Tealium

Predict ML™

すべてのユーザーが最も重要な目標に達する可能性をスコア化します。そのスコアを使用して、Tealiumの1,300以上の連携機能を活用して各種施策の実行を促進できます。どのユーザーがコンバージョンに至るか、あるいは至らないかを把握することで、最も効果が期待できる対象に時間と予算を集中できます。各ツールが標準で機械学習に対応しているかどうかに関わらず、貴社のテクノロジースタック全体で機械学習を活用できるようになります。

• 顕在層へのアプローチ：購入意欲の最も高い見込み客に予算と特別なオファーを集中する。
• ロイヤルティキャンペーン：新規加入の可能性が最も高い顧客に対象を絞り込む。
• 離脱者キャンペーン： 再来店・再訪問の可能性が最も高い見込み客に対象を絞り込む。

顧客の獲得、維持、サポートのいずれを目的としたキャンペーンを実施している場合でも、機械学習による洞察を既存のオーディエンスに反映することで、より良いキャンペーンにすることができます。『最も効果が期待できる層』を対象にして、可能な限り関連性の高い体験を演出できます。

• ”インテリジェントな”カゴ落ちユーザーの回収：再来訪して購入してくれそうな人だけに対象を絞り込む。
• 価値の高い顧客／VIP：労力を費やすに値する最も可能性の高い人とのエンゲージメントとオファーを拡大する。
• 確度の低い対象者の抑制：コンバージョンの可能性が低いユーザーをオーディエンスから除外する。

Predict MLは、どの顧客が貴社の定めた目標に達する可能性が高いかについての洞察を提供します。これらの機械学習による洞察を活用することで、見込み客や顧客をより戦略的に取り込むことができます。購入に至る可能性の低い顧客を抑制し、貴社の目標に達する可能性の高い顧客に絞ることができます。

• 介入サポート： サポートが必要な顧客を特定し、積極的に関与する。
• 顧客維持キャンペーン： 契約を更新する可能性が低い顧客に働きかける。
• 獲得： 購入する可能性が高い顧客のみに対象を絞り込む。

機械学習プロジェクトは、時間がかかり、複雑で堅苦しいことで知られています。これらのプロジェクトでは、データラングリングと統合作業に多大な労力を要します。Predict MLがTealium AudienceStream Customer Data Platformに組み込まれたことで、豊富な顧客データセットと、そのデータを活用するためのデータ連携機能は既に用意されています。データサイエンスチームは、他のビジネスユーザーとの共同作業を容易にする、俊敏性を備えた実用的な補完機能を利用できます。

• 迅速に自動生成される洞察：顧客データに機械学習を適用するためのデータラングリングは不要。
• マーケティング部門との協働：マーケティングキャンペーンが実行される場所で機械学習の洞察を得る。
• 探索的分析の合理化： 自動化されていながら構成可能な洞察にアクセスして、データを選別する時間を短縮する。