予測分析とは、今あるデータから未来を明らかにする手法

今日、顧客インテリジェンスを高めることが、競争に勝つためにこれまでになく重要になっています。しかし、多くのデータが体系立てて管理されていない状況で、それらのデータを統合し、個々の顧客を理解するためにはどうすればよいでしょうか。予測分析を活用すれば、オーディエンスが何を切望しているかを予測し、提供することができます。
顧客の全体像を把握し、適切な施策を展開するには?「全体像をとらえる」で解説します。 ガイドを読む ›

 

 

企業は膨大なデータを抱えている一方、そこからインサイトを取り出すことができていません。大量のデータを利用できるにもかかわらず、多くの場合、マーケターはまだ オーディエンスの行動をリアルタイムで把握していません。マーケターは、莫大な量のオンラインとオフラインのデータをすばやく効果的に分析するのに苦労しており、最も効果の見込めるオーディエンスをターゲットとして狙うこと、特に価値の高い顧客を特定することが困難であると考えています。
 
そのような課題を解決するのが予測分析です。予測分析は、顧客が将来どのような行動をとる可能性があるかを統計的に評価します。予測モデリング、データマイニング、人工知能やマシンラーニング(機械学習)を利用することにより、履歴データを取得して、潜在的な行動に関するインサイトを生成します。
 
データを分析して整理することで、オンラインやPOS、モバイルなどの顧客接点におけるデータを統合し、先見性のあるブランドストーリーを語ることができます。また、予測分析エンジンから得たインサイトを利用して、オーディエンスとのエンゲージメントを向上させることができます。
 
これを実現するには、大量のデータサイエンティストを抱えなければならないように思われます。そうした専門家の手を借りずに、予測分析を実現する方法はないものでしょうか。ターゲットごとに提供するコンテンツを調整できるように、認証済みのデータと匿名のデータを統合するにはどうすればよいでしょうか。オフラインデータを理解するには、機械学習が必要です。マーケティングに関して、より適切な決定を下すためのインサイトを導き出すには、視覚化が必要です。そして、1対1のエンゲージメントを高めていくためには、予測モデリングが必要です。
Adobe Analyticsのような予測マーケティング分析ソリューションを使用すると、次のことが実現できます。
 
  • 可視化:webサイトでリアルタイムに何が起きているか
  • 分析:異常なトラフィックの原因となる顧客とのやり取り
  • 作成:オーディエンスセグメントの統合
  • 配信:顧客プロファイルにもとづき自動的にターゲティングされたコンテンツ
 
オーディエンスを可視化
 
Adobe Analyticsを利用すれば、webサイトやモバイルアプリでどのようなアクションやイベントが発生しているかを把握できます。例えば、ライブデータ分析機能では、リアルタイムに発生しているデータを取得し、現在進行中のできごとをダッシュボードを通じて可視化します。このような可視化によって得られるインサイトを活用すれば、リアルタイムな対応が可能になり、 顧客エンゲージメントが向上します。
 
明確な可視化により、webおよびモバイルにおいてやり取りしているのは誰かを識別します。何百万もの個別の値を即座に突き合わせて、訪問者がサイト上でおこなっているやり取りや閲覧行動を明らかにすることができます。オーディエンスを可視化することで、損失した機会をリターゲティングしたり、コールセンターの対応や主要な関係者への顧客行動に関する情報提供を向上することができます。
 
 
顧客の動向を分析
 
オーディエンスを識別できたら、次のステップは何が起きているかを分析することです。Analyticsを使用すれば、あらゆるデジタルチャネルをまたいで、ビジネスに影響を及ぼすプラス、マイナス両方のトレンドへの理解を深めることができます。
 
データに通常とは異なる動きが発生する場合があります。異常値検出機能は、データの変則的な動きを検出します。統計的に主要な指標に影響を及ぼす、予想範囲を超えた動きを識別できます。例えば、異常値検出機能は、特定の期間のメール登録数が正常値を下回ることを明らかにできます。Adobe Analyticsでは、強力な機械学習を利用して、このような傾向を賢く識別します。しかし、これは活用方法のほんの一部にすぎません。
 
次に、貢献度分析機能により、離脱の発生理由を探ります。貢献要因を識別するために着目する指標を選択できます。この分析エンジンにより、理由を求めるために費やしていた膨大な時間が節約されます。
 
Adobe Analyticsでは、次のことが可能です。
 
  • リアルタイム監視:秒単位でマーケティングキャンペーンに対する影響を認識します。
  • セッション内でのトリガー:すばやくインサイトを獲得し、パーソナライズしたオファーをその場で提供できます。
  • きめ細かなデータ収集:カスタムレポートと標準レポートを使用して、顧客の行動と特性を深く掘り下げます。

