顧客 AI の概要

マーケティング担当者は、インテリジェントサービスの一部である顧客 AI を使用して、顧客予測と説明を個人レベルで生成することができます。

顧客 AI は、影響を及ぼす要因に基づいて、顧客がとりうる行動とその理由を提示します。さらに、マーケティング担当者は顧客 AI の予測とインサイトを活用し、最も適切なオファーとメッセージを提供することで、顧客体験をパーソナライズできます。

顧客 AI について

顧客 AI は、個々のプロファイルのカスタム傾向スコア(チャーンやコンバージョンなど)を大規模に生成するために使用されます。ビジネスニーズから機械学習の問題への変換、アルゴリズムの選択、トレーニング、デプロイは必要ありません。

顧客 AI は次の目的で構築されています。

  • 顧客の傾向モデルを高精度で提供して、セグメント化とターゲティングを強化する
  • 特定の顧客ビヘイビアーに影響を及ぼす要因と可能性を把握する
  • 企業固有の使用事例やデータに合わせてカスタマイズされたオプションを提供する
  • チャーンやコンバージョンなどの顧客の傾向スコアでリアルタイム顧客プロファイルを強化する
  • 傾向スコアに影響を及ぼす要因を使用して顧客プロファイルを強化する
  • 影響を及ぼす要因と傾向スコアに基づいて顧客のセグメントを作成する

顧客 AI は次の目的で構築されていません。

  • 顧客 AI を使用して、ダイナミックプライシングや顧客が購入するプライスポイントを予測しないでください。
  • 顧客 AI では、オファーを提供することで、顧客が品目を購入する可能性が高まるかどうかを判断できません。傾向スコアに基づいて割引オファーを送信したとしても、それがその顧客をコンバージョンする最良の方法とは限りません。
  • 顧客 AI は製品の推奨ツールではありません。If you have thousands of SKUs, do not use Customer AI as a proxy for a real product recommendations solution like Adobe Target.
  • 顧客 AI は、顧客が購入ジャーニーのどの段階にいるか、つまり「認知」、「検討」、「購入」、「定着」のどの段階にいるかを予測できません。
  • 顧客 AI を使用して、将来発売される製品を購入する可能性のある顧客を判断しないでください。そのためには、顧客 AI がデータに関する機械学習アルゴリズムを適切に習得するための、特定の成功イベントがこれまでに存在している必要があります。

次のビデオは、顧客AIについて理解を深めるためのものです。

仕組み

顧客 AI は、既存のコンシューマーエクスペリエンスイベントデータを分析して、傾向スコアの変化やコンバージョン傾向スコアを予測します。アドビは、すべての使用事例でチャーンとコンバージョンの定義が一様でないことを認識しています。そのため、カスタムのターゲット目標は条件のセットとして定義できます。対象イベントが入力されたコンシューマーエクスペリエンスイベントデータ内に存在する限り、予測される目標を設定できます。

次の手順

始める前に』に従って、作業を開始できます。このガイドでは、お客様向けAIに必要なすべての前提条件の設定手順を説明します。 If you already have all your credentials and data ready, visit configuring a Customer AI instance. ここでは、顧客AIの使用手順を示します。

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