Audience Agentとは何か、そして手動でオーディエンスを作成する場合と何が違うのか？

Audience Agentは、Real-Time CDPに搭載されたAIエージェントです。セグメントルールを手動で設定する代わりに、自然言語で会話しながらオーディエンスを探索・把握・作成することができます。セグメント定義をゼロから組み立てたり、サイズを手探りで推測したりする必要はありません。属性を指定してオーディエンスを検索したり、セグメント化に活用できるXDMフィールドを表示したり、作成前にオーディエンスの規模を見積もったり、急激に増減したオーディエンスにフラグを立てたりすることができます。煩雑な手動設定、原因究明の遅さ、オンボーディング時のフリクションを排除し、何を作成するかのコントロールは常に担当者が握ったまま、オーディエンス管理を効率化することを目的として設計されています。

Audience Agentで実際に何ができるのか？

Audience Agentは、明確に定義された一連のオーディエンスジョブをサポートしています。具体的には、オーディエンスの会話形式での探索、既存オーディエンスのサイズ確認、完全一致・部分一致による属性でのオーディエンス検索、重複オーディエンスの検出、ビルドに活用できるXDMフィールドの発見、規模の大幅な変化の検出、属性とイベントをもとにしたオーディエンス作成（確定前のサイズ見積もりを含む）が可能です。現時点では、傾向モデルを用いてビジネス目標に沿ったデータセットを探索するゴールベースのオーディエンス探索はサポートしていません。また、インサイトの信頼性を確保するために、データの処理には少なくとも24時間必要です。Audience Agentはアナリストに代わる自律的なツールではなく、Audience managementと探索を加速させるアクセラレーターとして活用することをおすすめします。

Audience Agentは自動でオーディエンスを作成・変更するのか？

いいえ。Audience Agentは、指示があった場合にのみ、かつ権限の範囲内でのみ動作します。バックグラウンドで自動的にオーディエンスが変更されることはありません。オーディエンスインサイトの閲覧にはセグメントの表示権限が、オーディエンスの作成にはセグメントの管理権限がそれぞれ必要です。そのため、閲覧のみの権限を持つユーザーはエージェントに作成を指示することができません。AIアシスタントの会話形式のインターフェースを通じて操作し、エージェントが生成した内容を承認する仕組みになっているため、アクティベーションに到達するすべてのオーディエンスについて、担当者が必ずプロセスに関与する体制が保たれます。

Real-Time CDPはAIをどのように活用して、価値の高いオーディエンスを発見・拡大するのか？

Audience Agentに加え、Real-Time CDPには顧客AIと類似モデリングという強力な機能が備わっています。顧客AIは、購買・コンバージョン・解約などの個人レベルの行動傾向を予測し、各予測の根拠となる要因を明示します。類似モデリングは、高価値オーディエンスに類似したプロファイルを特定することで、オーディエンスのリーチを拡大します。これらを組み合わせることで、過去の行動だけでなく予測された意図に基づいてオーディエンスを作成し、品質を落とさずにリーチを広げることが可能になります。オーディエンスワークは「過去のお客様像の把握」から「次にアクションを起こす可能性が高いターゲットへのアプローチ」へと進化します。

Audience Agentを利用するための前提条件は何ですか？

Audience Agentを利用するには、エージェントが動作する対話型インターフェースであるAI アシスタントへのアクセス権、実行したいアクションに応じた「セグメントの表示」または「セグメントの管理」の権限、そしてエージェントがオーディエンスデータを処理するための最低24時間が必要です。Audience AgentはReal-Time CDPとAdobe Journey Optimizerの両方で利用でき、両方を導入している場合はB2CとB2Bのオーディエンスワーク全体に同じ機能を活用できます。エージェントをチーム全体で利用できるかどうかを確認する前に、Admin ConsoleでAI アシスタントへのアクセス権と適切なセグメント権限を持つユーザーを確認してください。

Adobe Real-Time CDPの機能

インテリジェントなオーディエンス管理

直接的なデータ取り込みやデータウェアハウスとのオーディエンスフェデレーションを使用して、オーディエンスを作成、強化、セグメント化できます。AIを活用したインサイトにより、完全で最新のオーディエンスを構築し、顧客に関連性の高いリアルタイム体験を大規模に提供できます。

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、時間の経過に伴う変化をトラッキングしながら、オーディエンスを先回りして特定します。
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します。
オーディエンスの最適化：予測およびオーディエンス推定ツールを使用して、ターゲットオーディエンスを自動的に作成したり、傾向などの目標に基づいて機会を特定したりすることで、データドリブンなターゲティングの意思決定をサポートします。

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。

オーディエンスポータル：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、ブール論理で新しいオーディエンスを作成し、オーディエンスを簡単に分割、ランク付け、キュレーションできます。
直感的なUI：ドラッグアンド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整理しながらセグメントを設計できます。
Adobe Profile Query Language：リアルタイムの顧客プロファイルデータに対してセグメント化クエリを定義および実行できる多数の機能カテゴリを備えた特許取得済みのクエリ言語を活用できます。
高度なロジック：高度なロジックを活用して、集計関数、コンテナ、予定日、結合ポリシーを使用し、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、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できます。
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します。

セグメントタイプ

Real-Time CDPは、スピード、規模、鮮度のバランスを取るために複数のセグメント化タイプをサポートしています。

バッチセグメンテーション：プロファイルデータを一度にすべて移動し、対応するオーディエンスを作成します。オンデマンドでセグメント化評価を実行することで、オーディエンスを柔軟に評価できます。
ストリーミングセグメンテーション：Real-Time CDPでデータが利用可能になった時点でオーディエンスの適格性評価を実行し、その場でオーディエンスを評価します。
エッジセグメンテーション：エッジでセグメント定義を瞬時に評価し、同一ページや次ページでのパーソナライゼーションのユースケースを実現します。

連合オーディエンス構成

連合オーディエンス構成により、マーケターは基となるデータをコピーすることなくウェアハウスデータセットからオーディエンスを構築でき、パートナーや外部ソースからの顧客のプロファイルを組み合わせてオーディエンスを強化し、より効果的なターゲティングのためにバッチとリアルタイムデータの両方を使用できます。データウェアハウスなどの外部ソースからの顧客データを統合することで、チームはより優れたオーディエンスを構築し、アクティベートできます。

データ統合：企業のデータウェアハウスやパートナーから関連する事前定義済みのオーディエンスとデータセットを単一の環境にクエリできる機能により、Adobe Experience Platformのユースケースを拡張し、柔軟性と効率性を向上させます。
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します。
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投資を最適化します。

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、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、高度な分析を実現します。

Audience Agentと顧客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します。
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できます。
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します。
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します。

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。