プロアクティブアシスタント

概要

プロアクティブアシスタントは、マーケターがマーケティング活動を強化するための貴重な洞察を提供するAI駆動のアシスタントです。 MoEngageは、さまざまなソースから包括的なデータを慎重に収集し、AIと強力なアルゴリズムの能力を活用してそれを実用的な洞察に変換し、これらの洞察を合理化された統一インターフェースで提示します。

指先で得られる積極的なインテリジェンス: PAは、実行および洞察を生成するために、あなたからの指示や問い合わせを必要としません。しかし、積極的にすべてのデータを精査し、実行可能な洞察を生成します。
ワンクリックで実行可能なインサイト: アシスタントが提案するパフォーマンス向上の洞察は、数回のクリックで実行可能です。すぐにキャンペーンを送信するか、セグメントとして保存してさらに分析することができます。
最初に提供される高影響の洞察： システムは多くのインサイトを生成しますが、パフォーマンスを向上させるために最も影響力のあるインサイトを顧客に示します。システムはインテリジェントなアルゴリズムを使用して、各インサイトの影響を評価し、それに応じて優先順位を付けます。
隠れたビジネスチャンスを解き放つ： PAは、ユーザー、イベント、キャンペーン、デバイスなどに関連する幅広いデータを処理し、顧客が他では発見できなかった貴重なパフォーマンス向上の洞察を引き出します。
主要セグメントに関する限られた情報: マーケター主導のセグメンテーションはしばしば基本的であり、属性の事前定義された値に基づいて主なセグメントのみを明らかにするのに役立ちます。ブランドはしばしばより洗練された、結果主導のセグメントを発見する機会を逃さないでください。これらのセグメントを理解し、ターゲットにすることは、ビジネスの成長にとって極めて重要です。
セグメントをマイニングするための手動作業: 現在、ターゲット顧客セグメントを抽出するには手動の努力が必要です。マイクロセグメントの作成を理解するには、ユーザーおよびイベント属性、時間の長さなどの変数を設定する必要があります。これは、いくつかのユーザーにとって時間がかかり、圧倒される可能性があります。

プロアクティブアシスタントへのアクセス

次のいずれかを使用してください：

クリックしてください Assistant ヘッダーのボタンをクリックしてアシスタントにアクセスします。

セグメントインサイト

プロアクティブアシスタントは、に基づいて洞察を引き出します 顧客セグメント . アシスタントが提案するセグメントインサイトには2種類あります：

RFMに基づくセグメント : RFM（最近性、頻度、金額）モデルは、自動セグメンテーションを提供し、ユーザーの行動に基づいてロイヤル、期待される、リスクありなどのカテゴリにユーザーを分類します。
オートセグメンテーション : Sherpaは独自のAIを使用してユーザークラスターまたはセグメントを自動的に生成します。これらのクラスターを生成するために使用されるイベントと属性を指定してください。

RFM インサイト

RFMインサイトは、マーケターにユーザーベースに関する貴重な情報を積極的に提供します。MoEngage Sherpa AIエンジンを使用して、最も重要なユーザーを特定し、製品におけるユーザー行動に関するインサイトを明らかにします。 RFM （最近性、頻度、金額）セグメントについての詳細は、参照してください。 (最近性、頻度、金銭) セグメントは、 RFM分析とは何ですか

ユーザーと交流する RFMセグメント 定義された新しさ、頻度、および金銭的属性に基づいています。例えば：

オーディオストリーミング会社は、自社の顧客のうちどれが About To Sleep そして、彼らを再び引き込む方法。
(最近 - アプリが開かれた, 頻度 - 曲が再生された & 金銭的 - サブスクリプション価格)
オンライン小売店は、自社の顧客のうちどれが 注意が必要です そして、彼らはどのように押し出されることができるのか。
(最近性 - ウェブサイトが開かれた、頻度 - 注文が行われた & 金銭的 - 価格)

一方で、ブランドは、どの顧客が あるRFMセグメントから別のRFMセグメントへ 彼らと関わるための戦略は何であるべきか。

クレジットカード会社は、どの顧客が チャンピオンから注意が必要に 彼らを永遠に失う前に、迅速に再接続するために。
（最近性 - アプリを開いた、頻度 - 取引完了、金銭的 - 支払い額）
OTTプラットフォームは、どの顧客が 失うことはできない 何が効果的だったのかを理解し、さらに彼らを引きつけ続けるために。
(最近 - アプリが開かれた, 頻度 - 視聴されたコンテンツ & 金銭的 - サブスクリプション価格)

