デジタルツインのご紹介。

デジタルツインを開発した理由#

エンジニアは機械のデジタルツインを作り、実物に手を加える前にモデル上で変更を試します。顧客をモデル化するのはそれより難しく、しかも顧客の買い方は変わりつつあります。貴社のサイトにたどり着く前に、何を買い、誰を選ぶかをAIアシスタントに尋ねる人が増えています。

そうした会話に同席することはできません。新しい価格にどう反応するかを、1,000人の購入者に気軽に尋ねることもできません。ツインがあれば、現実の意思決定を下す前に、カスタマージャーニーを探ることができます。

ツインとは#

ツインは、一人の人物として丸ごと描かれた顧客モデルです。そのプロフィールは3つの要素で構成されています。

• 人物： 名前、年齢、世帯、職業と勤務先、居住地。
• 購買主体： その人が購入を担う世帯や会社、その規模と経済状況、そしてほかに誰が意思決定に関わるか。
• 片付けるべきジョブ： そのきっかけ、ニーズの機能的・感情的・社会的な側面、制約、そして成功とはどのような状態か。

ほとんどのツインは、実在の個人ではなく、市場の一部を代表するモデル化された人物です。例外は、HubSpotまたはSalesforceでフォローしている連絡先の、実名のツインです。

Point11がツインを構築する方法#

出発点は貴社のウェブサイトです。Point11はウェブサイトから貴社のビジネスを調べ、事業プロファイルを作成します。何を販売しているか、どの市場で販売しているか、どのようなオーディエンスにサービスを提供しているかです。

次に、市場の現実的な構成を計画します。各オーディエンスは、片付けたいジョブ、貴社のカテゴリーで選択を下す段階にどれだけ近いか、居住地、使用言語、そして年齢と収入、または会社の規模と役職といった観点で重み付けされます。Point11は、指定されたツインの数をこれらの重みに沿って配分します。また、値のペアごとに両立の自然さも採点するため、あり得ない組み合わせのツインは生まれません。たとえその結果、あるグループが割り当てをわずかに下回るとしてもです。

そして、各ツインを段階的に描きます。Point11は各人物を市場内の実在する場所に配置し、その人物に合う実在の勤務先や組織を選びます。続いて人物像を詳しく描き、番地までの住所を提案します。この住所は、地図データで確認できた場合にのみ採用されます。

別の出発点から始めることもできます。

• 自分の言葉で顧客を説明し、Point11がそこから読み取った構成を確認します。
• Manual Profile（手動プロファイル）で構成を手動で設定します。
• CSV、HubSpot、Salesforceからオーディエンスをインポートし、自社の顧客データをツインの土台にします。
• CRMの連絡先をフォローし、レコードや通話の変化に合わせて、実在の人物の実名のツインを最新の状態に保ちます。
• 拠点を追加して、店舗ごとにそれぞれのプロファイルからツインを作成します。

ツインを正直に保つ仕組み#

ツインは、こちらが聞きたいことを言ってくれるだけでは役に立ちません。製品はその前提で作られています。

• 計画どおりかを確認します。ツインを公開する前に、Point11は各ツインが計画上の位置付けと一致しているかを確認します。あるステップでツインを裏付けられない場合、そのツインは除外されて件数に記録され、黙って差し替えられることはありません。
• ステレオタイプを持ち込みません。ツインの性別や民族的背景が、そのストーリーを書くモデルに渡されることはなく、どの組み合わせが適切かを決める要素にもなりません。
• Discoveryの質問で貴社のブランド名は出しません。ツインの最初の質問では、貴社の名前も、追跡している競合の名前も出しません。また、ツインが言及するのは、アシスタントがすでに挙げた選択肢だけです。
• Experienceの目標は、サイトを見ずに書かれます。ツインの目標はどのサイトを見るよりも前に書かれるため、貴社サイトへの訪問と競合サイトへの訪問を比較できます。録画の採点は別のモデルが行い、訪問がどうだったかというツイン自身の説明は使いません。
• Researchの回答者は台本を見ません。ツインは一度に1つの質問に答え、調査の目的やこの先の質問を知ることはありません。

ツインは、すべての顧客が何をするかを正確に予測するものではありません。決める前に探るためのものです。実際の顧客の声、アクセス解析、事業の実績と併せて読んでください。

ツインでできること#

同じツインが、すべてのキャンペーンに参加できます。

• Discovery：ツインが自分の言葉でAIアシスタントにおすすめを尋ねます。貴社の名前が挙がる頻度、推薦されるのは誰か、そして貴社が選ばれる理由と選ばれない理由がわかります。
• Experience：ツインがパソコンやスマートフォンから、貴社のウェブサイトで用事を済ませようとします。訪問の録画を見て、どこでつまずくかを確認できます。
• Research：アイデア、価格、オファー、意思決定についてツインにインタビューし、答えの背景にあるインタビューを読めます。
• Alpha：キャンペーンデータについて質問し、Advisorに次のステップを根拠とともに順位付けさせることができます。ツインのプロフィールからWin this customer（この顧客を獲得）を選ぶと、Alphaで計画が開きます。

どのツインも開いて、すべてのキャンペーンにわたるジャーニーを追い、直接インタビューすることもできます。同じツインが繰り返し参加できるため、メッセージ、ページ、オファーを変えて、何が変わるかを確かめられます。

データの取り扱い#

• インポートでは識別情報を持ち込みません。CSVはブラウザー内で読み取られます。Point11が目にするのは、対応付けを提案するための列名と少数のサンプル値だけで、その後は対応付けた列のみを、個人識別情報と思われる値を取り除いたうえで受け取ります。名前、メールアドレス、電話番号、規制対象データ、保護される属性と思われる列は、対応付けできないようロックされます。
• 実名のツインは個人データです。Point11は、連絡先の名前、対応付けた項目、その連絡先に紐付いた通話や会議の文字起こしを読み取ります。連絡先を忘れる操作を行うと、これらの読み取りは直ちに停止し、個人データは30日後に消去されます。それまでは復元できます。
• インタビューは、その正体を明示します。実名のツインとのインタビューには、本人ではなくAIシミュレーションであることが表示されます。
• ツインは組織の外に出ません。データベースは組織ごとに顧客を分離して保持し、Point11がCRMの認証情報を保存することはありません。

データの利用については、デジタルツインのドキュメントですべて説明しています。

始め方#

アカウントを作成し、ウェブサイトを入力してください。Point11が事業プロファイルと最初のツインを構築し、最初のDiscoveryキャンペーンを実行します。