手を加えることなく、すぐに使えるオーディエンスセグメントを提供。
Piano Audienceには極めて直感的なセグメントビルダーがあり、匿名ユーザーや既知のユーザーのサブセットをすぐに作成してターゲティング、分析、エクスポートを実行。
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Piano Audienceには、Interactive Advertising Bureau (IAB) によって作成されたカテゴリ分類、トランザクション状況、訪問行動などの論理的な基準に基づき、事前に構築されたセグメントの大規模なライブラリが含まれており、数多くのオーディエンスを差別化するのに役立つ豊富なアイデアを即座に利用できます。
また、Piano Audienceのデータには任意のデータサイエンスを適用できますが、このプラットフォームには機械学習ドリブン型の傾向スコアリングとオーディエンス拡張モデリングが含まれているため、社内のリソースを割く必要がありません。
Piano Audienceには、Interactive Advertising Bureau (IAB) によって作成されたカテゴリ分類、トランザクション状況、訪問行動などの論理的な基準に基づき、事前に構築されたセグメントの大規模なライブラリが含まれており、数多くのオーディエンスを差別化するのに役立つ豊富なアイデアを即座に利用できます。
また、Piano Audienceのデータには任意のデータサイエンスを適用できますが、このプラットフォームには機械学習ドリブン型の傾向スコアリングとオーディエンス拡張モデリングが含まれているため、社内のリソースを割く必要がありません。
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また、Piano Audienceのデータには任意のデータサイエンスを適用できますが、このプラットフォームには機械学習ドリブン型の傾向スコアリングとオーディエンス拡張モデリングが含まれているため、社内のリソースを割く必要がありません。
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また、Piano Audienceのデータには任意のデータサイエンスを適用できますが、このプラットフォームには機械学習ドリブン型の傾向スコアリングとオーディエンス拡張モデリングが含まれているため、社内のリソースを割く必要がありません。
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また、Piano Audienceのデータには任意のデータサイエンスを適用できますが、このプラットフォームには機械学習ドリブン型の傾向スコアリングとオーディエンス拡張モデリングが含まれているため、社内のリソースを割く必要がありません。
機械学習による傾向モデル
Pianoのデータサイエンスチームは、これまでに培ったコンテンツインテリジェンスと数多くのサイトでの経験をもとに、ユーザーの行動可能性を示す一連の傾向モデルを作成。
再訪の可能性が低いユーザーをターゲットに、彼らが興味をもつコンテンツを提供するほか、コンバージョンにつながる可能性の高いユーザーをターゲットに期間限定の提案を実行。
オーディエンス拡張モデリング
より多くのデータを持つオーディエンス（例：購入ユーザーなど）のセグメントを取り出し、それを活用して似たような行動を示す、より大規模な匿名グループでの推計値を計測。
オンサイトやアプリ内ターゲティング、またはソーシャルメディア課金の前段階として利用可能な強力なツールです。
機械学習による傾向モデル
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オーディエンス拡張モデリング
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機械学習による傾向モデル
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機械学習による傾向モデル
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セグメンテーションと可視化の融合で、データの真の力を引き出す
各セグメントに属するユーザー数を知るだけでは顧客のデータと行動を深く理解することはできません。
Piano Audienceには、セグメントの構成、時系列での行動、あるセグメントから別のセグメントへのユーザーの移動を直感的に理解するのに役立つ、カスタマイズされた視覚化機能がビルトインされています。
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Piano Audienceで作成したセグメントは、Piano Analyticsですぐに分析が可能。分析およびインテリジェンスをフル装備したPiano Analyticsでは、利用可能なすべての機能とデータを、セグメンテーションモデルに活用できます。例えば、関連するオーディエンスセグメントに基づいた行動レポートの結果を容易にフィルタリングすることができます。
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