モバイルマーケティングのAI活用ガイド

人工知能（AI）および機械学習（ML）は、モバイルマーケティングに不可欠となりつつあります。企業のグロースチームは、手作業では処理できないほどの大量のデータと、複数のデバイスやチャネルにまたがるユーザージャーニーに対応し、より関連性の高い体験を求めるユーザーの期待に応えなければなりません。同時に、AppleのApp Tracking Transparency（ATT）やSKAdNetwork（SKAN）のようなプライバシーフレームワーク、欧州連合（EU）のデジタルマーケティング法（DMA）などの規則や規制の変化が、マーケターや開発者がユーザーデータにアクセスするタイミングや方法に影響を与えています。そのため、予測型モデルと集計データからインサイトを獲得できるかどうかが、持続可能なキャンペーン最適化とパフォーマンスに重要となります。

マーケターはこのような変化からパターンを見つけ出し、結果を予測し、状況に応じてキャンペーンへの適応が可能なAIシステムの導入を迫られています。AIによって意思決定がより迅速になり、ターゲティングがより正確になり、関連性の提供を拡大することが可能になりますが、これらを手作業のみで維持するのは困難です。

AIはマーケターの代わりになるものではありません。AIは、繰り返しの作業を削減し、予測インサイトを提供することで、チームが戦略の策定や創造的な作業に集中できるようサポートします。これにより、複雑なプライバシー重視の環境においても、効率性と投資利益率（ROI）を向上させながら、意思決定を強固にすることができます。

このガイドでは、AIと機械学習（ML）がモバイルマーケティングを向上させる方法を実例と共に探ります。AIがユーザーのライフサイクルのどこに価値を提供するのかを確認し、適応型のエンゲージメント、コンテンツ生成、オートメーション、計測におけるAIの役割を考察します。また、実践的なユースケースを交えながら、プライバシーや倫理、そして将来のトレンドへどのように対応するのかを説明します。

AIとは、問題解決や言語理解など、通常人間の知性を必要とするタスクを実行するために設計されたコンピューターシステムを指します。機械学習（ML）は、データを使用してパターンを検出し、時間の経過とともに予測を向上させるAIのサブセットです。

マーケティングに関連するAIの分野

モバイルマーケティングにおいて、特に重要とされるAIの分野は以下のとおりです。

• 自然言語処理（NLP）： 機械が人間の言語を解釈し生成することを可能にし、チャットボットやレビュー分析などのツールを強化します。
• 大規模言語モデル（LLM）： 大量のテキストデータでトレーニングされた高度なNLPシステムで、人間のようなレスポンスを生成します（例：ChatGPT）。
• コンピュータービジョン（CV）： 画像や動画を解釈し、ビジュアル検索やコンテンツの監視などをサポートします。

マーケティングにおけるAIアプリケーションのカテゴリー

AIには主に4つのタイプがあります。

• 記述型AI: 過去を振り返り、「何が起こったのか」を説明します（例：ダッシュボード、アトリビューションレポート）。
• 予測型AI： 離脱、コンバーション率、または顧客生涯価値（LTV）などを予測します。
• 処方型AI： 予算の再配分やオファーの選択などで、最適なアクションを推奨または自動化します。
• 生成型AI： 広告コピー、ビジュアル、チャットボットのレスポンスなどの新しいコンテンツを生成します。

AIモデルの学習方法

AIモデルのトレーニングは、新しい従業員を育成するのに似ています。「良い」結果と「悪い」結果の例を何千件もAIに提示することで、AIはその違いを学びます。時間が経つにつれてパターンを理解し、新しいデータが入ってきた時に、自分で判断できるようになります。このプロセスは「教師あり学習（supervised learning）」と呼ばれます。

より高度な形態であるディープラーニングは、画像認識や自然言語の生成といった複雑なタスクを処理するために、多くの処理レイヤーを使用します。従業員と同様に経験を積み、より多くのデータやフィードバックを受けることで、AIモデルの性能は向上していきます。

現在、モバイルマーケティングファネルのほぼすべての層でAIが活用されています。これによりチームは、より迅速に意思決定を行い、継続的に最適化し、プライバシー最優先の環境に適応することができます。

ユーザー獲得

ユーザー獲得（UA）はコストがかかり、競争も激しいため、AIを効率化に利用します。予測モデルは、インプレッションの予測顧客生涯価値（pLTV）やコンバーションの確率を推定し、よりスマートに入札して、価値の高いユーザーの獲得に予算を投下します。このアプローチは、従来のターゲティングが制限されるIDFA環境で特に重要となります。

