Brand Conciergeの会話体験
このガイドでは、Adobe Experience Platform （AEP）およびReal-Time Customer Data Platform （RT-CDP）と統合された、Adobe Brand Conciergeを使用したAIを活用した会話体験の包括的な実装リファレンスを提供します。 デジタルプロパティ全体で、ブランドの基準に即した会話型エージェントを展開する必要があるソリューションアーキテクト、マーケティングテクノロジスト、実装エンジニア向けに設計されています。
製品アドバイザリーチャットボットから、完全なサイトナビゲーションアシスタントに至るまで、会話体験を展開するための実行可能なすべてのアプローチと、各オプションを選択するタイミングに関するガイダンスについて説明します。 このプランは、エージェントの設定、ブランドガバナンス、コンテンツの統合、デプロイメント戦略、会話シグナルからのプロファイルエンリッチメント、分析の最適化などに対応します。
Brand Conciergeを使用すると、ブランド ボイスを理解し、承認済みの製品カタログとコンテンツにアクセスし、リアルタイムのプロファイルデータに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、インテントとセンチメントのシグナルを統合された顧客プロファイルに取り込む、インテリジェントな会話型エージェントを展開できます。 その結果、各顧客に対する組織の理解を深めながら、自然でブランドに即した会話体験を実現できます。
ユースケースの概要
企業は、静的なデジタル体験を、発見、製品選択、購買の意思決定を通じて顧客を導く、AIを活用した動的な会話に変換する方法を模索しています。Adobe Brand Concierge これに対応し、AEP Agent Orchestratorを活用した、既存のデジタルプロパティの上位に位置する、オーケストレーションされた会話型AI レイヤーを提供します。
このパターンは、AEPの統合プロファイルとネイティブに統合され、ブランドガバナンスのガードレールを使用して、あらゆる応答がブランド標準に準拠していることを確認し、会話シグナルを顧客データプラットフォームにフィードバックして、下流のパーソナライゼーションとアクティベーションに活用するため、従来のチャットボットの実装とは異なります。
ターゲットオーディエンスには、デジタルエクスペリエンスチーム、e コマースマネージャー、コンテンツストラテジスト、マーケティングテクノロジストが含まれ、エンゲージメント、コンバージョン、プロファイルの強化を促進するインテリジェントな会話体験を展開する必要があります。
主なビジネス目標
このユースケースパターンでは、次のビジネス目標をサポートしています。
パーソナライズされた顧客体験の実現
個人の好み、行動、ライフサイクルのステージに合わせて、コンテンツ、オファー、メッセージを調整。
KPI:のエンゲージメント、コンバージョン率、顧客満足度（CSAT）
顧客エンゲージメントの向上
あらゆるデジタルおよび物理的な顧客接点をまたいで、インタラクションの頻度と深さを向上させましょう。
KPI:のエンゲージメント、（web）ページでの時間、開封率
コンバージョン率の向上
購入、サインアップ、フォーム送信など、望ましいアクションを実行した訪問者と見込み顧客の割合を向上させます。
KPI: コンバージョン率、リードコンバージョン、リード単価
新規顧客の獲得
ターゲットを絞った獲得キャンペーン、類似オーディエンス、有料メディアの最適化により、顧客基盤を拡大できます。
KPI:新規顧客、顧客獲得コスト、見込み顧客/リードコンバージョン
戦術的なユースケース
次のシナリオは、このパターンを実際にどのように適用できるかを示しています。
- 製品発見アシスタント – 適格な質問を行い、顧客のニーズ、好み、予算に基づいて製品レコメンデーションを絞り込む、製品リストページに会話型エージェントを展開します
- ガイド付きの比較アドバイザー – 顧客が自然なダイアログで商品を並べて比較できるようにし、表明された優先順位に関連する違いを強調します
- サイズとフィットのコンシェルジュ – 会話形式のQ&Aを使用してアパレルやフットウェアの買い物客のサイズを選択し、返品を減らし、購入確度を高めることができます
- サブスクリプションまたはプラン セレクター – 使用パターンと明記されたニーズに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを使用して、サービス層またはサブスクリプションプランのオプションを顧客に説明します
- サイトナビゲーションアシスタント – 訪問者が表明した意図に基づいて、関連するコンテンツ、サポートリソース、製品カテゴリを見つけやすくすることで、複雑なサイトの直帰率を低減します
