Real-time Customer Data Platformの概要

この入門ガイドでは、Real-time Customer Data Platform（Real-Time CDP）のサンプル実装に関する手順を説明します。 独自の実装を設定する場合に例としてご使用ください。このガイドでは具体的な例を示していますが、設定の作成時に使用できる追加情報へのリンクを示しています。

この例は、Adobe Experience Platformを活用した、次を行うためのReal-time Customer Data Platformの機能を示しています。

使用例

スポーツアパレル会社の Luma は、常に顧客体験の向上に努めています。Luma にはギフト関連の売り上げを増やす新しいイニシアチブがあります。また、Luma は顧客に付きまとう迷惑広告などの過度の露出は抑えたいと考えています。

現在、訪問者が今後は購入しないアイテムに対してリターゲティングするメディアに多くの費用を費やしています。 例えば、Luma は、他のユーザーの 1 回限りの購入として意図されたアイテムでユーザーをリターゲットしたくありません。

現在、Luma のデータは複数のソースに分散されています。その結果、次のような大きな課題に直面しています。

その結果、Luma のビジネス目標は次になります。

これらの目標を満たすには、マーケティングチームが大規模な顧客データを管理できる必要があります。

Adobe Experience Platformを活用したReal-Time CDPを使用して、Luma のマーケティング組織は次のことができます。

手順

このチュートリアルでは、次の手順を実行します。

顧客プロファイル

顧客が初めてサイトを訪問したとき、その顧客に関する情報は何もありません。

ナビゲーション中に、データはリアルタイムでキャプチャされ、Adobe Analyticsのレポートスイートに送信されるだけでなく、Adobe Experience Platformにも直接送信されます。 データを収集すると、Experience Platform’s real-time customer profile の行動データに基づいて、消費者の単一のビューの形成が開始されます。

Web サイトの訪問者の多くは、以前に Luma から購入したリピート客である可能性があります。新規訪問者とリピーターの両方、および既知の顧客に対応するために、メッセージングとオファーをパーソナライズすることが重要です。

新規顧客の初回訪問

例えば、特定されていない訪問者が Luma サイトの男性セクションに移動し、スウェットシャツを走らせているカップルを表示します。

お客様がこれらの商品の詳細に移動すると、これらの商品表示はAdobe Analyticsで収集され、Experience Platform に送信されます。

Luma は、訪問者の行動を Adobe Experience Platform のユーザープロファイルにマッピングし、そのユーザーの行動をより深く把握できるようになります。

顧客の詳細の把握

顧客が Web サイトでやりとりを続けるにつれ、より明確な画像が浮上します。例えば、訪問者が買い物かごに製品を追加し、ログインしたとします。

ログインするときに、顧客は Sarah Rose と名乗ります。

2 つの ID が結合されます。

両方の ID が、Experience Platform で単一のプロファイルに結合されます。 Luma は今、この消費者を統一的に見ています。

サイトのメンズセクションで匿名訪問者が閲覧した行動に基づいて、顧客が男性であると想定されていた可能性があります。ログインしたので、Luma は Sarah Rose を認識しています。 Luma は、Real-Time Customer Profile の機能を活用して、チャネルをまたいで配信されるメッセージを調整します。

ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズ

Sarah はブロンズ会員であることを感謝して特典の詳細や会員ステータスとポイントの向上に関する情報を提供する、ロイヤリティープログラムのメッセージを受け取ります。

彼女はホームページに移動してさらに参照します。

Sarah は、Adobe Experience Platformでの Real-Time Customer Profile に基づいて、動的に配信される、パーソナライズされたホームページのエクスペリエンスを受け取ります。

Adobe Target の Adobe Sensei によるパーソナライズ機能により、ランニング用のアパレルやギアに対する過去の購入とアフィニティが考慮され、関連するコンテンツが表示されます。Luma は、最新のブラウジングに基づいて、メンズカタログのコンテンツを男性用のランニングギアに合わせて調整します。

