AI を活用したランタイム チャネル最適化を使用する
チャネルの最適化により、意図された体験の目標に向けて各顧客に到達するための適切なチャネルを決定する際の当て推量を排除します。 チャネル最適化は、複雑な条件のセットを定義する必要なしに、各顧客が通信チャネルにどのように応答するかを継続的に監視します。
チャネル最適化の仕組み
Customer Insights - Journeys AI モデルは、顧客の履歴データに基づいて顧客にとって最適なチャネルを選びます。 AI モデルは、顧客のチャネルの好みを考慮して、どのチャネルが最も体験の成果を達成しやすいかを判断します。
AI モデルでは、自律的にリアルタイムで動作し、体験の目標を理解し、目標に向けて最適化できる方法を探ります。 初期状態では、すべてのチャネルには、体験の目標に到達する可能性が等しく与えられています。 時間の経過とともに、AI モデルは顧客の過去の活動 (過去にどのチャネルに最も関わったか) を考慮して、どのオプションが成功する可能性が最も高いかを学習します。
Note
チャネルの最適化では、顧客が同意していないチャネルは推奨されません。 同意のあるチャネルがない場合、コミュニケーションは送信されず、顧客は体験の次のステップに進みます。 さらに、"マルチブランドの同意とカスタマイズ可能なプリファレンス センター (プレビュー)" 機能スイッチを有効にしている場合、この時点ではチャネルの最適化は機能しません。 この動作は近々更新される予定です。 詳細情報 : ユーザー コンプライアンス設定の管理。
前提条件
- 体験の目標 : チャネル最適化が機能し始めるためには定義された体験の目標が定義されていなければなりません。
- チャネルのコンテンツ: 最適化したいチャネル (メール、テキスト、またはプッシュ) のコンテンツを用意する必要があります。
チャネル最適化を作成して追加
Customer Insights - Journeys> 顧客エンゲージメント>体験で、新規または既存の体験を開きます。
体験キャンバスで、プラス記号 + を選択し、適切なチャネルでメッセージを送るタイルを作成します。
最適化するチャネルを少なくとも 2 つ選択してください。
AI モデルが最適化する対象を理解できるように、体験の目標を定義していることを確認してください。
既定で機能するチャネルを決定します。 これは「安全な」オプションです。このオプションでは対象ユーザーの約 10% が自動的にフィルター処理されます。 既定のチャネルでは、AI 推奨の結果をコントロール グループと比較できます。
Note
既定のチャネルに配信された対象ユーザーが正常に体験の目標に到達した場合でも、AI モデルはチャネルを客観的に評価します。
チャネルのコンテンツを選択してください。
チャネル最適化分析を評価する
顧客体験のリリースに続いて、各チャネルの効果を分析するには、以下のような手段が有効です:
- 最適化の効果 : 体験の目標の達成度に基づいて、AI がコントロール グループに対してどのように実行されたかを比較して表示するものです。
- チャネル エンゲージメント : 顧客が配信されたチャネルにどのように関与したかについてのインサイトを提供します。 計算方法は、一意のクリック数または開封数を、送信されたメッセージの総数で割ったものです。
- 対象ユーザー分布 : 対象者のどの部分が AI モデルを使ってフィルタリングされたか、されなかったかについてのインサイトを提供します。
特殊なケース
いずれかのチャネルでメッセージが送信されていませんという画面が表示された場合、AI モデルがそのチャネルに顧客を誘導していないか、メッセージは送信されたが、顧客がメッセージを開いたり、リンクをクリックしたりするなどの対話をまだ行っていないことを意味します。
場合によっては、アプリが一方のチャネルからエンゲージメント データを取得できても、もう一方のチャネルからは取得できないこともあります。