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顧客の体験に関連したさまざまなデータを一元管理化し、リアルタイムに顧客プロファイルを構築することができます。人工知能や優れたデータサイエンスの活用により、規模の大きなクロスチャネルの顧客体験を、スピーディーに提供可能です。
より効率的なデータ分析が可能。オムニチャネルの中央データソースを活用し、機械学習モデルを実行して、スピーディーにインサイトを得ることができます。また、複数のチャネル、プラットフォームのデータ等を使い、「SQLクエリ」の分析を行えます。
Adobeが展開する製品を使っているシステムインテグレーターや企業等は、「Adobe Experience Platform」のオープンAPIを活用し、新たな顧客アプリケーションをスピーディーに構築することが可能です。
顧客プロファイル、セグメントを、任意のシステムでミリ秒単位に調査し、有効化することができます。さまざまなチャネルでタグの監査を行い、一貫性を持つより適切なエクスペリエンスを、リアルタイムで提供し続けることが可能です。
プライバシー、ポリシーといった制約事項に即したデータ利用を徹底することができます。また、より安全性に優れたクラウドテクノロジーによって、顧客データのセキュリティ性をキープすることができます。
Adobe Experience Platformは「CDP(カスタマー・データ・プラットフォーム)」に分類されるものであり、「MA」よりも活用の幅が広いのが大きな特徴と言えます。
MAとCDPの違いについて、よりくわしく見ていきましょう。
既に少し触れたように、MAとCDPでは、「サービスとしての立ち位置」「活用の幅広さ」が違います。
MAはデジタルマーケティングツールのひとつであり、一方のCDPは、デジタルマーケティングツールを含むさまざまなデータを収集、管理してマーケティングに活用できるデータプラットフォームです。
その目的に着目すると、CDPの場合は「データ統合を行い、顧客の理解を深める」こと、MAの場合は「その上で顧客にアクションをとる」ことと言えるでしょう。
MAは、初めに設定したシナリオ、条件等にもとづき、メールにおける施策をメインに実行します。通常、使える顧客データの種類は限定されており、ほとんどの場合、顧客の行動の履歴、企業の属性情報等をもとにして任意に設計したルールに沿いスコアリングが実施されます。
一方、MAなど別のツールとの連携、高度なデータ分析・統合が可能なCDPでは、さまざまな顧客データの収集・分析等を行い、それを各施策に活用することができます。
それでは、「MA」と「CDP」の違いをわかりやすく整理した表を確認してみましょう。「取り扱いデータ」「施策」「活用フェーズ」「リードスコアリング」という4つのポイントに着目して表を作りました。
CDP | MA | |
---|---|---|
取り扱いデータ | Webでの行動データ、属性データ、オフラインデータ、IoTデータなど | 属性データ、Webでの行動データの一部、メール配信履歴、メール開封・クリックデータ、フォーム入力データなど |
施策 | 顧客データを収集・分析・統合して各施策に活用 | メールにおける施策がメイン |
活用フェーズ | 全フェーズ | リード育成フェーズがメイン |
リードスコアリング | 機械学習機能を用いて、過去の教師データにもとづきスコアリングモデルを構築 | ルールに沿って自らスコアを設計、あるいは機械学習を用いてルールう構築(ツールにより異なる) |
ここまでCDPとMAの主な違いを解説してきましが、CDPとMAは併用して活用されるケースも多いです。メール配信履歴や行動データをMAからCDPに連携しセグメントを作成したり、CDPでの複雑なセグメントをMAに連携したり、といった併用が行われます。
このようにMAとCDPの各機能の特性を活かして上手く連携することにより、データ活用の幅はぐんと広がりを見せます。より高度な顧客体験設計が叶うでしょう。
複数あるソースからデータを取り込んで、リアルタイムな顧客プロファイルを構築可能です。「Experience Data Model」を活用した標準化およびデータ検証によって、よりデータを理解しやすくなります。
標準化されたさまざまなチャネルのデータへ、簡単かつスピーディーにアクセスすることができます。記述的・規範的・予測的なインサイトを得て、より有効なアクションにつなげることが可能です。
データ収集&webコーディングを簡素化し、ページの読み込み速度やデータストリーミング時間を短縮したり、大規模なリアルタイムイベントに対応したりすることができます。よりスピーディーな顧客体験を実現できるでしょう。
データのセキュリティ性をアップしてプライバシーをより尊重し、適切な顧客データの使用を担保することができます。これにより、顧客からのより厚い信頼を得ることが可能となるでしょう。
事例01
CYLANCE
「市場でのプレゼンス強化を実現」
課題01 | パーソナライズされた顧客のデジタルエクスペリエンスを実現したい |
---|---|
課題02 | 世界中の市場へのデプロイの加速化、コンテンツアップデートの簡素化 |
課題03 | フォーム入力のクリックパス最適化によるコンバージョンアップ |
課題04 | データを活用し、サイトとマーケティングキャンペーンをまたぐ動的パーソナライゼーションを叶えたい |
CYLANCEでは、上記課題の解決に向け、「Adobe Experience Cloud」「Adobe Experience Manager」「Adobe Target」「Adobe Analytics」「Adobe Experience Platform Launch」を導入しました。
その結果、エクスペリエンスが向上したことでwebサイトに費やす時間が22%アップ。また、webサイトの再設計においてレスポンシブデザインを全面採用したことで、モバイル端末からの訪問が36%もアップしました。
さらに、コンポーネントの再利用でデプロイメントが6週間→数時間に短縮されたことや、AI・分析の統合による高度なパーソナライズとイノベーションのベースを構築できたことも大きな成果です。
事例02
Adobe Inc.
「データドリブンオペレーションモデルを実現」
課題01 | パッケージ・ライセンス提供型→サブスク型サービスへ移行 |
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課題02 | 新たな顧客の開拓 |
課題03 | 顧客生涯価値のアップ |
課題04 | 継続的で長期的な顧客ロイヤルティの構築 |
Adobe Inc.では、「Adobe Experience Cloud」「Adobe Advertising Cloud」「Adobe Analytics」「Adobe Audience Manager」「Adobe Target」「Adobe Campaign」「Adobe Experience Platform」を導入。その結果、新しいエンタープライズビジネスをスタートさせたほか、Creative Cloudのフランチャイズを45%も拡大しました。
また、年間訪問件数は11.5億を突破。61ものサイトを構築し、言語は31種に対応、企業からのトラフィックの3割をモバイルから獲得することにも成功しました。
現在もAdobe Inc.では、「Adobe Experience Cloud」を用いた顧客体験管理により、DDOMを強化しています。
事例03
アドビ
「リアルタイムな顧客体験を実現」
課題01 | 統合顧客プロファイルの構築 |
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課題02 | リアルタイムな顧客体験の提供 |
課題03 | オンラインとオフラインのデータの一元管理 |
「Adobe Experience Platform」の導入により、顧客データを統合して9億7,000万を超える一意のプロファイルを構築することに成功しました。
また、24時間~72時間だったデータ更新サイクルは、10秒~14秒に大幅短縮。さらに、オフラインのデータとオンラインのデータを中央リポジトリーで一元管理化できたことも成果のひとつです。
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