의사 결정을 통한 크로스 채널 여정
이 안내서에서는 Adobe Journey Optimizer 및 Adobe Real-Time Customer Data Platform을(를) 사용하여 하나 이상의 여정 노드에서 실시간 의사 결정을 통합하는 다단계 다중 채널 여정을 오케스트레이션하는 의사 결정 사용 사례 패턴을 사용하는 크로스 채널 여정에 대해 설명합니다. 이 솔루션은 이러한 패턴의 기능, 지원하는 비즈니스 목표, 사용 가능한 전술적 사용 사례 및 관련된 Adobe 애플리케이션을 이해해야 하는 솔루션 설계자, 마케팅 기술자 및 구현 엔지니어를 위해 설계되었습니다.
의사 결정을 사용한 크로스 채널 여정은 Adobe Experience Platform 에코시스템에서 가장 정교한 캠페인 오케스트레이션 패턴입니다. 실시간 의사 결정을 통합하여 여러 단계로 오케스트레이션된 여정을 확장합니다. AJO 의사 결정을 사용하여 프로필의 현재 컨텍스트를 평가하고 여정 캔버스 내 하나 이상의 의사 결정 지점에서 최적의 채널, 콘텐츠 또는 오퍼를 동적으로 선택합니다.
사용 사례 패턴
의사 결정 포함 크로스 채널 여정
하나 이상의 노드에서 실시간 의사 결정을 통합하는 다단계 멀티채널 여정을 오케스트레이션하여 최적의 채널, 컨텐츠 또는 오퍼를 선택합니다.
실행 계획: 대상 평가 > 여정 실행 > 의사 결정 노드 > 채널 선택 > 메시지 게재 > 보고
사용 사례 개요
조직은 고정된 사전 결정된 시퀀스를 따르는 대신 각 개인의 실시간 컨텍스트에 동적으로 반응하는 개인화된 적응형 고객 여정을 제공해야 하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. 고객이 선호하는 채널, 참여 내역, 충성도 계층, 예측된 라이프타임 값 및 현재 제품 관심사는 모두 각 접점에서 다음 작업이 되어야 하는 요소에 영향을 줍니다.
의사 결정이 있는 크로스 채널 여정은 두 가지 강력한 AJO 기능인 여정 오케스트레이션(여러 단계 흐름, 타이밍, 조건 및 채널 전달을 관리)과 의사 결정(자격 규칙을 평가하고 등급 전략을 적용하고 각 의사 결정 지점에서 최적 오퍼 또는 콘텐츠 변형을 선택)을 결합하여 이 문제를 해결합니다.
이 패턴은 다음과 같은 경우에 적합합니다.
- 여정은 고정된 채널 또는 컨텐츠 시퀀스를 따르는 것이 아니라 각 프로필의 실시간 상태에 동적으로 적응해야 합니다
- 여러 오퍼, 콘텐츠 변형 또는 채널은 하나 이상의 여정 노드에서 후보이며 프로필 컨텍스트를 기반으로 최상의 옵션을 선택해야 합니다
- 여정 전반에서 오퍼 선택을 최적화하려면 AI 지원 또는 수식 기반 순위가 필요합니다
- 이 조직은 복잡한 분기 로직을 유지하는 대신 채널 선택 논리와 오퍼 관리를 중앙 집중식 의사 결정 프레임워크로 통합하고자 합니다
타겟 대상에는 라이프사이클 프로그램, 충성도 여정, 윈백 시퀀스 및 온보딩 플로우를 관리하는 마케터가 포함됩니다. 이 경우 규모에 맞게 개인화하려면 각 접점에서 자동화된 의사 결정이 필요합니다.
주요 비즈니스 목표
이 사용 사례 패턴에서는 다음 비즈니스 목표가 지원됩니다.