- 購入前のコンサルテーション – 推奨に向けた複数回の会話を通じて、検討度の高い購入ガイダンス（電子機器、金融商品、保険など）を提供します
- ロイヤルティプログラムコンシェルジュ — ロイヤルティメンバーが報酬を見つけ出し、層の利点を理解し、対話型のインタラクションを通じて引き換え機会を見つけられるよう支援します
- リエンゲージメント会話 – 以前の閲覧履歴やカート放棄アイテムにもとづいて、再訪問者に対する積極的な会話型アウトリーチを開始します
- コンテキスト付きのライブエージェントのエスカレーション – 完全な会話コンテキストと顧客プロファイルデータを保持しながら、複雑な問い合わせをライブセールスまたはサポートエージェントにシームレスに引き継ぎます
- 購入後のサポートとアップセル – 設定のサポート、補完的な商品の提案、会話型チャネルを通じた満足度チェックを通じて、購入後も顧客をエンゲージします
主要業績評価指標
次のKPIは、このユースケースパターンの成功を測定するのに役立ちます。
ユースケースパターン
Brand Conciergeの会話体験
デジタルプロパティをAIを活用した、ブランドの基準に即した会話体験に変換します。自然な対話を通じて顧客の発見を導き、意図とセンチメントのシグナルを含むプロファイルを強化し、パーソナライズされた商品レコメンデーションを提供します。
機能チェーン： エージェント設定> ブランドガバナンスの設定> コンテンツ統合>対話型エクスペリエンスの展開> プロファイルの強化>分析と最適化
アプリケーション
このユースケースパターンを実装するには、次のアプリケーションを使用します。
- Brand Concierge — エージェントオーケストレーター、Product Advisor Agent、Site Advisory Agent、ブランドガバナンス、会話分析を提供するAIを活用した会話体験アプリケーション
- Adobe Experience Platform（AEP） — XDM スキーマ、ID解決、リアルタイム顧客プロファイル、会話型シグナル用データ収集インフラストラクチャを提供する統合データ基盤
- Real-Time CDP（RT-CDP） — パーソナライズされた会話のリアルタイムのプロファイル検索、会話シグナルからのオーディエンスセグメンテーション、インテントおよびセンチメントデータによるプロファイルエンリッチメントを提供するCustomer Data Platform
基本関数
このユースケースパターンでは、次の基本機能を使用する必要があります。 各機能について、ステータスは、通常それが必要か、事前設定が想定されているか、適用できないかを示します。
サポート機能
次の機能は、このユースケースパターンを強化しますが、コア実行には必要ありません。
アプリケーション関数
この計画では、アプリケーション機能カタログから次の機能を実行します。 関数は、番号付きのステップではなく実装フェーズにマッピングされます。
Brand Concierge
Real-Time CDP
前提条件
実装を開始する前に、次の項目を配置する必要があります。
- [ ] Adobe Brand Conciergeの使用権限が組織に対して有効です
- [ ] AEPおよびRT-CDP ライセンスは、十分なプロファイルとイベントボリュームの使用権限でプロビジョニングされています
- [ 音声、トーン、承認済みのメッセージ、禁止トピックを定義する]個のブランドガイドラインを利用できます
- [ ]統合用に準備された商品カタログまたはコンテンツリポジトリ（AEM アセット、PIM データ、または構造化された商品フィード）
- [ SDK統合の技術アクセスにより、会話型エクスペリエンスのデプロイメント用に]個のWeb プロパティが特定されました
- [ ]引き継ぎが必要な場合は、ライブエージェントインフラストラクチャを利用できます（コンタクトセンタープラットフォーム、CRM統合）
- [ 対話型データの取得とプロファイリングのための]同意管理フレームワークの導入
- [ ] Web SDKまたはMobile SDKは既にターゲットプロパティにデプロイされています（または同時デプロイの予定）
- [ 会話スコープに関する]関係者の調整（製品アドバイザリーのみ、サイトナビゲーション、またはその両方）
- [ AIを活用した対話型データの取得と使用について、]件のプライバシーと法務のレビューが完了しました
実装オプション
次の節では、このユースケースパターンを実装するためのさまざまなアプローチについて説明します。
オプション A:Product Advisorの導入
コンバージョンと平均注文額を促進するガイド付き商品の検索、比較、レコメンデーション体験に焦点を当てたE コマースおよび小売組織に最適：件。
仕組み：
