リアルタイム分析でオーディエンスデータを探索し、行動に移しましょう

あらゆる業界のマーケターにとって、ユーザーデータの不足はもはや大きな課題ではありません。消費者は、より関連性の高いインターネット体験の見返りとしてデータを進んで提供するようになっており、マーケターは容易にデータを収集することができます。

しかし、ブランドがより多くの情報を収集するにつれて、豊かさゆえのデジタルなパラドックスが生じています。マーケターは消費者行動に関する豊富な知識を持っていながら、この膨大なオーディエンスデータ活用に苦慮し、すべての消費者のタッチポイントにおいてパーソナライズされた体験を提供できずにいます。

多くのマーケティングスタックには平均17個のポイントソリューションが存在するため、データはCRMからマーケティングオートメーション、分析ツールに至るまで、分散したさまざまなソースに蓄積されることが多く、まとまりのある体験を設計する能力が大きく制限されています。先月、デバイス間における消費者とのあらゆるインタラクションを考慮した豊富なデータセットをマーケターが作成できるよう、オムニチャネルオーディエンス共有を発表しました。その結果、Dynamic Yieldの顧客は、モバイルアプリを訪問したものの購入を完了しなかったユーザーに対し、デスクトップおよびモバイルウェブでパーソナライズされたオファーを提供できます。

しかし、データが統合されても、それを活用するには時間がかかります。驚くべきことに、世界中で生成されるデジタルデータの0.5％未満しか分析されていません。

「体験の時代」を迎えるにあたり、マーケターがパーソナライゼーションを実装する上で、データに代わり時間が主な制約要因となっています。1日の時間が単に不足しているため、データのトレンドを調査できず、それがパーソナライズされた体験の創出数の減少に直接つながっています。俊敏性を高めるため、マーケターには、最短の時間でオーディエンスデータの容易な分析を最適化するインターフェースが求められています。

お客様がすばやく行動できるように、Audience Explorerを導入しました。

Audience Explorerを使用することで、Dynamic Yieldのユーザーはオーディエンスを完全に構築することなく、ユーザーセグメントを簡単に表示できるようになりました。マーケターにとってセグメントデータをリアルタイムで分析する機能の重要性が高まっている中、オーディエンス探索ツールは、Dynamic Yieldの左側ナビゲーションバーにある「Audience」タブの下の独立したセクションとして配置されています。

Audience Explorerを使えば、任意のパラメータに基づいてユーザーセグメントに関する豊富な情報を取得できるため、ユーザーのDNAの深層に迫ることができます。デバイスや地域などのシンプルなフィルター、または複雑なカスタムアクションに基づいて行動のスナップショットを即座に確認し、各セグメントがコンバージョンや収益目標にどのように貢献しているかを把握できます。

さらに、Audience Explorerは、ユーザープロパティ、行動、およびCRMなどのソースからのオンボード済みオフサイトデータに基づいてデータを取り入れながら、あらゆる顧客インタラクションの情報源（シングル・ソース・オブ・トゥルース）としてのDynamic Yieldの機能を強化します。

Audience Explorerの主な機能は、価値の高いセグメント、特にコンバージョンを促進する機会を提供するセグメントを見つけ出す能力です。

たとえば、モバイルウェブからのトラフィックのみを調査すると、モバイルウェブユーザーがウェブサイトのトラフィックの半分以上を占めているにもかかわらず、購入の20％未満にとどまり、平均注文額が大幅に低くなっていることがよくわかります。このコンバージョンのギャップは、モバイルセッション中のエンゲージメントの低下に起因しており、依然として多くのマーケターが、訪問者がカート放棄を引き起こしやすいモバイル体験を提供し続けているためです。これに対処するには、モバイルカート放棄者のセグメントを作成し、チェックアウト時の割引などのパーソナライズされたメッセージをページの最下部にピール通知として送信します。

パーソナライズされた体験を提供するための興味深いユーザーグループを特定したら、Audience Explorerを使用して、将来使用するためにオーディエンスをすぐに保存できます。このオーディエンスの行動は今後も継続的に追跡され、オーディエンスマネージャータブで永続的にターゲットに指定できるようになります。

Audience Explorerを使用すると、マーケターは、個別のオーディエンスを構築する時間をかけることなく、パリのスマートフォンユーザー、ニュースレターの登録者、または製品ページのレコメンデーションをクリックしたユーザーをシームレスに分析できます。その結果、データの整理に費やす時間が減り、それに基づいて行動する時間が増えます。