲティング、アクティベーションのユースケースに対する追加サポートを利用できます
- 効率的なデータ管理: データのコピーを最小限に抑えて、機密データの使用を管理し、Adobe Experience Platformのリアルタイムのチャネルをまたいだユースケースを補完し、IT投資を最適化できます
セグメンテーションサービス
他のプラットフォームから既存のオーディエンスを取り込んで、新しいオーディエンスを構築し、組織全体で一元管理できます。
- 直感的なUI: ドラッグ&ドロップ操作で検索可能なインターフェイスにより、タグやフォルダーを使用してセグメントを設計して整理できます
- 既存オーディエンスの取り込み: 他のアプリケーションから事前定義済みのオーディエンスをアップロードして、Adobe Real-Time CDPで活用できます
- 高度なロジック: ブール論理、集計関数、コンテナ、予定日、マージポリシーを利用して、属性、イベント、既存のオーディエンスをまたいでセグメントを構築できます
- オーディエンスの絞り込み: 分割、ランク付け、選別などを実施して、オーディエンスをさらに絞り込み、オーディエンスをテストできます
- 予測と検証: コードビューまたはAPI経由で、プレビューサイズ、サンプルプロファイ、セグメントロジックを評価できます
ダッシュボードと分析
外部システムに依存することなく、主要なオーディエンスに関するインサイトを獲得できます。
- すぐに使える指標: プロファイル、オーディエンスサイズ、トレンドなど、組み込みの主要指標を使用できます
- 高度な分析: ネイティブに統合されたAdobe Customer Journey Analyticsや選択した分析ツールで、より高度な分析を実施できます
ユースケースプレイブック
マーケター向けの事前定義済みのワークフローテンプレートカタログを活用することで、新しいキャンペーンを迅速に立ち上げることができます。
- 業界固有のプレイブック: ビジネスの優先順位に向けて、業界別に選別された40以上のすぐに使えるプレイブックカタログを閲覧できます
- 自動翻訳されたマーケティング目標: 既存のエクスペリエンスデータモデルに統合できる、カスタマイズ可能な技術的成果物のパッケージを利用できます
- マーケティングチームと技術チームのコラボレーション: ユースケースの優先順位付けを促進し、製品内のワークフローを通じてマーケティング戦略とITチームを企業のKPIに連携させることができます
Customer AI
カスタム傾向スコアを生成し、特定のセグメントに合わせたクロスセル、アップセル、解約防止など、ターゲットを絞ったキャンペーンを実施するためのインサイトを獲得できます。
- 高精度な傾向モデル: あらゆる顧客データセットにおいて、個人レベルのセグメンテーションとターゲティングを改善できます
- 傾向インサイト: 傾向スコアの上位影響因子を取得し、顧客の主な促進要因を明らかにできます
- カスタム設定: 企業の独自のシナリオに対応するために、カスタマイズされたジャーニーを適用できます
類似オーディエンス
アルゴリズムによるモデリングを通じて、既存オーディエンスとの類似点を持つ価値の高いプロファイルを発見し、活性化できます。
- 信頼できる配信: データの利用方法と同意に関するポリシーを組み込み、類似オーディエンスを責任を持って生成できます
- AIによるインサイトの発見: AIを活用して、既存オーディエンスの主要な特性を把握し、類似したプロファイルを発見してパーソナライゼーションを強化できます
リードとアカウントの予測スコアリング
高度なインサイトにより、リードを増やし、アカウントを成長させることができます。
- 統合データからの傾向スコア: 統合データとAIを活用した傾向モデルを適用して、リードとアカウントのプロファイルを、セールスサイクルの各段階で先に進む可能性にもとづいてスコアリングできます
- インサイトのスコア化: モデルの貢献要因と、低、中、高の傾向グループを表示できます。パーソナライゼーション目標に合わせて、各グループの予想成功率とプロファイル数を分析します。
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