顧客 AI の概要
マーケターは、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、顧客予測を個人レベルで説明を生成することができます。
顧客 AI は、影響力のある要因の助けを借りて、顧客が何をする可能性があるかとその理由を知ることができます。さらに、マーケターは顧客 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
- 企業固有のユースケースやデータに合わせてカスタマイズ可能なオプションを提供する
- チャーンやコンバージョンなど、顧客の傾向スコアを使用してリアルタイム顧客プロファイルを強化します。
- 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することにした場合、その顧客をコンバージョンするのに最適な方法とは限りません。
- 顧客 AI は製品のレコメンデーションツールではありません。何千もの SKU がある場合は、Adobe Target のような実際の製品レコメンデーションソリューションのプロキシとして顧客 AI を使用しないでください。
- 顧客 AI は、顧客の購入ジャーニーのどのステージにあるかを予測することはできません。例えば、顧客が「認識」、「検討」、「購入」または「定着」ステージにある場合です。
- 将来、ローンチする製品を購入する可能性が高い顧客を判断するために顧客 AI を使用しないでください。 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。
次のビデオを視聴すると、顧客 AI に関する理解を深めることができます。
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、顧客 AI に必要なすべての前提条件を設定する手順について説明します。 すべての資格情報とデータが既に準備されている場合は、 顧客 AI インスタンスの設定を参照してください。 顧客 AI を使用する手順について説明します。
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