Einstein でマーケティングキャンペーンを強化する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Marketing Cloud Next で利用可能なさまざまな Einstein 機能について学びます。
- どの Einstein 機能が、どのタスクに役立つのかを特定する。
Marketing Cloud Next の Einstein 機能について知る
Marketing Cloud Next の Einstein AI は、マーケティングキャンペーンの最適化を支援する一連の AI 機能を提供します。Agentforce は、コンテンツやキャンペーンを生成する、より包括的な生成 AI ツールです。嬉しいことに、この 2 つは完璧に連携します。Einstein と Agentforce を組み合わせて使用することで、非常に効果的なマーケティング戦略を構築できます。Einstein の AI は、データドリブンのインサイトを提供して Agentforce のコンテンツ生成機能を強化します。Marketing Cloud Next の設定で、メッセージングチャネルの Einstein 機能を有効にしてください。
Einstein で何ができるかを確認する
Einstein には、メールマーケティングの効果を高める複数の機能があります。Einstein 送信時間最適化 (ESTO) は、エンゲージメントを最大化するために送信時間を最適化し、Einstein メトリクス保護 (EMG) は、エンゲージメントメトリクスからボットアクティビティを除外します。さらに、Einstein エンゲージメント頻度 (EEF) は、メッセージ疲れを防ぐために最適なエンゲージメント頻度を予測し、Einstein エンゲージメントスコアリング (EES) は、履歴データを使用して連絡先単位のスコアを割り当てることで、メッセージングを最適化してエンゲージメントを向上させます。
キャンペーンエンゲージメントを最適化する
Einstein の予測 AI 機能と Agentforce を組み合わせることで、エンゲージメントとコンバージョンを促進する、非常に効果的なマーケティングキャンペーンを作成できます。ここでは、架空のスポーツ用品会社である Northern Trail Outfitters (NTO) が、Einstein の予測 AI を活用してどのようにキャンペーンを強化するかを見ていきます。
Isabelle Givens は NTO のマーケティングディレクターで、アウトドア用品の購入履歴がある長年の顧客を対象としたキャンペーンイニシアチブの準備を進めています。NTO は、新商品ラインである軽量フリースジャケットを宣伝するために、既存の顧客を対象にメールメッセージでクーポンを提供したいと考えています。Isabelle は、Marketing Cloud Next の設定ですべての Einstein 機能が有効になっていることを確認します。Agentforce を使用して、Isabelle はキャンペーンブリーフィングを作成し、それを基にキャンペーンドラフトを生成します。セグメント作成によって対象オーディエンスが正確に設定され、開始準備が整います。Isabelle はキャンペーンを開始します。
Isabelle のフリースジャケットキャンペーンで、Einstein はどのように役に立つのでしょうか? では、詳しく見ていきましょう。Isabelle がキャンペーンを開始すると、Einstein が即座に稼働します。Einstein エンゲージメントスコアリングは、メッセージインタラクション履歴に基づいて各個人にスコアを割り当て、メッセージにエンゲージする可能性を予測します。Einstein エンゲージメント頻度は、メッセージの過剰な送信によるメッセージ疲れが起きないよう、各個人が受け取るメッセージ数を適切に調整します。Einstein 送信時間最適化は、各個人がメッセージにエンゲージする可能性が最も高い、最適な送信時間を判断します。最後に、Einstein メトリクス保護によって、顧客の開封数からボットによる開封が除外されるため、Agentforce でキャンペーンサマリーを要求した際に取得されるキャンペーン開封メトリクスは正確であると信頼できます。
機能 | 説明 |
|---|---|
Einstein 送信時間最適化 (ESTO) | エンゲージメントを最大化するために送信時間を最適化する |
Einstein メトリクス保護 (EMG) | エンゲージメントメトリクスからボットアクティビティを除外し、偽のクリックや開封を排除する |
Einstein エンゲージメント頻度 (EEF) | メッセージ疲れを防ぐために、最適なエンゲージメント頻度を予測する |
Einstein エンゲージメントスコアリング (EES) | 履歴データを使用して連絡先単位のスコアを割り当て、メッセージングを最適化してエンゲージメントを向上させる |
Marketing Cloud Next で利用可能な Einstein 機能について理解を深めたところで、次は Agentforce の力を活用してキャンペーンを作成する方法を詳しく見てみましょう。