データシグナルを追跡して顧客生涯価値を生成する
Real-Time Customer Data Platformを利用すれば、顧客生涯価値（CLV）を追跡し、ユーザー定義のダッシュボードでその指標を視覚化することができます。 Adobe Experience Platform Data Distillerとユーザー定義のダッシュボードを使用することで、顧客とのやり取り全体において、顧客がどの程度価値があるのかを測定できます。 CLVを把握することで、既存顧客を維持し、利益率を維持しながら新規顧客を獲得するための戦略を策定できます。
次のインフォグラフィックは、マーケティング施策を改善するための高性能なデータを生成する、データの収集、操作、分析、実行のサイクルを示しています。
このエンドツーエンドのユースケースは、データシグナルを取得および変更して、顧客生涯価値の派生属性を計算する方法を示しています。 これらの派生データセットは、Real-Time CDPのプロファイルデータに適用でき、ユーザー定義のダッシュボードで使用して、insight分析用のダッシュボードを構築できます。 Data Distillerを使用すると、Real-Time CDP インサイトデータモデルを拡張し、CLV派生データセットとダッシュボードインサイトを使用して新しいオーディエンスを構築し、それを目的の宛先にアクティベートできます。 これらの高性能なオーディエンスは、次のマーケティング施策に活用できます。
このガイドは、顧客体験の向上に役立つ、重要な顧客接点をまたいでデータシグナルを測定し、自社環境で同様のユースケースを実装することで、顧客体験をより深く理解できるように設計されています。 プロセス全体を以下の画像にまとめます。
はじめに getting-started
このガイドでは、Adobe Experience Platformの次のコンポーネントについて理解している必要があります。
- クエリサービス : SQL クエリを使用してデータを分析および強化できるユーザーインターフェイスとRESTful APIを提供します。
- セグメント化サービス : リアルタイム顧客プロファイルデータからオーディエンスを生成できます。
前提条件
このガイドでは、パッケージ製品の一部としてData Distiller SKUが必要です。 この機能を使用しているかどうかわからない場合は、Adobe サービスの担当者にお問い合わせください。
派生データセットの作成 create-derived-dataset
CLVを構築するための最初のステップは、ユーザーのアクションから取得したデータシグナルから、派生データセットを作成することです。 この特定のユースケースは、航空会社のロイヤルティスキームに関する別のドキュメントに記載されています。 プロファイルデータで使用する決定ベースの派生データセットを使用して作成する方法については、ガイドを参照してください。 以下の手順を説明する完全な例と説明をドキュメントに記載します。
- 決定的なグループ化を可能にするスキーマを作成します。
- クエリサービスを使用してファイルを作成します。
- 決定データセットの生成：
- リアルタイム顧客プロファイルで使用するスキーマを有効にします。
- ID名前空間を作成し、プライマリ IDとしてマークします。
- ルックバック期間のデシルを計算するクエリを作成します。
インサイトデータモデルを拡張し、更新をスケジュールする extend-data-model-and-set-refresh-schedule
次に、CLV レポートのインサイトを活用するために、カスタムデータモデルを構築するか、既存のAdobe Real-Time CDPデータモデルを拡張する必要があります。 高速化されたストアデータとユーザー定義のダッシュボードで使用するために、クエリサービスを通じてレポートインサイトデータモデルを構築する方法については、ドキュメントを参照してください。 このチュートリアルでは、次の手順について説明します。
- Data Distillerを使用して、レポートインサイトのモデルを作成します。
- テーブルの作成、関係の作成、データの入力を行います。
- レポート insight データモデルをクエリします。
- Real-Time CDPのインサイトデータモデルでデータモデルを拡張。
- ディメンションテーブルを作成して、レポートインサイトモデルを拡張します。
- 拡張した高速ストアレポートインサイトデータモデルのクエリ
SQL クエリテンプレートをカスタマイズして、マーケティングおよび主要業績評価指標（KPI）のユースケースに関する Real-Time CDP レポートを作成する方法については、 Real-time Customer Data Platform インサイトデータモデルのドキュメントを参照してください。
カスタムデータモデルを定期的に更新するには、スケジュールを必ず設定してください。 これにより、データが必要に応じて取り込みパイプラインの一部として返され、ユーザー定義のダッシュボードに入力されます。 スケジュールの設定方法については、 スケジュール クエリ ガイド を参照してください。
ダッシュボードを構築し build-a-custom-dashboard
これで、カスタムデータモデルが作成されたので、カスタムクエリおよびユーザー定義ダッシュボードを使用してデータを視覚化する準備が整いました。 カスタムダッシュボードを構築する方法について詳しくは、ユーザー定義ダッシュボードの概要を参照してください。 UI ガイドには、次の詳細が含まれています。
- ウィジェットの作成方法。
- ウィジェットコンポーザーの使用方法。
デシルバケットを使用するカスタム CLV ウィジェットの例を次に示します。
パフォーマンスの高いオーディエンスを構築し、活性化 create-and-activate-audiences
次のステップは、セグメント定義を作成し、リアルタイム顧客プロファイルデータからオーディエンスを生成することです。 Experience Platform🔗でオーディエンスを作成およびアクティブ化する方法については、セグメント ビルダーのUI ガイドを参照してください。 このガイドでは、次の操作を行う方法について説明します。
- 属性、イベントおよび既存のオーディエンスの組み合わせを構成要素として使用して、セグメント定義を作成する。
- ルールビルダーキャンバスとコンテナを使用して、セグメント化ルールを実行する順序を制御します。
- 見込みオーディエンスの予測値を表示する。必要に応じてセグメント定義を調整できます。
- スケジュールに沿ったセグメント化に対してすべてのセグメント定義を有効にする。
- ストリーミングによるセグメント化に対して、特定のセグメント定義を有効にする。
または、詳細については、 セグメントビルダービデオチュートリアル も利用できます。
メールキャンペーン用にオーディエンスをアクティベートする activate-audience-for-campaign
オーディエンスを構築したら、宛先にアクティベートする準備が整います。 Experience Platformは、プロモーションメールキャンペーンの送信など、メールマーケティング活動を管理できる様々なメールサービスプロバイダー（ESP）をサポートしています。
データの書き出し先としてサポートされている宛先のリストについては、 メールマーケティング宛先の概要を参照してください（例：Oracle Eloqua ページ）。
キャンペーンから返された分析データを確認する post-campaign-data-analysis
ソースからのデータは、高速データストアでのデータモデルのスケジュール更新の一環として増分処理できるようになりました。 顧客からのレスポンスイベントは、発生時にAdobe Experience Platformに取り込むことも、一括で取り込むこともできます。 設定やソースコネクタに応じて、データモデルを1回または1日に複数回更新できます。 詳しくは、 バッチ取り込みAPIの概要または ストリーミング取り込みの概要を参照してください。
データモデルが更新されると、カスタムダッシュボードウィジェットで有意義なシグナルが提供されるため、顧客生涯価値を測定し、可視化することができます。
カスタム分析には、様々な視覚化オプションが用意されています。
これらのインサイトは、後続のキャンペーンのためのビジネス戦略の策定に役立ちます。
次の手順
この記事では、Real-Time Customer Data Platformを使用して、CLV （顧客生涯価値）指標を追跡し、可視化する方法を解説します。 Query ServiceおよびExperience Platformを使用した多くのビジネス向けユースケースについて詳しくは、次のドキュメントを参照することをお勧めします。