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Amplitude Recommend

一人ひとりに合わせた体験でユーザーに感動を

Amplitude Recommendは、プロダクト分析と機械学習を組み合わせて、技術的リソースに触らずに、あらゆるタッチポイントをパーソナライズできるようにします。

行動セグメンテーションで適切なユーザーを特定

コホートとコンピュテーションにより、機器を追加することなくターゲットとなるユーザーのリストを作成します。

予測パーソナライゼーションで適切なメッセージを見出す

予測とレコメンドにより、データサイエンスチームが関与しなくても、コンバージョンを最大化するコンテンツを決定できます。

リアルタイムの提供で適切なタイミングを自動化

同期とAPIにより、ターゲティングデータをメール、広告、プロダクトを含むあらゆるデジタルデスティネーションにプッシュすることができ、エンジニアリング作業は必要ありません。

Amplitude Recommendでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するブランド

初の完全にセルフサービスのパーソナライゼーションエンジン

インテグレーション、ターゲティング、およびレコメンドエンジン。 すべてが入っています。 今では、多数のデータサイエンティストやエンジニアがいなくても、1対1のパーソナライゼーションを実現できます。

「Recommendでは、収益の最適化とユーザーに楽しんでいただくことのバランスが完璧です。Spotifyのプレイリストを聴いていて、「自分のことわかってるな」と思うことがありますよね。 生み出せるのはあの感覚です。」

Patrick Gordon
プリンシパル、Jumbo Interactive

簡単に使える完全なパーソナライゼーションツールキット

Amplitudeで構築するオーディエンスを、スタックの任意のツールにプッシュして、一貫性と信頼性を確保します。

最後に見たアイテム、平均注文額、ビデオ再生回数、または追跡する行動や特徴の組み合わせによってユーザーをセグメント化します。

傾向の強い顧客にはリマインダーを送り、迷っている顧客には特別なオファーを送り、コンバージョンの可能性が低い顧客には新たなエンゲージメント戦略を送るなど、キャンペーンを調整します。

機械学習を用いて個々のお客様に最適な選択をし、オーダーの組み合わせ、カルーセル、メールコンテンツなどをランク付けします。

各ユーザーに適応するエクスペリエンス

Recommendは、これまでAmazonやStitchfix、Netflixなどのデジタルエリートしか利用できなかった、完全にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する能力をすべてのチームにもたらします。

プロダクトとスタックに

リアルタイムでデータを提供

リアルタイムのプロファイルAPIで動的なカスタマイズ

任意のユーザープロパティにプル

予測と計算にアクセス

MLドリブンのレコメンドのリストを返す

すべてのユースケースに
ターゲティングとレコメンド

プロダクトの組み合わせ
ホームページやカテゴリページに表示するSKUをランク付けします。

次善のプロダクト
チェックアウトやカルーセルフロー、または購入後のメールで2番目のSKUをランク付けします。

クロスセル最適化
ユーザーが見ているまたはカートに追加したアイテムに関連するプロダクトをランク付けします。

LTVの高いユーザーのエンゲージメント
高いLTVを持つと予測されたユーザーのオーディエンスを構築し、特別オファーやプロダクトなどをターゲットにします。

カート放棄
カートにアイテムを残したユーザーのオーディエンスを構築します。

「A/BテストとLTV改善の測定で、マーケット支出の効率を3倍にすることができました。

Andrew Touchstone
成長マーケティング担当ディレクター、Postmates

メニュー最適化
開いたアプリまたはカテゴリページに表示されるメニュー項目をランク付けします。

クロスセル最適化
すでにカートに追加されたアイテムに組み合わせるドリンク、サイドメニュー、またはデザートのカテゴリをランク付けします。

オファーの最適化
アイテムを購入する傾向(例:「チキンサンドイッチ」など)に基づいてユーザーのオーディエンスを構築し、オファーや割引などをカスタマイズします。

カテゴリベースのオーディエンス
コーヒーを購入したなど過去の注文でオーディエンスを構築します。

過去のカスタマーエンゲージメント
特定の時間枠で購入していない元ユーザーのオーディエンスを構築します。

「今日、バーガーキングブランドで人々が体験するエクスペリエンスが、関連性があり、有意義な感情的つながりを確立するようなものとなるよう考えることが、今まで以上に重要となっています。」

