ユーザーの郵便番号と収入にもとづいて、ランキング式でオファーをパーソナライズします

このユースケースでは、Adobe Journey Optimizer内で郵便番号や年収などのユーザー属性を活用して、パーソナライズされた金融オファーを提供する方法を示します。 ランキング式を使用することで、場所固有のプロモーションと収入に基づく実施要件に基づいて、オファーをインテリジェントにスコアリングし、優先順位を付けることができます。 例えば、高利回りのCDは、裕福な郵便番号の利用者にプロモーションでき、新興投資家には多様な投資オプションが表示されます。 ランキング式は、各ユーザーが関連性の高い経済的に適切なオファーを受け取れるようにします。 ランキング基準は、プロファイル属性、コンテキストシグナル、オプションのAI モデルを使用して定義され、決定精度をさらに向上させます。 オファーはwebまたは電子メールを通じてリアルタイムで配信され、エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。 このアプローチは、ビジネスロジックとデータ主導のパーソナライゼーションを組み合わせて、ユーザーエクスペリエンスとマーケティングの効果を高めます。

前提条件

このチュートリアルは、Adobe Journey OptimizerとAdobe Experience Platformの主要な概念に基づいています。 先に進む前に、次の前提条件が満たされていることを確認します。

このチュートリアルでは、オファー決定の次の手順について説明します。