このページでは、 ロイヤルティに関する課題を作成し、ロイヤルティプログラムのパフォーマンスを分析するためのAdobe Journey Optimizerの共同作業者の機能について説明します。
Adobe Journey Optimizerのロイヤルティ機能は、自然言語プロンプトを通じて、ロイヤルティに関する課題を特定、管理し、ロイヤルティプログラムのパフォーマンスを分析するのに役立ちます。 ロイヤルティチャレンジ管理を使用して、チャレンジのオーディエンス、アクション、タイミング、報酬を定義します。 ロイヤルティインサイトを使用して、ロイヤルティポイント、会員階層、引き換え、売上、割引のトレンドを調査します。
詳細情報：
- Journey Optimizerの共同作業スキル — Journey Optimizerのジャーニー、ロイヤルティ、コンテンツ管理、決定に関する共同作業スキルの概要。
- 同僚ドキュメント – 同僚のキャンペーン、チャット、プロジェクト機能の概要。
- 同僚チャット UI ガイド – 同僚チャットにアクセスして操作する方法。
ロイヤルティスキルは、ロイヤルティ管理者やアナリストが、自然言語を使用してロイヤルティプログラムを作成、管理、分析するのに役立ちます。 AIを活用したスキルにより、魅力的なロイヤルティの課題を迅速に設計して、パフォーマンス指標を追跡し、データにもとづいた意思決定を下し、メンバーのエンゲージメントとプログラムの収益性を最適化できます。 新たな課題に取り組む場合でも、ロイヤルティプログラムのトレンドを分析する場合でも、ロイヤルティスキルは、ロイヤルティ管理のワークフロー全体を合理化します。
ロイヤルティチャレンジ管理 loyalty-challenge-management
Loyalty Challenge Managementを使用すると、Journey Optimizer ユーザーは、Coworkerで自然言語プロンプトを使用してロイヤルティチャレンジを作成および管理できます。 詳細な設定手順など、ロイヤルティの課題の作成、設定、管理に関する包括的なドキュメントについては、 ロイヤルティの課題ガイド を参照してください。
主なユースケース
プロンプトのベストプラクティス
- 名前を付ける：引用符で囲んだ、明確で印象的なタイトルをチャレンジに付けます。
- 対象オーディエンスを指定：対象となるユーザー（例：すべてのメンバー、階層、セグメント、新規登録者、カード所有者、購読者）。
- アクションとアクションの量を定義：メンバーが実行する必要があること、完了数としてカウントされる頻度、しきい値、またはシーケンス。
- 時間ウィンドウを設定：開始日（固定期間の場合は終了日）にタイムゾーンを加えた日付。
- 報酬を明記：ポイント、マイル、ステートメントクレジット、ステータス拡張機能、バウチャー、または完了時に付与される特典。
- 対象イベントを参照：チャレンジが追跡する特定のSKU、製品、アカウントアクション、またはエンゲージメントイベントを指します。
範囲外のスキル
次の機能は、現在サポートされていません。
- 課題の削除
- あらゆるケースでチャレンジメッセージを作成できる、完全なコンテンツオーサリングオートメーション
ロイヤルティインサイトスキル loyalty-data-insight
Journey Optimizerで自然言語を使用して、ロイヤルティプログラムのパフォーマンスデータを分析し、クエリを実行できるようにします。 このスキルは、ロイヤルティポイント、会員レベル、引き換え、収益指標に関するインサイトを提供し、ロイヤルティ管理者やアナリストが、ロイヤルティプログラムに関してデータ主導の意思決定を行うことを可能にします。
主なユースケース：
2026年8月に各ロイヤルティレベルのメンバーによって獲得されたロイヤルティポイントの数を教えてください。
2026年8月のロイヤルティレベルではなく、メンバーのロイヤルティステータスによって引き換えられたロイヤルティポイントの合計数を教えてください。
2026年8月6のにロイヤルティレベルで分を割したでに合計合計を表示します。
2026年8月にロイヤルティ層ごとに適用されたロイヤルティ割引はどれくらいですか？
2026年8月のロイヤルティプログラムごとに分割されたロイヤルティ割引の合計金額を表示します。
2026年8月の各ロイヤルティプログラムによって生成された合計注文収益はいくらですか？
2026年8月のロイヤルティプログラムの製品カテゴリー別の合計ロイヤルティディスカウントを表示します。
2026年第3四半期のロイヤルティプログラムのパフォーマンスレポートを表示します。
チャレンジのレコメンデーションスキル loyalty-challenge-recommendations
「同僚へのレコメンデーション」機能を使用すると、マーケターはCX Coworkerの自然言語の会話を通じて、基本的に特定の課題に関するレコメンデーションをリクエストできます。 レコメンデーションでは、ロイヤルティプログラムのトレンドやパフォーマンスデータを利用します。これにより、メンバーの支出額の増加、非アクティブなメンバーの獲得、パフォーマンスの低い課題の改善、製品やカテゴリーへの注力、ポイントの失効への対処などに注力できます。
マーケターは、重要な目標にレコメンデーションを絞り込み、ロイヤルティチャレンジ管理スキルにレコメンデーションを渡して、会話から離れることなくライブチャレンジを作成または編集することができます。
主なユースケース
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自然言語でレコメンデーションをリクエスト
同僚との会話で課題のレコメンデーションを求め、ロイヤルティプログラムのトレンドやパフォーマンスデータに基づく、根拠のある具体的なアイデアを得ることができます。
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目標に推奨事項を集中
メンバーの支出額の増加、非アクティブなメンバーの獲得、パフォーマンスの低い課題の改善、製品やカテゴリーへの注力、ポイントの有効期限への対応など、特定の目標に対する推奨事項を絞り込むことができます。
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商談とその根拠を確認
「商談」タブを開き、詳細を表示を選択して、推奨事項、提案された課題、根拠を確認します。
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ライブチャレンジとしてのレコメンデーションの実装
AIを使用して作成を選択して、推奨事項をロイヤルティチャレンジ管理スキルに渡します。 会話を続けて、Coworker Chatから離れることなく、欠けている情報を提供し、課題を作成または編集します。
チャレンジを作成または編集した後、公開する前に、チャレンジの詳細とチャレンジのオーサリングのジャーニーを確認します。
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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.
- TL;DR: This page describes the Coworker capabilities in Adobe Journey Optimizer for creating loyalty challenges and analyzing loyalty program performance: Loyalty Challenge Management, Loyalty Insights Skill, and the Challenge Recommendations Skill, including their use cases and what is out of scope.
Intents
- Create and manage loyalty challenges using natural language prompts with Loyalty Challenge Management.
