AI の力を解き放つ：Adobe Targetの高度な実験
このセッションでは、Adobe Targetを使用した高度な A/B テストと AI 駆動型パーソナライゼーションのベストプラクティスについて説明し、AI を活用した意思決定を使用してプラットフォーム間で動的コンテンツを配信する方法を説明します。 Adobe Target、CJA、RTCDPを統合して包括的な実験戦略を構築し、様々なチャネルにわたる実験を分析する方法を調べます。
ディスカッションポイント
- 高度な A/B テストと AI 駆動型パーソナライゼーションのベストプラクティス
- AI を活用した意思決定により、プラットフォーム全体で動的コンテンツを提供する
- Adobe Target、CJAおよびRTCDPを利用した包括的な実験戦略
重要ポイント
-
Personalizationと AI の統合 Personalizationは、カスタマーエクスペリエンスを向上させるために重要です。Adobe Targetなどの AI 駆動型ツールにより、企業は大規模に最適化とパーソナライズができるようになります。 自動配分、自動ターゲット、Automated Personalization、Recommendations などの機能では、機械学習アルゴリズムを活用して、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供します。
-
Adobe Targetの機能 Adobe Targetには、4 つの主なパーソナライゼーション自動化アクティビティ**自動配分（最もパフォーマンスの高いエクスペリエンスにトラフィックをシフト）、自動ターゲット（各ユーザーに最高のエクスペリエンスを提供）、automated personalization （一意のエクスペリエンスのための複数の要素を組み合わせる）、レコメンデーション（ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされた提案を提供）があります。
-
トラフィック要件と統計的信頼性 トラフィックしきい値は、自動処理アクティビティの統計的優位差に不可欠です。 例えば、自動配分では、95% の信頼区間を達成するために、約 1,000 人の訪問者と 50 のコンバージョンが必要です。 訪問者あたりの売上高などの指標には、より高いトラフィックが必要です。
-
他のAdobe ソリューションとの統合 Adobe Targetは、Adobe Analytics、AEM、RT CDP、Customer Journey Analyticsとシームレスに統合されるので、企業はオンラインとオフラインのデータを組み合わせ、レポート機能を強化し、効果的に戦略を最適化できます。
-
マーケティングにおける AI の役割 ジェネレーティブ AI と機械学習は、マーケティングと顧客体験を変革しています。 2026 年までに、60% の組織がビジネステクノロジーに組み込まれた AI 駆動機能を使用すると予想され、技術者以外のチームが深い技術的専門知識がなくても AI 機能を活用できるようになります。