Adobe Digital Insights: 音声認識機能は次の破壊的技術革新となるか

音声認識機能は新しいコンセプトではありませんが、人工知能 (AI) とマシンラーニングの進歩により、近年採用される機会が増えています。アドビが公開したAdobe Digital Insights (ADI) の最新のレポートによると、音声認識デバイスの市場競争が激化していることが明らかになりました。

2016年の年末商戦において、米国では音声認識デバイスがプレゼントとして人気を集めました。Amazon EchoとGoogle Homeの一般ECサイトでのオンライン売上台数は11月と12月に大幅に増加しました。年末以外の期間では、2017年5月の、売り上げ台数が前年同月比の39%増加しています。 続きを読む…

アナリティクスは次の章へ:人工知能Adobe Senseiを組み込んだVirtual Analyst

世界のあらゆる企業のアナリティクス担当者は、ますます競争が激化している環境で自社を成功させるために役立つ新しい方法を求めています。顧客と関わるさまざまなチャネルにおいて複雑化が進み、混乱するようになるにつれ、企業がアクセスできるデータ量は一見、無限に膨れ上がったように思えます。もはや「どうやってデータを収集するか?」ではなく、「収集したデータをどのように活用するか?」が問題です。今や、人と機械の関係が確立されつつあり、マーケティングの観点からは、企業はいよいよこうした新たな機会を活用して、「エクスペリエンスビジネス(顧客体験中心のビジネス)」を実現できるようになります。

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モバイルコンテンツ最適化

モバイルコンテンツ最適化技術

モバイルwebに対する顧客の不満

webブラウジングがデスクトップ画面からモバイル画面に移ってから、かなり経ちましたが、まだ多くの問題が散在しています。その多くはデスクトップでも解決できなかった課題ですが、モバイルに移るやいなや、さらに顕著になっています。

特に、webページ内の画像や動画など、様々なマルチメディアが一緒に表示される場合、うまくユーザーの注目を引くことはできますが、その画面を全部表示するまでにかかる時間は必然的に増えます。デスクトップでは強力なコンピューティングパワーのおかげで、このような読み込み時間を認識するのは難しいですが、モバイルユーザーはコンピューティングパワーとインターネット速度がまだ充分でない(日本は高速ですが、全世界的に見てデスクトップに比べるとまだ相当に遅い)ので、もどかしさを感じます。

インスタントアーティクルの登場

2016年になるとすぐ、Facebookは「インスタントアーティクル」機能を発表しました。これは、Facebookが提供するAPIを利用したり、要件に合ったRSSを利用したりしてインスタントアーティクルを適用すると、Facebook以外の外部サイトの記事やコンテンツを、Facebookが運営するページを介して非常に速く開くことができる技術です。

ソーシャルメディア(SNS)を通じてニュースを発信していた報道機関は概して歓迎ムードでした。Facebookで記事のリンクを見つけてクリックしたときの読み込み速度の遅さは、もはや昔の話となり、すばやく読み込まれるインタラクティブなコンテンツのおかげで、より多くのFacebookユーザーとつながることができるようになりました。

インスタントアーティクルでは、まずFacebookに関連ページを作成する必要があります。そのページに外部サイトの記事やコンテンツをリンクします。見た目には以前のリンク方法と特別違いがないように見えますが、クリックするとすぐに開き、サムネイルにも記事の要約がすばやく表示されるので非常に画期的です。

AMPプロジェクト

GoogleのAMPプロジェクト一方、最初からFacebookなどのソーシャルメディアを介さずに、より主体的にwebサイトを運営し、最適化しようとする企業は、依然として同じ悩みを抱えています。

そうした悩みがもたらす結果は、ほぼ例外なく同じですが、独自の方向性と構造を持つGoogleのAMPプロジェクトもほぼ同じ時期に公開されました。

AMP(Accelerated Mobile Pages)という言葉どおり、Googleの技術もやはり、モバイルでwebページをより速く開いて表示する機能を備えています。 Googleもやはり、検索エンジンの結果をクリックしたときにサイトの応答が遅いと、すぐにページを閉じて離れる現象に悩んでいました。その解決策として提示されたAMPは、オープンソース開発コミュニティと協力して作成されました。

どのようなサイトでもAMPを適用すると、ページの内部構成が簡潔になり、帯域幅が最小化されます。その結果、検索されたページが非常に少ないデータのみでリンクされるので、読み込み時間が短縮され、webページ自体が最適化されます。

インスタントアーティクルとAMPは、実際に競争関係にあるだけに、技術面での方向性に共通点がたくさんありますが、ユーザーエクスペリエンスにおいても類似点や影響が少なくありません。

それまでニュースや広告をクリックしていたユーザーに、視覚的な変化よりも、体感上の変化を与える2つの技術のどちらも適用されていないサイトは、いつのまにか消費者の関心を失ったり、反感を買ったりする可能性があります。

