パーソナライズされた推奨事項
パーソナライズされた関連性の高い製品およびコンテンツの推奨を提供
パーソナライズ戦略を実行してカスタマー・エクスペリエンス(CX)を最適化し、収益を拡大するにあたり、電子メール、Web、モバイルなどでカスタマイズされた推奨事項を提供します。Oracle Recommendationsは、顧客が望む可能性が高いが、自分で見つからなかったアイテムを顧客に提案します。これにより、エンゲージメントを促進し、収益を拡大できます。
更新スケジュール、マップ属性、在庫プロファイル、エラー検出などの機能とともに、レイアウトを簡単に構成し、チャネル(Eメール、Web、API)全体で単一の在庫アイテム・セットを採用します。これらはすべてコーディングの専門知識を必要としません。次に、Oracle Recommendationsは機械学習を適用し、最も関連性の高いアイテム(コンテンツまたは製品)を各顧客に表示します。
推奨のタイプ
バックグラウンドで様々なアルゴリズムを使用してカスタマ・エクスペリエンスをパーソナライズし、特徴とする最適な製品またはコンテンツを判断します。アルゴリズム主導の推奨事項には、次のものがあります。
ベスト・セラー
最も頻繁に購入されたアイテムに基づきます。
これを見て、それを見た。
現在表示されているアイテムとともに最も頻繁に表示されたアイテムに基づきます。
これを見て、買った。
現在表示されているアイテムも表示した訪問者が最も頻繁に購入したアイテムに基づきます。
これ買った、買った
現在表示されているアイテムとともに最も頻繁に購入されたアイテムに基づきます。
最も多く閲覧された製品
最も頻繁に閲覧されたアイテムに基づきます。
最後に参照された日
誰かの先行訪問の最後の項目に基づきます。
1対1のビジター・アフィニティ
顧客対応履歴に基づいて、個人が最もやり取りすると予測される項目に基づきます。
パーソナライズされたWebエクスペリエンスに関する推奨事項
Oracle Maxymiser Testing and Optimizationとの統合により、Webサイトのエクスペリエンスを調整します。Oracle Recommendationsは、Oracle Maxymiserですでに利用可能な機能を強化するため、製品またはコンテンツの推奨を簡単に提供して、各顧客のエクスペリエンスをカスタマイズおよび改善できます。
- 事前構成されたウィジェット、使用可能なアルゴリズムおよび直感的なWYSIWYGエディタを活用します。
- ドラッグアンドドロップ・インタフェースを通じて、ルール主導のパーソナライズを様々なオーディエンスに対して作成します。
- ライト・ボックス、オーバーレイ、バナーまたは通知を作成し、特定のユーザー・アクションに基づいてトリガーします。
たとえば、天候によってターゲティングできるため、温暖な気候の訪問者には無関係なコンテンツは表示されません。ジオロケーションと天気を使用して訪問者をターゲットにすることで、寒い気候の人々が寒い天気のイメージを確実に見ることができます。対照的に、温暖な気候の訪問者は、対応する温暖な気象画像を見ます。
パーソナライズされた電子メールに関する推奨事項
Responsys Campaign Managementにアルゴリズムドリブンのレコメンデーションを追加して、メールのクリック率とコンバージョン率を向上させます。ライブラリからアルゴリズムを選択し、Eメールの開封時サポートを使用して、表示時に推奨事項が関連していることを確認します。
- 製品またはサービスの推奨をネイティブにOracle ResponsysのEメールに含めます。
- Webサイト上のものと一致するアルゴリズム主導の推奨事項を追加することで、セッションおよびカート放棄電子メールの電子メールのクリックスルーおよび変換率を向上させます。
- オープン・タイム・サポートにより、推奨がタイムリーであり、受信者に不満を抱かないようにします(在庫切れアイテムの推奨など)。
他のアプリケーションとの推奨
- Oracle CXソリューションだけでなく、顧客対応システム全体で推奨事項を使用できます。
- モバイル・サードパーティ・アプリケーションで推奨を行います。
- REST APIサービスを使用して、開発者が推奨をモバイル、IoTなどに迅速に拡張できるようにします。
使用中の推奨
匿名の買物客(B2C、B2B2C)
問題:小売業者とブランドは、好みと過去の購入に基づいて「最新かつ最高」または特定のアイテムを探している新規および返品顧客にアピールする必要があります。
解決策:最も人気のあるアイテム、ベストセラー・アイテム、トレンド・アイテムを表面化します。
利点:換算レートおよび平均オーダー値を上げます。
リターゲティング(B2C、B2B2C)
問題:既存の消費者に直接販売する小売業者、ブランド、メディア・プラットフォームは、すべてのインタラクションを個人的で関連性のあるものにし、リテンションを高め、ロイヤルティを最大化する必要があります。
ソリューション:豊富なプロファイル・インサイトを活用して、状況に即したパーソナライズされた推奨事項を通知します。
利点:平均注文額、買い物頻度、顧客生涯価値の増加。
長期販売サイクル・サービス(B2B、B2C、B2B2C)
問題:長期の販売サイクル・サービスでは、価格とソリューションを比較するためにブランドのWebサイトを複数回訪問する頻度が低く、匿名の買い物客が多くなります。
解決策:独立した属性、低いコンテキストおよび限られたデータに基づいて、「最終表示」アルゴリズムベースの推奨モデルを使用して、訪問者が中断した場所をピックアップできるようにします。
利点:複雑な探索や購入のジャーニーのフラストレーションを最小限に抑え、コンバージョンの可能性を最大化します。
次のステップ
Oracle Recommendationsをスタンドアロン・ソリューションとして購入し、OracleおよびOracle以外の他のマーテック・アプリケーションと統合するか、Oracle Infinity Behavioral Intelligenceの一部として購入します。
Oracle Infinityの詳細
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