顧客に届ける生成型マーケティングコンテンツ

マーケティング担当者は長い間、顧客との一対一のエンゲージメントを夢見てきましたが、そのレベルでパーソナライズされたメッセージを作成するためのメッセージ量を確保することは大きな課題でした。多くの組織がよりパーソナライズされたマーケティングを目指していますが、ターゲットとしているのは何千、何百万もの顧客を含む大規模なグループであり、その中には依然として多くの多様性があります。これは、一般的な一律のアプローチよりは良いものの、組織はもっと精密にターゲティングしたいと考えていますが、もしもっと細かいレベルでエンゲージメントを行うためのリソースがあれば、というのが実際のところです。

前回のブログで触れたように、生成AIは非常に個別化されたマーケティングコンテンツを作成するという課題を軽減するのに役立ちます。真の一対一のエンゲージメントを実現するのは、現状の技術では依然として難しいかもしれませんが、顧客の詳細データとサンプルコンテンツを組み合わせ、賢いプロンプトエンジニアリングを行うことで、コスト効果の高い方法で管理可能なボリュームのパーソナライズされたバリエーションを作成できます。生成されたコンテンツを最終レビューに進む前に独立したモデルで評価し、知識を持ったマーケティング担当者がチェックすることで、これらの細かい内容が組織の基準に合致し、特定のサブセグメントのニーズや好みにより正確に沿ったものになることを確実にできます。

しかし、これを信頼性の高いワークフローにどう落とし込むのでしょうか？そして最も重要なのは、これらのコンテンツバリエーションを既存のマーケティングテクノロジーを使ってどのように意図した顧客に届けるかという点です。この投稿では、前回のブログで紹介したホリデーギフトガイドのシナリオを引き続き使用し、企業向けマーケティングテクノロジースタックで広く採用されているAmperityとBrazeを使用した、メールベースのコンテンツ配信のエンドツーエンドのワークフローを実演します。

コンテンツの生成

前回のブログでは、生成AIモデルを活用して、特定のオーディエンスサブセグメントの興味に合わせたマーケティングメールメッセージを作成するためのプロンプトをどのように作成するかについて解説しました。そのプロンプトでは、サンプルのメールメッセージをガイドとして使用し、その後、モデルに対して価格に敏感で活動の好みが異なるオーディエンスにより響くようにコンテンツを変更するように指示しました（図1）。

図1. パーソナライズされたホリデーギフトガイド作成のために開発されたプロンプト

このプロンプトをスケールで適用するためには、顧客固有の要素（この例では、製品のサブカテゴリーや価格の好みなど）を削除し、必要に応じてこれらの要素を挿入できるプレースホルダーを挿入して、プロンプトのテンプレートを作成する必要があります。その後、顧客固有の詳細情報は、顧客データプラットフォーム（CDP）内にある顧客データと共に、Databricks環境内に格納されたテンプレートプロンプトに挿入されます。

デモンストレーションCDPとしてAmperityを使用しているため、統合は比較的簡単なプロセスです。Amperity Bridge機能を使用すると、Databricks環境がサポートするオープンソースのDelta Sharingプロトコルを活用して、2つのプラットフォーム間に接続を作成し、適切な情報を相互に公開することができます（図2）。 （ブリッジ接続の設定手順の詳細はここに記載されています。）

図2. Amperity Bridgeを介してDatabricksに接続する方法のビデオウォークスルー

次のステップは、Databricks内でアクセス可能なCDPに格納されたデータをクエリし、各サブセグメントの詳細情報を収集することです。これらの情報が定義されたら、それぞれの情報をプロンプトに渡して、カスタマイズされたメッセージを生成します。情報が保存された後、その出力を反復処理し、生成された各メッセージをさまざまな基準で評価します。その後、評価結果と共にそのコンテンツをマーケティング担当者に最終レビューと承認のために提出します（図3）。

このプロセスの最終結果は、各価格帯と製品のサブカテゴリーの組み合わせごとにコンテンツのバリエーションが並んだ表と、各評価ステップの評価結果が並んだ表です。このデータは、マーケティング担当者によるレビューの準備が整いました。

注意 図3のワークフローの詳細な技術的実装については、このノートブックをご覧ください。

コンテンツの提供

コンテンツのバリエーションが作成できたので、次は配信に注目します。このステップの詳細は、使用する配信プラットフォームによって異なります。今回のデモンストレーションでは、マーケティング組織で広く採用されているコンテンツ配信プラットフォームであるBrazeを使って、このコンテンツがどのように配信されるかを見ていきます。

Brazeを使用してこのコンテンツを配信する際の主なステップは以下の通りです：

1. コンテンツのバリエーションをBrazeにプッシュする
2. コンテンツを受け取るオーディエンスメンバーを特定する
3. オーディエンスメンバーに特定のコンテンツバリエーションを接続する

Brazeにコンテンツバリアントをプッシュ

Brazeでは、キャンペーンの一部として使用されるコンテンツは「Brazeカタログ」として定義されます。Braze Cloud Data Ingestionを使用すると、このコンテンツは、コンテンツが一意の識別子（ID）、コンテンツが最後に更新された日時を示すdatetimeフィールド（UPDATED_AT）、および配信されるコンテンツを構築するために使用されるタイトルと本文の要素を含むJSONペイロード（PAYLOAD）を含むテーブルまたはビューに提示されていれば、Databricksから読み取ることができます。

