> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://moengage.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# メリット

> MoEngage Predictions が、傾向に基づくターゲティングによって顧客維持率の向上、顧客生涯価値の増加、コンバージョンの促進にどのように役立つかを説明します。

# 予測の目的

予測を使用することで、マーケターは次の目的を達成できます。

## 顧客維持率と全体的なコンバージョンの向上

ユーザーの傾向に基づいて、ロイヤル顧客と離脱顧客を識別できます。オファーやプロモーションを含むパーソナライズされたキャンペーンで顧客を選択的にターゲティングし、顧客を維持できます。同様に、ロイヤル顧客を特定して適切に報酬を提供し、全体的なエンゲージメントを向上させることができます。

## 顧客生涯価値の向上

将来の顧客の嗜好や、アプリ、さらには特定の製品やカテゴリーとの全体的なインタラクションを予測します。ユーザーが特定の製品または製品カテゴリーを購入する可能性を特定します。利用可能なデータに基づいてターゲットキャンペーンを作成し、ユーザーの嗜好やブランドとの親和性を把握します。

## 顧客とのインタラクションを通じたマーケティング費用の最適化

ユーザーの傾向に基づいて、注意が必要なユーザーを、より高い頻度とパーソナライゼーションでターゲティングします。不要なキャンペーンを削減し、頻度を最適化した重点的なアウトリーチ計画を作成することで、マーケティング費用を最適化します。

**より高い精度と正確さでターゲットを絞ったキャンペーンを作成**

パーソナライズされたキャンペーンで顧客をターゲティングします。ユーザーに効果的なチャネルを特定し、それらのチャネルや選択したキャンペーンに反応する傾向に基づいてユーザーをターゲティングします。さらに、利用可能なデータに基づいてコミュニケーションを最適化します。

# 業界別のユースケース

| | | | | |
| - | - | - | - | - |
| | ***顧客維持率の向上*** | ***顧客生涯価値の向上*** | ***マーケティング費用の最適化*** | ***キャンペーン精度の向上*** |
| Eコマース | 離脱・休眠顧客の特定  コンバージョンの可能性が高い顧客の特定 | 製品を購入する可能性が高い顧客の特定  各ユーザーからの総収益を予測することによる LTV の予測 | 離脱・コンバージョンの傾向 | 特定のキャンペーンタイプに反応する可能性  特定のチャネルに反応する可能性 |
| メディア・エンターテインメント | 離脱・休眠顧客の特定  コンバージョンの可能性が高い顧客の特定 | サブスクリプションを更新する傾向  上位のサブスクリプションに移行する傾向 | 離脱・コンバージョンの傾向 | 特定のキャンペーンタイプに反応する可能性  特定のチャネルに反応する可能性 |
| ホスピタリティ | 離脱・休眠顧客の特定  コンバージョンの可能性が高い顧客の特定 | ホテルやサービスを予約する可能性  各顧客からの潜在的な収益の予測 | 離脱・コンバージョンの傾向 | 特定のキャンペーンタイプに反応する可能性  特定のチャネルに反応する可能性 |
| 金融サービス | 離脱・休眠顧客の特定  コンバージョンの可能性が高い顧客の特定 | 金融商品を購入する・サービスを更新する可能性  各顧客からの潜在的な収益の予測 | 離脱・コンバージョンの傾向 | 特定のキャンペーンタイプに反応する可能性  特定のチャネルに反応する可能性 |
| その他 | 離脱・休眠顧客の特定  コンバージョンの可能性が高い顧客の特定 | 特定の製品を購入する可能性  各顧客からの潜在的な収益の予測 | 離脱・コンバージョンの傾向 | 特定のキャンペーンタイプに反応する可能性  特定のチャネルに反応する可能性 |

# 予測の使用例

マーケターは、MoEngage Prediction を使用して次のようなユースケースを作成できます。

## 特定の成果またはコンバージョン目標の予測

ユーザーコンバージョンとは、マーケターが定義した特定のビジネス目標または成果を達成することを指します。予測を使用すると、次のことができます。

* 特定の目的または目標を達成するユーザーの傾向を特定する。
* 傾向が高いユーザーと低いユーザーのセグメントを特定し、ターゲットキャンペーンを作成する。

たとえば、コンバージョンの傾向が低いユーザーには、コンテキストに応じたオファーや割引でターゲティングします。これらのユーザーには、コンバージョンの傾向が高いユーザーよりも高い頻度で、よりタイムリーなキャンペーンが配信されます。

## 離脱率の予測

離脱率とは、指定された期間内にアプリやサービスの利用を停止したユーザーの割合を指します。企業は、離脱を抑えながら高い成長率を確保することに注力する必要があります。予測を使用すると、マーケターは顧客の喪失を先取りし、手遅れになる前に必要なフォローアップや育成施策を積極的に設計できます。

たとえば、離脱の傾向が高いユーザーには、コンテキストに応じたオファーや割引でターゲティングします。これらのユーザーには、コンバージョンの傾向が高いユーザーと比べて、より高い頻度でよりタイムリーなキャンペーンが配信されます。

## 顧客生涯価値の予測

顧客生涯価値（CLV）とは、顧客がビジネスにとってどれだけの価値を持つか、および顧客との関係全期間を通じて生み出される平均収益を指します。予測分析を使用すると、マーケターはユーザーとの将来のエンゲージメントと、そのエンゲージメントがもたらす可能性のある収益を予測できます。

## マーケティングキャンペーンの事前予測と計画

予測を使用すると、マーケターはユーザーのアクションや成果を明確に予測し、先手を打つことができます。マーケターは、ユーザーに必要なキャンペーンの種類について適切な計画を作成します。直感や推測に頼った仮定ではなく、データに基づいて意思決定を行うため、リスクが大幅に軽減されます。

特定の顧客に適したコンテンツの種類が特定されます。コンテンツ、チャネル、時間に関するユーザーの嗜好に基づいて、コンテンツの作成と配信をカスタマイズします。顧客がより質の高いコミュニケーションを受け取ると、販売コンバージョンの可能性が高まります。

同様に、ユーザーの傾向と、アクションを実行する可能性がある、または実行しない可能性があるユーザーの数に基づいて、マーケターは今後 1 週間または 1 か月間に必要となる顧客獲得コストと全体的な維持コストを適切に予測し、それに応じて予算を立てることができます。

## アップセルとクロスセルの機会

顧客のニーズと要望を予測して特定します。売れている製品や、特定のブランドまたは製品カテゴリーに対するユーザーの親和性を特定します。ユーザーの傾向を予測することで、マーケターはコンテキストに応じたキャンペーンを作成し、ユーザーに適した製品カテゴリーを推奨できます。


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.