Adobe Customer Journey Analytics（CJA）の導入には、データ取り込み、イネーブルメントと採用、アクティベーションと ROI という 3 つの重要な手順が必要です。これらの手順に従うことで、組織は CJA の可能性を最大限に引き出し、投資を最大化できます。

季節の移り変わりとともに、秋の鮮やかな色彩の最後の輝きを楽しみ、冬の静かな到来に備えます。文化を問わず、秋から冬への移り変わりは、内省と準備の時期です。変化は、厳しく思えるかもしれませんが、成長と回復力にとって不可欠であることを思い出させてくれます。

これに対し、新しい分析ツールの導入などのテクノロジーの変化は、多くの場合、課題や不確実性を伴い、困難に感じられます。この記事では、Adobe Customer Journey Analytics（CJA）をロールアウトするための明確で実用的なアプローチを説明します。調整の季節から成長の機会にプロセスを変換し、投資の価値を最大限に高め、将来に備える支援をします。

概要および対象（What）

組織は、クロスチャネルのインサイトを求め、顧客がデバイスとプラットフォームを移動する際の問題点を特定し、顧客の包括的な理解を得ようと努めています。このインサイトは、ジャーニーを最適化し、ブランドがトップレベルのパーソナライズされた顧客体験を提供するために不可欠です。CJA は、カスタマージャーニーの全体像を把握できる強力なツールです。とはいえ、CJA の機能を最大限に活用する魔法のスイッチはありません。

Why（目的）

組織は CJA に投資しているかもしれませんが、その可能性を最大限に活用するには至っていません。一部は web データのみに使用を制限して、包括的に把握するために必要なクロスチャネルデータを取り込んで分析する機会を逃しています。また、テクノロジーをサポートするために必要な人材とプロセスの調整が欠けていることから、導入から先へ進む方法がよくわからないなど、導入に関する課題に直面している組織もあります。この記事では、ロールアウトを成功させるための包括的な計画を確実に持つための重要なプロジェクト管理の側面に重点を置いて、CJA を導入または移行するための戦略的アプローチの概要を説明します。

How（手段）

Adobe Customer Journey Analytics を適切に採用してロールアウトするために、組織は強力な 3 つのワークストリームモデルに従うことができます。

このモデルでは、次の項目に焦点を当てています。

1) データ取り込み

2) イネーブルメントと採用

3) アクティベーションと ROI

各ワークストリームは、CJA の価値を最大限に引き出し、導入を成功に導く上で重要な役割を果たします。

1. データ取り込み

データ取り込み は、CJA ジャーニーの最も重要で、多くの場合、最も困難な手順です。 データ取り込みの目標は、データを確実に取り込み、様々なソースから CJA にデータを効果的に準備および統合することです。 堅牢な CJA 導入の基盤は、データから始まります。多くの企業は、CRM、マーケティング、モバイル、ストアデータ、調査データなど、複数の web および web 以外のデータソースを管理しています。

• 取り込みプロセスの最初の手順は、CJA に統合する様々なデータソースを特定し、リストアップすることです。カスタマージャーニーの全体像を構築するための短期、中期、長期の計画がある場合、初年度にすべてのデータソースを統合することにプレッシャーを感じないことが重要です。代わりに、チームの処理能力に基づいて、1 年目に最も重要な項目を優先順位付けします。1 年目以降のカスタマージャーニーをどのようにしたいかを考えてみましょう。

• ビジネス目標に合わせて最も価値のあるインサイトを引き出すことに集中できるので、この優先順位付けは重要です。したがって、2 番目の手順は、ビジネス目標とチームの処理能力の両方に合った方法でデータソースの優先順位を付けることです。

• データソースを特定し、優先順位を付けたら、実際の統合作業を開始できます。これには、取り込み時にすべてのソースをまたいでデータ品質と一貫性を確保するための拡張性の高いパイプラインの設定が含まれます。

• 取りこむデータソースを決定したら、ソースをまたいで共通する識別子を持つ必要があります。これにより、連続性のあるカスタマージャーニーの全体像を作成できます。

• また、Adobe Experience Platform（AEP）に適切に取り込まれるように、データソースごとにスキーマを設計する必要もあります。スキーマの作成、適切なコネクタ、データタイプに基づいたその他の技術的な詳細については、次の記事で説明します。

