生成AIマーケティングコンテンツを顧客に届ける

 

マーケターは長い間、1対1の顧客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エンゲージメントに必要な大量のメッセージを作成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、実際には数千、数百万といった大規模な顧客グループをターゲットにしていることが多く、その中には依然として多様なニーズが存在しています。これは、画一的なアプローチよりは優れているものの、よりきめ細かなレベルでアプローチするためのリソース（帯域幅）さえあれば、組織としてはもっと精度を高めたいと考えているのが本音です。

前回のブログで触れたように、生成AI（ジェネレーティブAI）は、高度にカスタマイズされたマーケティングコンテンツの作成に伴う課題を軽減するのに役立ちます。現在の技術的な制限により、真の1対1のエンゲージメントを実現することはまだ難しいかもしれませんが、顧客の詳細情報とサンプルコンテンツ、そしてスマートなプロンプトエンジニアリングを組み合わせることで、管理可能な量のカスタマイズされたバリエーションをコスト効率よく作成できます。生成されたコンテンツを、知識豊富なマーケターによる最終レビューに回す前に、独立したモデルを適用して評価することは、このきめ細かなコンテンツが組織の基準を満たしつつ、特定のサブセグメントのニーズや好みに正確に合致するようにする上で非常に効果です。

しかし、これをどのようにして信頼性の高いワークフローに落とし込むのでしょうか？そして極めて重要なのは、既存のマーケティングテクノロジーを使用して、これらすべてのコンテンツバリエーションを実際にターゲット顧客に届けるにはどうすればよいかという点です。本記事では、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ベースに、エンタープライズMarTechスタックで広く採用されている2つのプラットフォーム、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モデルを起動して、オーディエンスの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を作成するためのプロンプトの作成方法を説明しました。このプロンプトでは、サンプルのメールメッセージをガイドとして使用し、特定の価格感応度やアクティビティの好みを持つオーディエンスに響くようにコンテンツを変更することをモデルに指示しました（図1）。

図1. パーソナライズされたホリデーギフトガイドの作成用に開発されたプロンプト

このプロンプトを大規模に適用するには、顧客固有の要素（この例では製品のサブカテゴリや価格の好みなど）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、プロンプトテンプレートを作成する必要があります。その後、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）に格納されている顧客の詳細情報を、Databricks環境に格納されているテンプレート化されたプロンプトに挿入できます。

デモンストレーション用のCDPとしてAmperityを使用しているため、統合プロセスは非常にシンプルです。Databricks環境でサポートされているオープンソースのDelta Sharingプロトコルを使用して構築されたAmperity Bridge機能を使用し、2つのプラットフォーム間の接続を作成して、適切な情報を相互に公開するだけです（図2）。（ブリッジ接続の設定に関する詳細な手順はこちらにあります。）

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内からアクセス可能なCDPに保存されているデータをクエリし、各サブセグメントの詳細情報を収集することです。これらが定義されたら、それぞれに関連付けられた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できます。永続化されたら、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に照らして評価した上で、そのコンテンツと評価結果を最終的なレビューと承認のためにマーケターに提示します（図3）。

このプロセスの最終結果は、好みの価格帯と製品サブカテゴリの組み合わせごとのコンテンツバリエーションのテーブルと、各評価ステップの評価出力のテーブルです。これで、データはマーケター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、こちらのノートブックを参照してください。

コンテンツの配信

コンテンツのバリエーションが作成されたら、配信に目を向けてみましょう。このステップの具体的な進め方は、使用している特定の配信プラットフォームによって異なります。このデモンストレーションでは、マーケティング組織全体で広く採用されている主要なカスタマーエンゲージメントプラットフォームであるBrazeを使用して、このコンテンツを配信する方法を見ていきます。

大まかに言うと、Brazeを介してこのコンテンツを配信する手順は次のとおりです。

1. コンテンツバリエーションをBrazeにプッシュする
2. コンテンツを受信す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を特定のコンテンツバリエーションに紐付ける

コンテンツバリエーションをBrazeにプッシュする

Braze内では、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、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日時フィールド（UPDATED_AT）、および配信されるコンテンツの構築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内にコンテンツが表示されている限り、Databricksからこのコンテンツを読み込むことができます。

このデータセットの構築方法を説明するために、コンテンツ生成ワークフローの出力（図4に示すように）の結果、次のような構造のコンテンツテーブルが作成されたと仮定します。ここで、preferred_price_pointとholiday_preferred_subcategoryは、テーブル内の各レコードに固有のサブセグメントの詳細を表します。