Product Advisor Agentは、主要な会話専門分野として設定されています。 製品カタログに接続し、製品属性と関係性を理解して、自然な会話を通じて顧客を導き、パーソナライズされたレコメンデーションを届けます。 同社は、ブランドガバナンスのガードレールを使用して、レコメンデーションがビジネスの優先事項に沿っていることを確認しました（たとえば、在庫商品を宣伝し、利益率の高い商品を強調するなど）。
Adobe Product Advisorをリアルタイムの顧客プロファイルと統合することで、購入履歴、閲覧行動、嗜好データにアクセスし、顧客が既に所有するもの、過去に検討したもの、プロファイルにもとづいて必要になる可能性が高いものを考慮したレコメンデーションを提供できます。 会話は、エクスペリエンスイベントとインテントシグナルが、下流で使用するためにプロファイルに戻る際にキャプチャされます。
重要な考慮事項：
- 効果的なレコメンデーションを実施するには、属性データが豊富で構造化された商品カタログが必要です
- 在庫切れや廃盤になる商品のレコメンデーションを避けるために、商品データは最新の状態に保つ必要があります
- ブランドガバナンスは、代理店が競争力のある商品説明と価格比較をどのように処理するかを定義する必要があります
利点：
- ガイド付きの購入コンバージョンにより、測定可能な売上への影響を直接促す
- 十分な情報にもとづいた購入決定により、返品率を低減
- 下流のパーソナライゼーションのために、価値の高い製品の親和性シグナルとインテントシグナルを取得
- 既存のe コマース体験の自然拡張
制限：
- 製品カタログの継続的なメンテナンスと同期が必要
- 製品中心の会話に限定。サイトナビゲーションの質問には対応しない可能性がある
- 効果は、カタログデータの品質と完全性によって異なります
Experience League:
オプション B: サイト アドバイザリーの展開
複雑なデジタル プロパティ （メディア、金融サービス、ヘルスケア、テクノロジー）を持ち、訪問者が関連するコンテンツ、リソース、セルフサービス ツールを見つけるためにナビゲーションの支援が必要な組織に最適：です。
仕組み：
Site Advisory Agentは、プライマリ会話専門化として設定されます。 サイトコンテンツ構造のインデックスを作成し、ページの関係とコンテンツカテゴリーを理解して、訪問者の行動シグナルと表明された意図にもとづいてガイダンスを適応させます。 訪問者がエンゲージメントすると、担当者は訪問者のニーズを把握し、最も関連性の高いコンテンツ、ツール、リソースへと訪問者を誘導します。
Site Advisoryは、リアルタイムの行動シグナル（現在のページ、紹介ソース、ナビゲーションパス）とプロファイルデータ（前回の訪問、コンテンツ嗜好、顧客層）を組み合わせて、コンテキストに関連性の高いナビゲーション支援を提供します。 これは、詳細なコンテンツ階層、複数の製品ライン、複雑なセルフサービスワークフローを持つサイトでは特に価値があります。
重要な考慮事項：
- サイトコンテンツの変更に応じて、包括的なコンテンツインデックス作成と定期的なリクロールが必要
- 優れた効果を発揮するのは、コンテンツの幅が広く、訪問者が苦慮して必要なコンテンツを見つけられないサイトです
- ブランドガバナンスでは、スコープの境界（担当者が移動できるサイト領域）を定義する必要があります
利点：
- 直帰率を減らし、複雑なサイトにおけるコンテンツの見つけやすさを向上したい
- コンテンツのギャップやユーザーエクスペリエンスの問題を明らかにするナビゲーションの意図シグナルを取得します
- Product Advisorよりも導入の複雑さが低い（製品カタログの統合は不要）
- 訪問者が何を求めているのか、しかし何を見つけられないのかを分析し、インサイトを提供する
制限：
- 製品に焦点を当てた会話よりも、収益コンバージョンとの直接的な関係を重視
- 正確なガイダンスのために、コンテンツを適切に構造化し、定期的に更新する必要がある
- サイト構造の変化に応じて、頻繁な再トレーニングが必要になる場合がある
Experience League:
オプション C：複合製品アドバイザー+ サイトアドバイザリーの展開
製品の発見とサイトナビゲーションの両方を包括的な会話体験でカバーしたい組織、一般的に、広範なデジタルプロパティと多様な訪問者の意図を持つ大規模な小売またはB2C ブランドに最適です。
仕組み：
Product Advisor AgentとSite Advisory Agentの両方がBrand Concierge オーケストレーター内で設定されています。 エージェントオーケストレーターは、意図の検出を使用して、会話を適切な専門分野にルーティングします。製品関連のクエリはProduct Advisorに送信し、ナビゲーションおよびコンテンツ検索のクエリはSite Advisoryに送信します。 オーケストレーターは、1回の会話内で専門分野をシームレスに切り替えることができます。
