ReactfulのAIはユーザーの行動を検出し、ユーザーを勝ち取る方法を正確に知っています

このインタビューは、2018年10月31日に最初に公開されました.


反応性 は、ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされたコンテンツを自動的に表示できるAI駆動のマーケティングエンジンです。このインタビューでは、CTOのRoger RuttimannがAIを使用してWebサイトのトラフィックを有料の顧客に変換する方法を説明します.

会社の背景とこれまでの進化について教えてください.

その会社には長い歴史がある。それは、2013年に2、3人の開発者がウェブサイト作成をより良く、より自動化し、よりインタラクティブにするというビジョンを持って始まったときに始まりました。.

アイデアに追いつき、それをサポートしたいと考えていた米国のファンドから投資を受けたとき、アイデアは始まりました。彼らは、特定の目標を実行するために、リアルタイムでウェブサイトのユーザーを変換することを目標にそれを実行していました。ソリューション全体はユーザーの変換に焦点を当てているため、Webサイトを持っている人は誰でも訪問者と関わり、それらを変換できます.

当時、それは非常に複雑な作業であり、多くの手作業が必要でした。そのため、私たちの目的は、可能な限り反応を自動化することでした。その後何が起こったのかというと、米国では多くの大口顧客を獲得し始め、ヨーロッパとイスラエルでは数人しかいないため、投資家は会社をテルアビブからカリフォルニアに移動し、会社のその部門に再投資することにしました。.

私たちはチームを拡大し、純粋な転換からユーザーエンゲージメントまで、さらにミッションを遂行しました。基本的に、Reactfulは、ユーザーの行動に基づいて、ユーザーに最も関連性の高いコンテンツを表示することにより、ユーザーをWebサイトで案内するためのものです。ユーザーの行動とデジタルフットプリントを分析することで、マーケティング担当者が設定した目標の実行にユーザーを引き込むコンテンツを動的に生成できます.

2017年には、MongoDB、Symantec、American Greetingsなどの興味深い名前を付けて、多くの新しい顧客を採用しました.

どのように反応するのか?

ReactfulはWebサイトを持っている人なら誰でも使用できます。訪問者を引き付けるには、コンテンツを表示する必要があります。リードキャプチャを使用したい。あなたは彼らがあなたのニュースレター、ウェビナー、またはイベントにサインアップすることを望みます。商品を購入したり、チャンネルに登録したりします。基本的には、できるだけ長くウェブサイトに置いておきたいものです。誰もがReactfulを使用でき、マーケティング担当者が彼らのために設定したアクションを訪問者が完了することを確認するためにそこにあります.

最初に目標を設定し、次にコンテンツの作成を開始します。訪問者がWebサイトにいるときに訪問者とどのように関わるか、どのコンテンツをどのユーザーに表示するか、どのアクションがどの応答をトリガーするかを決定できます。.

しばらくすると、フィードバックを提供するために必要なすべての分析が得られます。チャンネル登録者は増えましたか?もっと読む記事?他の製品を購入しましたか?これで、目標を調整してさらに良い結果を得ることができます。おそらく、何かが足りないことや、要素をより支配的にするか、エンゲージメントのための別のツールを見つける必要があることに気付くでしょう.

企業は数百万ドルを費やしてウェブサイトにトラフィックをもたらしますが、そのお金のほんの一部を費やして、そのトラフィックを有料の顧客に変換します。ユーザーがウェブサイトにアクセスすると、混乱することが多く、探しているコンテンツをどこでどのように見つけられるかわかりません。そのため、私たちは彼らの行動を観察し、人々がどのページを見ているかなどの情報を収集します。ウェブサイトに留まり、目標を達成できるように、適切な行動を促すフレーズ(CTA)を提供します.

反応性の高いAI変換ツール

AIを使用してコンバージョンを改善する方法?

AIの部分は、実際にはブラウザーでの機械学習です。 Webサイトの閲覧中のユーザーの行動を観察し、パターンを探します。たとえば、複数のページにすばやくアクセスすると、通常、ページが失われます。それはあなたと関わり、あなたを助ける必要性を示す行動です。これは通常、スライドインまたはツールチップを表示するか、画面上のボックスを強調表示する場所です。その一般的な例は、ページ終了意図です。ユーザーが終了ボタンをクリックしようとすると、ダイアログボックスが表示され、滞在するように求め、より関連性の高いページに移動できるようにします.

ユーザーが何のアクションも実行せずにページに長い間滞在している場合は、何か新しい関連性のあるものを提供することでユーザーと関わり合うことをお勧めします.