• データ品質の確保：「あなたはあなたが食べるものからできている」という言葉と同様に、CJA はあなたが取り込むものからできています。データ取り込みプロセス全体を通してデータ品質チェックポイントを確立することが重要です。送受信した行数の比較など、通常のエンジニアリングチェック以外に、追跡する主要なカスタマージャーニーに基づいてチェックポイントを設定する必要があります。データを取り込んだら、データセット間の予想される量と接続が CJA に正確に反映されていることを確認します。

  • 例：ハッシュ化されたメール ID を使用して web データをコールセンターデータに接続している場合、コールセンターデータを取り込んだら、目的とするジャーニーベースのインサイトを検討します。カスタマージャーニーの関連性と量をレビューし、抽出するインサイトと合致していることを確認します。
  • 例：Adobe CJA へのデータ取り込み後、プライマリキー（ハッシュ化されたメール ID や顧客 ID など）を監査することで、データの一貫性と整合性が確保されます。ユニーク ID の数を定期的に監視して、データの損失や重複の可能性を示すドロップやスパイクを検出します。すべてのデータソースをまたいでプライマリキーが完全で一貫性を保っていることを確認して、カスタマージャーニーを正確に結び付けます。トレンド分析を使用して異常値を特定し、ETL やソースの問題に迅速に対処します。null、無効または重複したキーをチェックして、データ品質を検証します。このプロアクティブなモニタリングは、信頼性の高いカスタマージャーニーのインサイトを維持するのに役立ちます。
  • 例：Adobe CJA へのデータ取り込み後、ジャーニーの正確な順序付けにタイムスタンプの監査が不可欠です。タイムスタンプの形式が正しくないと、カスタマージャーニー内のデータの配置が間違い、インサイトが歪む可能性があります。様々なソースのタイムスタンプが期待どおりに並んでいることを確認するために、日および時間ごとにデータを定期的にレビューします。ジャーニーベースのインサイトが論理的なシーケンスに従っていることを検証します。順不同のタイムスタンプがカスタマージャーニー全体を混乱させる可能性があります。取り込み後のタイムスタンプの精度を確保すると、タッチポイントをまたいで顧客インタラクションを正確に追跡および分析できます。
  • 例：データの正確性を維持するには、すべてのデータソースをまたいでデータ更新プロセスを一貫してモニタリングすることが重要です。個々のデータソースをトラッキングして、データが完全に入力されない可能性のある遅延や中断を検出することが重要です。1 つのソースに小さな遅延や破損があっても、データが不完全または欠落する可能性があり、分析や意思決定のプロセス全体に影響を与える可能性があります。これらの問題を定期的にチェックすることで、データフローがシームレスに行われ、インサイトを生成するための信頼性が維持されます。

2.イネーブルメントと採用

• この手順の目標は、チームが CJA のクロスチャネルインサイトを効果的に活用できるようにすることです。データを取り込んだら、ロールアウトの次の重要なフェーズは、イネーブルメントと採用です。CJA のロールアウト計画の開始時にブレインストーミングしたカスタマージャーニーと、取り込んだデータで明らかになったインサイトが、この段階でまさに現実の形となります。
• まず、連携されたカスタマージャーニーから得られるインサイトから、ビジネスのどの部分にメリットがあるのかを検討します。CJA でのダッシュボードの作成方法について学ぶことができるリソースは多数ありますが、最初に有効にするのは、社内のデータ分析またはセンターオブエクセレンスチームである必要があります。これらのチームが、「新参者」である CJA について、また、CJA を活用して有意義なインサイトを引き出せることを認識するようにしてください。
• 次に、Adobe Analytics（AA）と CJA の使用の違いを明確に伝えます。次の表は、いくつかの主な違いをまとめたもので、組織固有のニーズに合わせてカスタマイズできます。この比較は、特にクロスチャネル分析に関して、CJA が従来の Adobe Analytics に対して提供する独自のメリットを明確にするのに役立ちます。
• CJA の採用を促進する利点の 1 つは、AA Analysis Workspace と同じ UI コードベースを共有しているので、アナリストの学習曲線が緩やかになることです。ここでの主なタスクは、何が有効になっているのかを説明する包括的なドキュメントを提供することです。データ取り込み手順で作成したスキーマに基づくドキュメントは、アナリストが web エンゲージメント以外の変数のマッピング方法を理解するのに役立つので、特に役立ちます。
• この手順では、社内外の主要な関係者、特に Adobe Analytics やその他の BI ツールのパワーユーザーやデータコンシューマーを特定します。月次ニュースレター、円卓会議、ワークショップなどの構造化されたコミュニケーション計画を作成すると、CJA の機能を完全に理解し、活用するのに役立ちます。

