顧客 AI の概要
インテリジェントサービスの一部であるCustomer AIは、マーケターに個人レベルの顧客予測を説明付きで生成する機能を提供します。
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
- 企業独自のユースケースとデータにカスタマイズ可能なオプションを提供します。
- 顧客離れやコンバージョンなどの顧客傾向スコアにより、リアルタイムの顧客プロファイルを強化できます。
- 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。 傾向スコアにもとづいて割引オファーを送信するかもしれませんが、必ずしも顧客をコンバージョンさせる最善の方法ではありません。
- 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。 数千のSKUがある場合は、Customer AIをAdobe Targetのような実際の商品レコメンデーションソリューションの代理として使用しないでください。
- Customer AIは、顧客がどの段階にいるのかを予測することはできません。たとえば、「認知」、「検討」、「購入」、「維持」などの段階にいる場合は、その段階を予測できます。
- Customer AIを使用して、今後発売される製品を購入する可能性の高い顧客を判断しないでください。 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。
次の動画は、Customer AIに関する理解を深めるために作成したものです。
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、Customer AIに必要な前提条件をすべて設定する方法について説明します。 すべての資格情報とデータを既に準備している場合は、Customer AI インスタンスの設定を参照してください。 顧客AIを使用するためのステップを示します。
recommendation-more-help
experience-platform-help-intelligent-services