パルス

Golden Whale Productions: ポジティブな強化の力

Golden Whale Productions の共同創設者兼 COO である Claudia Heiling は、強化ベースのシステムと機械学習テクノロジーを組み合わせることで、CRM チームが手動の A/B テストにかかる時間のほんの一部で顧客に関する洞察を得ることができる方法について語ります。

強化ベースのシステムは CRM 活動にどのような影響を与えることができますか?これらのモデルはユーザー データをどのように利用して仮説をテストし、時間の経過とともに仮説を洗練するのでしょうか?

この質問に一般的に答えると、問題が多次元である場合には常に機械学習モデルが有用なアプリケーションを見つけることができます。これは、人間が相関関係を理解するのが最も難しい領域であることが最も多いためです。

面倒な A/B テストを LOOPS システムの実験的な実行に置き換えることができ、最適化された結果がはるかに迅速に達成され、組織内の摩擦も少なくなります。

CRM での作業の場合、これは、当社の手法を使用する組織が、より多くのキャンペーンを実行し、より多くの新機能を追加し、毎回より多くの実験を実行しながら、単一のイベントの所要時間が大幅に短縮されるため、より良い結果を生み出すことができることを意味します。

これらのシステムは、自らアクションを発明するのではなく、CRM チームが独自のアイデアで対応できる現在のユーザー行動の正確な概要を提供します。 CRM マネージャーが強化システムの結果に基づいてテストしたいと考えている具体的なシナリオの例を挙げていただけますか?

私たちは、ボーナス分析で企業の収益に直接的な影響を与える非常に直接的な例をすでに確立しています。これは、プラットフォーム レベルで規制の範囲内で、いつ誰にどのボーナス/機能を与えるかという問題です。

これは、人間のオペレーターが自分で解決するには非常に難しい最適化問題ですが、LOOPS を通じて実行することで、最大 30% の収益向上を生み出すことができ、CRM チームはそれをすぐに利用できるようになりました。

さらに、LOOPS を通じてユーザーの行動の最も複雑なパターンや傾向さえも特定できるため、特定の事業者は生産性の低いボーナス対象から非生産的なボーナス対象を選別するだけで、ボーナス費用を最大 20% 削減できるようになりました。長期的な利回りを生み出す可能性が高い。

もちろん、これらの質問を LOOPS に通すことで実行速度が最適化されたことで、それぞれのケースで学習サイクルが数週間短縮され、その結果、CRM チームが提案された戦略を展開し、そのメリットをこれまでよりも早く享受できるようになりました。

このテクノロジーがより一般的になるにつれて、CRM マネージャーの役​​割はどのように変化すると思いますか? CRM チームには今後、強力なデータ分析スキルと創造的な問題解決能力を持たせるという、さらに大きな責任が課されることになるのでしょうか?

これは私にとって最も興味深い変化です。私の見る限り、このテクノロジーを導入したシナリオでは、CRM チームは長いテスト サイクルを実行するという負担が一部軽減され、その結果、実行可能な項目がどのようなものであるべきかについてのアイデア出しにさらに集中できるようになります。システムがユーザーに提供しているものです。次に、強化システムがテストを実行し、作成したシナリオそのもののスイート スポットを見つけます。

そこから先は、エンゲージメントに対するより創造的なアプローチを見つけて革新を続け、プレーヤーの興味を維持できるかどうかは CRM チームの責任です。これはプロセスに対するはるかに満足のいくアプローチであり、関係者全員にとってはるかに興味深い学習曲線であると私は考えています。

強化ベースのシステムのもう 1 つの利点は、機械学習テクノロジと組み合わせて、データに自らの変更を自動的に加える反復ループを作成できることです。このプロセスがどのように機能するかを詳しく説明してもらえますか?

Golden Whale では、このプロセスを非常に簡単にしました。新しいモデルを LOOPS システムにリリースした瞬間、そのアクションの結果がプラットフォーム上でのユーザーのエクスペリエンスと行動を変え始めます。これにより、変更されたデータ ストリームが作成され、システムのモデル オーケストレーション部分に戻されます。

ここで変更が分析され、以前に行われた影響に応じてモデルが適応、再調整、または再トレーニングされる可能性があります。これにより、次のラウンドなどで結果のデータに変化が生じます。これは非常に興味深いプロセスであり、これらの論理的な反復を通じて行われる進捗を自動化および高速化する方法をまだ改善中です。

チームは、顧客が発生した後に単に対応するのではなく、顧客と関わり、新しいことに挑戦するという取り組みにおいて、はるかに積極的になれるようになります。これは今後の顧客エクスペリエンスにどのようなメリットをもたらすと思いますか?

これは間違いなく非常に重要なポイントです。私たちのシステムの予測部分を使用すると、単一ユーザーのレベルでの将来の行動についての知識に基づいた推測が得られます。これは、長期的には、お客様が何かについて意識的に決定を下す前に、お客様のニーズに対応できる立場に立つことさえできるかもしれないことを意味します。

時代を大きく先取りすることで、これまでに見たことのない方法で顧客の要求に応える新世代の製品が生み出され、最終的には顧客ごとに完全に異なる可能性がある信じられないほどパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスが実現します。

もちろん、これはエンゲージメントの観点からのみ非常に有益であり、CRM チームに多くの新しくて興味深い道を開くはずです。