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Data Cloud を使用して重要なマーケティングに注力する

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。

  • Data Cloud のフレームワークをマーケティングのエンゲージメント計画の作成に適用する。
  • マーケティング担当者をサポートする Data Cloud のユースケースを例示する。

ブランド構築で重要なのは、現在の顧客や潜在的な顧客から見た自らの立ち位置を把握することです。Data Cloud がマーケティングユースケースの理想的なパートナーであるのは、直感だけでなく、リアルタイムのインサイトに基づいて選択するために必要な全情報が示されるためです。

Data Cloud があれば、顧客や見込み客に関するすべての情報を活用して、キャンペーンの対象を絞り込んだり、ロイヤルティを高めたり、取引開始までの時間を短縮したりすることができます。Marketing Cloud がキャンペーンを成功させるために必要なすべてのツールを提供するものであるならば、Data Cloud はそうしたツールを適切な時点で適用して収益に影響を及ぼすためのインサイトを提示するものです。

このバッジの先行の単元を終えている場合は、Data Cloud が他の製品をどのようなやり方で強化するのかご存知かと思います。では、マーケティングの分野ではどのように行われるのか見ていきましょう。

結び付けてハーモナイズする

マーケティング活動における自らの立ち位置を包括的に把握します。Data Cloud を使用すれば、すべてのソースからデータを取り込んで構造化できるため、顧客やチームに関する信頼できる一元的な情報源を使用して、マーケティングツールや顧客エンゲージメントツールを効率的に活用できます。

分析して予測する

Data Cloud では、データドリブンの広範なインサイトを使用して、キャンペーンを成功に導く要因を掘り下げることができます。組織にとって最も重要なメトリクスを追跡して、心に響くメッセージを見つけ出し、予測が入手可能な最新の情報に基づいていることを確認します。

自動化してアクションを実行する

キャンペーンで何をすべきかを認識していれば、効率的かつスケーラブルなオートメーションに利用可能なリソースを使用して、実際にすべきことを実行できます。メールを処理する場合でも、プロンプトに基づいて Einstein ですばやくセグメントを作成する場合でも、チームの規模に関わらず、効率的なオートメーションで最大の価値をもたらすことができます。

生成 AI を使えば、Data Cloud で直接セグメントを作成するといった作業をすばやく自動化できます。

信頼できるデータで AI をグラウンディングする

AI はマーケティング担当者にとって強力なツールになる可能性がある一方で、AI がどのように判断しているのかが定かでない場合には、ブランドが危険にさらされるのではないかと神経をすり減らすことになります。Data Cloud は、人工知能によるインサイトを信頼できる情報でグラウンディングして、大規模なキャンペーンの管理やプロモーションコンテンツの生成などの作業をサポートします。一度に複数のキャンペーンを追跡して対応するのは極めて大変ですが、AI はスケジュール設定、コンテンツ作成、パフォーマンス分析を自動化するという方法でキャンペーンの管理を効率化し、一貫性のある効率的なマーケティング活動を実現します。

Data Cloud の違い

マーケティング担当者も、データを活用してパフォーマンスを向上させるということを行っています。概して、使用している情報が利用可能な最善のものであることを確認できれば、この課題は半分達成されたも同然です。顧客ベースとつながるためには、正確性や適時性のほか、主観的な好みも極めて重要な要素です。

Data Cloud を使用する場合のメリットは、すべての情報源が一元化されることです。一度に何件のキャンペーンの状況を調整しているかに関係なく、Data Cloud でルールセットを作成すれば、顧客について理解し、そのニーズや、エンゲージメントを維持する機会がどこにあるかを把握することができるため、過度なリーチで顧客をうんざりさせることがありません。

ルールセットは魔法のごとく機能します。Data Cloud を設定するときに、統合項目のどの情報を優先するかを決定します。たとえば、顧客の 2 つのレコードの住所項目が異なっていても、その顧客の統合ビューでは常に最新の住所を使用するように設定することができます。Data Cloud ではビジネスにとって重要なすべてのデータポイントにこうしたルールを設定できるため、チームにとって最も理に適った方法でデータソース間の相違をどのように解決するかを調整できます。 Data Cloud がなければ、顧客が共有した情報がさまざまなデータソースに分散され、冗長な作業や食い違いが増え、機会損失のリスクにつながります。データを 1 つにまとめて、ルールセットとの関連性を定義すれば、マーケティングのどの段階でも成功への道筋を立てることができます。

リソース

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