人工知能（AI）による洞察を最大限に活用する方法

企業がデータ主導型の現代社会で勝ち残るためには、AIによる洞察を活用してリアルタイムに施策を実行し、情報に基づいた意思決定をおこなうことで体験をパーソナライズし、成果を向上させる必要があります。
ただし、ユーザーの行動を理解するには、同じイベントからさまざまな次元のデータを活用することが重要です。

このデータの次元が特定の目的を果たすために重要なのですが、Tealiumのデータモデルが優れている理由は、3つの異なるスコープ（イベント、訪問、訪問者）を提供している点にあります。

これらのスコープはそれぞれ独自の視点で顧客データを分析し、多様なユースケースを解明し、オーディエンスをより深く理解するのに役立ちます。さらに、これら3つのスコープはすべてリアルタイムで利用でき、200ミリ秒未満の遅延でデータを処理します。この高速なデータ処理によりAIシステムが強化され、機械学習モデルがカスタマージャーニーのあらゆる段階で適切な施策を実行できる洞察を提供します。

それでは、これら3つのスコープがなぜそれほど価値があるのか、そしてブランドや企業のAIアプリケーションをどのように強化するのかを詳しく見ていきましょう。

イベントスコープ：リアルタイムのコンテキストアクションが適応型AIを強化

概要
イベントスコープは、ウェブサイト、アプリ、その他のデジタルプラットフォームでのユーザーの個々のやり取りや行動に焦点を当てます。
クリック、閲覧、エンゲージメントなど、あらゆるアクションが個別のイベントとして記録され、その詳細がリアルタイムで追跡されます。

価値
イベントレベルのデータは、リアルタイムでユーザーの行動を把握し、即座に対応するために欠かせません。Tealiumのイベントスコープは200ミリ秒未満の高速アクセスを実現しており、このリアルタイムイベントデータのストリームをAIシステムに供給します。機械学習アルゴリズムが即時に意思決定を行い、ユーザーの行動が発生した瞬間に的確かつ動的に対応することが可能になります。

イベントスコープを備えたAIの主な活用シーン

• 適応型パーソナライゼーション：AIモデルはイベントデータを使用して、ユーザーが現在閲覧しているページなど、リアルタイムの行動に基づいて、レコメンデーションやコンテンツの提案を瞬時に調整します。
• 予測トリガー：機械学習アルゴリズムは、次の行動を予測し、例えばユーザーが購入ボタンにカーソルを合わせたり、商品ページを離れたりすると、体験やオファーを即座に最適化します。
• 自動異常検知：AIはイベントデータを活用して、繰り返し発生する決済エラーなどの異常なユーザー行動をリアルタイムで検知して問題にフラグを立てます。これにより、ユーザーの離脱を防ぎ、体験を最適化します。

Tealiumのイベントスコープを活用すると、AIモデルはリアルタイムで応答し、今日のユーザーが期待するパーソナライゼーションとコンテキストに応じた洞察を実現できます。

訪問スコープ：セッションレベルのデータで一貫したAIモデリングを実現

概要
訪問スコープは、ユーザーが単一のセッション内で行ったすべての行動を収集し、特定の訪問またはセッション内のすべての活動のスナップショットを提供します。

価値
訪問レベルのデータは、セッションごとのパターンを捉えるため、ユーザージャーニーの理解、セッション品質の測定、セッション全体の行動分析などに特化したAIモデルに最適です。Tealiumの200ミリ秒未満の高速なデータ処理により、訪問スコープのデータはリアルタイムでAIによる洞察を強化し、AIモデルがエンゲージメントの傾向を特定し、セッション固有のパターンを認識し、セッション全体のレベルでユーザージャーニーを最適化できるようにします。

訪問スコープを備えたAIの主な活用シーン

• セッションごとのジャーニー分析：AIモデルはセッションデータを評価して、サイト内のユーザー経路を把握し、カスタマージャーニーを最適化し、ユーザーを適切なインタラクションに誘導します。
• セッションスコアリングとセグメンテーション：機械学習アルゴリズムはユーザーの行動や操作をスコアリングしてセッション品質を評価し、高い目的意識を持った訪問を特定します。そして、その訪問に応じた体験を優先的に提供します。
• 離脱予測と維持モデル：AIは訪問データを活用してセッションの離脱を予測し、ユーザーを引き止めるためにチャットボットや離脱防止のポップアップなどの自動化されたアクションを実行します。

