B2B アカウントと人物向けのオーディエンススキル
CX Coworker インターフェイスでB2Bのオーディエンススキルを使用します。 アカウントや人物をまたいで製品の意図を調査できます。 関連するペルソナを特定し、購買グループのカバー範囲を評価し、購買グループの役割テンプレートを作成します。
- 特定の製品に対するアカウントの関心を評価し、インテントの傾向を比較します。
- 製品への関心に関連する人物とペルソナを特定。
- 購買グループの役割をレビューして、カバーされていない部分を特定。
- 購買グループの役割テンプレートを生成して調整：
アプリケーションの上部にある「Coworkerに質問（
CX Coworker
オーディエンススキルの注目分野
オーディエンスのスキルを活用して、アカウントの意図を探り、人物やペルソナを把握し、購買グループテンプレートを準備します。
制限事項
オーディエンスのインサイトは、設定されたインテント分類法、XDM フィールドマッピング、エクスペリエンスイベントデータによって異なります。 不完全なオポチュニティデータ、分類基準の欠如や古い分類、プロファイル識別子やアカウント識別子の欠落などは、insightの信頼性を低下させる可能性があります。
インテント計算では、次のエクスペリエンスイベントのみを使用します：directMarketing.emailClicked、directMarketing.emailOpened、directMarketing.emailUnsubscribed、およびweb.webpagedetails.pageViews。
プロンプトの例
CX Coworker インターフェイスに次のプロンプトを入力して、アカウントの意図を調べ、人物とペルソナを理解し、購買グループテンプレートを準備します。
アカウントインテント
製品に対するアカウントの関心を調査し、意図の変化を確認します。
- トレンドウィンドウを表示：製品ごとのアカウント製品インテントの最新および最新の更新。
- どのアカウントでも商品の購買意欲は低いものの、まだ商談を開いている（ナーチャリングする価値がある）のでしょうか？
- 今週
<account_name>に対して記録された新しい意図シグナルは何ですか？
人物とペルソナ
製品への関心に関連するペルソナを特定し、推奨される購買グループの役割を確認できます。
<product>に関連するペルソナを表示します。<product>のペルソナマッピングの推奨事項への役割を表示します。<product>の場合、ペルソナと役割を商談指標（成約率、メンバーシップ率、カウント）でリストアップします。
購買グループとテンプレート
購買グループの意図とカバー範囲を確認し、テンプレートを生成または調整できます。
<product>の場合、製品の意図とスコアを使用して購買グループをリスト化します。<industry>のアカウントの場合、<product>の平均アカウントペルソナのカバー範囲は何ですか？<product>の購買グループテンプレートを作成します。<persona>ペルソナを使用せずに<product>の購買グループテンプレートを作成し、<role>の役割を削除します。
概念
これらの概念は、アカウントの意図、ペルソナのランキング、購買グループのレコメンデーションなどを解釈するために使用できます。
製品リンクは、使用可能な場合、提供または生成された商談と製品のマッピングテーブルを使用します。 そうでなければ、あいまいなマッチングの機会が商品にリンクされます。 リンクが利用できない場合、商談の成約日より前の最近のアクティビティから製品インテントが推測されます。 これらのフォールバック方法は、不完全なデータの信頼性の制限を排除するものではありません。
過去の商談分析では、3つの側面を用いて、購買結果に関連するペルソナパターンを特定します。
- 成約率：特定のペルソナが関与した場合に、商談が獲得される頻度を測定します。 成約率の高いペルソナパターンは、より多くの重みを付与します。
- メンバーシップ率：特定の製品の商談にペルソナが表示される頻度を測定します。
- ペルソナの影響：ペルソナが存在するかどうかだけでなく、ペルソナのエンゲージメントやアクティビティが成約とどのように相関関係にあるかを測定します。
これらのシグナルは、アカウントの意図、ペルソナマッピング、購買グループのレコメンデーションに反映されます。
スコアは関心の強さを示します：低いインテント：
<=0.2、Mediumのインテント：0.2 < score <= 0.6、高いインテント：0.6 < score <= 1。個々のインテント スコアは、アカウントのインテントを判断するために、同じアカウントの人物をまたいで集計されます。
役割の割り当てとカバー範囲を確認して、決定に影響を与えるユーザーとエンゲージメントのギャップが残っているユーザーを把握します。
XDM データの前提条件
アカウントのインテント分析、ペルソナ識別、購買グループの役割マッピングをサポートするために、次のXDM フィールドマッピングを設定します。
XDM フィールドマッピング
分類データ
オーディエンススキルは、Adobe Journey Optimizer B2B Editionからのファーストパーティのインテントデータを使用します。 インテント計算は、製品分類とエンゲージメント活動を結びつけ、アカウントレベルでの個々のスコアを集計します。
- インテント計算には、顧客/分類から分類データ（顧客製品および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に使用されます（アセットのラベル付け）。 このデータは、イベントデータ/アセットのラベル付けにもとづいて、訪問者が関心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（訪問したページ数）と組み合わせて、キーワード、製品、製品カテゴリーレベル、インテント計算で訪問者の意図→判断します
- 訪問者プロファイルレベル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の意図を判断します> インテントアカウント集計
インテント分類法🔗の設定に加えて、次のフィールドが必要です。