Breakouts

Project Bon Voyage

Erin O'Connor - アドビ

1ヶ月間活動していない顧客と、デジタルを通じてもう一度つながりたいと考えている企業があるとします。マーケティングチームは、似たような特徴を持つ人々をクラスタリングして、様々なチャネルにおけるやり取りをカスタマイズし、いくつかの異なるカスタマージャーニーの構築に着手します。例えば、クラスターのひとつを「ディスカウント好き」として分類します。通常は、施策を実施した後でないと(数日、または数週間の場合もあります)、有効なカスタマージャーニーを評価できません。そこで力を発揮するのが、Adobe CampaignのProject Bon Voyageです。これを使用すると、ユーザーはリアルタイムでカスタマージャーニーのパフォーマンスを確認し、必要に応じて修正を加えることができます。例えば、「ディスカウント好き」な人の中で、カスタムプロモーションのオファーを実際に利用しているのはわずか1%であることが判明したとします。Adobe Senseiは、AI(人工知能)とマシンラーニング(機械学習)を使用してパターンを分析し、うまくいかない理由を特定します。この例では、これらのユーザーが実際にはディスカウントではなく、サービスの上手な利用方法に関するコンテンツを好んでいることが示されとします。その場合、彼らを別の方法で取り込む新しいジャーニーパスを自動的に作成できます。

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