このデータセットがどのように構築されるかを説明するために、私たちのコンテンツ生成ワークフローの出力（図4に示されたような）が、以下の構造を持つコンテンツテーブルを生成したと仮定しましょう。このテーブルの各レコードには、preferred_price_point（優先価格帯）とholiday_preferred_subcategory（ホリデーで好まれるサブカテゴリー）がサブセグメントの詳細として含まれています：

このテーブルに対してビューを定義し、それをBrazeカタログとしてデプロイするための構造にすることができます：

Braze内では、生成したコンテンツを格納するためのカタログを定義できます（図3）。

図3. 生成したコンテンツを格納するためのBrazeカタログ

次に、Cloud Data Ingestion（CDI）同期を設定し、DatabricksビューをBrazeカタログの構造に接続して同期設定を行い、最新の状態を保つようにします（図4）。

図4. BrazeカタログとDatabricksのコンテンツビューをマッピングするCloud Data Ingestion（CDI）同期

オーディエンスメンバーの特定

次に、このコンテンツを配信する対象となる個人の詳細を取得する必要があります。目標はこのコンテンツをメールで配信することなので、ターゲットとなる個人のメールアドレスが必要です。また、受取人によりパーソナライズされた形でコンテンツを届けるために、名前や姓などの情報も必要になる場合があります。そして、製品のサブカテゴリーや価格の好みに基づいて個人がどのように分類されているかの詳細も必要です。この最後の要素は、Brazeカタログ内の特定のコンテンツバリエーションとオーディエンスメンバーを結びつけるために不可欠です。

AmperityをCDPとして使用しているため、この情報をBrazeに送信するのは、受信者のプールをオーディエンスとして定義し、Amperityコネクタを使用してこれらの詳細をプッシュするだけで簡単に行えます（図5）。

オーディエンスメンバーとコンテンツバリエーションの接続

Braze内ですべての要素が整ったので、今度はオーディエンスメンバーを特定のコンテンツバリエーションに接続し、配信をスケジュールできます。これを実現するために、BrazeではLiquidテンプレートを使用します。LiquidはShopifyによって開発されたオープンソースのテンプレート言語で、Rubyで書かれています。この言語はマーケティング担当者にとって非常に扱いやすく、大規模な配信に対応するカスタマイズ可能なコンテンツを定義することができます。

次のステップ

Databricksは、データと分析の機能を提供する企業のコアハブとしてますます多くの企業で利用されています。組み込みの拡張性の高い生成AI機能に加え、Amperity CDPやBrazeのコンテンツ配信プラットフォームなど、さまざまな補完的なプラットフォームとの深い統合により、企業はDatabricksを中心にした幅広いアプリケーションを構築しています。このブログで示したデモンストレーションもその一例です。

もし、Databricksを活用してマーケティングチームがよりパーソナライズされたコンテンツを顧客に提供する方法についてさらに学びたい場合は、ぜひお問い合わせいただき、このプラットフォームを使用して開発できるさまざまなオプションについてお話ししましょう。

このプロセスは、いくつかの主要なコンポーネントを活用し、以下のワークフローを使用しています：

コンテンツ構造とインジェスト

• コンテンツバリエーションのテーブルからビューを作成し、Braze Cloud Data Ingestionで使用できるように構造化します。
• コンテンツバリエーション用のリポジトリとしてBrazeカタログを作成します。
• Cloud Data Ingestion syncを設定し、Brazeがビューからカタログにコンテンツバリエーションを同期します。

Amperityオーディエンスのアクティベーション

• Amperityがコンテンツが作成されたユーザーのオーディエンスをBrazeに同期し、正確なターゲティングを実現します。

キャンペーン構築とLiquidテンプレーティング

ステップ3：キャンペーンの構築とLiquidテンプレーティング

最終ステージでは、Brazeキャンペーンの構築が行われます。

Liquidテンプレートはここで重要な役割を果たし、Brazeプロファイル内に保存されたユーザー属性に基づいて生成されたコンテンツの動的挿入を可能にします。これらの属性は、Amperityのアクティベーションを介して同期され、カタログ行IDの一致を作成するために参照されます。このIDは、生成された件名と本文をフェッチし、メールに挿入するために使用されます。

3a. メールの件名
Liquidフィルタを使用して、`preferred_price_point`と`holiday_preferred_subcategory`の属性をアンダースコアで区切って組み合わせ、ローカルの`identifier`変数を作成します：

この動的に生成された `identifier` は、次にHolidayGenAIカタログの対応するIDを参照するために使用されます：

図5. Liquidを使用した送信設定のスクリーンショット

ユーザーが`preferred_price_point`を高く設定し、`holiday_preferred_subcategory`をハイキングに設定した場合、メールの件名に表示されるLiquid出力は、一致するカタログアイテムのタイトルから導き出されます：

図6. 関連する行を示すカタログアイテム

3b. メール本文のコピー
生成されたコンテンツをメールの本文に引き込むための同じアプローチを追うことができます。

最終的な結果は、各ユーザーの好みの価格帯とサブカテゴリに合わせて生成されたメールコンテンツを動的に引き出すメールで、これによりエンゲージメントが向上し、コンバージョン率も高まります。

図7メールのスクリーンショット

このユースケースは、生成画像の追加や、送信時に直接DatabricksエンドポイントをクエリするConnected Contentを使用するなど、さらに拡大する可能性があります。

図3のワークフローの詳細な技術的実装については、このノートブックをご覧ください。