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Tealium、機械学習ソリューション「Tealium Predict ML」を発表

Tealium Japan

From: PR TIMES

2020-07-01 13:41

~マーケティング担当者のCXデータ理解とROI改善を推進~

リアルタイム顧客データオーケストレーションの分野で信頼を確立している業界大手のTealium(ティーリアム)は、Tealium Predict ML(読み:ティーリアム・プレディクト・エムエル)の一般販売を本日発表しました。これは市場トップクラスの顧客データプラットフォーム(CDP)であるTealium AudienceStreamに内蔵された機械学習テクノロジーです。 Tealium Predict MLはすでに3,000万を超える予測が蓄積されており、Tealium AudienceStream CDPとシームレスに組み合わせて顧客の行動を継続的に予測します。機械学習を用いて、より効果的なオーディエンスセグメンテーションを強化でき、顧客エンゲージメント、コンバージョン率、ライフタイムバリューの向上に活かすことができます。

予算削減や顧客維持重視が高まる中で、マーケティング担当者は、少ないリソースでより大きな成果を求められています。 Tealium Predict MLはそうしたマーケティング担当者向けに念頭に置いて構築されており、機械学習インサイトの価値を既存のテクノロジースタックに容易に導入できるシンプルで費用効果の高いソリューションと言えます。 数クリックで予測モデルが作成でき、マーケティング担当者は、顧客行動の可能性に関するインサイトと、それらの生成に使用されるデータを完全に把握することができます。 これらのインサイトにより、企業は効果的かつ効率的に適切な顧客に働きかけ、ビジネス成果を向上させることができます。

「マーケティング投資の最適化に向けて、リアルタイムのデータ主導型意思決定に注力する際、最適なオーディエンスの予測には過去の方法から機械学習とAIへシフトする必要があることに気付きました」とモナッシュ大学のマーケティングインフラストラクチャディレクターのアミン・フォーダ氏は述べています。 「Tealium Predict MLを使用すると、ある行動を起こす可能性に基づいてリアルタイムのオーディエンス属性を構築し、適切なタイミングで接触可能なすべてのチャネルにおいて次に行う最適な会話を通して顧客とエンゲージすることができます。」

Tealium Predict MLの一般提供開始には、新機能である「Behavior Health Rating(行動データ健全性評価)」が含まれます。 この機能によって、特定の行動に関する機械学習のインサイトに十分かつ健全な既存データが揃っているか、あるいは不十分かの評価を担当者自身で確認できます。 データ健全性評価に基づいて、担当者は、どの行動をすぐに調査できるか、そしてどの行動は将来のモデルに含める前に、より成熟したデータ構築を必要とするかを判断できます。

Tealiumの創設者兼CTOであるマイク・アンダーソンは、「より多くの組織が、データ収集とインサイト活用の価値に日々気づいていながら、こうしたプロジェクトには、適切なソリューションがなければ、非常に多くのリソースを要する可能性があることも認識しています。」と、述べています。 「CDPソリューションに直接統合した柔軟な機械学習製品を提供することで、データ収集という課題の中から複雑性と負担要素を取り除き、当社のお客様のサポート体制を整え、お客様が持つデータの価値を活用する方法に集中できるようにしていきます。」

■Tealium Predict ML
(リンク »)

■Tealium AudienceStream
(リンク »)

Tealium について
Tealium(ティーリアム)は、Web、モバイル、オフライン、IoT で複雑化する顧客データをリアルタイムにつなぎ、企業と顧客とを真につなぎます。Tealium は、 企業がリアルタイム に一元化された顧客データ基盤を構築できるよう、1,200 以上のクライアントサイドおよびサーバーサイドのベンダーやテクノロジーに連携できる統合エコシステムを備えています。Tealium Customer Data Hub はタグマネジメント、API ハブ、機械学習機能を備えたCDP(カスタマーデータプラットフォーム)、そしてデータマネジメントを含む包括的なソリューションとして、顧客データをより安全に価値を高め、アクショナブルなものにすることが可能です。世界中で 1,000 社以上の企業が Tealium によって 顧客データ戦略を強化しています。詳しくは、tealium.com/ja をご覧下さい。

プレスリリース提供:PR TIMES (リンク »)
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