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、サイトコア CDPの強みです。しかし、この目覚ましい偉業は、CDPの信頼できる相棒であるディシジョニングエンジン(作戦の頭脳だと言う人もいるかもしれません)なしでは不可能でした。

意思決定または意思決定管理は、ビッグデータとビジネスルールおよび予測型 アナリティクス(または分析モデル)を組み合わせて、顧客と何について、どこで、いつでも話すかについて賢明な決定を下す手法です。

顧客の期待がかつてないほど高まっているこのエクスペリエンスの時代において、適切なディシジョニング テクノロジーを用意することは、顧客が真に見られ、耳を傾けられ、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不可欠です。

昔々、パーソナライズとは、ブランドがメールの冒頭に「こんにちは(受信者の名前)」をドロップすることを意味していました。最近では、顧客はパーソナライズ 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。 Gartner によるマーケティングパーソナライズに関する調査では、ブランドはパーソナライズ不足により顧客の 38% を失っていることが明らかになりました。

対照的に、ブランドがパーソナライズ戦略を的確に把握し、適切なメッセージを適切な顧客に適切なタイミングで配信することで、多くのメリットが得られます。マッキンゼーが実施した調査によると、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、永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決定する能力は、関連する、コンテクスト、パーソナライズされた顧客体験を作成するための鍵です。今日の顧客の期待に応えるために、ブランド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行する必要があり、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。ディシジョニングエンジンは、CDPが作成した統合顧客プロファイルを用いて、MLモデルとAIモデルを組み合わせて、各顧客プロファイルのさまざまな傾向を判断し、その結果に基づいて、顧客の最も関連する チャネルにこの顧客にとってのネクストベストアクションを導き出します。

AI主導のディシジョニングとオムニチャネル 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を持つ企業にとって、オムニチャネル 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、重要な差別化要因となっています。

Salesforce の State of the つなげる Customer レポートによると、顧客の 80% が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、ブランドはあらゆる面で有用で関連するかつ一貫したカスタマーエクスペリエンスを提供するようプレッシャー

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ます。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も購入しています)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実行することにより、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、リアルタイムで勝利の組み合わせを選択できます。このスタイルのディシジョニングを採用することで、ブランドは詳細な洞察を得ることができ、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なハイパー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使用するのは簡単ですが、ディシジョニングの実際のプロセスは即座にオンにできるものではありません。代わりに、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利害関係者が関与する共同アプローチを使用して実行する必要があります。

プロセスの最初のステップでは、価値とビジネスの全体的な目標との整合性を証明するためのユースケースを特定する必要があります。また、戦略のテスト、結果のモニター、測定指標結果など、専任のチームを割り当てる必要があります。このステップが重要です。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。

サイトコア ディシジョニング

サイトコアのディシジョニングエンジンは、高度でユーザーフレンドリーなツールであり、組織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できます。

行動データ、履歴データ、トランザクションデータ、組織の運用データ(リスク、価格設定、在庫)リアルタイムでを活用し、ルール、AI、プログラマブルロジックを組み合わせることで、サイトコア ディシジョニングブランドが高度なディシジョニングとハイパーパーソナライズを大規模に実現できるよう支援します。一方、A/Bサイレントテストにより、ビジネスの目標に合わせてモデルを簡単に最適化できます。

何よりも、ディシジョニングインターフェイスでのルールの編集はスプレッドシートの編集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カスタマーエクスペリエンスを計画および提供するために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

サイトコア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。サイトコアのディシジョニングでは、顧客データを見て顧客の全体像を構築し、ネクストベストアクションを考え出し、顧客がやり取り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適な方法を決定することで、顧客を第一に考えます。サイトコアのディシジョニング機能を使用すると、企業はビジネスが理解しやすく、ビジネスが簡単に管理できる方法で複雑な意思決定をアクティブ化できます。

さらに、サイトコア ディシジョニング を組織の既存の API と統合すると、データをアナリティクスで強化して、顧客行動に関するさらなる洞察を引き出すことができます。これらの豊富なデータレイヤーによって形作られ、ネクストベストアクションとエクスペリエンスは、よりスマートで、より俊敏で、はるかに直感的になります。

パーソナライズ戦略の変革をお考えですか? サイトコアのCDPと高度なディシジョニングエンジンが、組織が永続的な顧客とのつながりを構築するのにどのように役立つかについては、お問い合わせください 。