このアプローチは、最も包括的な会話体験を提供し、「商品の検索を支援」から「注文状況はどこで確認できますか？」まで、訪問者のあらゆるニーズに対応します。 ブランドガバナンスのガードレールは、両方の専門分野で統一されているため、会話のトピックに関係なく、一貫性のあるブランドボイスを実現できます。
重要な考慮事項：
- 製品カタログとコンテンツ統合の両方を必要とする、より複雑な実装
- 専門分野間のインテントルーティングは、見当違いの会話を避けるために、適切に調整する必要があります
- ブランドガバナンスの設定は、製品とナビゲーションの両方のコンテキストをカバーするためにより広範です
利点：
- 訪問者に最も包括的な会話体験を提供する
- 単一のエントリポイントにより、個別のインターフェイスを必要とせずに、多様な訪問者インテントを処理できます
- 部門横断的な会話（ナビゲーションのサポートにつながる製品質問など）を自然に処理
- 多様な会話シグナルからの豊富なプロファイルの強化
制限：
- 最高レベルの実装労力と継続的なメンテナンス
- 商品カタログとコンテンツチームの調整が必要
- より複雑なテストと品質保証の要件
- ブランドガバナンスの設定には、より多くの関与が必要です
Experience League:
オプションの比較
適切なオプションの選択
まず、主なビジネス目標とデジタルプロパティの特性を評価することから始めます。
-
主な目標が商品コンバージョンの促進であり、デジタル資産がコマース中心である場合は、オプション A （商品アドバイザー）を選択します。 これは、小売企業やe コマース企業にとって、最も一般的な出発点です。
-
コンテンツの見つけやすさの向上が主な目標であり、サイトに詳細なコンテンツ階層または複雑なセルフサービスワークフローがある場合は、 オプション B （サイトアドバイザリー） を選択します。これは、メディア、金融サービス、ヘルスケア、テクノロジー企業に最適です。
-
包括的なカバレッジが必要で、商品コマースとコンテンツ ナビゲーションの両方が必要な場合は、オプション C （組み合わせ）を選択します。 1つの専門分野から始めて、最初の専門分野が安定して最適化された後に2番目を追加することを検討してください。
多くの企業では、段階的なアプローチを推奨しています。最初にひとつの専門分野をデプロイし、パフォーマンスを検証して知見を収集し、その後、統合されたデプロイメントに拡大します。
実装フェーズ
推奨される実装シーケンスの概要を、次のフェーズで説明します。
フェーズ 1: エージェント設定
アプリケーション関数： Brand Concierge: エージェント設定
エージェントの特殊化（Product Advisor、Site Advisory、またはその両方）の選択、基本エージェントの動作の設定、プロファイル アクセスとイベント キャプチャ用のBrand ConciergeとAEP間の接続の確立など、コア Brand Concierge エージェントオーケストレーターを設定します。
決定：エージェントの専門化の選択
このデプロイメントに対してアクティブ化するエージェントの専門分野を決定します。
決定：会話開始モデル
デジタルプロパティにおける顧客の会話を開始する方法を決定しましょう。
エージェントの設定
UI ナビゲーション： Experience Platform > AI アシスタント > Brand Concierge > エージェント設定
主要な設定の詳細：
- 対話型インターフェイスに表示されるエージェント名と説明を定義します
- エージェントがアクセスする必要がある顧客プロファイルとイベントデータを含むAEP サンドボックスを選択します
- エージェント オーケストレーターを設定して、インテント検出に基づいて専門分野の間でクエリをルーティングします
- 会話セッションのパラメーターを設定（タイムアウト時間、会話の最大長、同時セッションの制限）
- リアルタイムのプロファイル検索統合を有効にして、エージェントが会話中に訪問者プロファイルデータにアクセスできるようにします
オプションが異なる場所：
オプション A （製品アドバイザー）の場合：
Product Advisorの専門機能を有効にし、製品カタログのデータソースへの接続を設定します。 レスポンスごとの最大レコメンデーション、製品属性の表示プレファレンス、比較処理ルールなど、製品レコメンデーションパラメーターを設定します。
オプション B （サイト アドバイザリ）:
サイト アドバイザリの専門機能を有効にし、サイト コンテンツ インデックスへの接続を設定します。 コンテンツスコープの境界、ページカテゴリの処理、ディープリンクの生成設定などのナビゲーションパラメーターを設定します。