- Query and analyze loyalty program performance data — points, tiers, redemptions, and revenue — using natural language with Loyalty Insights Skill.
- Use Challenge Recommendations to review an opportunity and its rationale and pass the recommendation to the Loyalty Challenge Management skill with Create with AI.
- Review the challenge details and journey in challenge authoring before publishing.
- Learn which functionalities are currently not supported, such as challenge deletion and full content authoring automation for challenge messaging in all cases.
- Learn how to structure a prompt to create a loyalty challenge (audience, action, timing, reward).
Glossary
- Loyalty Challenge Management (product-specific): Coworker skill that creates and manages loyalty challenges through natural language prompts.
- Loyalty Insights Skill (product-specific): Coworker skill that analyzes and queries loyalty program performance data — points, tiers, redemptions, and revenue metrics — using natural language.
- Challenge Recommendations (product-specific): Coworker feature that enables marketers to request grounded, specific challenge recommendations through natural language conversations, narrow them to their goals, and implement them as live challenges.
Guardrails
- Loyalty skills are available in Coworker for eligible organizations. Customers with a Loyalty license can access these loyalty skills, even if they do not have an additional Coworker license.
- Challenge deletion and full content authoring automation for challenge messaging in all cases are currently not supported (listed under out of scope skills in the Loyalty Challenge Management section).
- Challenge Recommendations uses loyalty program trends and performance data. It can pass a recommendation to Loyalty Challenge Management, which creates or edits the live challenge.
Terminology
- Do not confuse: “Loyalty Challenge Management” (creates and edits challenges), “Loyalty Insights Skill” (analyzes and queries loyalty program performance data), and “Challenge Recommendations” (provides challenge recommendations based on loyalty program trends and performance data) are described in separate sections of this page.
FAQ
- Do I need a separate Coworker license to use Loyalty skills? No, customers with a Loyalty license can access Loyalty skills even without an additional Coworker license.
- Can Loyalty Challenge Management delete a challenge? No, challenge deletion is currently not supported.
- What kind of data can Loyalty Insights Skill query? Loyalty points granted, earned, and redeemed; order revenue and loyalty discount trends; and program performance metrics by tier, program, product category, or time period.
- What does Challenge Recommendations provide? It provides grounded, specific challenge recommendations based on loyalty program trends and performance data, including recommendations for increasing member spend, winning back inactive members, improving underperforming challenges, focusing on products or categories, and addressing points expiry.
- What happens after I select Create with AI? The recommendation is passed to the Loyalty Challenge Management skill. Continue the conversation to provide missing details and create or edit the challenge without leaving Coworker Chat. Then review the challenge details and journey in challenge authoring before publishing.
- What should I include when asking Loyalty Challenge Management to create a challenge? A clear title, the qualifying audience, the required action and how much/how often, the time window and timezone, the reward, and the qualifying event.