今日、あらゆる企業は変化し続ける顧客のニーズを理解し、対応する必要に迫られています。Adobe Senseiで機能強化されたAdobe Experience Cloudなら、顧客の全体像をすばやく把握し、顧客の期待を上回るパーソナライズされたサービスをタイムリーに提供できます。
利点
コンテンツの管理とキャンペーンのパーソナライゼーションを高速化
メタデータの追加やお勧めのオファー、各種コピーの短縮版の作成など、手間のかかるプロセスを自動化し、真にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。
予測分析によるインサイトを見逃さない
Adobe Senseiを搭載した使いやすい予測ツールを使用すれば、シミュレーションを実行し、カスタマイズされた予算配分のレコメンデーションを生成し、的確なインサイトを導くことができます。
宣伝広告費を最適化
広告チャネルを幅広い視野から検討し、予算配分を最適化します。
「Adobe Senseiを利用することで、顧客インテリジェンスをもとに適切で価値のあるパーソナライズされたエクスペリエンスを構築できるようになりました」
Rob McLaughlin氏、SKY UK、デジタルデシジョン兼アナリティクス担当責任者
人工知能（AI）はマーケターを支援する新たなソリューション
人は何かを体験するとき、人間的な温もりを求めます。人工知能を活用すれば、マーケターは効果的で人間味のあるインサイトを得て、パーソナライズされたエクスペリエンスを容易に提供できます。実際、85%の企業が、人工知能は今後の競争力を高めるのに役立つと考えています。マーケターと人工知能の連携が、これまで以上に優れた成果につながっている現状について、アドビのブログ記事「人工知能（AI）：マーケティングを舞台裏で支えるパートナー」でご覧ください。
Adobe Advertising Cloud
広告をより賢く
オーディエンスに最適な広告メディアを選択しているつもりでも、結果的には、憶測にもとづく判断になっている疑いがあります。Adobe Advertising Cloudに搭載されたAdobe Senseiなら、顧客の全体像に即してメディアを的確に選択し、根拠にもとづく確かな意思決定をリアルタイムに実行できます。
異なる予算シナリオが、クリック数、コンバージョン、収益などの予測結果に与える影響を把握できます。
様々なキャンペーンに宣伝広告予算を的確に配分し、目標を効率的に達成する方法を紹介します。
キャンペーンのパフォーマンスを継続的に監視して、キャンペーンの目標を満たし、さらには上回るように広告の配信と効果を最適化します。
アルゴリズムで計算されたセグメントにもとづいてユーザー、サイト、カテゴリーをマッピングして、価値の高い新規オーディエンスを検索し、「シードユーザー」に似たユーザーのクラスターを掘り起こします。
ニールセンのレイティングにもとづく測定で、業界標準を上回る配信が見込めるリニア全国テレビ計画を作成します。
多数のターゲット条件を考慮して自動的に予算を調整し、全体的なビューアビリティの目標を達成します。
受け取ったユーザー特性や利用可能なクリエイティブ属性を評価することで、複数のアセットを効率的にテストします。その後にインプレッション数を自動的に適用して、望ましいキャンペーン目標を最適化します。
人工知能を活用し、データからすばやくインサイトを導く
日々、膨大な顧客データが生み出されます。その中から重要な動きを読み取るには、マシンラーニング（機械学習）が必要です。それに最適なのが、Adobe Analyticsに実装されたAdobe Senseiです。データを的確に分析し、顧客に関する豊かなインサイトを導出して、的確な行動に結び付けることができます。
ノイズから信号を分離し、統計的変動の中で重要なものとそうでないものを判別します。
トレンドデータと異常値の顕著な変化の考えられる原因や要因を識別します。
すべてのデータを通して最も重要なアラートを識別し、優先順位を付けます。
既存セグメントの重複や類似性を自動的に検出し、宣伝広告費とROIを最適化します。
明確なアクションを打ち出しやすい価値の高い顧客と見込み客のグループを賢く識別します。
顧客や見込み客が、コンバージョン、解約、反応などの行動をとる可能性が最も高いかどうかを予測します。
コンバージョンまでのカスタマージャーニーに沿って、各マーケティング接点の部分的影響を客観的に評価します。
Adobe Audience Manager
よりインテリジェントなデータ管理
オーディエンスプロファイルの管理はただでさえ困難ですが、大きな顧客データを扱う場合はなおさらです。Adobe Audience Managerに実装されたAdobe Senseiなら、プロセス全体を効率化し、独自のオーディエンスプロファイルの作成を支援して、最も価値の高いセグメントを識別できます。作成したプロファイルは、あらゆるチャネルで利用可能です。
アルゴリズムで計算されたセグメントにもとづいてユーザー、サイト、カテゴリーをマッピングして、価値の高い新規オーディエンスを検索し、「シードユーザー」に似たユーザーのクラスターを掘り起こします。
オンラインおよびオフラインのソースからリアルタイムでオーディエンスデータを浮かび上がらせ、リーチ予測を生成して、オーディエンスセグメントレベルでのキャンペーン計画を促進します。
類似した特性をリアルタイムで識別します。顧客はそのセグメントを迅速に拡大できます。
Adobe Campaign
人工知能でカスタマージャーニーを的確に誘導
ブランドとの最初の関わりからコンバージョンに至るまで、顧客はスムーズでパーソナライズされたジャーニーを求めています。このようなエクスペリエンスを提供するには、人工知能によるしっかりとしたキャンペーン管理が必要です。Adobe Campaignに搭載されたAdobe Senseiなら、顧客が何に反応しているかを詳しく把握し、キャンペーンの効果を最大化できます。
予測される電子メールの開封率にもとづいて件名の内容を推奨し、電子メールのパフォーマンスを向上させます。
Adobe Experience Manager