개인화된 고객 경험 제공
콘텐츠, 오퍼 및 메시지를 개별 환경 설정, 동작 및 라이프사이클 단계에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
KPI: 참여, 전환율, 고객 만족도(CSAT)
고객 충성도 및 라이프타임 값 증가
고객 관계를 심화하고 충성도 프로그램, 보상 및 개인화된 참여를 통해 장기적인 가치를 극대화합니다.
KPI: 고객 생애 가치, 유지, 상향 판매/교차 판매 %
고객 유지 개선
가치 중심의 경험과 지속적인 관계 관리를 통해 기존 고객의 참여와 갱신을 유지합니다.
KPI: 유지, 고객 생애 가치, 참여
교차 판매 및 상향 판매 매출 촉진
행동 및 구매 내역을 기반으로 기존 고객에게 보완 및 프리미엄 제품 또는 서비스를 홍보합니다.
KPI: 상향 판매/교차 판매 %, 증분 수익, 고객 생애 가치
예시 전술 사용 사례
다음 시나리오는 의사 결정을 통해 크로스 채널 여정을 실제로 적용하는 방법을 보여줍니다.
- 적응형 되먹임 여정 — 의사 결정에서 각 프로필의 참여 기록을 기반으로 채널(이메일, 푸시 또는 SMS)을 선택하고 예측된 라이프타임 값을 기반으로 최고의 인센티브 오퍼를 동적으로 선택하는 다단계 여정
- 다음 단계 라이프사이클 여정 — 의사 결정은 고객 라이프사이클의 각 단계에서 전달할 내용을 결정하며 온보딩 콘텐츠, 교차 판매 오퍼, 충성도 보상 또는 유지 인센티브에서 선택합니다
- 다이내믹 콘텐츠 선택을 통해 개인화된 온보딩 — 각 터치포인트가 의사 결정을 사용하여 가장 관련성이 높은 제품 교육 콘텐츠, 팁 또는 활성화 오퍼를 선택하는 새로운 고객 온보딩 여정
- 개인화된 보상을 포함하는 크로스 채널 충성도 프로그램 여정 — 충성도 멤버는 의사 결정에서 계층, 구매 내역 및 카테고리 관심도에 따라 개인화된 보상 오퍼를 선택하는 여정을 통해 진행됩니다.
- 채널 및 인센티브 최적화를 통한 동적 재참여 - 응답 확률을 극대화하기 위해 도달 채널과 인센티브가 모두 동적으로 선택되는 휴면 상태 고객 재참여
- AI 등급 콘텐츠 추천을 통한 고객 라이프사이클 육성 — 각 접점에서 AI 등급 결정이 가장 관련성이 높은 콘텐츠 또는 제품 추천을 선택하는 지속적인 육성 여정
주요 성과 지표
다음 KPI를 사용하여 이 사용 사례 패턴의 효과를 측정합니다.
애플리케이션
다음 응용 프로그램을 사용하여 이 사용 사례 패턴을 구현합니다.
- Adobe Journey Optimizer (AJO) — 여정 오케스트레이션(다단계 캔버스 디자인, 시작 조건, 대기, 조건, 종료 기준), 채널 간 메시지 작성, 채널 표면 구성, 충돌 및 우선 순위 관리
- Adobe Journey Optimizer의사 결정 — 오퍼 및 콘텐츠 항목 관리, 자격 규칙, 순위 전략(우선 순위, 공식, AI), 의사 결정 정책, 배치, 대체 오퍼
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) — 여정 입력 및 오퍼 자격 세그먼트에 대한 대상 평가, 계산된 특성 및 성향 점수를 통한 프로필 강화, 동의 및 거버넌스 적용
- Adobe Experience Platform (AEP) — 실시간 고객 프로필 스토어, 크로스 채널 해결을 위한 ID 서비스, 데이터 모델링 및 수집 인프라
관련 설명서
다음 리소스는 이 사용 사례 패턴에 사용되는 기능에 대한 추가 세부 정보를 제공합니다.