Google App CampaignsやMeta Advantage+などのプラットフォームもAIを活用し、予算配分やキャンペーンのテストを自動化しています。パフォーマンスの高いオーディエンス、クリエイティブ、広告配置の組み合わせに予算を自動的に割り当てることで、効果的な配信を実現します。順を追って行うA/Bテストとは異なり、AIを使用して様々な大量のバリエーションを並行してテストできるため、何が共感を呼ぶかを素早く特定できるのです。

Googleの検索生成体験やChatGPTのようなAI主導のインターフェースが普及するにつれて、生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization、AIによる検索やチャットの結果の可視性を高めるためにコンテンツを構造化する手法）が、これからのマーケターにとって重要な取り組みとなっていくでしょう。

オンボーディングとエンゲージメント

インストール後の最初の数日間は、継続率を長期化させるための重要な期間です。AIは、個々のユーザーに合わせて体験を適応させることで、継続期間を最大にするための支援をします。オンボーディングフローは画一的なチュートリアルではなく、初期の使用パターンに基づいて変わり、ユーザーの興味に沿った機能を目立たせることができます。

アプリ内では、レコメンデーションエンジンが継続的に使用してもらえる可能性が高いコンテンツや製品をキュレーションします。これらのシステムは、最初のセッションからより効果的にユーザーをガイドし、その後も関心を持続させようとします。パーソナライゼーションのアプローチについては、次のセクションでさらに詳しく掘り下げます。

リターゲティングとリエンゲージメント

AIは、既存ユーザーの継続率向上にも大きく貢献しています。機械学習は離脱リスクまたは購入意欲といったシグナルに基づいて、オーディエンスを動的にセグメントできるため、従来の静的ルールを超えたアプローチが可能になります。また、リエンゲージメントに適切なタイミング、チャネル、コンテンツを判断し、トリガー型のメッセージ配信を実現します。

プロモーション施策においては、AIモデルがコンバーションの可能性と利益率の保護をバランスよく考慮しながら、ユーザーごとに最適なオファーを調整します。これにより、最も効果が見込めるユーザーに対して、支出を集中させることが可能になります。

収益化

AIによって、収益戦略はより柔軟かつ適応力のあるものになります。例えば、すべてのユーザーに同じ月額9.99ドルのサブスクリプションプランを提示するのではなく、価格を重視するユーザーには年間で14.99ドルのプランを提案し、離脱リスクが高いと予測されるユーザーには期間限定の割引を提供することが可能になります。

サブスクリプション型アプリにおいても、AIはトライアル期間の最適化、更新リマインダーのタイミング、アップセルの実施時期などを調整し、利益率を損なうことなくコンバージョン率の向上に貢献します。さらに、購入確率モデルの構築も可能になり、マーケターは継続率の施策に注力すべきユーザーと、広告による収益化のほうが効果的なユーザーを見極めることができます。

分析と計測

AIはパフォーマンスの計測方法も変革しています。AIモデルはキャンペーンを継続的に計測し、予期しない数字の急増や減少などの異常値を検出し、最適化のためのフィードバックを迅速に提供します。これらのシステムは、マーケターが単なる事後報告にとどまらず、予測的および処方的なインサイトへと移行するのに役立ちます。

より高度なメソッドであるインクリメンタリティテスト、予測顧客生涯価値（pLTV）モデリング、マーケティングミックスモデリング（MMM）については、後半で解説します。

パーソナライゼーションは、「あると嬉しい」から「あって当然」の要素へと変化しています。また、消費者の71％が自分にカスタマイズされた体験を期待しており、76％がそうでない場合に不満を感じています。現在、このような期待に応えるには、多かれ少なかれAIが必須となります。ただし、こうした戦略を成功させるには、ユーザーの信頼、透明性のあるデータ運用、そして偏りや過剰露出といったリスクを継続的にモニターすることが欠かせません。

中核となるパーソナライゼーションスタック

モバイルマーケティングにおけるAIを活用したパーソナライゼーションは、データ、モデル、チャネル、メッセージの4つの要素で構成されます。 ファーストパーティのデータとコンテキストデータを機械学習モデルに供給して、離脱を予測し、オーディエンスをセグメント化し、意図をスコアリングします。これらの予測によって、プッシュ通知、アプリ内通知、メール、有料メディアなどのチャネルを使用するかどうかを決定し、配信されるコンテンツを作成します。