モバイル最適化によるカスタマーエクスペリエンスの向上

webサイトを運用する企業は、2種類の技術を考慮する必要があります。ソーシャルメディアの中で確実に常連となる顧客を獲得したり、反対に様々なwebサイトのリンクに接続されて広まる露出効果と伝播力も考えたりしなければなりません。 そのため、Adobe Analyticsでは、AMPに最適化されたタグ技術を公開しました。これは、AMPのオープンスクリプトを利用して、様々な変数値とデータ分析をサポートできるので、モバイルクライアントを対象とする企業が必ず確認しておくべき技術サポートポリシーです。

Adobe Analyticsでは、インスタントアーティクルもサポートしています。このため、Adobe Analyticsを通じて、コンテンツの応答速度を上げ、ページあたりの滞在時間など、より多くの情報を得ることができます。 今後も、AMPやインスタントアーティクル以外のモバイル最適化技法が登場することでしょう。Adobe Analyticsなら、このような技術を活用することによって、モバイル時代に合わせてより優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

Forresterがリアルタイム インタラクション管理(RTIM)分野でアドビを「リーダー」と評価

 

今日のブランド企業にとってマーケティングとは、認知度の獲得ではなく、ブランドの意義を明らかにすることです。消費者が求めそうだと想定したものを提供するのではなく、何を、いつ、どこで、どのように求めているかを消費者から引き出すかたちに、アプローチが変わりました。消費者が求めているのは、やってみたい、誰かと一緒に体験したい、と思うような素晴らしい体験です。人々に何かを感じさせるものであり、少し特別な気分にさせてくれるものかもしれません。つまり、消費者と企業との関わり合い、インタラクションのあり方が問われているのです。

大手調査会社であるForresterが先ごろ発表したレポート「The Forrester Wave™: Real-Time Interaction Management(リアルタイム インタラクション管理)、2017年第2四半期」において、アドビは「リーダー」に選ばれました。同レポートで、Forresterは次のように述べています。

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o2oデータ分析

O2O時代のデータ分析とデジタルマーケティング

O2O(オンライン オフライン)のデータ活用

何年か前までは比較的見慣れないマーケティング用語であったO2Oは、今では様々な分野のサービスに利用され、非常に一般的になってきました。

地域別に分類できるO2Oは、分野を問わずに顧客データを活用でき、非常に有益です。 以前は、多くの注文とそれに見合った在庫管理が可能な大企業だけが一定量以上のデータを取得し、活用することができました。規模が小さい企業は、データの蓄積自体をほとんど行っていないか、そのような必要性自体を感じていませんでした。

データパーソナライゼーションの時代

デジタル技術の発展とO2Oの拡張により、注文の多い地域や特定の商品がよく売れている地域をリアルタイムに把握できるようになりました。

O2Oの特性上、オフラインにおける最終的な消費パターンを集計できます。そのため、O2Oアプリで行われた検索、選択、フィードバックに関するデータを収集して分析するだけで、より詳細なパーソナライゼーションを行うことができます。 オンラインとオフラインのデータを組み合わせることで、顧客が実際に決済するのか、あるいはその顧客がいつどこで注文しているのかが、よりわかりやすくなりました。

また、O2O企業が利用する決済サービスにより、顧客の一般的な傾向と潜在的な消費傾向を把握して、限られたサービスリソースをより効率的に分配し、配置することができるようになりました。

小規模のO2O企業にとっても重要になったデータ

以前は、オンラインとオフラインの顧客データは、オンラインはオンラインのまま、オフラインはオフラインのままでした。企業の規模が大きいほど、顧客の傾向の把握に関して有意義な分析を行うことができました。

しかし、現在ではO2Oを介して流れるデータは、企業の規模が小さくても、意味のあるデータにもとづく意思決定を行い、商品やサービスの在庫と流れを即座に調節する上で重要な鍵となっています。

日常生活に密接に関連しているO2O企業として最も一般的な食料品配送サービスでは、特定の食品の注文が多い地域と時間帯を把握できます。規模が小さい店でも、需要に見合った供給量を予測して、食材を効率的に手配することや、注文量を見積もり、それに応じて生産と配送の体制を整えることができます。

情報型サービスのO2O企業として代表的な宿泊業者や不動産業者の場合も同じです。対象地域の顧客がどのようなスタイルの住居を好んで選択するかはもちろん、消費の規模と時期に応じて商品の選択を集計することができます。

宿泊業者は、以前よりもさらに正確にオンシーズンとオフシーズンを分けて把握することで、サービスを再分類できます。不動産業者は、実需要と物件をより効率的に結び付けることができます。

ビッグデータの効率を高めるO2O

このように、O2Oによって集計されたデータは、企業の規模に関係なく有用な顧客データとして活用でき、予算の編成と市場規模の予測に関連する費用を大幅に削減できます。

そうしたデータを分析し、活用することができるデジタルマーケティングソリューションもまた、O2Oが登場する以前よりも、さらに価値のあるコアエンジンとして重要な位置を占めるようになりました。

規模に関係なく、ビジネスソリューションを提示するデータ駆動型のデジタルマーケティングに再注目する時が来ています。