B2B のAudience Agent
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator を活用したAudience Agent B2B は、Journey Optimizer B2B editionで入手できます。 このエージェントを使用すると、オーディエンスの調査と拡張の効率と有効性が高まり、購入グループの作成が加速し、ジャーニーをアクティブ化するためのシームレスなワークフローが促進されます。
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インテントによるターゲットオーディエンスの優先順位付け:様々なオーディエンスの製品インテントに基づいてペルソナを推測し、キャンペーン計画を効率化して、オーディエンスの検証に費やす時間を短縮します。
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AI を活用して購入グループを検出:AI、構造化された非構造化データおよび統合ファーストパーティデータを使用して、購入グループの検出と作成を合理化します。
B2B 機能のためのAudience Agent
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特定の製品のアカウントインテント強度(低、中、高など)を測定します。
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製品の興味のトレンドを経時的に比較します(過去 n 日間の上位製品など)。
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特定の製品に対する関心を積極的に示しているアカウントを特定します。
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アカウントのアクティビティとペルソナの対象範囲を組み合わせたエンゲージメントパターンを表示します。
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チームが適切なアカウントを適切なタイミングで選択するのに役立ちます。
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正規の購入シグナルを持つアカウントを優先することで、パイプラインの品質を向上させます。
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競合他社が行動を起こす前にプロアクティブなエンゲージメントを可能にします。
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製品インテント別に上位のペルソナを検出してランク付けします。
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1 つまたは複数の製品の購入に関わるペルソナを特定します。
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正当な理由を使用して、ペルソナを機能上の役割(「チャンピオン __、意思決定者、インフルエンサー など)にマッピングします。
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特定のユーザーがチャンピオンと見なされる理由を検証します。
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セールス・チームが真の意思決定者や影響力を持つ担当者と連携できるようにします。
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影響の小さい接点での無駄な労力を削減します。
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アウトリーチを買い手の電力力学に合わせることで勝率を高めます。
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購入グループのサイズ(メンバーが n 人を超えるグループなど)を評価します。
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複数のアカウントをまたいでペルソナの対象範囲を測定します(例:x% 未満)。
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購買グループ内の役割配分とカバレッジ・ギャップを追跡します。
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最近の取引で特定されたチャンピオンのアカウントを強調表示します。
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契約が失速する可能性のあるカバレッジのギャップを明らかにします。
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完全な役割表現を確保することで、マルチスレッド戦略を強化します。
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グループレベルのエンゲージメントインサイトを通じて、契約のヘルストラッキングを改善します。
プロンプトの例
これらのプロンプトのサンプルは、エージェントを使用する方法の一部を示しています。
- トレンドウィンドウを表示します:製品ごとのアカウント製品意図について、最も古く最新に更新されました。
<product>しくは、製品の意図とスコアを含む購入グループをリストします。<product>の場合は、ペルソナと役割をオポチュニティ指標(獲得率、メンバーシップ率、カウント)と共にリストします。<industry>のアカウントについて、<product>のアカウントのペルソナの平均的な適用範囲はどれくらいですか?- どのアカウントが製品に対して低い意図を持っているが、まだオープンな機会を持っている(育成する価値がある)?
- 今週
<account_name>に新しいインテント信号を追加したアカウントはどれですか?