ページの下の方には、特集商品と、最近閲覧された品目に基づく新しいレコメンデーショントレイを表示します。

このパーソナライズされたコンテンツは、Sarah が関連アイテムをすばやく見つけるのに役立ちます。これにより、コンバージョンが向上し、より楽しい顧客体験が得られます。

顧客をサイトに戻す

Sarah は気が散ってサイトを離れ、セッションを終了します。Adobe Experience Platform のデータは、Sarah を Luma サイトに戻すのに役立ちます。

Adobe Experience Platformを活用したReal-time Customer Data Platformは、カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）管理のために構築されています。 これにより、組織では次のことが可能になります。

複数のデータソースの使用

Luma のチームは、顧客の行動とデータをすべて 1 か所にまとめています。

以下のソースからデータを取り込むことができます。

異なるソースからのこのデータはすべて、単一の統合された顧客プロファイルに結合されます。

データソースの設定

Real-Time Customer Data Platform を使用して、新しいデータソースを Platform に取り込みます。 Real-Time CDPには、プロファイルにすばやく簡単に追加できるデータソースのカタログが含まれています。

例えば、Luma の CRM データを取り込むには、カタログを CRM でフィルタリングすると、CRM を含むすべての標準コネクタが表示されます。 データを追加する Microsoft Dynamics CRM は：

これで完了です。Microsoft CRM がデータ ソースとして Experience Platform に追加されました。

取り込んだデータに使用ポリシーのラベルを付ける

Luma　には、収集した特定の種類の情報の使用を制限する内部ポリシーが多数あります。また、データの使用に関する法的な問題やプライバシーに関する問題にも準拠する必要があります。Adobe Experience Platform データガバナンスを使用すると、事前定義されたデータ使用ラベルをデータセット（およびこれらのデータセット内の特定のフィールド）に適用でき、Luma は特定の使用制限に従ってデータを分類できます。

データ使用ラベルが適用されると、Luma はデータガバナンスを使用してデータ使用ポリシーを作成できます。データ使用ポリシーは、特定のラベルを含むデータで実行可能なアクションの種類を記述するルールです。Real-Time CDPでポリシー違反となるアクションを実行しようとすると、そのアクションは実行されず、違反したポリシーとその理由を示すアラートが表示されます。

また、Real-Time CDPも同様です

特定の顧客データの統合

このシナリオでは、Sarah Rose のプロファイルを検索します。プロファイルが表示され、ログインに使用した電子メールが送信されます。

Luma が所有する Sarah に関するプロファイル情報がすべて表示されます。これには、住所や電話番号、コミュニケーションの好み、対象となるオーディエンスなどの個人情報が含まれます。

Real-Time CDP プロファイルにより、Luma マーケティングチームのワークフローが数週間から数分に短縮され、この 360 度のカスタマービューに基づくパーソナライゼーションの可能性が解き放たれます。 このプロファイルは、サインイン前にサイトを閲覧した際の行動データと、既存の顧客プロファイルを結合し、Sarah の包括的なビューを作成します。

マーケティングチームは、この強化された機能を使用して、Sarah のエクスペリエンスをより適切にパーソナライズし、Luma に Real-Time Customer Profile るブランドロイヤルティを高めることができます。

オーディエンス

Adobe Experience Platformの強力なセグメント化機能を使用すると、マーケターは、Real-Time Customer Profile で取り込んだデータに基づいて、属性、イベント、既存のオーディエンスを組み合わせることができます。

このシナリオでは、Sarah が最近サイトで行った操作は、以前の操作とは異なる行動を示しています。Sarah は普段婦人服を買います。しかし、彼女のカートのアイテムはメンズの大きなスウェットシャツです。

Luma データサイエンスチームは、購入傾向に関するモデルを作成しています。あるモデルは、既存の消費者の衣料品カテゴリ（女性や紳士服など）やサイズの急激な変化を識別します。Sarah の購買行動の変化は、自分で買い物をしていないことを示しています。

オーディエンスの定義

オーディエンスワークスペースの様々なビジュアルコンポジションまたはコードベースの式エディターオプションを使用して、ギフトを購入中の買い物かごの放棄を表すオーディエンスを変更または作成します。

