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AI アシスタントで大幅な変化を監視し、オーディエンスの増加を予測

今日のデータ駆動型マーケティングの状況では、タイムリーで正確なインサイトが不可欠です。 ビジネスユーザーでもマーケティング業務ユーザーでも、オーディエンスと一貫してやり取りし、明確なインサイトに基づいて迅速かつ効果的な調整を行う機能が必要です。 連携を維持したり、ビジネス目標を達成したりするには、効果的なキャンペーンを推進し、リソースを最適化するために必要な、実用的な情報が必要です。

Adobe Experience Platform用 AI アシスタントを使用すると、有意な変化をモニタリングし、オーディエンスとデータセットのサイズの増加予測を提供できます。 その後、この情報を使用して、オーディエンスデータの整合性を確保し、データに基づいた意思決定をサポートするための将来的な予測を提供できます。

このドキュメントでは、AI アシスタントを使用して大幅な変化を監視し、オーディエンスの増加と変動を予測する方法について説明します。

主な用語と定義 key-terminology-and-definitions

重要な用語のリストとそれに対応する定義については、次の表を参照してください。

使用例 use-case-examples

重要な変更を監視し、オーディエンスを予測する AI アシスタントの機能は、次のユースケースで特に役立ちます。

マーケティング業務

マーケティング業務（マーケティング業務）の専門家は、オーディエンスデータの整合性と一貫性を確保する責任があります。 マーケティング業務チームのメンバーには、データ品質の監視、予期しないシフトへの対応、すべてのマーケティング活動に対する安定した基盤の維持が責任に含まれる場合があります。 AI アシスタントの異常値検出を使用すると、オーディエンスやデータセットの大幅な変更を検出して対処できるので、キャンペーンのパフォーマンスに影響を与える可能性のある中断を防ぐことができます。

ビジネスユーザーとマーケター

ビジネスユーザーやマーケターの場合は、正確なオーディエンスインサイトを活用して、データ駆動型の意思決定を行い、キャンペーンが意図したオーディエンスに効果的に届くようにします。 AI アシスタントの予測機能を使用すると、オーディエンスの増加や減少を予測し、時間の経過に伴うリソースやターゲティングの戦略的調整を可能にできます。

主な特長

オーディエンスとデータの大きな変化の監視

AI アシスタントを使用すると、典型的なパターンからの逸脱を追跡することで、オーディエンスとデータセットのサイズの大きな変化を特定できます。 各重要な変更は、オーディエンスの規模に合わせてカスタマイズされた、事前定義されたしきい値に基づいています。

サンプルシナリオ

重大な変更は、オーディエンスの安定性やデータの信頼性に影響を与える可能性のある異常を示します。 例えば、価値の高い買い物客 オーディエンスのサイズが突然 15% 減少した場合、AI アシスタントは重大な変更としてフラグを立てます。 その後、この情報を使用して、キャンペーンに影響を与える前に、潜在的な問題を調査し解決できます。

オーディエンスとデータセットの増加を予測

AI アシスタントを使用して、履歴データのトレンドを参照し、将来のオーディエンスやデータセットのサイズを予測できます。 その後、これらのインサイトを使用して、リソースの計画と戦略の調整をサポートできます。 現在、AI アシスタントを使用して、30 日間のオーディエンスとデータセットの増加を予測できます。 予想されるオーディエンスの増加または減少を理解することで、ターゲティング戦略を調整し、それに応じてリソースを割り当てることができます。

履歴オーディエンスサイズに関するインサイト

大きな変更を検出する以外に、AI アシスタントを使用して履歴インサイトを取得し、現在のオーディエンスやデータセットのサイズを過去のデータと比較することもできます。 この機能は、長期的なトレンドを追跡し、以前のマーケティングアクティビティの影響を評価することをサポートします。

AI アシスタントに「先月、「ロイヤルティ顧客」のオーディエンスのサイズはどれくらいだったか」などの質問をすることができます。 この特定のオーディエンスの増加または減少に関する履歴データを表示します。

