予測分析とは

予測分析はマシンラーニング（機械学習）を利用して、大量のデータを比較、対照することで、顧客を特定し、コンバージョンの機会を予測します。

予測インテリジェンスが成熟するまでには、組織上の課題や技術的な問題がつきものです。

新たなオーディエンスの発見

不十分なデータモデリング

データのサイロ化

顧客行動の予測

機械学習とAI（人工知能）を活用した予測インテリジェンスにより、リアルタイムの顧客行動をより価値のある、適切で未来を感じる体験に転換できます。

データクラスタリングやマシンラーニングを利用した予測分析は、最も価値の高いオーディエンスセグメントの特定に役立ちます。これから起こる出来事を詳細に把握し、より効果的でパーソナライズされた顧客体験を構築して提供できます。

統合した顧客プロファイルにもとづく予測モデルは非常に強力です。最も重要なインサイトを特定し、チャネルをまたいだ顧客体験を効果的に最適化できます。

予測インテリジェンスツールには、多くの場合、顧客のコンバージョンや解約の可能性を予測できる傾向モデルが用意されています。データの異常値やそれに対応する方法を特定、把握するのにも役立ちます。

高度なアトリビューションモデルやモバイルアプリケーション分析、リアルタイムデータの活用をもとに意思決定をおこなうことで次の行動を予測して準備し、適切なメッセージやコンテンツ、オファーをタイミングよく提供できます。

Adobe Analyticsは、顧客インテリジェンスの向上や価値の高いオーディエンスの特定、将来の行動の予測、より的確なマーケティング投資をおこなうために必要な予測分析ツールを提供します。

カスタマージャーニーを予測し、顧客の実像を把握するために、様々な企業がアドビのツールを活用しています。

「顧客が何に反応するのか、それが当社の知りたいことです。あらゆる変化に対して顧客がどう反応するかを知ることができます」
— Ellen Lee氏
（Hyatt、シニアバイスプレジデント、グローバルデジタル）

「より動的かつ効率的にメッセージをターゲティングできます。配信停止や新しいオーディエンスの発見、類似（look-alike）オーディエンスの活用による、経費を削減する方法もあります」
— Shelley Wise氏
（Princess Cruises、ブランドマーケティング担当ディレクター）

予測分析はオーディエンスの特定にどのように役立つのでしょうか？
分析エンジンが大規模な変数セットを同時に分析して訪問者を動的に分類し、今後の分析やターゲティング、パーソナライゼーションを可能にするオーディエンスを構築します。

確認したいディメンションを表示するためには、予測分析のルール設定が必要ですか？
Adobe Analyticsを使えば、あらかじめ定義したレイテンシーテーブルを使用するか、高度なアトリビューションモデルを作成することで、データの視覚化をカスタマイズできます。

どのエクスペリエンスやコンテンツがイベントやコンバージョンに貢献したかを把握できるようになりますか？
適切なソリューションを使えば可能です。Adobe Analyticsの予測機能には、「違いを生む違い」を特定する貢献度分析エンジンが含まれています。

社内の予測モデルと比べ、予測分析はどのように優れていますか？
予測分析では、集計した購入データに依存するのではなく、顧客とのやり取り一つひとつに傾向スコアを付与します。このスコアを利用して、予測モデルの精度を大幅に向上させることができます。

アドビの予測分析エンジンは、3rdパーティのデータソースと同期できますか？
はい。エクスペリエンスに関するデータと他の顧客データソースを組み合わせることで、顧客とのコミュニケーションをチャネルをまたいで詳細かつ総合的に把握できます。

データマイニングとマシンラーニングは異なるものですか？
はい。データマイニングは、データセットからインサイトを抽出する処理です。マシンラーニングは、プログラマーの介入なしにコンピューターが学習する機能です。

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