行動ターゲティング
以前の訪問パターンや興味対象の商品、検索、購入、キャンペーン提示、キャンペーン提示のレスポンス、さらには新規訪問者か再訪問者か、顧客か見込み客などかにもとづいてターゲティングします。これらの情報を使用して、より効率的なキャンペーンを展開できます。
機能
ロケーションベースのパーソナライゼーション
一般的な場所や特定の場所に関連するコンテンツをリアルタイムに提供することで、広域と狭域の両方の位置情報に応じて顧客体験をパーソナライズします。
時間と場所の概念を再定義
顧客は絶えず移動しています。位置情報に合わせてロケーションベースのオファーを送信し続けるのは困難と言わざるを得ません。モバイルからIoTデバイスなど、1日に何度も、いくつもの場所でデバイスを乗り換えるような状況ではなおさらです。このような、屋内と屋外の境界があいまいなライフスタイルに、いかに歩調を合わせていけるかがポイントとなってきます。
Adobe Targetが提供するロケーションベースのパーソナライゼーションなら顧客の現在位置を特定し、位置情報に即したオファーやエクスペリエンスをカスタマイズして提供できます。時間帯や郵便番号、緯度と経度の地理座標など、顧客から提供される広域の位置情報と訪問者データを組み合わせることで、広域の位置情報に即したオファーを提供できます。同時に、GPSで現在位置を自動検出して詳細な位置情報を取得し、ユーザーが設定した地域との近接性にもとづいてターゲティングしたエクスペリエンスを提供も可能です。Targetを使用して以上のことを正確に実行すれば、顧客の反応は高まり、コンバージョンが大幅に向上するでしょう。
次のような機能があります
プロキシミティターゲティング
緯度と経度を使用して関心地点や仮想的な地理的境界線を設定し、そこに入った顧客に、その地域に即したオファーをタイムリーに提供できます。例えば、その地域のあるコーヒーショップに近づいている顧客に対して割引クーポンを提供するなど、プロキシミティを活用してエンゲージメントとコンバージョンを促進できます。顧客が同じ地点を1日に何度も通過するようなら、その地点への近接頻度にもとづくターゲティングにより、顧客が接近したときに特別なオファーを提供できます。また、競合他社に接近させたくない場合は、顧客が競合他社に近づくタイミングを狙ってオファーを送信できます。
ロケーションにもとづくパーソナライゼーションのテスト
Targetの3段階のワークフローにより、地域に特化したエクスペリエンスのアクティビティ（A/Bテスト、ルールベースのパーソナライゼーション、レコメンデーションなど）を設定でき、より充実したターゲティングが可能になります。
エクスペリエンスのカスタマイズ
位置情報がコンバージョンの重要な要因となるような場合、訪問者プロファイルの一環として、位置データを予測値に照らして自動敵にスコアリングし、エクスペリエンスをカスタマイズできます。
場所を問わないパーソナライゼーション
IPアドレス、郵便番号、GPSの位置情報、関心地点への近接度などにもとづいて、ロケーションベースのパーソナライゼーションを起動できます。
標準装備の機能を容易に活用
すぐに利用できるプロファイル属性として位置情報を活用し、オーディエンスやセグメントを作成したり、テストやターゲティングに使用できます。
関連機能
自動オファー
Adobe Senseiが提供するマシンラーニングの各種アプローチを介してテストを大規模に自動化し、訪問者ごとに最も効果の高いオファーを特定します。
モバイルの最適化
顧客行動やモバイルコンテクストにもとづいて、モバイルサイトとモバイルアプリをテストおよびパーソナライズします。反復的なテストに加え、ルールベースと人工知能（AI）によるパーソナライゼーションを通してエンゲージメントを高め、コンバージョンにつながるインタラクションを提供します。