重要な変更を監視するための質問の例

AI アシスタントの質問はさまざまな方法でフレーム化できます。

AI アシスタントがオーディエンスサイズに基づいて重要な変更をどのように解釈するかを示すクエリ例については、次の表を参照してください。

追加情報

「重要な変更」しきい値の理解

重要な変更に関する情報を AI アシスタントに問い合わせる際に、特定の割合を指定できます。 特定のパーセンテージを指定しない場合、AI アシスタントは事前に定義された一連のしきい値を参照して、何が重大な変更に該当するかを判断します。 デフォルトのしきい値は、特定のオーディエンスのサイズに基づいています。 オーディエンスサイズに基づいて、何が重要な変更となるかに関する情報については、次の表を参照してください。

一般的なタイムラインと特定の日付

AI アシスタントは、オーディエンスサイズに対して特定の時間ベースの比較と一般的な時間ベースの比較の両方をサポートし、クエリで提供されるコンテキストに基づいてそれらを解釈します。

この柔軟性を利用すると、幅広い時間枠と正確な時間枠の両方でオーディエンスのダイナミクスをより深く理解できます。 一般的なトレンドを追跡する場合でも、特定の日付間の正確なシフトを調べる場合でも、AI アシスタントのアダプティブメカニズムを使用して、クエリに最も相対的な比較を取得できます。

よくある質問 faq

AI アシスタントを使用した重要な変更の監視やオーディエンス予測に関するよくある質問に対する回答については、このセクションを参照してください。

オーディエンスサイズの増減を確認するために、履歴データをどの程度調べることができますか？

AI アシスタントは、オーディエンスサイズの履歴データを 12 か月保持します。 この期間内のオーディエンスの変化について質問すると、過去 1 年間の成長パターンや減少パターンを把握できます。

オーディエンスの変更を確認するには、履歴からどの程度遡ればよいですか？

AI アシスタントは、組織で有効になった日からのオーディエンスの変更を追跡し、最後のオーディエンス定義の変更まで遡ります。 有効にすると、AI アシスタントは最大 12 か月間、定義の変更を継続的に監視および記録し、将来のデータ追跡および比較を可能にします。

予測に必要な履歴データはどれくらいですか？

最後のオーディエンス定義の変更からの信頼性の高い予測には、少なくとも 30 日間のデータが必要です。 Black Friday の予測など、特定のケースでは、AI アシスタントに最大 12 か月分の履歴データが必要になる場合があります。

AI アシスタントは「最近」をどのように解釈しますか？

AI アシスタントは、「最近」を過去 7 日間と解釈します。 最近の変更に関する質問の場合、AI Assistant はこの期間のデータを考慮して、トレンドやシフトを特定します。

AI アシスタントでは、オーディエンスサイズをどのように比較しますか？

特定の日付が記載されている場合、AI アシスタントはそれらの特定の日のオーディエンスサイズを比較します。 「過去 3 か月」や「先週」など、より一般的な質問については、AI アシスタントがその期間の平均サイズと最新日の平均を比較します。

AI アシスタントのオーディエンスデータは現在どのくらいですか？

AI アシスタントがReal-time Customer Data Platformからデータを更新するには 24 ～ 48 時間かかる場合があります。 したがって、「昨日」を参照する質問の場合、AI アシスタントは、最新のデータが使用可能になる 1 日前と解釈します。

範囲外の機能

次の機能は、現在サポートされていません。

詳細な根本原因分析

AI アシスタントは重要な変更を識別できますが、現在のところ、これらの変更の詳細な根本原因分析を提供することはできません。 今後の AI アシスタントの反復では、オーディエンスの大幅な変更に貢献するデータセットや属性を指定することを目的としています。

履歴データセットの包括的なサイズ

現時点では、データサイズの完全な履歴トラッキングはサポートされていません。 現在、AI アシスタントは、最大 13 か月間、オーディエンスとデータセットの履歴を提供します。