ユーザーの郵便番号と収入に基づくランキング式を使用して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と、場所に固有のプロモーションと収入ベースの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 CD は豊かな郵便番号を持つユーザーにプロモーションでき、多様な投資オプションが新興投資家に示されます。 ランキング式を使用すると、各ユーザーが、関連性が高く財務的に適切なオファーを確実に受け取ることができます。 ランキング条件は、プロファイル属性、コンテキスト信号、オプションの AI モデルを使用して定義され、決定の精度をさらに高めます。 オファーは、web またはメールのチャネルを通じてリアルタイムで配信されるため、エンゲージメントとコンバージョンが向上します。 このアプローチは、ビジネスロジックとデータ駆動型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構築されています。 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てください。

このチュートリアルでは、offer decisioning の次の手順を説明します。