ディシジョニングの内容、理由、方法

データを優れたパーソナライズされたエクスペリエンスに変換することは、Sitecore CDPの大きな強みです。しかし、この印象的な偉業は、CDPの信頼できる相棒であるディシジョニングエンジンなしでは不可能でしたオペレーションの頭脳.

Decisioning or decision management is a technique that blends big data together with business rules and predictive analytics (or analytical models) to make smart decisions about what to talk to customers about, and where, at any one time.

このエクスペリエンスの時代では、顧客の期待がかつてないほど高まっているため、適切なディシジョニングテクノロジーを導入することは、顧客が真に見られ、耳を傾け、理解されていると感じさせるタイプのパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために重要です。

昔々、パーソナライズとは、ブランドがメールの先頭に「こんにちは(受信者の名前)」をドロップするだけでした。最近、顧客は、パーソナライズされたブランドインタラクションが直感的であるだけでなく、すべてのタッチポイントで一貫していることを期待しています。そして、的外れな人に対する寛容さはほとんどありません。2019年の調査ガートナーマーケティング上のパーソナライズは、ブランドが不十分なパーソナライズのために顧客の38%を失う立場にあることを明らかにしました。

一方、ブランドがパーソナライズ戦略を的確に進め、適切なメッセージを適切な顧客に適切なタイミングで届けることで得られるものはたくさんあります。によって実施された調査によるとマッキンゼー、関連するで有用なターゲットを絞ったコミュニケーションは、持続的な顧客のロイヤリティを生み出し、10%から30%の収益成長を促進します。

顧客のネクストベストアクションを見極める能力は、関連する、コンテクストに基づいた、パーソナライズされた顧客体験を生み出すための鍵です。今日の顧客の期待に応えるためには、ブランドとのインタラクションはその瞬間に柔軟に対応し、チャネルからチャネルへとシームレスに移動する必要があり、ここでディシジョニングが重要な役割を果たします。

パーソナライズにおけるディシジョニングの役割

CDPは、データ収集、プロファイルの統合、セグメンテーションを通じてパーソナライズの原材料を提供しますが、ディシジョニングは秘密のソースです。持参CDPによって作成された統一された顧客プロファイル、ディシジョニング エンジンは、ML モデルと AI モデルの組み合わせを使用して、各顧客プロファイルのさまざまな傾向を判断し、これらの結果に基づいて、顧客の最も関連するチャネルでこの顧客に対する次善のアクションを決定します。

AI主導のディシジョニングとオムニチャネルのパーソナライズ

小売業、食料品店、ホスピタリティ業など、実店舗とオンラインの両方で事業を展開する企業にとって、オムニチャネルのパーソナライズはもはや「あればいい」というものではなく、今や重要な差別化要因となっています。

聞いたところではSalesforce の「つなげる顧客の状況」レポートによると、顧客の80%は、製品の品質と同様に完璧なエンゲージメントを重視しており、ブランドにはあらゆる面で有用で関連する一貫した顧客体験を提供するというプレッシャーがかかっています。

では、ブランドはどのようにして顧客のオムニチャネルの期待に応える(そしてそれを超える)ことができるのでしょうか。ディシジョニングエンジンを入力してください。コンテクスト、場所、気象条件、時刻、特定の場所で人気のあるアイテム、または同様のバスケットアイテム(この製品を購入した顧客はxyzも購入)などのさまざまなデータに基づいてリアルタイムの意思決定を行うことにより、ディシジョニングエンジンは、正しい方向への穏やかなナッジに相当するデジタルを提供します。

AI主導のディシジョニングにより、ブランドは複数の戦略を試し、勝利の組み合わせをリアルタイムで選択できます。このスタイルのディシジョニングを採用することで、ブランドは詳細なインサイトを得ることができるため、顧客の変化する現実にリアルタイムで簡単に適応し、今日の消費者が求める瞬間的で高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを正確に提供できます。

シンプルなドラッグアンドドロップインターフェイスにより、ディシジョニングエンジンを実際に簡単に使用できますが、実際のディシジョニングプロセスはすぐにスイッチできるものではありません。むしろ、慎重な準備と継続的な分析が必要であり、これはビジネス全体の複数のステークホルダーが関与する協力的なアプローチを用いて実施する必要があります。

プロセスの最初のステップでは、価値を証明し、ビジネスの全体的な目標との整合性を示すユースケースを特定する必要があります。また、テスト戦略、結果モニター、および結果測定指標に専任チームを割り当てる必要もあります。この手順が重要です。バリエーションを継続的にA/Bテストすることで、ブランドはパーソナライズキャンペーンで可能な限り最高の結果を達成し、提供することが期待できます。

Sitecore ディシジョニング

Sitecoreのディシジョニングエンジンは、柔軟なドラッグアンドドロップキャンバスを使用して意思決定戦略を作成する能力を組織に提供する、高度でユーザーフレンドリーなツールです。

By leveraging behavioral data, historical data, transactional data, and the organization’s operational data (risk, pricing, inventory) in real time and combining rules, AI, and programmable logic,Sitecore ディシジョニング can help brands achieve advanced decisioning and hyper-personalization at scale. Meanwhile A/B silent testing ensures models can be easily optimized to align with business goals.

何よりも、ディシジョニングインターフェースでのルールの編集はスプレッドシートを編集するのと同じくらい簡単なため、インパクトのある収益を生み出す顧客体験を計画して提供するための技術的な知識はほとんどまたはまったく必要ありません。

お客様を第一に考える

Sitecoreのディシジョニングエンジンは、一連のシーケンシャルルールや1回限りの機械学習モデルを適用するだけではありません。次善のアクションを決定するために、Sitecoreディシジョニングは、顧客データを見て、顧客の全体像を構築し、次善のアクションを検討し、顧客が対話したチャネルに基づいてこのアクションを提供または強化する最善の方法を決定することで、顧客を最優先します。Sitecoreのディシジョニング機能を使えば、ビジネスが理解しやすく、かつビジネスが簡単に管理できる方法で、複雑な意思決定を活性化することができます。

Moreover, whenSitecore ディシジョニング is integrated with an organization’s existing APIs, data can be enhanced with analytics to unlock further insights about customer behavior. Shaped by these rich layers of data, next best actions and experiences become smarter, more agile, and much more intuitive.

パーソナライズ戦略を変革したいとお考えですか?お問い合わせ SitecoreのCDPと高度なディシジョニングエンジンが、お客様の持続的な顧客関係の構築にどのように役立つかをご覧ください。