RFM インサイトの設定

設定 > プロアクティブアシスタント > RFMインサイトに移動します。RFM分析に使用したいイベントと収益属性を指定します。Sherpaは、RFMセグメント間でのユーザーの大きな動きに関する関連するインサイトとアラートを提供します。

最大で5つの異なるRFMメトリックを設定でき、これらはSherpaへの入力として使用されます。デフォルトでは、最近性と頻度のイベントがアプリ/サイトのオープンとして設定され、金銭的イベントは設定（設定>一般>主要メトリックパラメータ）から選択されます。これらの入力は、「分析期間」に追加された期間にわたって分析されます（意味のある洞察を得るためには、分析期間は7日以上を推奨します）。

インサイトに関するアクション

ユーザーは、インサイトから直接カスタムセグメントまたはキャンペーンを作成できるようになります。キャンペーンまたはセグメント作成に使用したいインサイトに移動し、右下のアクションをクリックしてください。

カスタムセグメントに名前を付けて保存すると、それを使ってキャンペーンを作成できます。

RFMインサイトから作成されたセグメントは動的であり、正確なユーザーではなくRFMセグメントの定義を保存します。次回RFMセグメントを使用したキャンペーンが送信されるとき、1回限りまたは定期的に、そのRFMセグメントが計算され、新たに生成されたRFMセグメントがキャンペーンで使用されます。
オートセグメンテーションクラスターから作成されたセグメントは静的であり、セグメント内のユーザーは保存され、分析やキャンペーンで使用されるたびに同じままとなります。

共有 : インサイトを共有するには、右上のインサイトカードに移動し、「インサイトをコピー」をクリックします。

一時停止 : 現在、あなたに関連しないインサイトタイプがある場合は、30日間一時停止できます。

フィードバック : MoEngageに対する具体的なフィードバックがある場合は、フィードバックボタンを使用して共有できます。

プロアクティブアシスタントのインサイトは、60日間の有効期限があります。

重要な洞察

主要な洞察は、マーケティング担当者に日次アクティブユーザー（DAU）と月次アクティブユーザー（MAU）に関する貴重な情報を提供します。DAUとMAUに関する洞察は、ユーザー維持、成長分析、市場浸透、ユーザーエンゲージメント、ユーザーセグメンテーションに関連する意思決定プロセスにおいて重要です。

いくつかの例を見てみましょう：

映画ストリーミング会社は、月間アクティブユーザー数とユーザー数の減少が予想される理由を知りたいと考えています。
eコマースウェブサイトは、日次アクティブユーザー数とユーザー数の成長における最もパフォーマンスの良い要因を知りたいと思うかもしれません

重要な洞察の例:

例 1:

例 2:

例 3:

重要な洞察の設定

設定 > プロアクティブアシスタント > 主要なインサイトに移動します。

アプリオープンイベント、コンバージョンイベント、および収益属性を指定して、主要なインサイトに使用したい内容を明確にしてください。必要に応じて、偏差インターバルと分析期間を指定してください。

プロアクティブアシスタントは、DAUおよびMAUメトリクスのユーザーの大きな動きに関する関連情報とアラートを提供します。

コンバージョン率の洞察

コンバージョン率に関する洞察は、マーケターにキャンペーンの有効性に関する貴重なデータを提供します。これらの洞察は、ユーザーのコンバージョン、キャンペーンの成功、購入傾向、その他の関連要因に関する意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たします。

いくつかの例を見てみましょう:

フィンテック企業は、月間取引完了をコンバージョンとして知りたいと考えており、コンバージョン率の増加が期待される理由についても知りたいと考えています。
ファッションビジネスのeコマース会社は、ウェブサイトのコンバージョン率とコンバージョン率の増加における重要な要因を知りたいと思うかもしれません。

コンバージョン率の洞察の例：

例 1:

例 2:

コンバージョンインサイトの設定

コンバージョンインサイトは、上記のセクションで述べたキーインサイト設定に設定されたコンバージョンイベントと収益属性を使用して生成されます。

リテンションインサイト

顧客維持の洞察は、企業にとって非常に重要であり、さらなる成長に寄与し、収益性の安定化に役立ちます。これらの洞察は、顧客獲得コストや持続可能な成長の機会を生み出し、顧客体験を再定義するなどの重要な意思決定において重要な役割を果たします。

Retention Insightsは、あらゆるビジネスにとって不可欠なD7およびD30の洞察を提供します。D7では、ユーザーはコアプラットフォームに対して高度なエンゲージメントを示し、中期的なユーザーリテンションの貴重な指標となります。その後、D30までにユーザーは非常に価値のあるカテゴリーに移行します。

いくつかの例を見てみましょう：