オプション C （結合）の:
両方の特殊化を有効にし、オーケストレーターのインテントルーティングロジックを設定します。 会話をProduct AdvisorとSite Advisoryで処理するタイミング、および1回の会話で専門間の移行を管理する方法を決定するルーティング ルールを定義します。
Experience League ドキュメント：
フェーズ 2：ブランドガバナンスの設定
アプリケーション関数： Brand Concierge: ブランドガバナンスの設定
あらゆる対話型インタラクションを形成するブランドガバナンスのガードレールを設定します。 これには、ブランドボイスやトーンの定義、承認済みのコンテンツの境界、禁止されているトピック、応答スタイルガイドライン、エスカレーションルールなどが含まれます。 ブランドガバナンスにより、AIが生成したあらゆる応答がブランド基準に沿ったものになります。
決定：ガバナンスの厳格レベル
ブランドガバナンスのガードレールにより、対話的な反応をどの程度制限すべきかを決定します。
決定：トピック外の処理の戦略
設定されたスコープ外の質問に対する担当者の対処方法を決定します。
ブランドガバナンスの設定
UI ナビゲーション： Experience Platform > AI アシスタント > Brand Concierge > ブランドガバナンス
主要な設定の詳細：
- ブランド属性の定義：会話型トーンを伝えるブランド名、キャッチフレーズ、ミッション、価値観、性格特性
- トーンパラメーターを設定する：形式レベル、ユーモアの許容度、共感レベル、製品レコメンデーションの主張性
- 承認済みコンテンツ境界の設定：エージェントが議論を許可されたトピックと、明示的に禁止されているトピック
- レスポンス形式のガイドラインを定義する：最大応答長、リストの使用と散文、絵文字ポリシー、リンクの書式設定
- エスカレーショントリガーを設定する：会話をライブエージェントに自動的にルーティングする必要がある条件（例：苦情の検出、繰り返しの不満シグナル、価値の高い顧客特定）
- 競合他社のメンション処理の設定：訪問者が競合製品について尋ねたときに、エージェントがどのように応答すべきか
- 免責事項と法的通知の要件を定義する：規制された業界に対する強制的な開示
Experience League ドキュメント：
フェーズ 3：コンテンツ統合
アプリケーション関数： Brand Concierge: コンテンツ統合、製品アドバイザー設定、サイトアドバイザリー設定
正確でブランド承認済みの情報で会話応答を基にするコンテンツソースを設定します。 これには、商品カタログの統合、AEMコンテンツの接続、ナレッジベースのインポート、コンテンツ更新スケジュールが含まれます。
決定：製品カタログ統合方法
商品データをProduct Advisor Agentにどのように提供するかを決めます。 （オプション AとCのみ）
決定：コンテンツの更新頻度
エージェントのコンテンツナレッジベースを更新する頻度を決定します。
コンテンツソースの設定
UI ナビゲーション： Experience Platform > AI アシスタント > Brand Concierge > コンテンツ ソース
主要な設定の詳細：
- 製品カタログデータソースを、製品名、説明、属性、価格設定、可用性、画像、カテゴリー階層のフィールドマッピングに接続します
- サイトページ、ナレッジベース記事、FAQ コンテンツ、サポートドキュメントのコンテンツインデックスを設定します
- エージェントが参照できるコンテンツと除外されるコンテンツを定義するコンテンツスコープの境界を設定します
- エージェントが質問に答えるための関連コンテンツを見つけられない場合のコンテンツフォールバック動作を設定します
- コンテンツ品質ルールを設定する：回答、引用の要件、ソースアトリビューションに含めるための最小コンテンツ信頼度しきい値
オプションが異なる場所：
オプション A （製品アドバイザー）の場合：
商品属性マッピングが豊富で、商品カタログの統合に重点を置いています。 提案する商品数、在庫切れ商品の処理方法、商品の比較表示の方法、顧客プロファイルデータ（購入履歴、閲覧行動）をレコメンデーションランキングに組み込む方法など、Product Advisor Agentのレコメンデーションロジックを設定します。
オプション B （サイト アドバイザリ）:
ページ階層のマッピングにより、サイトのコンテンツのインデックス作成に集中： 訪問者の意図を解釈する方法、優先すべきコンテンツカテゴリー、あいまいなナビゲーション要求の処理方法、訪問者の現在のページコンテキストとセッション行動にもとづいて提案を適応させる方法など、Site Advisory Agentのナビゲーションロジックを設定します。
オプション C （結合）の:
