このユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算済みインサイトを構築したり、Data Cloudで予測的モデルを実行したりして、よりスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。
| パーソナライズインサイト | Data Cloudでは、閲覧履歴、購入履歴、検索履歴を使用して、顧客の好みの動的なプロフィールを作成するため、それぞれのセッションで最も関連性の高い製品が提示されます。たとえば、靴のページを何度も閲覧しているが購入に至っていない顧客に対しては、システムが関連の靴のブランドや、靴下や靴のお手入れ用製品などのアクセサリーを提示するため、コンバージョンの可能性が向上します。 |
| プロモーション最適化インサイト | Data Cloudは、過去に顧客がオファーや季節のトレンドに対してどのように反応したかを考慮してターゲットを絞ったプロモーションを提案するため、購入の可能性が向上します。たとえば、シーズン終了のセール時に購入することの多い顧客に対しては、システムがそのようなプロモーションへの早期アクセスを提示し、毎回の購入意欲を刺激します。 |
| 製品の発見を促すインサイトの強化 | Data Cloudは、特定の製品カテゴリに費やした時間など、顧客のセッション中の行動を分析し、表示するコンテンツを動的に調整します。顧客が自分にとって新しいカテゴリ（電子製品など）を探索している場合、システムはそのカテゴリの人気アイテムやトレンドアイテムを推奨するため、製品の発見エクスペリエンスの向上と購入点数の増加につながります。 |