事例：ヨーロッパの小売企業Zalandoは、生成AIを使用して、ローカライズされたオンボーディングコンテンツとプロモーション用の広告を作成しています。同社の「トレンドスポッター」機能は、カートの状況や検索クエリなどのシグナルを分析して地域のパターン（データ）を特定します。次に、アプリとマーケティングチャネル全体に配信されるオンボーディングフローとプロモーションメッセージを生成し、ユーザー体験がベルリン、マドリード、パリなどの場所に関連づけられるようにします。

生成AIによって、モバイルマーケティングにおけるクリエイティブの可能性が広がります。これについて深く掘り下げていきましょう。

AI生成の広告コピー

ChatGPTのようなツールを使えば、数秒でヘッドライン、タグライン、行動喚起（CTA）のバージョンを複数生成できます。MetaのAI Sandboxなどのプラットフォームは、広告主がトーン、言語、形式のバリエーションを大規模にテストできるようにします。テスト時間の短縮やローカリゼーションをサポートするほか、メッセージをより頻繁に更新することでユーザーの広告疲れを低減させることができます。

AI生成のビジュアルアセット

DALL·E、Midjourney、Stable Diffusionといった生成AIモデルは、ライフスタイル画像やローカライズされたグラフィック、UGC風クリエイティブなど、キャンペーンにすぐ使えるビジュアルをテキストプロンプトから生成できます。追加の撮影を行うことなく素材を作成できるため、モバイルマーケティングにおいてはクリエイティブの制作サイクルを短縮し、コストを削減しながら、アセットのバリエーションをテストすることが容易になります。

アプリ内の生成コンテンツ

一部のアプリは生成AIを使用して、コンテキストを認識したコンテンツを動的に生成します。ゲームやインタラクティブなストーリーアプリでは、台詞、アイテムの説明、または分岐するストーリーラインが生成されています。Duolingo Maxのような教育アプリは、ChatGPTを使用して会話の練習やパーソナライズされたクイズを提供しています。これらの機能により、変化するユーザーエクスペリエンスが継続的に提供され、ユーザーのエンゲージメントが維持されます。

ブランドのLLMおよびAIアシスタント

企業は、オンボーディング、サポートの対話、推奨を大規模に処理するために、独自のデータでトレーニングをしたブランド専用アシスタントを開発しています。例えば、SnapchatのMy AIは、数百万のユーザーとやり取りを行うGPTを搭載したチャットボットです。マーケティングの分野では、使いやすさを向上させ、サポートリクエストを減らし、インサイトを入手しやすくなるよう、これらのアシスタントを設計します。

Adjustが提供するGrowth Copilotは、モバイルマーケティングにおけるアシスタントの適用例の一つです。Growth Copilotでは、エンドユーザーとのやり取りに重点を置く代わりにマーケターを直接サポートし、日常の言葉でパフォーマンスデータを照会して、即座に実用的なインサイトを得られるようにします。これにより、結果の分析や問題の解決、キャンペーンのプランニングが簡単になるため、手作業によるレポート作成やデータサイエンスのエキスパートに頼る必要がなくなります。

ステップメールの予約からプッシュ通知の事前設定まで、オートメーションは長い間マーケティングの一部として活用されてきました。AIはこれをさらに発展させて適応型のワークフローを作成し、ルールを固定せずにライブシグナルに基づいてユーザージャーニーとキャンペーンをリアルタイムで調整します。

静的なユーザージャーニーから、適応型ジャーニーへ

従来の自動化は、「1日目にウェルカムメールを送信」「3日目にプッシュ通知を送信」といった固定スケジュールに従っていました。一方、AIを活用したシステムは、状況に応じて柔軟に対応します。たとえば、復帰の兆しがあるユーザーにはリエンゲージメントメッセージの送信を遅らせる一方、離脱リスクが高いユーザーには早めに送信したり、AIモデルが効果が見込めないと判断した場合は、送信そのものを抑制することもあります。このように、AIはユーザーの状態に応じて最適なタイミングと内容でのアプローチを実現します。

予測型ジャーニーの設定

AIはファネルの各段階におけるコンバーションまたは離脱の確率をスコアリングし、それに応じてアクションをトリガーします。例えば、購入の可能性がしきい値を下回った場合、システムは最適なタイミングでインセンティブを挿入するか、購入の可能性が高い場合は不必要な介入を避けます。これにより、個々のユーザージャーニーは一般的なフローに集約される代わりに、予測される行動に合わせて形成されるようになります。