Profile: Category != Preferred Category
AND
Product Size != Preferred Size
in last 7 days.
AND
Abandoned Cart
AND
Loyalty member

Sarah が買い物かごにギフトと思われる品物を追加したまま放棄したので、Luma は無料ギフトラップオファーで彼女をターゲットにすることができます。

宛先

「ギフトを贈る買い物かごの放棄」オーディエンスを追加すると、このオーディエンスに含まれるユーザーの数がおおよそ表示されます。 それに対してアクションを起こし、チャネルをまたいだパーソナライゼーションに利用できます。

宛先に送信 を選択します。

Real-Time CDPでは、Luma は、パーソナライズ機能のためにオーディエンスに対してシームレスにアクションを実行できます。
以下に、Luma がこの宛先を送信する際に使用できるすべての宛先（アドビソリューションとアドビ以外のソリューションの両方）を示します。

宛先の選択

このシナリオでは、Luma は、次の宛先にわたるパーソナライズ機能を使用して、このオーディエンスを再ターゲット化します。

宛先のスケジュール

また、オーディエンスの書き出しを特定の時間に開始または終了するようにスケジュールすることもできます。 オーディエンスは、スケジュールされた日付に設定されたプラットフォームに投稿され、自動的に更新されます。

「保存」を選択して、次のページに移動します。

このオーディエンスの顧客が購入を行うと、このオーディエンスのメンバーシップはリアルタイムで抑制されます。 ステータスが変更されたので、資格はなくなります。

これにより、対象外のオーディエンスのために在庫を使い果たさないことで、Luma のメディアチームのディレクターは数十万ドルを節約できます。

宛先に対するデータ使用ポリシーの施行

Adobe Experience Platformには、オーディエンスを特定の宛先に対してアクティブ化できるかどうかを決定するプライバシーとセキュリティのコントロールが含まれています。 アクティベーションは、作成時に宛先に割り当てられたマーケティングの目的と、組織が定義したデータ使用ポリシーに基づいて有効化または制限されます。

アクティビティがポリシーに違反する場合は、警告が表示されます。この警告には、ポリシーが違反された理由と、違反の解決方法を識別するのに役立つデータ系列情報が含まれています。

これらの制御により、Experience Platform は、Luma が規制を遵守し、市場に対して責任を持つのに役立ちます。 これらのコントロールは柔軟で、Luma のセキュリティチームとガバナンスチームの要件に合わせて変更できるので、既知および未知の顧客データを管理するための地域および組織の要件に自信を持って対応できます。

デバイス間での ID の結合

Sarah がモバイルデバイスでソーシャルメディアサイトを閲覧すると、Luma の広告が表示されます。広告では買い物かごに残した品物があることをリマインドします。

その後、Sarah がメールをチェックすると、再ターゲット化されたメッセージがあります。メールから Luma へのリンクを選択します。

このリンクから Sarah は Luma のモバイルホームページに移動して、Adobe Target が提供するパーソナライズされたエクスペリエンスを閲覧します。

Sarah はトレーナーを購入し、ギフトラップを追加して、ギフトメッセージを書きます。Sarah は、また、このイベントを保存して来年ギフトを購入するためのリマインダーを受け取ることもできます。Sarah はリマインダーを受け取ることに同意し、翌年新しいギフトを購入するよう促すメールキャンペーンに参加することになります。

オーディエンス管理機能のおかげで、Sarah を男性用のトレーナーについてターゲットすることはなくなります。

プロファイルの分析

Luma マーケターは、Adobe Experience Platformを使用して、Real-Time CDP ダッシュボードでギフト贈与者のオーディエンスを確認します。 このイニシアチブの成果を時間の経過と共に見て、成長していることがわかります。顧客はオファーに応えて、より多くのお金を費やしています。

これらのインサイトにより、マーケターはこのシグナルに対してアクションを実行できます。これは、このデータを CDP で利用でき、Sarah などの顧客をオーディエンスに関連付けることで促進されました。

Luma は、この CDP データを使用して、忠誠度と顧客満足度を高めます。