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。
| 統合された顧客プロファイルインサイト | Data Cloudは、複数のタッチポイント（オンライン、店舗、モバイルアプリ）から情報を収集して同期し、統一された顧客プロフィールを作成します。そのため、顧客がエンゲージメントする場所を問わず、小売業者はシームレスで一貫した顧客体験を提供できます。たとえば、顧客がオンラインで靴を閲覧し、後で店舗を訪れた場合、システムから販売員にアラートが送信されるので、店舗で同じ製品を推奨できます。 |
| 動的パーソナライズインサイト | システムはリアルタイムの最新情報を使用して、顧客の最新の行動に基づいて、プロモーションオファー、メッセージング、製品レコメンデーションを動的に調整します。たとえば、スキンケア製品を頻繁に検索してウィッシュリストに保存している顧客がいる場合、Data Cloudでは現在のインタラクションを処理し、ユーザーの最新のアフィニティデータにもとづいて現在表示しているページまたは次のページのインタラクションにパーソナライズを即座に反映させることができます。データをリアルタイムで処理しているからこそ実現できる機能であり、変化が生じたらその都度意思決定を行うことができます。 |
| クロスチャネル一貫性インサイト | Data Cloudでは、ソーシャルメディア、メール、店舗、オンラインなど、毎回の顧客とのやり取りに最新の情報が反映されます。たとえば、顧客が店舗で返品した場合、プロフィールがすぐに更新されるため、無意味なフォローアッププロモーションが発信されず、次回やり取りする際には最新のステータスと好みが反映されます。 |
