行動レコメンデーション
このガイドでは、Adobe Journey Optimizer （AJO） Decisioning、Real-Time Customer Data Platform （RT-CDP）、Adobe Experience Platform （AEP）を使用して、web、モバイルアプリ、メールチャネルをまたいでパーソナライズされたレコメンデーションエクスペリエンスを配信する、行動レコメンデーションのユースケースパターンについて説明します。 このパターンの仕組み、ビジネス目標、戦術的なユースケース、関連するAdobe アプリケーションについて理解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。
行動レコメンデーションは、商品の閲覧数、購入数、コンテンツのインタラクション、検索クエリなどの行動シグナルと、Adobe AJO Decisioningの選択戦略やランキングモデルを組み合わせることで、商品レベルまたはコンテンツレベルのレコメンデーションを生成します。 オファー決定支援では、適格性ルールとビジネス制約を使用して、オファー、プロモーション、インセンティブを決定します。一方、このパターンは、大規模で継続的に変化する項目カタログ（製品、記事、動画）に対して実行されます。このパターンでは、適格性を管理するのではなく、行動に即した親和性シグナルによって選択が促進されます。
ユースケースパターン
行動に関する推奨事項
AJO Decisioningの選択戦略とランキングモデルを使用して、行動シグナルにもとづいて、コンテクストに即したコンテンツを提供するアイテムレベルまたはコンテンツレベルのレコメンデーションを生成します。
実行計画：行動シグナル取り込み>決定戦略評価> レコメンデーション配信> レポート
ユースケースの概要
製品カタログ、コンテンツライブラリ、メディアライブラリを利用している企業は、行動履歴やセッション中のアクティビティにもとづいて、各訪問者に最も関連性の高い項目を表示する必要があります。 ホームページの「おすすめ」カルーセル、製品詳細ページのクロスセルウィジェット、メールキャンペーンに埋め込まれた製品レコメンデーションなど、訪問者の行動プロファイルをカタログの最も関連性の高い項目に一致させ、適切なチャネルでタイミングよく提供するという根本的な課題は同じです。
このパターンは、Web SDKまたはMobile SDKを介してリアルタイムで行動シグナルを取り込み、商品属性と行動コンテキストを組み合わせたAJO Decisioningの選択戦略を通じて処理し、web、アプリ、またはメールチャネルを通じて推奨商品を配信することで、この課題に対処します。 ランキングモデルには、数式ベース（カテゴリーの親和性スコアによるソートなど）やAIを使用したランク（パーソナライズされたレコメンデーションモデルなど）を使用できます。 このパターンは、フォールバックレコメンデーションを設定することで、行動履歴のない新規訪問者に対するコールドスタートシナリオも処理します。
このパターンのターゲットオーディエンスには、実際のユーザー行動にもとづくパーソナライズされたレコメンデーションを通じて、エンゲージメント、コンバージョン、平均注文額を向上させたいと考えているコマースマーチャンダイジングチーム、コンテンツパーソナライゼーションチーム、デジタルエクスペリエンスチームが含まれます。
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。
クロスセルとアップセルの収益を促進
行動や購入履歴にもとづいて、既存顧客に補完的な商品やサービスを宣伝します。
KPI: アップセル/クロスセル %、増分収益、顧客生涯価値
コンバージョン率を向上
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
パーソナライズされた顧客体験の提供
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）
戦術的なユースケース
このパターンの一般的な戦術的な実装は次のとおりです。
- 製品詳細ページの製品クロスセルウィジェット（「顧客も購入しました」）
- 閲覧履歴に基づくホームページの「おすすめ」カルーセル
- 読み取り行動に基づくメディアサイトでのコンテンツのレコメンデーション
- 「最近閲覧した」と類似アイテムのウィジェットの組み合わせ
- 購入後の補完商品レコメンデーション
- 行動の親和性にもとづいて商品レコメンデーションを電子メールで送信
- セッション内の閲覧行動にもとづいて、カテゴリー固有のレコメンデーションを提供
- 行動シグナルにもとづく検索結果のランキング
主要業績評価指標
以下のKPIは、行動レコメンデーションの実装の効果を測定するのに役立ちます。
アプリケーション
このユースケースパターンでは、次のアプリケーションを使用します。
- Adobe Journey Optimizer（AJO） Decisioning – 行動シグナルを評価し、各訪問者に最も関連性の高い項目を返す選択戦略、ランキングモデル、項目カタログ、および決定ポリシー
- Adobe Real-Time Customer Data Platform（RT-CDP） – 行動プロファイルデータの収集、レコメンデーションの範囲に対するオーディエンスの評価、行動の親和性スコアリングに対する計算属性
- Adobe Experience Platform（AEP） — Web SDKおよびMobile SDK、Edge Network処理による行動イベントの取り込み、イベントデータおよびカタログデータのXDM スキーマ管理
関連ドキュメント
次のリソースでは、このパターンで使用されるテクノロジーと機能に関する追加の詳細を示します。