AI を利用した E メールによる設計と配信の最適化

AI を利用した E メールの概要

Adobe Campaign を使用すると、カスタマージャーニーの設計と配信を最適化して、各ユーザーのエンゲージメントの傾向を予測できます。Adobe Campaign は、ジャーニー AI を活用して、過去のエンゲージメント指標に基づいて開封率や最適な送信時間、顧客離れの可能性を分析および予測できます。

機械学習モデル

Adobe Campaign Standard は、予測送信時間の最適化​および​予測エンゲージメントスコアリング​の 2 つの新しい機械学習モデルを備えています。この 2 つのモデルをまとめてジャーニー AI と呼びます。これは、より良いカスタマージャーニーを設計および提供するための、機械学習モデルのクラスです。

  • 予測送信時間の最適化：E メールの開封数またはクリック数を向上させるために、各受信者プロファイルの最適な送信時間を予測します。各受信者プロファイルのスコアでは、各平日の E メール配信の最適な時間や平日で配信に最適な曜日を確認でき、E メール配信の成果を最大化できます。

  • 予測エンゲージメントスコアリング：予測エンゲージメントスコアリングは、受信者がメッセージにエンゲージする確率と、次の E メールの送信後 7 日以内にオプトアウト（登録解除）する確率を予測します。これらの確率は、具体的な離脱リスク（中または低）に応じてさらに分割されます。さらに、このモデルでは顧客に関するリスクのパーセンタイルランクが表示され、他の顧客と比較した場合の各顧客のランクを把握できます。

注意

この機能は、製品の一部として初期状態では使用できません。実装するには、アドビのコンサルティングサービス部門に依頼する必要があります。詳しくは、アドビ担当者にお問い合わせください。

この機能を使用するには、お客様ご自身で Azure ストレージを用意する必要があります。

予測送信時間の最適化

クリック数と開封数の最適化

E メールの開封数またはクリック数を向上させるために、各受信者プロファイルの最適な送信時間を予測します。各受信者プロファイルのスコアでは、各平日の E メール配信の最適な時間や平日で配信に最適な曜日を確認でき、E メール配信の成果を最大化できます。

予測送信時間の最適化モデルには、2 つのサブモデルがあります。

  • 開封数に対する予測送信時間は、開封数を最大化するために、顧客に E メールを送信する最適な時間です。
  • クリック数に対する予測送信時間は、クリック数を最大化するために、顧客に E メールを送信する最適な時間です。

モデル入力：配信ログ、トラッキングログおよびプロファイル属性（PII 以外）

モデル出力：メッセージの送信に最適な時間（開封数およびクリック数）

出力の詳細

  • E メールの送信に最適な時間を、曜日ごとに 1 時間間隔で計算します（例：9:00 am、10:00 am、11:00 am）
  • 該当する週の最適な曜日と時間が示されます
  • 最適な時間は、開封率とクリック率を最大化するために各 1 回ずつ、合計 2 回計算されます
  • 16 個のフィールドが表示されます（曜日ごとは 14 個、週全体は 2 個）。
    • 月曜日のクリック数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
    • 月曜日の開封数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
    • 火曜日のクリック数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
    • …
    • 日曜日のクリック数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
    • 日曜日の開封数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
    • …
    • 週全体の開封数を最適化するための E メール送信の最適な曜日（月曜日～日曜日）
    • 週全体の開封数を最適化するための E メール送信の最適な時間（0 ～ 23 の値）
メモ

これらの予測機能は、E メール配信にのみ適用されます。

モデルで有意な結果を得るには、1 ヶ月以上のデータが必要です。

プロファイルスコアへのアクセス

Adobe Campaign に機械学習機能を実装すると、開封数およびクリック数の最大スコアを表示する新しいタブにアクセスできるようになり、プロファイルデータを強化できます。指標はジャーニー AI によって計算され、テクニカルワークフローを使用して Adobe Campaign に取り込まれます。

これらの指標にアクセスするには、次の操作が必要です。

  1. プロファイルを開き、「編集」ボタンをクリックします。

  2. 「クリック数ごとの送信時間スコア」または「開封数ごとの送信時間スコア」タブをクリックします。

デフォルトでは、プロファイルスコアは、各曜日の最適な送信時間と、週全体における最適な送信時間を提示します。

最適なタイミングでのメッセージ送信

各プロファイルの最適な時間に E メールが配信されるようにするには、「Send at a custom date defined by a formula」オプションを使用して配信をスケジュールする必要があります。
送信日の計算方法について詳しくは、この節を参照してください。

数式には、特定の日における最適な送信時間を入力する必要があります。

数式の例：

AddHours([currentDelivery/scheduling/@contactDate], 
[cusSendTimeScoreByClickprofile_link/@EMAIL_BEST_TIME_TO_CLICK_WEDNESDAY])

メモ

データモデルは、実装によって異なる場合があります。

予測エンゲージメントスコアリング

予測エンゲージメントスコアリングでは、次のことができます。

  • オーディエンスの選択：クエリアクティビティを使用して、特定のメッセージでエンゲージするオーディエンスを選択できます
  • オーディエンスの除外：クエリアクティビティを使用して、登録を解除するオーディエンスを削除できます
  • パーソナライズ：エンゲージメントレベルに基づいてメッセージをパーソナライズします（エンゲージメントの高いユーザーとそうでないユーザーとでは、異なるメッセージを受け取ります）

このモデルでは、複数のスコアを使用して、次の項目を提示します。

  • 開封エンゲージメントスコア／クリックエンゲージメントスコア：この値は、購読者が特定のメッセージにエンゲージ（開封またはクリック）する確率と一致します。値の範囲は 0.0 ～ 1.0 です。
  • 購読解除の確率：この値は、1 件の E メールが開封された場合に、受信者が E メールチャネルから登録解除する確率を一致します。値の範囲は 0.0 ～ 1.0 です。
  • リテンションレベル：この値では、ユーザーが「低」、「中」、「高」の 3 つのレベルにランク付けされます。「高」はサービスを利用し続ける可能性が最も高く、「低」は購読を解除する可能性が最も高くなります。
  • リテンションのパーセンタイルランク：購読解除の確率に関するプロファイルランク。値の範囲は 0.0 ～ 1.0 です。例えば、リテンション率のランクが 0.953 の場合、この受信者はサービスを利用し続ける可能性が高く、他の受信者（全受信者の 95.3%）に比べて購読解除する可能性が低くなります。
メモ

これらの予測機能は、E メール配信にのみ適用されます。

モデルで有意な結果を得るには、1 ヶ月以上のデータが必要です。

モデル入力：配信ログ、トラッキングログおよび特定のプロファイル属性

モデル出力：プロファイルのスコアとカテゴリを説明するプロファイル属性

E メールチャネルに対するエンゲージメントスコアの使用

これらの指標にアクセスするには、次の操作が必要です。

  1. プロファイルを開き、「編集」ボタンをクリックします。

  2. 「E メールチャネルのエンゲージメントスコア」タブをクリックします。

ワークフローでクエリアクティビティを使用すると、スコアに基づいてオーディエンスを最適化できます。

例として、リテンションレベル​の基準を次に示します。

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