概念
アカウントの商談データがすべて完全な形ではない場合もありますが、これは問題ありません。また、エージェントは、エンゲージメントパターンからのみ製品意図を検出できます。
エージェントは、ペルソナを購入グループの役割にマッピングする際に、役職、機能、年功序列、および追加するように選択したその他の属性に基づいて、識別されたペルソナのタイプを取得し、意思決定者、インフルエンサー、チャンピオン など、購入の決定でプレイする可能性が最も高い役割に合わせます。 これらの役割は、問題となっている特定の製品に関連しているので、そのオポチュニティに最も重要な人物を確認できます。 また、エージェントは各役割の対象範囲も表示するので、どの役割が適切に表されているか、およびエンゲージメント戦略を埋めるために不足している可能性があるところをすばやく理解できます。
ペルソナを購入グループの役割にマッピングする際に、役職、機能、年功序列、追加するその他の属性に基づいて、識別されたペルソナのタイプを選択し、意思決定者、インフルエンサー、チャンピオン など、購入の決定でペルソナが最も関与する可能性が最も高い役割に合わせます。 これらの役割は、問題となっている特定の製品に関連しているので、そのオポチュニティに最も重要な人物を確認できます。 エージェントは各役割の対応範囲を表示するので、どの役割が適切に表されているか、また、エンゲージメント戦略に埋めるべきギャップがどこにあるかを迅速に理解できます。
購入グループを使用すると、マーケターは、個別のリードやアカウントではなく、購買委員会の真の複雑さを管理できます。 Adobe Journey Optimizer B2B editionは、そのプロセスに構造、パーソナライゼーション、分析の明確さを持たせ、最終的にマーケティングとセールスを収益成果とより緊密に関連付けるためのツール(AI 駆動のインサイト、ロールベースのジャーニー、完了度トラッキング)を提供します。
購入グループの作成は、適切なオーディエンス、製品コンテキスト、購入グループの役割の 3 つの重要な要素をまとめることです。 この仕組みを順を追って説明します。
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オーディエンスを識別
- 最初に、エージェントは製品に最も関連するアカウントを明らかにします。 この検出には、既に関心を示しているアカウントと、潜在的なアカウントが含まれます。
- これらのアカウント内で、購入決定に影響を与える、または購入決定に含まれる可能性のある人物(主要なペルソナ)を識別します。
- アカウントリストまたはアカウントオーディエンスなど、表示するアカウントから選択されます。
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製品のコンテキストを考慮
- 次に、焦点を当てている製品またはソリューションを見ていきます。これにより、識別されたペルソナが、販売または宣伝したい内容に実際に関連していることが確認されます。
- また、カバレッジのギャップ(製品に特定の役割が欠落している可能性があります)を強調して、どこに焦点を当てるかを把握するのに役立ちます。
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ペルソナを購入グループの役割にマッピング
- 最後に、エージェントは、これらのペルソナを、意思決定者、インフルエンサー、チャンピオンなどの特定の購入グループの役割にマッピングします。
- このマッピングに基づいて、エージェントは、確認、調整、確認できる購入グループ構成をレコメンデーションできます。
これら 3 つのコンポーネントが統合されると、メンバーの詳細、役割、インサイトをすぐに使用できる購入グループが作成されます。
ジャーニーは購入グループの有無にかかわらず構築できますが、精度と影響のレベルは大きく変化します。
- 購入グループがない場合、ジャーニーは通常、アカウントを中心に構築されます。 マーケターは、トリガー育成のフローやアウトリーチに、意図、行動、製品の興味などのシグナルを引き続き使用できます。 この方法は、より単純なモーションの場合や、アカウントに関するデータが限られている場合に機能します。 ただし、取引に影響を与える幅広い関係者を見落とすリスクがあり、コンバージョンが遅くなったり、エンゲージメントにギャップが生じたりする可能性があります。
- 購入グループの場合、ジャーニーは、購入の決定に関与したすべてのペルソナのセットを中心に調整されます。 ステップをグループレベルのマイルストーン(委員会が完了スコアに達した場合や、集団エンゲージメントを示している場合など)に合わせると同時に、各役割のタッチポイントをパーソナライズすることもできます。 この方法を使用すると、調整されたマルチスレッドエンゲージメントを設計できます。意思決定者は戦略的な ROI コンテンツを受け取り、インフルエンサーは製品の詳細を受け取り、重要な役割が関与すると販売に警告が表示されます。 マーケターとセラーは、個人のジャーニーと共同のジャーニーの両方をマッピングすることで、合意形成を加速し、機会をより効率的に前進させることができます。
エンゲージメントしているユーザーと興味のある場所を最も正確に把握するために、エージェントは次に従ってペルソナランキングと製品意図に近づきます。
- ベストケースシナリオ:商談ステージ、商談クローズ日 および明確な 商談と製品のマッピング などのデータを提供できる場合、エージェントは製品ごとにペルソナを自信を持ってランク付けできます。
- このランキングは、アカウント全体のエンゲージメントと興味の正確な理解を提供します。
