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機械学習やAIによる顧客のデータ分析も可能なので、ECサイトの作り方やレコメンド機能の使い方に詳しくない企業にもおすすめのレコメンドエンジンです。A/Bテストや多変量テスト、人工知能の活用により、顧客のパーソナライゼーションの自動化が可能で、顧客一人ひとりに最適な商品の提供を実現できます。
機械学習やAIによる顧客のデータ分析も可能なので、ECサイトの作り方やレコメンド機能の使い方に詳しくない企業にもおすすめのレコメンドエンジンです。A/Bテストや多変量テスト、人工知能の活用により、顧客のパーソナライゼーションの自動化が可能で、顧客一人ひとりに最適な商品の提供を実現できます。
このページの目次
「Adobe Target」の最大の特徴は、A/Bテストや多変量テストを簡単に設定し、実施できることです。
「Adobe Target」のA/Bテストは、画像とテキスト、または、画像とUIなど、目的に合わせた複数のパターンのテストを、膨大な顧客一人ひとりに向けて同時に実施することができるので、顧客それぞれのニーズを正確に把握することができます。
多変量テストは、A/Bの2つの要素に限らず、画像、レイアウト、背景色、テキストなど、複数の要素を組み合わせて、同時に実施できるテストです。要素の組み合わせそれぞれが、ユーザーの行動に与える影響を把握することができるので、より焦点を絞った結果を得ることができます。
また、「Adobe Target」のテスト機能は、Webに限らず、モバイルアプリやloTなど、さまざまなチャネルに対応しています。
「Adobe Target」を使えば、IT技術者に頼ることなく誰でもテストを実施することができるので、マーケティング担当者の心強い味方となってくれるでしょう。
「Adobe Target」 の2つ目の特徴は、顧客が複数のチャネルをまたいでも、一貫性を保ったパーソナライゼーションが可能なことです。
「Adobe Target」のカスタマージャーニー(ユーザーの行動履歴)の把握は徹底しています。
顧客は検索サイトから来たのか、それとも、SNSを介して来たのか、電子メールを見たのか、それとも、アプリを介しての訪問なのか、というように顧客1人1人が経由するチャネルをすべて把握することができます。
顧客がどのチャネルを使用した場合でも、顧客の行動に連携したプロファイルが作成され、より複雑なパーソナライゼーションが構築されます。
このような機能により、構築されたプロファイルから、顧客一人ひとりにフィットするレコメンドを判断し、適切なタイミングで顧客に発信することができる点が大きな魅力です。
「Adobe Target」 の3つ目の特徴は、「Adobe Target」に組み込まれたAI(人工知能)と機械学習により、顧客に向けてのパーソナライゼーションを自動化できることです。
顧客に的確なレコメンデーションを提供するには、単に関連商品のお知らせをするだけでなく、顧客のニーズを正確に掴み、それを叶える商品情報を提供する必要があります。
「Adobe Target」の人工知能のアルゴリズムには様々な選択肢が準備されています。
たとえば、協調フィルタリングを使用すると、似ている行動をしている他の顧客の情報をもとに、顧客が将来興味を持ちそうな商品情報を、先手を打って提供することができます。
また、それら一連の流れを自動で行うよう設定することも可能となっているので、顧客のデータ分析にかける時間を大幅に短縮することもできるでしょう。
世界中に114,000人の従業員を擁する多角的テクノロジーを展開するPhilipsは、Adobe Targetを活用して、テストとターゲティングのプロセスに要する時間を数日から数時間へと短縮し、様々な側面からサイトを改善しました。
*「Adobe Target」公式HP参照
素人には困難なA/Bテストや多変量テストを簡単に設定し実施できるので、IT知識に自信のないマーケティング担当者でも安心です。
また、Adobeが誇る人工知能やマシンラーニングの機能が搭載された「Adobe Target」は、顧客のパーソナライゼーションの自動化を実現し、顧客一人ひとりへのレコメンドを常に最適化することができます。
効率的で、かつ、効果的なパーソナライゼーションによる商品のレコメンドを実現したい企業にはうってつけのレコメンドエンジンです。
画像出典元:「Adobe Target」公式HP
詳細はお問い合わせをする必要があります。
グループ内の企業数は313社に上り、事業ごとに顧客データを管理してきましたが、今回、統合分析基盤を整備、様々な成果を得ています。主な効果は、顧客情報を統合し、チャネルをまたぐ顧客機能を可視化できるようになったことや、各事業をまたいで、顧客の行動とニーズを多面的に把握し、最適な提案を行えるようになったことなどです。