製品カタログとサイトの両方のコンテンツソースを設定する。 コンテンツのルーティングロジックが適切な専門分野にコンテンツを正しく割り当て、製品コンテンツとサイトナビゲーションコンテンツ間の相互参照が適切にマッピングされていることを確認します。
Experience League ドキュメント：
フェーズ 4：会話型エクスペリエンスの展開
アプリケーション関数： Brand Concierge：対話型エクスペリエンスのデプロイ、ローコードフロー管理、ライブエージェントのハンドオフ、RT-CDP：リアルタイム プロファイル参照
チャネル設定、ウィジェットのカスタマイズ、パーソナライゼーションのためのプロファイル参照の統合、ライブエージェントの引き継ぎルール、継続的なコンテンツ管理のためのローコードツールなど、ターゲットのデジタルプロパティに会話体験をデプロイします。
決定：デプロイメントチャネル
会話型エクスペリエンスをデプロイするチャネルを決定します。
決定事項：会話のPersonalizationの深さ
担当者が会話をパーソナライズするために使用する顧客プロファイルデータの量を決定します。
決定：ライブエージェントのハンドオフ設定
会話を人間の担当者がライブでエスカレーションできるかどうかを判断します。
会話型エクスペリエンスの展開
UI ナビゲーション： Experience Platform > AI アシスタント > Brand Concierge >展開
主要な設定の詳細：
- 対話型ウィジェットのアピアランスを設定します。位置、カラースキーム、アバター、ウェルカムメッセージ、インタラクションスタイル（テキスト、音声、またはその両方）
- イベントのキャプチャとプロファイル解決のためにWeb SDKまたはMobile SDKと統合
- リアルタイムのプロファイル参照を設定して、会話中に顧客属性、セグメントメンバーシップ、最近のアクティビティにアクセスできます
- コンテキスト転送プロトコル、キュールーティング、エージェント通知など、コンタクトセンタープラットフォームとのライブエージェントのハンドオフ統合を設定します
- マーケティング部門が開発者の関与なしに、会話の始まり、プロモーションメッセージ、季節的なコンテンツ、フローのバリエーションを更新できる、ローコードフロー管理ツールを実現します
- 会話セッションの永続化ルールの設定：会話の履歴が保持される時間、会話をセッション間で再開できるかどうか、クロスデバイスの会話の継続性
Experience League ドキュメント：
フェーズ 5：プロファイルの強化
アプリケーション関数： Brand Concierge：対話型プロファイルの強化；RT-CDP：プロファイルの強化、オーディエンスの評価
AEPの統合顧客プロファイルに、会話シグナルを送り返すキャプチャとエンリッチメントのパイプラインを設定します。 これには、会話イベントのXDMへのマッピング、意図およびセンチメントシグナルの抽出、会話データから計算属性の作成、会話行動に基づくオーディエンスの構築などが含まれます。
決定：会話型シグナルキャプチャの範囲
顧客プロファイルに取り込んで書き込む必要がある会話シグナルを決定します。
決定：会話データからのオーディエンス作成
下流での活性化に向けて、会話行動にもとづいてオーディエンスを作成するかどうかを決定します。
プロファイルエンリッチメントの設定
UI ナビゲーション： Experience Platform >顧客/ プロファイル / 計算属性（派生シグナルの場合）、顧客/ オーディエンス / オーディエンスの作成（対話型オーディエンスの場合）
主要な設定の詳細：
- 会話ID、メッセージ数、話し合われたトピック、参照された製品、センチメントスコア、解決ステータスをキャプチャするXDM ExperienceEvent スキーマフィールドに会話イベントをマッピングします
- Brand Concierge プロファイルのエンリッチメントを設定して、統合プロファイルに意図および環境設定シグナルを書き込みます
- 会話型イベントデータから計算された属性を作成します。合計会話数（生涯）、優勢な商品カテゴリの関心度（30日）、平均センチメントスコア（90日）、会話対購入のコンバージョン率です
- 下流でのアクティベーションに向けた会話型シグナルに基づいて、ストリーミングオーディエンスまたはバッチオーディエンスセグメントを定義します（例：「過去7日間に製品カテゴリーXについて話し合ったが、購入しなかった訪問者」）
- サンプルプロファイルを参照してプロファイルのエンリッチメントを検証し、会話属性が入力されていることを確認します
Experience League ドキュメント：
フェーズ 6：分析と最適化
アプリケーション関数： Brand Concierge：対話型Analytics
