アドビ、Adobe Targetでパーソナライゼーションをより簡単、高速かつスマートにするイノベーションを発表

新しいレコメンデーション、カスタマイゼーションおよびモバイル機能が、全てのタッチポイントで顧客体験管理 (CXM)を進化させる

近頃では、パーソナライゼーションは特定の場面で顧客の満足度を高める以上のものになっています。顧客はパーソナライズされた体験を求めており、B2Bに特化した企業のリードナーチャリングから、旅行業界でのリワードやロイヤリティプログラムまで、業界に関係無く、企業が成功し競争力を維持するためにパーソナライゼーションは必要不可欠となっています。

Adobe Experience Cloudのパーソナライゼーション エンジンであるAdobe Targetは、世界中の企業のパーソナライゼーション ニーズを満たす戦略を提供しています。顧客の期待は急速なスピードで変化しているため、Adobe Targetを使うクライアント企業にとって、最も有効なパーソナライゼーションを展開する際の使い勝手やスピードを向上させることが重要となります。マーケターと開発者が、全てのユーザーとのタッチポイントでより速く簡単にパーソナライゼーションを実現するための新しいAdobe Targetのイノベーションを、サービスの正式な提供開始を前に一部ご紹介します。

強力なパーソナライゼーション機能:****

今日の急速に移り変わる世界では、顧客とデジタル上で継続的な関係を築くことが鍵となっており、マーケターや開発者がパーソナライゼーションを実現する近道として、レコメンデーション機能が最も強力なツールの一つとなっています。しかし、企業はしばしばユーザーが最後に閲覧・購入された製品か、直近の行動のみをベースにレコメンデーションを行っているため、より広範囲で包括的なパーソナライズされたレコメンデーションを提供することができなくなっています。Adobe Targetの新しいアルゴリズムである「レコメンデーション フォー ユー(Recommendation for You)」であれば、ユーザーの選択に注目してレコメンデーションを提供できると同時に、たとえばスノーボードが趣味、といったユーザーの重要なプロフィール属性や、ハイテク製品やハイキングブーツをブラウズした、といった関連履歴データに基づいて、冬のアウトドア バケーションのための最もランクの高い商品をレコメンドすることができます。このカスタマイズ可能なレコメンデーション アルゴリズムは、Adobe Senseiに備わったAI(人工知能)と機械学習を使うことで、直接的関係が無いシナリオにおいても、最も関連性のある製品やコンテンツなどの提案ができます。この新しいレコメンデーション アルゴリズムは、アドビの製品やソリューションに対するプライバシーバイデザイン アプローチという継続的なコミットメントの成果で、マーケターは技術開発者やマニュアルのプロセスに頼らずして、このアルゴリズムを使って僅か数分で、ユーザーの選択を重視したレコメンデーションを設定することができます。****

マーケターや開発者の多くが、パーソナライゼーション ソリューションのモバイルアプリへの展開が複雑であると認識しており、モバイルでのパーソナライゼーションの取り組みが遅れている、と話しています。そのためアドビは、企業がモバイルアプリを含むすべての顧客との接点で、パーソナライゼーションをできる限りシンプルに実現できるよう、サンプルコード、サンプルアプリ、パーソナライゼーションのベストプラクティスを解説した、新しいモバイルアプリのチュートリアルを提供しています。アドビは今年初めに、新しいモバイル向けビジュアル エクスペリエンス コンポーザー(Visual Experience Composer : 以下VEC)と、マーケターがモバイルアプリの中でパーソナライゼーション作業を数分で設定し簡単に実行できる直感的なユーザー インターフェイスを発表しましたが、それに引き続き、この新しい改良版チュートリアルで、モバイルアプリのパーソナライゼーションをより速く、簡単にするための改善をいたしました。****

サーバー側でのパーソナライゼーション展開が進む中、マーケターはサーバー側とクライアント側の双方で展開できる単一のソリューションを探しています。Adobe Targetは、独自の方法で同じアカウント内で単一ソリューションを提供します。マーケターは、ユーザーフレンドリーなビジュアルエディターを使うなどして、コンテンツ、製品、デザインあるいはメッセージなどのパーソナライゼーションを、クライアント側で柔軟に展開できます。一方で、サーバー側でのより技術的なパーソナライズも可能で、開発者はチェックアウトから購入までのフローをパーソナライズすることも可能です。このほか、サーバー側での使い勝手やスピードを改善するため、アドビはNode.jsとJava SDKをAdobe Targetに導入しました。これにより、人気のあるNode.js環境やプログラミング言語Javaを使って簡単に実行できます。

アドビは、Adobe Targetのパーソナライゼーション プログラムの成功例を集め、知識やベストプラクティスをマーケターと共有しています。Adobe Targetに精通すべくトレーニングし、最先端のパーソナライゼーションができるマーケターの仲間入りをしましょう。Adobe Experience Cloudのためのパーソナライズされた学習サービスであるAdobe Exchange Leagueの、新しい動画、記事、チュートリアルなどを含む、全く新しいモジュールで提供されるリソースは、あらゆるスキルレベルのマーケターや開発者がAdobe Targetにより精通できるようになっています。※日本語ページについては順次対応中

強固なプライバシーとセキュリティ基盤を築き、顧客にとって信頼されるパートナーであるため、アドビにとって、プライバシーとセキュリティは最優先事項です。最新のApple Safari ITP 2.1 & 2.2プロトコルおよびGoogle SameSite Chrome v.80(2020年前半にリリース予定)に対しては、サーバー側のデータ収集への影響を最小限に抑えつつ、ユーザーの選択を重視しながら、すべてのチャネルでパーソナライゼーションを提供し続けるべく、今後もブラウザー開発者と協力していきます。

最近のマーケターは、カテゴリー親和性によるターゲティングやホームページでのレコメンデーションなどは最初から簡単に実現できることを知っています。Adobe Targetならば、容易に取り掛かることができ、確実にデータの力を利用できるほか、ユーザーとの最初の接点でまずユーザーの選択を認識し、自動でターゲットされたランディングページに誘導し、全体のカスタマージャーニーを通じて次の段階での最善策のオファーやコンテンツ、レコメンデーションを提供することができます。Adobe Targetを活用する経験豊富なマーケターは、アプリ内のパーソナライゼーションを自動的にパーソナライズされたスクリーンや店舗の店員からのレコメンデーションとも繋げる、といったより高いレベルのパーソナライゼーションを、これまで以上の速さで習得しています。詳しくはこちらをご覧ください:https://www.adobe.com/jp/marketing/target.html

※本記事は、2019 年9 月10 日にプリンシパル プロダクトマーケティング マネージャー ドリュー バーンズ (Drew Burns) が投稿したブログの抄訳版です。