Intelligent Servicesは、構造化されていないデータを共通言語でつなぎ合わせることで、複数のデータソースを基にAIの活用を促進。また、Adobe Experience Platformにて提供される厳格なガバナンス機能により、企業は消費者を保護する業界規制や企業ポリシーを遵守したうえで、AIへのデータ利用を実施することができる。さらに、柔軟なセルフサービスのインターフェイスを備えているため、顧客体験管理（CXM）に特化したユースケースに合わせてサービスを設定することができるというもの。
NDIVIAは、Intelligent Servicesをマーケティングチームで活用した最初の企業のひとつ。同社では、「Attribution AI」を使用してマーケティングプログラムの効果を分析し、そのインサイトをもとに実施した集客キャンペーンにより、イベント登録者数を5倍に増加させることに成功。また、「Customer AI」を使って予測的インサイトを取得することで、ゲーム製品の消費者エンゲージメントへの理解を深め、パーソナライズされたコンテンツを提供した。さらに「Journey AI」を使って電子メールの送信に最適な時間帯を予測し、顧客の好みにあわせたエンゲージメントを実施。この施策により、メールの開封率は14％向上し、予測的インサイトが電子メールのキャンペーン強化に役立つことが実証された。
Adobe Experience Platformが提供するIntelligent Servicesには以下が含まれる。
- Customer AI：多くの場合、企業には、手持ちのデータを深く掘り下げ、顧客行動の背後にある根本的な理由を理解するためのリソースがない。Customer AIは、ビジネス全体の履歴データやリアルタイムデータを分析して、コンバージョンや解約などの重要なイベントの傾向スコアを作成する。例えば、サブスクリプションサービスの場合は、価格に敏感でサブスクリプションを停止する可能性が高いユーザーのセグメントを抽出し、カスタムプロモーションを実施することができる。
- Attribution AI：マーケターは、顧客との複数のタッチポイント（web、電子メール、ソーシャル）それぞれに、適切なリソースと時間を配分する必要がある。しかし、従来のルールベースのアトリビューション分析は、「ファーストタッチ（例：web訪問）」や「ラストタッチ（例：購入）」を過度に評価する人工的なルールにつながりやすく、意思決定を歪める可能性があった。Attribution AIを利用することで、マーケターは高度なアプローチを用いて各タッチポイントの影響度を定量化し、本来のマーケティング効果を測定して予算に反映させることを可能にする。
- Journey AI（ベータ版）：忠実度の高い顧客でさえ、マーケティングに関しては我慢の限界がある。これまでになく多くのチャネルが存在する中で、エンゲージメントすべきタイミングを理解し、顧客の「マーケティング疲れ」を見極めることが、より大きな焦点となっている。Journey AIは、企業がマーケティング施策を行うにあたって最適な時間、頻度、チャネルを予測できるよう支援。このサービスは「疲労」スコアも提供し、顧客へエンゲージメントを測定するのに役立つ。例えば、小売業の場合は、ホリデーシーズン到来前にこれを利用して、プロモーションの調整を行うことができる。
- Content & Commerce AI（ベータ版）：企業では、クリエイティブにもパフォーマンス評価が必要であるという考え方が浸透してきている。Content & Commerce AIは、色や被写体など、高いパフォーマンスをもたらす要因に関するガイダンスを提供。また、検索性を高めるために、アセットのタグ付け作業を自動的に行う。さらに、Eコマース分野では、リアルタイムのシグナルや顧客の嗜好に基づいた商品レコメンデーションを自動化する。
- Leads AI（ベータ版）：B2Bのマーケターは、見込み客や既存顧客とのエンゲージメントに関して特有の課題を抱えている。販売サイクルが長く、継続的なマーケティングの効果や、見込み客が購入ジャーニーのどの段階にいるのかを把握するのが難しいため。Leads AIは、具体的なビジネス機会が生じそうなリードを、リアルタイムの顧客行動シグナルをもとに予測。これにより、例えばエンタープライズソフトウェアのベンダーは、絞り込んだターゲットに対し、さらにパーソナライズされたキャンペーンを実施することが可能になる。