ただし、エージェントはデータが完全でないことを認識しているので、問題ありません。 これには、物事を動かし続けるためのスマートフォールバックが含まれます。
- このエージェントは、アクティビティのボリュームを分析し、タイムディケイを使用した最近のアクティビティにより多くの重みを与えます。
- この重み付けにより、エージェントは、完全な商談データがなくても、ペルソナの区別とランク付けを行うことができます。
機会を製品にリンクする場合、エージェントによる処理方法を次に示します。
- 理想的:エージェントによるマッピングテーブルの作成をサポートまたは提供します。
- 使用できない場合:エージェントは、ファジーマッチングを使用してドットを接続します。
- リンクがまったくない:エージェントは、クローズ日より前の最近のアクティビティに基づいて製品の意図を推測します。
この階層型アプローチにより、データが完全でない場合でも、エージェントは引き続き意味のあるインサイトを提供できます。
エージェントは、過去の商談データを調べて、どの要因が最も勝利を予測するかを把握し、3 つの主要なディメンションを使用して勝利を予測します。
- 獲得率:特定のペルソナが関与している際に、契約が正常に成立した頻度を示します。 特定のペルソナパターンを持つアカウント(技術評価者や VP レベルの意思決定者など)のコンバージョン率が高い傾向がある場合、そのパターンにより大きな重みが与えられます。 この情報は、クローズした商談や獲得した商談など、商談全体に対する割合です。
- メンバーシップ率:特定の製品の商談全体でペルソナタイプが表示される頻度を測定します。 特定のペルソナが成功した取引に一貫して表示される場合、それは彼らが購入プロセスにおいて重要な役割を果たしていることを示しています。
- ペルソナの影響力:特定のペルソナが存在するかどうかだけでなく、そのペルソナのエンゲージメントやアクティビティレベルと勝者との相関関係を示し、そのペルソナが結果にどの程度貢献しているかを定量化します。
これらのシグナルは、機会データが不完全な場合でも、購入の成果に最も大きな影響を与えるペルソナを推測するのに役立ちます。 時間の経過と共に、システムは取引成功の最も予測される影響の高いペルソナとパターンを表示し、その後、アカウントの意図、ペルソナマッピング、購入グループの推奨事項を伝えることができます。
エージェントは分類から始まります。分類は基本的に、顧客の製品と、それらを説明するキーワードのリストです。 この情報は、エージェントがコンテンツやインタラクションの各部分が何であるかを理解するのに役立ちます。
次に、エージェントはこの分類を使用して、訪問者のアクティビティ(アクションが関連するキーワードや製品など)にラベルを付けます。
次に、訪問者が訪問したページの数やインタラクションの頻度など、訪問者の深い関与を確認します。 この情報を使用して、特定のキーワード、製品または製品カテゴリに関する個々のインテントスコアを計算します。 各インテントスコアを 高、Medium または 低 インテントにまとめて、興味の強さを示します。 (低い意図:
<=0.2、Mediumの意図:0.2 < score <= 0.6、高い意図:0.6 < score <= 1)最後に、エージェントは、同じ会社(アカウント)のすべてのユーザーの意図スコアを組み合わせて、アカウントレベルの全体的な意図を確認し、その会社が最も興味を持っているようです。
意思決定者が最も影響力を持ち、通常は予算承認を制御します。 インフルエンサーのシェイプの評価と推奨事項。 チャンピオンは社内のコンセンサスを構築するのに役立ち、エンドユーザーは製品の適合性を検証します。
これらの役割を示すことで、エージェントは購入決定を推進しているユーザー、エンゲージメントが最も高い場所、カバレッジギャップが存在する場所を理解するのに役立ちます。 この情報を使用すると、この製品にとって最も重要な役割に集中できます。
アカウントごとに、そのアカウント内の少なくとも 1 人のユーザーによって表される N 役割の数を確認することで、エージェントがカバレッジを計算します。
すべての N 役割が存在する場合、アカウントは完全にカバーされます。 一部の役割のみが表示される場合、カバレッジは部分的です。
簡単に言えば、役割とペルソナの対象範囲は、すべての重要な意思決定者、インフルエンサー、チャンピオンが含まれているかどうかに基づいて、購入グループの製品の完成度を測定します。
XDM データの前提条件
Audience Agentは、商品のファーストパーティの意図を示すアカウントに関するインサイトを提供し、定義されたデータに基づいてペルソナと役割を計算します。 Audience Agentの機能を使用するように次の前提条件のデータが設定されていることを確認してください。
XDM フィールドマッピング
分類データ
Audience Agentは、Journey Optimizer B2B edition内で検出されたファーストパーティインテントを活用します。
- インテント計算には、顧客/分類からの分類データ(顧客製品と対応するキーワード)が必要です
- 分類データは、イベントデータのラベル付け(アセットのラベル付け)に使用されます。 このデータは、イベントデータ/アセットのラベル付けに基づいて、訪問者が興味を持つキーワードや製品に関するインサイトを提供します
- ラベル付きアセット(イベントデータ)を訪問者行動(訪問ページ数)と組み合わせて、キーワード、製品および製品カテゴリレベルで訪問者の意図を決定し、意図を計算→ます
- 訪問者プロファイルレベルでのインテントスコアは、アカウントレベルで集計され、特定のキーワード、製品および製品カテゴリにおけるアカウントインテントを判断します > インテントアカウントの集計
インテント分類の設定 に加えて、次のフィールドが必要です。