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【解説】クッキーレス時代のマーケティング「5つの変化」
アドビ、「Real-time CDP」のデータガバナンスツールを一般提供
ZDNet Japan
安西 敬介アドビ株式会社 ソリューションコンサルティング マネージャー兼エバンジェリスト
企業が顧客からデータを取得するのに、そのデータを何の目的でどう利用していくかを考えていくかを提示していくことが求められるようになってきており、データの取扱いも非常に重要な部分となってきています。 それは単純なウェブサイトのデータやCRMデータといった単位ではなく、例えば商品閲覧データはオウンドメディアのパーソナライズやリターゲティング広告には利用するものの、位置情報データなどは広告には利用しないといったことが出てきます。 今回のリリースでは、先日、日本でも正式展開することとなった、Adobe Experience Platformのサービス機能の1つReal-time CDP機能でもそれが利用可能になったものです。 アドビでは2018年にこのAdobe Experience Platformの構想を発表し、その際にXDM(Experience Data Model)というスキーマの仕様も出しています。これをベースにプロファイルデータを管理することで、データ項目ごとにその利用目的を規定し管理できるようになっています。 これらをのデータセキュリティの考え方をアドビではDULE(Data Usage Labeling and Enforcement)フレームワークとしてAdobe Experience Platformを中心に、各製品に展開していっています。 アドビが仕様を公開した「XDM」の狙い、顧客体験向上のためデータモデルを整備 - マーケティング関連...:日経クロステック Active https://active.nikkeibp.co.jp/atclact/active/14/530956/051600062/
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なぜデジタル化で「顧客体験」の重要性が変わるのか
【秘伝】アマゾンのおすすめ機能はこうして生まれた
NewsPicks編集部
安西 敬介アドビ株式会社 ソリューションコンサルティング マネージャー兼エバンジェリスト
商品ベース(Item-Base)と人ベース(People-Base)など非常にわかりやすく解説されてますね。実際にレコメンデーションのアルゴリズムは「Aを見ている人はBも見ている」「Aを買った人はBも買っている」といった細かいアルゴリズムの違いがあり、さらにそれらはどのタイミングで差し込むか、例えば商品詳細ページなのか、カート画面なのかでも変わってきます。 購買行動として利用者が明示的に示した興味よりも、行動情報として現れている興味の方が圧倒的に効果が高い。アルゴリズムもさることながら、協調フィルタリングが今もなお非常によく利用されるアルゴリズムなのはそこにあるかと思います。 Netflixのレコメンデーションアルゴリズムを個人的な興味で解析したことがありますが、まさにタグ付けが秀逸でその上で成り立っています。そのうえでリード先にも書かれている通りで、完璧を求めていない。カテゴリごとに協調フィルタリングを実施している形ですが、実際に別のカテゴリで同じ作品が表示されているところなどは、本当の完璧性ではない部分もあるかと思います。 おそらく、今後はAIの進化により、人ベースのレコメンドが進んでいくことになると思いますが、もう1つ重要なのはデータとしてエコシステムだと思います。1社が持っているデータだけでなく、パートナーシップをもった複数社でデータを連携をさせていくことで、1社からは一部しか見えないCustomer Journeyを、全体を通し保管しながらレコメンドを行っていく世界になっていくのではないかと。
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