類似(look-alike)モデリング

Adobe Senseiを利用したアドビ独自のTraitWeightアルゴリズムを活用して、主要な顧客の外側にリーチを拡大し、ユニークで価値の高いオーディエンスをサードパーティデータから新たに見つけ出します。


既存の優良顧客に類似する新たなオーディエンスを獲得

新規顧客の獲得は継続的な課題です。しかし、時間とリソースをどこに投入すべきかを見極めるのは困難です。時間には限りがあり、また、競合他社が見つける前に獲得できるスピードが必要になります。成功への鍵は、現在の顧客データを分析し、それに類似した属性を持つ新たな顧客を発見することにあります。

類似(look-alike)モデリングを活用すれば、現在の顧客ベースに似た価値の高い新しいオーディエンスセグメントを探し出し、リーチを広げることができます。特性やセグメント、時間間隔、ファーストパーティまたはサードパーティのデータソースを選択できます。アドビのマシンラーニング(機械学習)アルゴリズムであるTraitWeightは、Adobe Senseiのテクノロジーを使用して、データソースの中から同じ特性を持つ人や企業を探します。そして、基準となるオーディエンス特性への類似性にもとづいて重みづけをおこない、結果を表示します。これを利用すれば、オーディエンスを拡大するためのより正確なターゲティングが可能になります。

次のような機能があります

スピード
新しいオーディエンスへの働きかけをすぐに開始できます。アドビの新しいモデルなら、競合他社に先駆けて行動を起こすことができます。

最新かつ最適な結果
このモデリングプロセスは、データから新しい価値を引き出すために一定の間隔で自動的に実行されるため、最新情報をいつでも容易に入手できます。

自動化
特性やセグメントを推測したり、大量の静的ルールを管理する必要はもうありません。アルゴリズムが自動的にオーディエンスを見つけ出します。

サーバーサイドの発見プロセス
自社データとサードパーティデータを評価軸とする、サーバーサイドの発見、評価プロセスを使用します。 そのため、サイトの訪問者について特性の有無を判定する必要はありません。

類似(look-alike)モデリングに関する詳細

モデリングの仕組み

類似(look-alike)モデリングの仕組みをご確認ください。

さらに詳しく(英語)

次の顧客の発見

最初の類似(look-alike)モデルを作成する方法をご覧ください。

さらに詳しく

関連機能

データプライバシー制御

組み込まれている制御機能によって、データプライバシーや使用許諾契約に違反するデータ利用を回避します。データの使用方法と個人情報(PII)に関連付けるデータソースや配信先を制御します。

A/Bテストによるセグメンテーション

様々なターゲティングプラットフォームやアルゴリズムモデルの効果を主要業績評価指標(KPI)にもとづいてテストするために、セグメントを相互排他的なグループに分割します。これにより、成功指標に確実にフォーカスできます。

オーディエンス分析

Adobe Analyticsからの双方向のリアルタイムデータ転送により、他の追随を許さない顧客インテリジェンスを獲得します。2つのソースを統合したオーディエンス分析を実施し、セグメントレベルのパフォーマンスを示す強力な統合レポートを生成し、最適化に活用します。

Adobe Audience Managerがお客様のビジネスにどのように役立つのかをご案内します。

Adobe Experience Managerがお客様のビジネスにどのように役立つのかをご案内します。