ユーザーが読んでいるようにマウスを動かしていて、読んでいる内容がわかっている場合は、関連するコンテンツを提供したり、適切なタイミングで目標到達プロセスに誘導したりして、ユーザーを引き付けることができます。つまり、全体的にAIの部分は、ユーザーを先導して適切なページに導くように構築されています。.

これは、モバイル、タブレット、デスクトップのユーザーに対して行われますが、動作はデバイスによって大きく異なります。スマートフォンの速度はデスクトップよりもはるかに速く、読者の注意力も持続します。そこでAIが登場し、ユーザーが何をしているかを検出し、パターンマッチングによってユーザーの意図を予測します.

また、機械学習を使用してバックエンドでイベントを記録しますが、ユーザーの履歴は確認しません。むしろ、私たちはパターンを知っており、肯定的な反応を特定しています。私たちのレポートは、どの動作または応答がどのユーザーに最もよく機能したかを示すことができます。実用的なインサイトを使用して、反応のないページを最適化できます.

目標は、彼らの関心を維持し、マーケティング担当者が設定した目標を達成することです。ガイドを利用し、ユーザーをリアルタイムで変換する.

反応性の高いAI変換ツール

Reactfulは新しいGDPRプライバシー規制とどのように一致していますか?

これは今年大きな話題となりました。すべてのお客様から、個人情報の取り扱いについて質問が寄せられました。管理のために保存する方法、および顧客が個人情報の削除を要求する方法答えは非常に簡単です。行動は観察しますが、個人情報や履歴情報は収集しません。収集する行動データは完全に匿名であり、多数のユーザーに共通するパターンを見つけることを目的としています.

Webサイトにアクセスしていて、何をしているのかわかっている場合、アクションは表示されません。ただし、クリックスルーして落ち着きなくスクロールすると、動作が変化するため、システムの反応は異なります。これは私たちが調べている種類のデータであり、リアルタイムでのみ関連があるため、ユーザーに戻るトレースはありません。.

Reactfulで利用可能な統合?

Reactfulはブラウザーに基づくオーバーレイであるため、WebサイトまたはCMSのタイプに制限はありません。.

私たちは若い会社ですが、Marketo、Oracle Marketing Cloud、Salesforceなどのツールとの統合がすでにあります。分析データを他の分析ツールに転送して、より詳細なレポートを取得できます。私たちは内部でAPIを使用しているため、あらゆるデバイスにプラグインし、Googleアナリティクスからメッセージを送信してあらゆる製品を強化できます。全体的に、私たちは他の人ととても上手に遊ぶと思います.

デジタルマーケティングの未来をどのように見ていますか?

Reactfulの当初の使命は、Webサイトのできるだけ多くの部分を自動化することでしたが、これは依然として非常に関連性があり重要です。現在利用可能なツールでそれを行うには、より多くのクラウドコンピューティングが必要になります。現在、キャプチャする動作の種類を構成する必要があります。これは半手動プロセスです。マシンは、ユーザーに表示する適切なコンテンツ、それを行うタイミングとユーザーとの関わり方を検出できます。自動化されたプロセスを構築すると、コンテンツに集中しながら、システムを信頼してより良い結果を得ることができます。残りはシステムによって自動的に行われます.

2週間前に、サンフランシスコ大学(USF)でプロジェクトを開始しました。そこでは、人間の行動の背後にある心理学を理解し、それらをデジタルの領域にどのようにマッピングできるかを理解するために、デジタル行動を研究し、最良の応答を確認しました。私たちの主な質問は、心理学についてすでに知られているものをどのように使用して、より良い反応と関与を得るためにそれをマッピングできるかです。私はこの研究に本当に興奮しています.

歴史の中で多くのことが研究されてきましたが、今ではすべてを分析して個々のユーザーにコンテンツを提供する計算能力があります。完全に自動化すると、手動による介入は不要になります.

デジタルマーケティングは非常に混雑した市場であり、特にユーザーエンゲージメントの提供において、多くの競合他社が存在します。私の見解では、ReactfulはAIに優位性があります。ルールのマッチングではなく、AIを有利に利用しているからです。コード全体を書き直す必要なしに研究の結果を適用できるので、私たちは良い基盤を持っています。クラウドで作成されたネイティブクラウドアプリケーションは、機械学習ツールを使用するスケーラビリティを備えており、今日では成果を上げており、競合他社よりも早く前進することができます.

Jeffrey Wilson Administrator
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