Elie Javice
レストランブランドインターナショナル(バーガーキング)のプロダクトマネジメント担当副社長

カタログ/プロダクトの組み合わせ
ホームページやカテゴリページに表示される記事やプロダクトをランク付けします。

次善のオファー
フロー、または登録後のメールで2番目の記事またはプロダクトをランク付けします。

クロスセル最適化
ユーザーのライフサイクルのうち、まだ達成していない個別の段階を意味する記事やプロダクトをランク付けします。例: 金融エクスペリエンス。

オファーの最適化
プロダクトを購入したり、コンテンツにエンゲージするユーザーの傾向に基づいてオーディエンスを構築します。

過去のカスタマーエンゲージメント
一定期間にわたってエンゲージメントまたはログインしていないカスタマーのオーディエンスを構築します。

「Amplitudeはチーム間のサイロを解消するのに役立ちました。マーケティングチームとデータサイエンスチームの間にいくつかの橋渡しをして、アプリ内イベントを使用する優れた顧客セグメンテーションに磨きをかけました。」

Sara Nofeliyan
Varo Money、グロース担当リードプロダクトマネジャー

カタログ/組み合わせ
ホームページ、カテゴリページ、サブスクリプション購入ページ、メールに表示されるコンテンツをランク付けします。

ネクストベストアクション
メールや、次に読む、視聴するコンテンツに関するコミュニケーションのコンテンツをランク付けします。

トライアルのコンバージョン
カスタムオファーを変換する可能性に基づいてユーザーのオーディエンスを構築します。

アフィニティーエンゲージメント
特定のコンテンツやコンテンツタイプにエンゲージするユーザーの傾向に基づいてオーディエンスを構築します。

過去のユーザーエンゲージメント
一定期間にわたってエンゲージメントまたはログインしていないカスタマーのオーディエンスを構築します。

「iflixは、行動セグメンテーションを活用してユーザーを絞り込むことで、キャンペーンの視聴コンバージョン率を向上させ、広告収益を4倍に増加させました。Amplitude Recommendのおかげで、ターゲットを絞った体験を実行し、キャンペーンを調整してインパクトを与えることができるようになりました。」

Emmanuel Frenehard
CTO、iflix

カタログ/プロダクトの組み合わせ
ホームページやカテゴリページに表示されるコンテンツやプロダクトをランク付けします。

次善のエクスペリエンス
フロー、または登録後のメールで2番目のコンテンツまたはプロダクトをランク付けします。

オファーの最適化
コンテンツを購入またはエンゲージするユーザーの傾向に基づいてオーディエンスを構築します。

パワーユーザーの最適化
キャンペーンで特別なエクスペリエンス、オファー、プロダクトを使い、パワーユーザーをターゲットにします。

アフィニティーエンゲージメント
示される行動に基づいてアフィニティ別にオーディエンスを構築します。

「マーケティング担当者は、常にAmplitudeを利用して興味深いセグメントを理解および特定しようとしています。ほとんどの場合、そのロジックをFacebook経由の類似キャンペーンに利用していますが、AmplitudeのEngage機能を利用することで、さらにその先を目指すことができます。」

Marc Vicente
CEO、ABA English

コンテンツ最適化
ホームページやカテゴリページに表示される記事やプロダクトをランク付けします。

次善のコンテンツ
アセットへエンゲージした後のフローまたはメールで2番目のコンテンツやエクスペリエンスをランク付けします。

オファーの最適化
プロダクトを購入したり、コンテンツにエンゲージする傾向に基づいてオーディエンスを構築します。

離脱の減少
ユーザーが離脱または再エンゲージする可能性に基づいてオーディエンスを構築します。

アフィニティーエンゲージメント
示される行動に基づいたコンテンツ、ソリューション、問題領域のアフィニティ別にオーディエンスを構築します。

「ユーザー行動の頻度が、パフォーマンス管理における一般的なパターンと一致していることに気付き始めました。これにより、通知やメッセージングさらには、日常的なソフトウェアの使用状況に合った製品にユーザーを連れ戻す方法を考えるようになりました。」

Henry Vasquez
シニアプロダクトマネジャー、Cornerstone

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