訪問レベルのデータを活用すると、AIモデルは各ユーザーのセッション内でのジャーニーをより統合的に理解し、リアルタイムでユーザー体験を向上させ、より効果的なパーソナライゼーションを実現します。

訪問者スコープ：長期の行動データで予測AIの精度を向上

概要
訪問者スコープは複数のセッションにまたがるデータを捉え、個々のユーザーの全体像を長期的に把握します。

価値
訪問者レベルのデータは、長期的な行動や顧客生涯価値に特化したAIモデルのトレーニングに不可欠です。Tealiumの200ミリ秒未満の高速アクセスは、訪問者データが包括的であるだけでなく、即時に利用可能です。これにより、AIは常に変わるユーザー行動を予測し、過去のパターンに基づいて体験を最適化します。長期的な行動データを考慮したAIアルゴリズムは、より精度の高い予測を可能にし、企業やブランドは顧客のロイヤルティを高め、顧客生涯価値を向上させる方法で顧客と関わることができます。

訪問者スコープを備えたAIの主な活用シーン

• 予測的顧客生涯価値モデルリング：AIは訪問者のデータを活用して顧客生涯価値を予測し、付加価値の高いユーザーを特定します。これにより、リソースをそのユーザーの維持や関与に効果的に割り当てられます。
• 長期的なパーソナライゼーションとコンテンツキュレーション：ユーザーのこれまでの好みを理解することで、AIモデルは各ユーザーの固有の履歴や好みに基づいて最適化されたコンテンツやオファーを提供します。
• 解約予測モデル：長期的な訪問者データに基づいてトレーニングされたAIアルゴリズムは、潜在的な解約につながる行動を認識し、企業は解約リスクのある顧客に対して積極的に関与できます。

訪問者スコープを活用することで、AIモデルは即時的な行動だけでなく、企業は過去のやり取りに基づいて将来の行動を予測し、オーディエンスとの関係を深めることができます。

イベント、訪問、訪問者のスコープの連携がAIにもたらす力

Tealiumの3つのスコープ（イベント、訪問、訪問者）を連携させることで、AIの変革の可能性が広がります。これらのスコープを併用することで、機械学習モデルはユーザー行動を多層的かつ詳細に把握し、リアルタイムでの適応性、セッションごとの最適化、そして長期的なパーソナライゼーションに基づく予測的洞察を得ることができます。さらに、Tealiumのリアルタイム処理（200ミリ秒未満の遅延）により、これらのデータがAIシステムに供給されることで、企業やブランドは瞬時の対応から長期的な関係構築に至るまで、あらゆるレベルでカスタマージャーニーを最適化できます。

例：

• 顧客サポートの強化：イベントデータは即時のトラブルシューティングに役立ち、訪問データはセッションの顧客行動情報を提供します。さらに、来訪者データは過去のやり取りの履歴を提供するため、AIはより高い精度と関連性で支援できるようになります。
• 高度なアトリビューションモデル：イベント、訪問、訪問者のデータを組み合わせることでアトリビューションの洞察が向上し、AIがリアルタイムの広告クリック、セッションパターン、複数セッションの過程を解析し、完全なアトリビューション分析を実現します。
• 多段階のパーソナライゼーション：AIは、イベントデータからその瞬間に最適な提案をおこない、訪問データからセッションでの行動を考慮したパーソナライゼーションをおこない、訪問者データから過去の傾向に基づいた最適なコンテンツを推奨します。

TealiumのスコープでAI主導の意思決定を最大限に活用する方法

Tealiumのイベント、訪問、訪問者のスコープは、あらゆるレベルで顧客データを活用する上で欠かせない仕組みを提供します。各スコープから得た洞察を分離、分析、活用することで、企業やブランドはAIモデルを活用して比類のない精度でパーソナライズ、最適化、予測を実現できます。さらに、これら3つのスコープすべてに200ミリ秒未満の高速でリアルタイムでアクセスが可能なため、AIはあらゆる顧客接点で動的に対応し、企業やブランドは顧客エンゲージメント戦略を強化し、ロイヤルティを向上し、成長を加速できます。TealiumのデータスコープとAIの能力を組み合わせることで、顧客体験をより良いものへ変革する体制が整います。

より詳しい情報は、Tealium for AIをご覧ください。