分析ダッシュボードとレポートを設定して、会話体験のパフォーマンスの測定、最適化機会の特定、KPIの追跡を行うことができます。 これには、Brand Concierge組み込みの分析、クロスチャネルの会話影響分析のためのオプションのCJA統合、継続的な最適化ワークフローが含まれます。
決定：分析の深さ
必要な会話分析のレベルを決定する。
分析と最適化の設定
UI ナビゲーション： Experience Platform > AI アシスタント > Brand Concierge > Analytics; Analytics Platform > Workspace （CJA用）
主要な設定の詳細：
- Brand Concierge組み込みの分析ダッシュボードのレビュー：会話数の傾向、エンゲージメント率、完了率、CSAT スコア、推奨事項の承認率、ハンドオフ頻度
- クロスチャネル分析に会話型イベントデータセットを含めるようにCJA接続を設定します（CJA統合を選択する場合）
- 会話からコンバージョンへのアトリビューション用にCJA ワークスペース分析を構築し、どの会話トピックが購買行動に関連しているかを特定します
- 会話の質の監視を設定する：エージェントが苦慮するトピック、よくある未回答の質問、長期的なセンチメントトレンドを追跡します
- 最適化ワークフローを定義する：分析インサイトにもとづいて、ブランドガバナンスの更新、コンテンツの更新トリガー、会話フローの改善を定期的に確認します
Experience League ドキュメント：
実装に関する考慮事項
以下のセクションでは、実装中に留意すべきガードレール、一般的な落とし穴、ベストプラクティス、トレードオフの決定について説明します。
ガードレールと制限
- Brand Concierge件の会話体験は、AIの応答生成レート制限の対象となります。同時会話容量は、利用資格の階層によって異なります
- 会話中のリアルタイムのプロファイル検索は、サンドボックスごとのプロファイル API レート制限 – リアルタイム顧客プロファイルガードレール の対象となります
- 会話型イベントデータの取り込みは、標準のAEP ストリーミング取り込み制限に従います – 取り込みのガードレール
- 製品カタログのサイズとコンテンツインデックスのボリュームには、コンテンツ統合の制限Brand Conciergeが適用されます
- サンドボックスごとに最大25個の計算属性が対話型シグナル集計に適用されます – 計算属性ガードレール
- サンドボックスごとに最大4,000個のセグメント定義が会話型オーディエンスに適用されます – セグメント化ガードレール
よくある落とし穴
- ブランドガバナンス定義が不十分：完全なブランドガバナンス設定なしにデプロイすると、ブランド外の応答が発生し、顧客の信頼が損なわれます。 展開する前に、トーン、境界、エスカレーションルールを定義するフェーズ 2に多額の時間を費やします。
- 古い製品カタログデータ：古い在庫、価格設定、または可用性データに基づく製品アドバイザーの推奨事項は、顧客の不満を招き、信頼を損ないます。 検証チェックにより、コンテンツ更新パイプラインを自動化できます。
- 過度に積極的な積極的なエンゲージメントトリガー:行動トリガーを過剰に積極的に設定すると（例えば、ページで3秒後に会話をトリガーするなど）、訪問者を不快にし、直帰率を増加させます。 保守的なトリガーから始め、エンゲージメントデータにもとづいて調整します。
- 匿名の訪問者エクスペリエンスを無視する：認証済みの訪問者のみにパーソナライゼーションを集中すると、トラフィックの大部分が無視されます。 セッション内の行動シグナルを使用して、匿名の訪問者に価値を提供する会話フローを設計します。
- プロファイル エンリッチメント設定をスキップします： プロファイルにシグナルをキャプチャせずに会話をデプロイすると、貴重な意図と設定データが無駄になります。 後で考える必要はなく、デプロイメントと並行してプロファイルエンリッチメントを設定します。
- ライブエージェントの引き継ぎエクスペリエンスを無視する：引き継ぎエクスペリエンスの不足（コンテキストの喪失、質問の繰り返し、長い待ち時間）は、引き継ぎを提供しない以上に、会話全体のエクスペリエンスに悪影響を与えます。 ローンチ前に、完全なハンドオフフローをエンドツーエンドでテストします。
ベストプラクティス
- 単一のエージェント専門分野（プロダクトアドバイザーまたはサイトアドバイザリー）から開始し、ベースラインパフォーマンスを確立した後に拡大します。
- ガードレールを設定する前に、マーケティング部門、法務部門、顧客体験の関係者とブランドガバナンスワークショップを実施します。
- プログレッシブパーソナライゼーションを利用する：セッションのコンテキストにもとづいて回答して会話を開始し、訪問者が情報を提供したり認証したりするたびに、パーソナライゼーションを強化します。
