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顧客 AI の概要

顧客AIは、インテリジェントサービスの一部として、マーケティング担当者に対して、説明を含む個々のレベルで顧客予測を行う能力を提供します。
影響力のある要因の助けを借りて、顧客AIは顧客が何をする可能性があるか、なぜその理由を知ることができます。 さらに、マーケターは、顧客AI予測やインサイトを活用して、最も適切なオファーやメッセージを提供することで顧客体験をパーソナライズできます。

顧客AIについて

顧客 AI は、個々のプロファイルのカスタム傾向スコア(チャーンやコンバージョンなど)を大規模に生成するために使用されます。これは、ビジネスニーズを機械学習の問題に変える必要がなく、アルゴリズムの選択、トレーニング、またはデプロイを行う必要がありません。
顧客 AI は次の目的で構築されています。
  • より強力なセグメント化およびターゲティングを行うために、高精度な顧客傾向モデルを提供します。
  • 特定の顧客行動の背後にある影響要因と可能性を把握するための支援。
  • 会社独自の使用事例やデータに関するカスタマイズ可能なオプションを提供します。
  • チャーンやコンバージョンなどの顧客の傾向スコアによるリアルタイム顧客プロファイルの強化
  • 傾向スコアの影響を受ける要因によって顧客プロファイルを強化します。
  • 影響力のある要因と傾向スコアに基づいて顧客のセグメントを作成します。
顧客 AI は次の目的で構築されていません。
  • 動的な価格や顧客が購入を行う価格を予測するために顧客AIを使用してはならない。
  • 顧客AIは、顧客にオファーを提供することで、顧客が品目を購入する可能性が高くなるかどうかを判断できません。 傾向スコアに基づいて割引オファーを送信することを決定する場合でも、これらの顧客をコンバージョンする最良の方法とは限りません。
  • 顧客AIは商品レコメンデーションツールではありません。 何千ものSKUを持っている場合は、のような実際の商品レコメンデーションソリューションのプロキシとして顧客AIを使用しないでくだ Adobe Targetさい。
  • 顧客AIは、顧客が「認知」、「検討」、「購入」、「定着」の各段階にある場合など、顧客がどの段階にあるかを予測できません。
  • 顧客AIを使用して、将来的に製品の発売を予想する顧客を判断しないでください。 これには、顧客AIがデータの機械学習アルゴリズムを正しくトレーニングできるように、以前に成功イベントが存在する必要があります。
次のビデオは、顧客AIについて理解を深めるためのものです。

仕組み

顧客 AI は、既存のコンシューマーエクスペリエンスイベントデータを分析して、傾向スコアの変化やコンバージョン傾向スコアを予測します。アドビは、すべての使用事例でチャーンとコンバージョンの定義が一様でないことを認識しています。そのため、カスタムのターゲット目標は条件のセットとして定義できます。対象イベントが入力されたコンシューマーエクスペリエンスイベントデータ内に存在する限り、予測される目標を設定できます。

次の手順

はじめに、はじめに お客様向けAIはじめに . このガイドでは、お客様向けAIに必要なすべての前提条件の設定手順を説明します。 すべての資格情報とデータの準備が完了している場合は、にアクセスし、カスタマーAIインスタンスの 設定を参照してください 。 ここでは、顧客AIの使用手順を示します。