Adobe Real-Time CDPの機能
エンタープライズオーディエンス管理
Adobe Real-Time CDPは、充実した統合プロファイルとAIを活用したインサイトおよびワークフローによって包括的なオーディエンスを構築し、新たなオーディエンスを特定します。標準搭載のすぐに使えるツールを利用すれば、ターゲットを絞った効果的なキャンペーンをすばやく実施できます。
Audience Agent
自然言語プロンプトを活用し、インテリジェントなオーディエンスを迅速かつ効率的に作成、管理、最適化できます。これにより、チームの生産性が向上し、よりスムーズに市場投入が可能となります。
- オーディエンスの発見と管理：データハイジーンを管理しながら積極的にオーディエンスを特定し、時間の経過にともなうサイズの変化をトラッキング。
- オーディエンスの生成：キャンペーン目標に沿ったレコメンデーションに基づいて、オーディエンスを生成。
- オーディエンスの最適化：予測ツールとオーディエンス予測ツールによって、ターゲットオーディエンスを自動作成し、客観的な傾向などに基づいて機会を特定し、データ主導のターゲティング判断を支援。
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連合オーディエンス構成
マーケターは連合オーディエンス構成機能を活用し、パートナーや外部ソースの顧客プロファイルを統合して、オーディエンスを強化できます。これにより、バッチデータとリアルタイムデータの両方を使用して、より効果的なターゲティングを実施できます。社内の顧客データと外部のデータ（外部データウェアハウスのデータなど）を統合して、質の高いオーディエンスを構築できます。
- データ統合：社内のデータウェアハウスやパートナーから、事前定義済みで関連性のあるオーディエンスとデータセットを単一環境でクエリできるため、柔軟性と効率性を高め、Adobe Experience Platformのユースケースを強化。
- マーケティングプロセスの強化：合理化された適応性の高いワークフローにより、セグメント化、ターゲティング、アクティベーションのユースケースをさらにサポート。
- 効率的なデータ管理：データコピーを最小限に抑え、機密データの使用を管理し、Adobe Experience Platformでのリアルタイムクロスチャネルユースケースを補完するためにIT投資を最適化。
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セグメント化サービス
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み、新たな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＆ドロップ機能を備えた検索可能なインターフェイスを使用して、タグとフォルダーで組織のためのセグメントを設計。
- 既存オーディエンスの活用：他のアプリケーションから事前定義されたオーディエンスをアップロードし、Real-Time CDPで使用。
- 高度なロジック：ブール論理、集計関数、コンテナ、スケジュールされた日付、結合ポリシーを活用して、属性、イベント、既存のオーディエンスにまたがるセグメントを構築。
- オーディエンスの絞り込み：分割、ランク付け、キュレーションなどでオーディエンスをさらに絞り込んでから、オーディエンステストを実施。
- 予測と検証：サイズのプレビュー、サンプルプロファイル、コードビューまたはAPIを通じてセグメントロジックを評価。
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、オーディエンスに関する主要な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、トレンドといった主要指標が組み込まれています。
- 高度な分析：ネイティブに統合されたAdobe Customer Journey Analyticsまたは選択した分析ツールで、高度な分析を実現。
ユースケースのプレイブック
マーケターが使いやすいように事前定義されたワークフローテンプレートのカタログを活用して、価値創出までの期間を加速し、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。
- 業界に特化したプレイブック：ビジネス重視の優先順位付けのために、業界別にキュレーションされた40以上のターンキープレイブックのカタログ。
- 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使用。
- 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：製品内ワークフローを通じて、ユースケースの優先順位付けを容易にし、企業のKPIに合致したマーケティング戦略とITチームを実現。
顧客AI
カスタム傾向スコアを生成し、特定セグメント向けのクロスセル、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に活用できるインサイトを獲得できます。
- 高精度の傾向モデル：あらゆる顧客データセットにおいて、個人レベルでの市場セグメント化とターゲティングを改善。
- 傾向のインサイト：顧客行動を左右する主な要因を説明するため、傾向スコアに影響を与える上位要素を把握。