プライバシー最優先の環境では、パフォーマンスの計測がより複雑になっています。ユーザーレベルのアトリビューションには制約があり、シグナルが断片化しているため、従来のレポート作成手法では意思決定のスピードについていけません。AIは、予測的、因果的、継続的に計測を行うモデルを用いてこの問題を解決し、マーケターに予算配分と戦略に必要なインサイトを提供します。Adjustはこれらの機能を次世代のモバイルアトリビューションおよび計測ソリューションに組み込んでおり、ユーザーライフサイクル全体の正確なインサイトを提供するように設計されています。

予測顧客生涯価値（pLTV）

pLTVは、初期のユーザーシグナル（最初のセッション、2日目のイベントなど）を使用して、長期的な価値を予測します。数か月かかるコホートの評価を待つのではなく、マーケターはが数日以内に品質を見積もることができるため、ユーザー獲得チームは入札価格を調整してより迅速に支出を再配分できます。

AIを活用したインクリメンタリティ

インクリメンタリティ計測は、広告によってコンバーションが発生したかどうかを特定します。従来のホールドアウト検証は時間がかかり、費用もかかります。その一方、AIベースのモデルでは集計データに因果推論を適用して増分を継続的に推定するため、どのキャンペーンが真の増分効果をもたらしているかを確認することができます。

機械学習を活用したマーケティングミックスモデリング

マーケティングミックスモデリングは、チャネルや外部要因（シーズンや経済動向など）が成果に与える貢献度を計測します。従来は四半期あるいは年単位で更新されていましたが、現在では機械学習によってシステムを毎週更新し、チャネルレベルのインサイトやシナリオプランニング（テレビとモバイル間での購入の移行など）を提供できるようになっています。

ハイブリッドモデル

ハイブリッドフレームワークとは、予測アプローチと因果アプローチを組み合わせたものです。例えば、pLTV（予測可能な顧客生涯価値）とインクリメンタリティの組み合わせです。これにより、早期予測の迅速さと因果的関係の検証による信頼性が提供されるため、マーケターは俊敏性と正確性のバランスが取れた予算計画を策定できるようになります。

モバイルマーケティングにおけるAIは、進化する厳格なプライバシー環境の中で利用されなければなりません。GDPRやCCPAなどの規制、AppleのATT、SKAN AdAttributionKitなどのプラットフォームポリシー、今後登場するGoogleのAndroid向けプライバシーサンドボックスは、ユーザーレベルの識別子へのアクセスを変更（および制限）するため、マーケターは集約されたシグナルまたは遅れて届くシグナルを使用しなければなりません。

この状況でAIの基盤として効果的なのは、ファーストパーティとゼロパーティのデータです。ファーストパーティーデータには、アプリやサイトから直接収集された行動や取引のシグナルが含まれます。ゼロパーティデータはユーザーが自発的に提供する情報で、設定した好みやオンボーディング時のアンケートの回答などが含まれます。ユーザーが同意して提供された情報は持続性があるため、予測モデルが強化されます。

AIはまた、限定的または断片的なデータを返すプライバシーフレームワークを理解するのに役立ちます。iOSのSKANとAdAttributionKitを使用したシグナルは、多くの場合、タイミングやデータ粒度に制約がかけられています。機械学習は、Conversion valueマッピングの最適化、プラットフォーム間のレポートの調整、アトリビューションアウトプットのノイズ除去によって情報を補い、ローデータだけでは得られないインサイトを生み出すことができます。

プライバシー制約のあるパーソナライゼーションによって、コンテキストベースやコホートベースのアプローチへの移行がさらに進んでいます。個人をターゲティングする代わりに、モデルはデバイスのコンテキスト（時間帯、アプリの状態、セッションタイプ）やグループ単位のユーザー行動を基に推奨します。デバイス上での学習と連合学習（federated learning）により、ローデータをローカルで保持しながら関連性をさらに高め、プライバシーを尊重する「匿名化されたパーソナライゼーション」を行います。

透明性とユーザーの選択は依然として重要です。収集されるデータの内容とその理由を明確に説明し、きめ細かなオプトインとアクセスしやすいプリファレンスセンターによってコンプライアンスを確保し、信頼を構築します。AIは状況に応じて説明を調整することで同意フローを改善し、プライバシーをユーザー体験の障壁ではなくポジティブな要素に変えることができます。