- ローコードなフロー管理ツールを使用して、会話のスターター、プロンプト、レコメンデーション形式のA/B テストを実施します。
- コンバージョン分析の定期的な（週または隔週）レビューをスケジュールして、コンテンツのギャップ、一般的な障害ポイント、最適化の機会を特定します。
- 会話分析とブランドガバナンスの更新との間にフィードバックループを構築し、会話データを使用してトーンを洗練させ、新しい承認済みトピックを追加し、エスカレーションルールを調整します。
- 商品の問題、サイトの問題、ブランドイメージの変化に対する早期警告システムとして、会話のセンチメントトレンドをモニタリングします。
- インタラクションを尋問のように感じさせることなく、プロファイルを充実させたシグナルを自然に捉えるデザインコンバージョンフロー。
トレードオフの決定
会話のパーソナライゼーションの深さとプライバシーのシンプルさ
プロファイルの統合を強化することで、よりパーソナライズされた効果的な会話が可能になります。しかし、データ収集の複雑さ、同意要件、プライバシーコンプライアンスの負担が高まります。
- 詳細なパーソナライゼーションの好み： コンバージョン率の向上、レコメンデーションの質の向上、プロファイルの充実、リピーター向けの魅力的な会話の増加
- プライバシーを簡素化することで、迅速な導入、シンプルな同意管理、規制リスクの低減、プライバシーを重視したブランドの位置付けが可能になります
- 推奨事項：匿名の訪問者に適したプログレッシブパーソナライゼーションを開始し、認証済みのセッションにプロファイルベースのパーソナライゼーションを追加します。 これにより、プライバシーコンプライアンスを管理しながら、あらゆる識別レベルで価値を提供できます。 既存の同意フレームワークに沿って、会話型プロファイリングのための同意取得を実装します。
ブランドガバナンスの厳格さと会話的な自然さ
厳格なブランドガバナンスのガードレールにより、あらゆる反応がブランド基準に一致することが保証されます。しかし、過度に厳格な制限により、会話がロボティックに感じられ、エンゲージメントが低下します。
- 厳格なガバナンスのメリット： ブランドの安全性、規制への準拠、一貫したメッセージング、予測可能なエージェントの動作
- 柔軟なガバナンスのメリット：自然な会話フロー、エンゲージメントの向上、顧客満足度の向上、より幅広いクエリに対応できる
- 推奨事項：最初に、適度なガバナンスを行い、会話の分析に基づいて強化または緩和します。 「それに協力できない」という回答の割合を、過剰な制限の指標として監視します。 ローコードフロー管理ツールを使用して、開発者の関与なしにガバナンス設定を迅速に繰り返します。
リアルタイムのコンテンツ更新とシステムのパフォーマンス
リアルタイムのコンテンツ同期により、エージェントは常に最新の製品およびコンテンツデータを保持しますが、継続的な更新では、より多くのインフラリソースを消費し、遅延が発生する可能性があります。
- リアルタイムの更新のお気に入り：在庫に関する推奨事項、時間的制約のあるプロモーション、急速に変化するコンテンツの正確性
- スケジュールされた更新のメリット： システムの安定性、予測可能なリソース消費、およびインフラストラクチャ コストの削減
- 推奨事項：毎日のコンテンツ更新をデフォルトとして使用し、顧客体験に大きな影響を与える在庫状況および価格データに対してのみ、ほぼリアルタイムの更新を行います。 コンテンツの正確性の指標を監視して、更新頻度が適切かどうかを判断します。
包括的なシグナル キャプチャとデータ管理のオーバーヘッド
あらゆる会話型シグナルを取得することで、プロファイルの強化と分析を強化できますが、データ量、ストレージコスト、ガバナンスの複雑さが増します。
- 完全なシグナルキャプチャのメリット：高度な分析、ML モデルのトレーニング、包括的なプロファイルエンリッチメント、ダウンストリームのパーソナライゼーションの最大値
- 選択的なキャプチャのメリット： ストレージコストの削減、データガバナンスの簡素化、プロファイル検索パフォーマンスの高速化、データ最小化の原則への準拠の簡素化
- 推奨事項：意図と環境設定の信号キャプチャ（中間グラウンド）から開始し、追加データが測定可能な下流の値を作成することを検証した後にのみ、完全な信号キャプチャに拡大します。 データセットの有効期限ポリシーを会話型イベントデータに適用して、ストレージの増加を管理できます。
関連ドキュメント
次のリソースでは、このユースケースパターンを実装するための追加情報を提供します。
Brand Concierge
Adobe Experience Platform
データの収集と統合
IDとプロファイル
オーディエンスとセグメント化
データガバナンスとプライバシー
監視と監視
分析とレポート
ガードレール