- カスタム設定：あらゆる企業の独自のシナリオに対応する、きめ細かくカスタマイズしたジャーニーを適用。
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類似点を持つ、潜在価値の高いプロファイルを発見し、アクティベートします。
- 信頼性の提供：データ使用ポリシーと同意ポリシーを組み込み、責任を持って類似オーディエンスを生成。
- AIによるインサイトの発見：AIを活用して既存のオーディエンスの主な特徴を理解し、類似のプロファイルを見つけ出し、パーソナライズ機能を強化。
リードおよび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ます。
- 統合データに基づく傾向スコア：統合データとAIを活用した傾向モデルを適用し、営業サイクルの各ステージを進む可能性に基づいて、リードおよびアカウントのプロファイルにスコア付けします。
- スコアのインサイト：モデルの貢献要因と、低、中、高の傾向グループを表示します。各グループの予想成功率とプロファイル数を分析し、パーソナライズ目標と合致させます。
Product Support Agent
Product Support Agentを使用して、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にチームを支援します。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て、問題解決までの時間を短縮し、生産性を向上させます。
- トラブルシューティング：自然言語プロンプトを使用して、専門家が厳選したドキュメンテーションに基づいて、一般的な質問への回答を迅速に入手。
- 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作成可能。チャットログ、ID、問題の説明などのコンテキスト情報を自動的に取り込み、ケースの解決を加速。
- 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追跡。
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エンタープライズオーディエンス管理機能の活用方法
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
オーディエンス管理機能は、Adobe Real-Time CDPのコアプラットフォームとどのように統合されていますか？
オーディエンス管理機能は、Real-Time CDPの基盤に直接組み込まれており、統合された顧客プロファイルやリアルタイムのデータ処理機能とシームレスに連携します。多くのマーケティングチームやITチームの課題となっているデータのサイロ化を解消し、手作業を削減します。
これにより、チームでは以下のことが可能になります。
- 統一された顧客プロファイル：オーディエンス管理機能は、デバイス間のID解決データとリアルタイムの行動データを自動的に継承します。このため、別途システムを管理する必要がありません。
- ネイティブなセグメント化：顧客の行動の変化に応じて即時に更新されるドラッグ＆ドロップのブーリアンロジックを使用して、高度なオーディエンスデータを作成。
- 連合データアクセス：機密データを移動することなく、既存のデータウェアハウスに対して直接クエリーを実行できるため、ITセキュリティの懸念事項に対処しながら現在の投資を最大限に活用。
顧客AIの傾向スコアリングはReal-Time CDPでどのように機能しますか？
顧客AIは、すべての顧客プロファイルについて傾向スコアを生成し、属性データではなく実際の行動パターンに基づいて、最も強いコンバージョンシグナルを持つ見込み客を特定します。
主な機能は次のとおりです。
- 個人レベルのスコアリング機能：各プロファイルに、傾向スコアとその予測に影響する上位の要因を渡します。
- リアルタイム更新機能：顧客の行動の変化に応じて、スコアを自動的に更新します。
- カスタム設定機能：購入の意思、解約リスク、サブスクリプション更新に関するスコアを設定します。
- ネイティブ統合機能：Real-Time CDP内で実行されます。個別の機械学習プラットフォームは必要ありません。
データベースを傾向レベルでセグメント化し、低、中、高レベルの見込み客に対して、それぞれ異なるキャンペーン戦略を自動的に適用できます。
類似オーディエンスモデリング機能は、新しい顧客セグメントの発見にどのように役立ちますか？
類似オーディエンスモデリング機能は、優良顧客の行動パターンと特性を分析し、類似する特性を持つ新しい見込み客を特定することで、現在のターゲティングアプローチを拡大します。
コア機能：
- AIベースの分析機能：優良顧客を調査し、高い価値を示す行動パターンと統計学的パターンを特定。
- 多次元マッチング機能：オーディエンスの行動パターン、エンゲージメントの頻度、チャネルの好み、製品に対する親和性を考慮。
- 組み込み型データガバナンス機能：同意の設定とデータ使用ポリシーを自動的に適用。
- 拡張可能な発見機能：コンプライアンスを順守しながら、あらゆる規模のセグメントで類似の見込み客を特定。
類似モデリング機能は、優良顧客のエンゲージメントと購買行動に基づいて共通した顧客セグメントを明らかにし、従来の統計学的ターゲティング手法では特定できなかった見込み客を発見します。