Adobe Analytics と Customer Journey Analytics の主な違い

3.アクティベーションと ROI

CJA ロールアウト計画の 3 番目の手順では、アクティベーションと ROI に焦点を当てます。この手順の主な目標は、CJA への投資に対する投資回収率（ROI）を示すことです。このフェーズで達成できる内容の多くは、CJA を補完するために必要なテクノロジースタックに依存することを認識することが不可欠です。

CJA を、他の主要なオンサイトおよびオフサイトアクティベーションプラットフォームから切り離した、独立したテクノロジーとして使用することは、実現可能なオプションではありません。代わりに、CJA は、アドビのソリューションか他のプラットフォームかに関わらず、オンサイトおよびオフサイトのパーソナライゼーションエンジンを大幅に強化します。

ROI を効果的に証明するには、CJA から得られたインサイトの実用可能性と、獲得した売上高や顧客体験（CX）スコアの向上などの測定可能な成果を結び付ける必要があります。必要なカスタマイズの量は、CJA からのオーディエンス転送を容易にするために配置するテクノロジースタックによって異なります。

テクノロジーのロールアウト計画の規模に基づいて、CJA の様々なユースケースを Crawl、Walk、Run（ハイハイ、歩く、走る）の各シナリオに分類できます。

1. クロスチャネルインサイトレポート：クロスチャネルインサイトからレポートする際の重要なユースケースの 1 つは、広告費用対効果（ROAS）の効果的な測定です。CJA を使用すると、web プラットフォームか web 以外のプラットフォームかを問わずに発生したコンバージョンをレポートでき、コンバージョンの原因となったマーケティングチャネルに対する売上高を正確に関連付けることができます。
2. CJA 用 Target レポート：もう 1 つの重要な側面は、CJA 用 Target レポートです。これは、最適化チームとパーソナライゼーションチームにとって特に有益です。CJA 用 Target を使用すると、結果として発生するコンバージョンに焦点を当て、実験アクティビティの結果をレポートできます。この機能を使用すると、CJA に取り込まれた Target エクスペリエンスデータを活用することで、発生場所に関係なく、コンバージョンやエンゲージメントを特定の実験アクティビティに関連付けることができます。これにより、学習に真の価値を得ることができ、決定的ではないテストや失敗したテストを具体的な結果に変換して、顧客のパーソナライゼーションを向上させることができます。
3. CJA から RTCDP へのオーディエンスの作成と公開：Adobe Real-Time Customer Data Platform（RTCDP）を使用している場合は、Customer Journey Analytics（CJA）をさらに強力なものにすることができます。AEP の CJA と RTCDP 間のリンクを使用すると、オーディエンスを抽出して、さらなるアクティベーションを実現でき、識別されたオーディエンスに適用することで、CJA インサイトの実用可能性が向上します。

既に Real-Time Customer Data Platform（RTCDP）を使用している組織の場合、CJA からオーディエンスを作成する機能により、ターゲティング戦略が大幅に強化されます。オーディエンスは、オーディエンスインターフェイスを使用して、またはフリーフォームテーブルやジャーニーキャンバスなどのビジュアライゼーションから、CJA 内で直接開発できます。この柔軟性により、マーケターは、顧客の行動やインタラクションから得られたリアルタイムのインサイトに基づいてセグメントを定義して、マーケティング目標と関連性が高く、コンテキストに即したオーディエンスを構築できます。

オーディエンスを公開すると、RTCDP の既存顧客プロファイルとシームレスに統合され、正確なクロスデバイスおよびクロスチャネルのターゲティングが容易になります。ユーザーは、オーディエンスの更新頻度を設定して、時間依存のキャンペーンに対して最新の状態を維持できます。最大 2,000 万人のオーディエンスに対応する処理能力と、わずか数秒で完了する迅速な公開プロセスにより、組織は、ジャーニー固有のデータを効果的に活用してパーソナライゼーション戦略を絞り込み、全体的な顧客エンゲージメントを強化できます。