このテーブルに対してビューを定義し、次のようにBrazeカタログとしてデプロイするための構造に整えることができます。

これで、Braze内でこのコンテンツ用のカタログを定義できるようになります（図3）。

図3. 生成され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）同期を設定して、DatabricksのビューをBrazeカタログの構造に接続し、同期を設定して常に最新の状態に保ちます（図4）。

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

オーディエンスメンバーの特定

次に、このコンテンツの配信対象となる個人の詳細情報が必要になります。今回の目的はメールでこのコンテンツを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、受信者に対して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、名や姓などの要素も必要になる場合があります。さらに、各個人がどの製品サブカテゴリーや価格帯を好んでいるかという詳細情報も必要です。この最後の要素は、オーディエンスメンバーをBrazeカタログに格納されている特定のコンテンツバリエーションと結び付けるために不可欠です。

CDPとしてAmperityを使用しているため、この情報をBrazeにプッシュするには、配信対象者のプールをオーディエンスとして定義し、Amperityコネクターを使用してこれらの詳細情報を転送するだけです（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紐付け

Braze内ですべての要素が整ったら、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紐付け、配信スケジュールを設定できます。これは、Shopifyによって開発され、Rubyで書かれたオープンソースのテンプレート言語であるLiquidテンプレートを使用してBraze内で行われます。この言語はマーケターにとって非常に使いやすく、大規模な配信向けにカスタマイズ可能なコンテンツを定義できます。

はじめに

企業において、データとアナリティクス機能の中核ハブとしてDatabricksの活用が進んでいます。組み込みの高度に拡張可能な生成AI機能や、Amperity CDPやBrazeカスタマーエンゲージメントプラットフォームなどのさまざまな補完的プラットフォームとの緊密な統合により、組織はDatabricksを中心に据えて、このブログで紹介したような幅広いアプリケーションを構築しています。

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作成して顧客に届けるために、Databricksをどのように活用できるかについて詳しく知りたい場合は、ぜひお問い合わせください。このプラットフォームを使用したソリューション開発のさまざまな選択肢について話し合いましょう。

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、次のワークフローを利用します。

1. コンテンツ構造と取り込み
   • コンテンツバリエーションのテーブルからビューが作成され、Braze Cloud Data Ingestionで使用できるように構造化されます。
   • コンテンツバリエーションのリポジトリとしてBrazeカタログが作成されます。
   • Cloud Data Ingestion同期が設定され、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。
2. Amperityオーディエンスのアクティベーション - Amperityがコンテンツ作成対象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行います。
3. キャンペーン構築とLiquidテンプレート
   • Liquidテンプレート言語を使用して、コンテンツバリエーションカタログの対応する行を参照します。
   • Liquidがメールの件名と本文を動的に生成し、ユーザーごとにパーソナライズします。

ステップ3：キャンペーン構築とLiquidテンプレート

最終段階では、Brazeキャンペーンを構築します。

Liquidテンプレートが重要な役割を果たし、Brazeプロファイル内に保存されているユーザー属性に基づいて、生成されたコンテンツを動的に挿入できます。Amperityのアクティベーションを介して同期されたこれらの属性が参照され、一致するカタログの行IDが作成されます。このIDを使用して、生成された件名と本文のコピーを取得し、メールに挿入します。

3a. Email Subject Line
Using Liquid filters, we combine the `preferred_price_point` and `holiday_preferred_subcategory` attributes, separated by an underscore, to create a local `identifier` variable:

この動的に生成された `identifier` は、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

`preferred_price_point` が「high」で、`holiday_preferred_subcategory` が「Hiking」のユーザーの場合、メールの件名に出力されるLiquidの結果は、一致するカタログアイテムのタイトルから派生します。

図6. 関連する行を示すカタログアイテム

3b. メールの本文コピー
生成されたコンテンツをメールの本文にプルする際にも、同じアプローチに従うことができます。

最終的な結果として、生成されたメールコンテンツを動的にプルし、各ユーザーの好みの価格帯やサブカテゴリーに合わせてパーソナライズされたメールが作成され、エンゲージメントの向上とコンバージョン率の向上につながります。

図7. メールのスクリーンショット

このユースケースはさらに拡張して、生成画像を追加したり、送信時にConnected Contentを使用してDatabricksエンドポイントに直接クエリを実行したりすることも可能です。

図3のワークフローの詳細な技術的実装については、こちらのノートブックを参照してください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事