賢いコンテンツ管理で優れたエクスペリエンスを提供
優れたエクスペリエンスを提供するには、戦略的な計画とクリエイティブな考察、的確な実行が必要です。このプロセス全体を向上させるため、Adobe Experience Managerでは、複数の機能にAdobe Senseiを導入しました。あらゆるチャネルをまたぎ、インテリジェントでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。顧客ニーズをすばやく把握し、パーソナライズされたエクスペリエンスへの需要に応え、オーディエンスやデバイス、チャネルにまつわる複雑な課題を解決することにより、ROIを向上させます。
画像に自動的にタグを付けて、検索しやすくします。アセットを一発で見つけることができます。
マスターテキストの短縮バージョンを作成し、異なるマーケティングチャネル用のバリエーションをすばやく展開して、コンテンツ制作を迅速化します。
オンラインコミュニティで最もアクティブに活動し、知識が豊富で影響力の大きいコンテンツクリエイターを識別します。彼らとつながり、報奨することが、結果的にエンドユーザーの拡大につながります。
あらゆる画像や動画の重要部分を自動的に検出し、必要なスクリーンのサイズに合わせて切り抜き、目的の画像を作成できます。
リポジトリーで視覚的に似たアセットを探して、リポジトリー内の見つけやすさを向上します。
Adobe Experience Platform
マシンラーニングと顧客データを融合
市場にある多くのカスタマー データ プラットフォーム（CDP）には、顧客を魅了できる知的なエクスペリエンスを提供する、という目標が抜け落ちています。Adobe Senseiによって機能強化されたAdobe Experience Platformなら、市場のほとんどのCDPが持つ機能を網羅したうえで、それ以上の性能を発揮できます。Experience Platform Data Science WorkspaceでAdobe Senseiを活用したマシンラーニングモデルにアクセスし、最適に調整すれば、優れたインサイトと予測を得ることができます。これを利用して、意思決定を迅速におこない、優れたエクスペリエンスを提供できます。
時系列データにAdobe Senseiモデルを使用して予測を実行すると、予測される使用率にもとづいてシステムリソースの調整、行動パターンの変化の特定、収益予測をおこなうことができます。
統計モデリングとマシンラーニング（機械学習）により、データ内の予期しない異常値を自動的に見つけ出します。膨大な量のデータを詳細に分析し、ビジネスに影響する要因を直ちに特定します。
Marketo Engage
強力な人工知能の予測にもとづくエンゲージメント
B2Bマーケティングは、ますますスマートかつ高速化しています。Adobe Senseiは、Marketo Engageの予測機能を強化し、マーケターがこの流れに乗り遅れることなく、知的で革新的なエクスペリエンスを提供できるように支援します。
予測的コンテンツでは、マシンラーニング（機械学習）と予測分析を使用して、webや電子メールでの企業特性、閲覧者、行動のプロファイリングにもとづいて対象となる見込み客にふさわしいコンテンツを自動的に推奨します。
イベントの予測的オーディエンス機能では、企業特性、閲覧者、および行動のプロファイリングにより、イベント戦略の一貫であるオンデマンドコンテンツに登録、出席または視聴する可能性が最も高いユーザーを割り出し、結果の事前予測やキャンペーン全体での結果予測をおこなえるようにします。
Adobe Target
人工知能による、より精度の高いパーソナライゼーション
大規模なパーソナライゼーションには、最先端のテクノロジーと人工知能が求められます。Adobe TargetのAdobe Senseiなら、憶測による意思決定を排除できます。ユーザーは常に最善のエクスペリエンスを提供できているという自信の下で、パーソナライゼーションの目標を確実に目指せるようになります。
メッセージやオファーを組み合わせ、各顧客のプロファイルにもとづいて閲覧者ごとに異なるバリエーションを適用して、高度にパーソナライズされたコンテンツを提供します。
テスト中の複数のエクスペリエンスから最も優れたものを識別し、自動的により多くのトラフィックをこのエクスペリエンスに再分配します。テストの実行中、継続的な学習によってコンバージョンが増加し、収益が最大化されるように動的にトラフィックを調整します。
デジタルプロパティすべてを網羅するパーソナライズされた顧客体験のバリエーションを無数に用意し、各顧客に最適な体験を判断して迅速に提供します。この体験は、顧客が行動するたびに継続的に最適化されます。
過去の閲覧や購入といった以前のユーザーアクティビティにもとづいて、最も顧客の興味を引きそうな製品やコンテンツを表示し、クロスセルやアップセルの機会を創出します。
自動化されたパーソナライゼーションを支えるAdobe Targetのパーソナライゼーションモデルと、自動ターゲットアクティビティが、どのように訪問者トラフィックをパーソナライズするのか詳細な情報を提供します。 自動化されたセグメントレポートを見れば、Adobe Targetのパーソナライゼーションモデルによって定義される個々の自動セグメントが、アクティビティでオファーやエクスペリエンスにどのように反応したかがわかります。 重要な属性は、モデルに最も影響を与えた属性と、関連する重要性を表示します。
ユーザー事例
ユーザー事例
Epson
Epsonは、Adobe Experience Cloudに実装されたAdobe Senseiを活用して、優れたエクスペリエンスを構築できるパターンを見出しました。
ユーザー事例
Mainline Menswear
Mainline Menswearは、Adobe Advertising CloudでAdobe Senseiを活用して、広告費用対効果と売上の両方を高めました。
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