プライバシーの問題を超えて、モバイルマーケティングにおけるAIには積極的な監視が求められる、より広範な課題が存在します。これには、バイアス、ブラックボックス化、過度な自動化、そして生成AIの誤用といったリスクが含まれます。

データのバイアスと公正性

AIモデルは、学習データに含まれるパターンを引き継ぎます。そのため、過去のキャンペーンで特定のユーザー層が過小評価されていた場合、AIの出力結果でもその傾向が助長される可能性があります。たとえば、特定のグループへのプロモーションが減少したり、推奨が少なくなることが考えられます。定期的な監査の実施や多様なデータの活用に加え、価格設定のような繊細な意思決定に人の判断を取り入れることで、こうしたリスクを低減できます。

AIの透明性と「ブラックボックス」問題

ディープラーニングや大規模モデルは高い精度で予測を行えますが、その仕組みは多くの場合「ブラックボックス」のように分かりにくいものです。たとえば、離脱リスクを判定するモデルが「高リスク」とフラグを立てても、その理由をユーザーに示さなければ、マーケターは誤ったシグナルに基づいて行動してしまう可能性があります。こうした問題を防ぐために、特徴量重要度分析やSHAP値などの「説明可能性（Explainability）」の技術が活用されます。また、モデルの出力を「1週間のアクティビティが低い」といった人間が理解できる要素に変換することで、ステークホルダーの理解を深め、AIの出力への信頼を高めることができます。さらに、GDPRおよび英国GDPRの下では、自動化された重要な判断の影響を受ける個人には、その決定の背後にあるロジックに関する情報を知る権利が保障されています。

オートメーションへの過度な依存

AIは短期的な指標を最適化するのが得意ですが、人間の判断が介在しない場合、誇張表現を使った「クリックベイト（ユーザーの関心を引くための刺激的な広告）」のように、長期的にはブランドの信頼を損なう行動をとるおそれがあります。そのため重要なのは、AIと人間の判断のバランスを取ることです。AIを活用して人間の意思決定を支援しつつ、トーン、公平性、ブランドとの整合性については定期的に人によるチェックを行うことで、安全で信頼性の高い運用が可能になります。

規制およびプラットフォームのコンプライアンス

前述のデータプライバシーに関する法律をに加えて、EUのAI法では新たな義務が導入されました。これには、AIとのやり取りに関する透明性や、合成または加工されたコンテンツのラベル付けが含まれます。米国では、FTC（米連邦取引委員会）が、AI生成による推薦を非公開にするなどの不正行為を禁止しています。また、TCPA（米国の電話消費者保護法）で、音声およびテキストによるアウトリーチの自動化を規制していますが、現在ではAI生成の音声を明示的に規制しています。

合成メディアとハルシネーション

生成AIには固有のリスクが存在します。合成されたアバター、音声、レビューなどのコンテンツは、消費者を誤解させないよう明確にラベル付けする必要があります。また、大規模言語モデルが作り出す偽造や誤情報を含む出力は「ハルシネーション」と呼ばれます。こうした内容が確認されないままアシスタント上に表示されると、ブランドの信頼や評判を損なうリスクがあります。効果的な対策としては、検索結果のグラウンディング（根拠づけ）、応答内容のフィルタリング、そしてデリケートなクエリを人間にエスカレーションするプロセスなどが挙げられます。

透明性による信頼の構築

透明性は信頼の基盤です。AI生成コンテンツを明確にラベル付けし、AIを利用してどのようにパーソナライゼーションしたのかを伝え、モデルの結果の公平性と正確性を定期的に監査することで、マーケターはユーザー、規制当局、関係者の信頼を築くことができます。実際の作業をワークフローに落とし込み、責任を持ってAIを適用することで、信頼やコンプライアンス義務を損なうことなくユーザーに価値を提供できるのです。

現在、モバイルマーケティングにおけるAIは、急速に成熟しています。すでにパーソナライゼーションやオートメーション、計測といった領域でAIが活用されていますが、次に訪れるのは、これらの基盤によってもたらされる変革です。AIによって、ユーザーがアプリを発見し、操作し、体験する方法そのものが変わっていくでしょう。

マルチモーダルAI

マルチモーダルAIはラボから製品へと移行しており、テキスト、画像、動画、音声を一つのフローに融合したインタラクションを可能にしています。つまり、検索やディスカバリー（発見）は、文字入力されたクエリに限定されないということです。ユーザーは写真を撮影し、声で質問をし、ビジュアルと音声の両方でおすすめ情報を受け取ることを期待します。そのためマーケターは、さまざまなフォーマットで使用できるようにコンテンツとメタデータを準備する必要があります。