トレンドや通常とは異なるできごとを識別しても、獲得したインサイトをもとに、価値あるオーディエンスを的確にターゲティングしなくては意味がありません。

高価値オーディエンスの作成
 
トレンドや通常とは異なるできごとを識別しても、獲得したインサイトをもとに、価値あるオーディエンスを的確にターゲティングしなくては意味がありません。データを整理したら、対応するオーディエンスセグメントの作成に取り掛かります。
 
セグメントIQ機能を使用すれば、指標とキャンペーンディメンションを自動分析することで、オーディエンスセグメント間の相違点を明らかにすることができます。セグメントIQ機能で分析を実行すると、KPIを向上させている、重要なオーディエンスの特性も明らかにすることができます。比較を実行すれば、複数のセグメントが共通して有している属性を確認できます。
 
オーディエンスのクラスタリングでは、さらに一歩進み、価値のある顧客のセグメントを自動的に特定してターゲティング精度を向上します。対象を広げるためには、セグメントデータをAdobe Audience Managerに送り、類似(look-alike)モデリングを適用し、類似しているオーディエンスセグメントを明らかにすることができます。その後、新たに定義されたこのセグメントをAdobe TargetAdobe Campaignで利用することができます。
 
傾向スコアリングを使用すれば、将来の結果に影響を与える可能性が高い、顧客の特性や行動を知ることができます。さらに、アクションを完了する可能性について、予測分析エンジンが個人別にスコア付けします。これにより、発生し得る結果を予測し、パーソナライズされたコンテンツを最も適切なオーディエンスに送信できるようになります。
 
ターゲティングしたコンテンツを配信
 
オーディエンスセグメントを識別したら、エクスペリエンスを向上させる準備は完了しています。Adobe Targetを使用すれば、配信するコンテンツの決定プロセスを自動化できます。高度にターゲティングされたコンテンツを自動配信できるようにするために、自社で専門のチームを有する必要はありません。
 
Adobe Analyticsの予測分析にもとづき、Adobe Targetでパーソナライズされた魅力的なコンテンツを配信すれば、エクスペリエンスを高める効果を生み出せます。例えば、デスクトップPCでショッピングを途中で止めた オーディエンスをAdobe Analyticsで特定し、モバイルでのリターゲティングに利用するコンテンツをAdobe Targetで選択します。
 
オーディエンスを識別したら、Adobe Targetの次のような機能によりターゲティング効果を調整できます。
 
  • テスト:様々なテスト手法を用いて、ターゲティングしたコンテンツ配信の最適な機会を明確にします。
  • 自動パーソナライゼーション:自己学習アルゴリズムによって、コンテンツを個々の顧客に自動的にターゲティングします。
  • ターゲティングしたレコメンデーション:履歴データにもとづいてお勧めのコンテンツを提供します。
 
Adobe AnalyticsとAdobe Targetを連携させれば、顧客エクスペリエンスを高め、高価値オーディエンスに適切なチャネルで最適なメッセージをタイムリーに提供できます。
 
予測分析による統合マーケティングプラットフォームの向上
 
予測分析を早期に導入した企業は、先を読むことの価値を認識しています。高価値オーディエンスを引き付け続けられるでしょうか。そのようなオーディエンスが離脱する可能性のある場面を特定できますか。真の価値を実感するのは、このような知識を利用して何かを実行できたときです。そのためには統合マーケティングプラットフォームが必要です。
 
プラットフォームを使用して、オンラインとオフラインから得られた分析データを結び付けます。次に、様々なソースから獲得したインサイトを利用して、最も価値の高いオーディエンスを見つけ、ターゲティングします。コンテンツをテストし、変更箇所を想定できなくてはなりません。履歴データにもとづいたコンテンツ選択も、自動化する必要があります。キャンペーンは、パーソナライズされた1対1のエクスペリエンスで構築します。
 
最後に、測定可能なビジネスの改善を理解する必要があります。予測分析は、そのための重要な役割を果たします。Adobe Experience Cloudを早期に導入した企業では、測定可能な改善が標準となりました。早期導入企業の多くが、次のような成果を上げています。
 
  • 分析時間の短縮による、効果が現れるまでの時間の短縮
  • より魅力的なエンゲージメントによる、エクスペリエンスの向上
  • プロセスと施策への投資の効果の予測と再現性
  • 組織がデータドリブン型になるにつれて意思決定が向上、迅速化
 
予測分析を利用すれば、新規顧客の獲得とコンバージョンの確率が高まり、オーディエンスに適したエクスペリエンスを提供することでリテンション率を向上できます。

アドビがお役に立ちます。

顧客より一歩前にいるということは、トレンドと行動を識別する必要があるということです。顧客行動の把握に役立つデータを使用すれば、顧客行動の将来予測が容易になります。Adobe Analyticsは、よりスマートな決定を下すために必要なエンジンを提供します。Adobe AnalyticsとAdobe Targetを組み合わせて、エンゲージメントを向上させ、キャンペーンをパーソナライズし、相手に見合ったコンテンツを提供しましょう。