Almeta ML

Almeta ML: 機械学習で顧客行動を予測し、マーケティングを最適化する

Almeta MLとは？ Almeta MLは、ウェブサイト上での顧客行動をリアルタイムで予測するように設計された機械学習プラットフォームです。企業がマーケティング費用を最適化し、コンバージョンする可能性の高い顧客を特定し、収益を増やすためにオファーをパーソナライズするのに役立ちます。

Almeta MLの仕組み

Almeta MLは、ウェブタグまたは構築済みの統合を使用して設定できるイベント追跡を使用して、顧客行動データを収集します。次に、このデータに対して機械学習モデルを実行して、実行可能なメトリクスを生成します。このプロセスには、次の3つの主要なステップが含まれます。

1. イベント追跡の設定： ウェブタグをインストールするか、組み込みの統合を使用して、ユーザーの行動データをキャプチャします。
2. MLモデルの選択： 構築済みのモデルを使用するか、独自のモデルをアップロードして、購入意向、チャーン、または生涯価値などのメトリクスを計算します。
3. 宛先の選択： 結果の送信先（広告プラットフォームやメールサービスプロバイダーなど）を選択します。

このプロセス全体は、クライアント側でユーザーのブラウザ内で直接実行することもでき、リアルタイムのメトリクスを提供し、パーソナライズされたエクスペリエンスを可能にします。

主な機能と利点

• 予測分析： コンバージョン、チャーン、または特定のアクションを実行する可能性の高い顧客を特定します。
• 実行可能なメトリクス： 購入の可能性、製品の推奨、予測収益などのメトリクスを使用して、ユーザー行動に関するインサイトを取得します。
• パーソナライズ： リアルタイムの行動予測に基づいて、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズします。
• 広告の最適化： Google AdsやFacebook AdsなどのプラットフォームでMLベースのオーディエンスを作成して、広告費を最適化します。
• メールターゲティング： 行動予測と送信時間最適化（STO）を使用して、メールキャンペーンをパーソナライズします。
• オファーの選択： オファーの優先順位付けを最適化し、パーソナライズされたオファーシーケンスを生成します。
• カスタムワークフロー： Almeta MLを既存のデータプラットフォームと統合して、機械学習をプロセスに組み込みます。

ユースケース

• 広告： コンバージョンする可能性が最も高いユーザーに広告費を集中させることで、ROASを改善します。
• メールマーケティング： メールキャンペーンをパーソナライズし、送信時間を最適化してエンゲージメントを高めます。
• オファーの選択： ネクストベストアクションおよびネクストベストオファーストラテジーを自動化します。
• パーソナライズ： パーソナライズされた製品の推奨とコンテンツで、コンバージョン率と平均注文額（AOV）を高めます。
• リテンション： プロアクティブなアクションを実行して、チャーンする可能性の高い顧客を特定して維持します。

始め方

Almeta MLは、14日間の無料トライアルを提供しています。月額プランにサインアップするか、年間払いで2か月間無料になります。料金は使用量に基づいており、イベント数とモデル計算が含まれるプランがあります。

料金プラン：

お客様の声

Almeta MLについてお客様が語っていること：

• Daniil Kirikov、3F Venture StudioのCEO兼パートナー： "このプラットフォームは、強力な予測分析を提供し、統合が簡単です。"
• Ashik Hameed、Dorchの創設者： "顧客行動をリアルタイムで予測し、これらの予測をターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンに利用できる機能...は素晴らしいです。"
• Jackson Tylor、マーケティングスペシャリスト： "Almeta MLは、大企業と競争するために必要なエッジを提供してくれます。顧客の意図を瞬時に理解することで、推測することなく広告費を最適化し、ROIを最大化できます。"
• Mark Sawyer、Homekiloシニアマーケティングマネージャー： "Almeta MLの年間サブスクリプションは、1か月以内に元が取れました。リターゲティングキャンペーンでROASが2倍以上になりました。"

プライバシーとデータセキュリティ

Almeta MLは、プライバシーとデータセキュリティを優先しています。デフォルトではユーザー情報を追跡せず、追跡するイベントと保存する顧客データを選択できます。デフォルトではCookieを使用せず、含めることを選択しない限り、MLプロセスに顧客データを含めません。また、いつでもデータをエクスポートできます。

技術的な詳細

• ウェブタグ： 軽量で非同期（3KB gzipped）。
• API： イベントのキャプチャと計算の取得に利用できます。
• 統合： 広告プラットフォーム、メールプロバイダー、eコマースサービス、CDPと接続します。
• インフラストラクチャ： リアルタイムイベント処理、プログラム可能なトリガー、構築済みのMLモデル、カスタムモデルのサポート。

Almeta MLが重要な理由

Almeta MLが重要なのは、企業がデータに基づいた意思決定を行い、リアルタイムの顧客行動に基づいてマーケティング活動を最適化できるためです。顧客の行動を予測することで、企業はエクスペリエンスをパーソナライズし、広告をより効果的にターゲットにし、最終的に収益を増やすことができます。企業が競争に打ち勝つために必要なエッジを提供します。

どこでAlmeta MLを使用できますか？

顧客行動を予測し、エクスペリエンスをパーソナライズしたいウェブサイトまたはアプリケーションでAlmeta MLを使用できます。広告プラットフォーム、メールプロバイダー、eコマースサービス、CDPなど、幅広いプラットフォームと統合できます。

既存のインフラストラクチャとの統合方法

Almeta MLは、ウェブサイト上で直接イベントをキャプチャするためのウェブタグ、イベントをプログラムで送信して計算を取得するためのAPI、および一般的なマーケティングおよび分析プラットフォームとの構築済みの統合など、複数の統合方法を提供します。

よくある質問

• Almeta MLの使い方は？
  • イベント追跡を設定し、MLモデルを選択し、結果の宛先を選択します。
• 仕組みは？
  • 機械学習モデルを使用して、イベントデータに基づいて顧客行動を予測します。
• サポートされているユースケースは？
  • 広告、メールマーケティング、オファーの選択、パーソナライズ、リテンション。
• 予測の精度は？
  • 予測の精度は、データの品質と量によって異なります。
• 結果を得るにはどのくらい時間がかかりますか？
  • 結果はリアルタイムで生成されます。
• ウェブサイトとの統合は難しいですか？
  • いいえ、軽量のウェブタグまたは構築済みの統合で簡単に統合できます。
• Almeta MLはデータプライバシーにどのようにアプローチしますか？
  • デフォルトではユーザー情報を追跡せず、追跡するデータを選択できます。

Almeta MLを活用することで、企業は機械学習の力を活用して、収益を増やし、顧客エンゲージメントを改善し、今日の急速に進化するデジタル環境で競争力を維持できます。