感情を認識するAI

感情を認識できるAIのパイロット版が登場し始めています。これは、ユーザーの不満や離脱の兆候を検知すると、システムがトーンや指示内容を自動的に調整する仕組みです。この技術を短期的な利益のために活用するのはまだ難しいかもしれませんが、こうしたトレンドは、将来的により人間らしいインタラクションが増えていくことを示唆しています。ただし、オプトイン、情報開示、明確なエスカレーションルールといった保護対策が不可欠です。

クロスデバイス体験

モバイルデバイスやコネクテッドTV（CTV）など、複数のデバイスを横断してアプリを利用するユーザー行動を理解するうえで、AIはすでに大きな役割を果たしています。次のステップは、ユーザーにとってより使いやすい環境を整えることです。スマートフォン、ウェアラブルデバイス、スマートスピーカーなどを連携させることで、あらゆるタッチポイントでシームレスな体験を提供できます。この取り組みはまだ初期段階にありますが、今後さらに拡大していくでしょう。ブランドがデバイス間の分類体系を統一し、メッセージの過剰配信を防ぐガイドラインを設けることが重要となります。

計画が可能なエージェントAI

今日あるオートメーションの次の段階は、定義されたパラメーターの範囲内でより独立して動作するように設計されたエージェントAIです。従来のオートメーションが固定されたトリガーに反応するのに対し、エージェントモデルは設定された目標と制約の中でキャンペーンを計画、実行、最適化するように設計されています。まだ開発の初期段階ではありますが、最終的にはテストの実施や予算の再割り当て、条件の変化に基づいたターゲティングの調整が可能になるでしょう。戦略的な調整、コンプライアンス、ブランドの安全性を確保するためには、人による監督は依然として不可欠です。

LLM検索とチャットボットの配置

検索や発見のプロセスは、ChatGPT、Gemini、PerplexityといったAIアシスタントへと移行しつつあります。ユーザーはこれまでのようにブラウジングするのではなく、会話型AIにおすすめを尋ねるケースが増えています。そのため、GEO（生成AI最適化：Generative Engine Optimization）の重要性が高まっています。コンテンツは、大規模言語モデル（LLM）にとって信頼性が高く、取得・参照しやすい構造に整えることが重要です。また、AIアシスタント経由のトラフィックを従来の検索とは分けて計測することも推奨されます。

音声とビジュアルコマース

ビジュアル検索と音声検索は、もはや未来の概念ではありません。Googleレンズが数十億ものクエリを処理し、AlexaとGoogleアシスタントによる音声コマースが拡大するなど、すでに主流になっています。生成AIでは、「このジャケットを緑色で表示して」といった要求にオンデマンドで製品バリエーションを作成することができます。マーケターは、製品カタログが完全であり、非テキストクエリにも最適化されていることを確認する必要があります。

Adjustは計測スイート全体にAIを適用し、マーケターによるパフォーマンスデータの解釈と、プライバシー最優先の環境での情報に基づく意思決定を支援します。Adjust Growth Copilotでは、チームは日常の言葉でパフォーマンスデータを照会し、即座に回答を得ることができます。技術的な専門知識がなくてもインサイトにアクセスできるため、手作業によるレポート作成に費やす時間を短縮できます。

Adjust Recommendは、インクリメンタリティテスト、予測型モデル、マーケティングミックスモデリングを一つのスイートに統合しています。この中核となるInSightは、従来のホールドアウト検証ではなく機械学習を使用して因果リフト（増加）を推定し、マーケターが増分のコンバーションを特定し、無駄な支出を削減するのを支援します。予測顧客生涯価値モデルはユーザー価値の早期予測を可能にします。マーケティングミックスモデリングは季節的およびオフラインの影響を考慮したチャネルレベルのパフォーマンスビューを毎週提供します。

これらのツールを併用することで、マーケターはキャンペーンの影響を評価し、予算をより迅速に再配分し、進化するプライバシー要件に準拠しながら長期的なチャネル戦略を計画することができます。

AdjustのAI搭載ツールが、マーケターの支出最適化、計測精度の向上、そしてプライバシー保護にどのように貢献できるかをご覧ください。デモをお申し込み いただき、Adjustがアプリビジネスの成長をどのように支援するかをご確認ください。