説明
B2Metricは、企業がデータの混乱からコンバージョンへと移行するのを支援するために設計された、AI搭載のカスタマーインテリジェンスプラットフォームです。顧客インサイトを実行可能な戦略にシームレスに変革する、統一された使いやすいソリューションを提供します。高度な機械学習と人工知能を活用することで、B2Metricは企業が大規模にパーソナライズされた体験を提供し、あらゆる顧客インタラクションを最適化することを可能にします。
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このプラットフォームは、ユーザーデータを分析し、行動や特性に基づいて顧客をセグメント化するAIベースのカスタマーデータプラットフォーム(CDP)を含む、包括的なツールのスイートを提供します。RFM分析のような機能は、最新性、頻度、金額に基づいてセグメンテーションを可能にし、実行可能なインサイトを提供します。キャンペーンフローは、AI主導のセグメンテーションによるパーソナライズされたマルチチャネルキャンペーンの作成を可能にし、キャンペーン管理は、リアルタイム分析、A/Bテスト、AI主導のインサイトにより、ROIを最大化するためにこれらのキャンペーンを自動化および最適化します。
ファネルやフローなどのB2Metricのビジュアルツールは、目標に向けたユーザーのステップを視覚化し、離脱ポイントを特定し、ユーザーパスを追跡および分析することでコンバージョン率を向上させるのに役立ちます。リテンション分析は、エンゲージメントとロイヤルティを追跡するために時間の経過とともにユーザー行動を測定し、オーディエンストラッカーは、ユーザーのアクションとイベントパフォーマンスに関する詳細なサブグループインサイトを提供します。このプラットフォームは、重要なデータをチーム全体で統合し、直感的でセルフサービスのハブにまとめることで、断片化を解消し、単一のソースから統一されたインサイトを提供します。
エンタープライズ向けに構築されたB2Metricは、スケーラビリティと信頼性を確保し、シームレスなパフォーマンスで成長するビジネスの複雑なニーズに対応します。そのインテリジェントな自動化は、予測分析、キャンペーン最適化、コピーライティング支援によりチームに力を与え、俊敏性と効率性を向上させます。このプラットフォームは、顧客データの管理も重視しており、単一の中央集権化されたダッシュボードからすべての顧客データを処理することでワークフローを合理化し、複雑なETLプロセスや手動でのデータクリーニングの手間を省きます。
B2Metricのコアバリュープロポジションは、データを意思決定に変える能力にあり、リアルタイムデータと強力なAI&オートメーションによる高速で直感的な体験を提供します。これにより、企業は顧客をあらゆる活動の中心に真に置くことができ、データに基づいた意思決定を可能にし、特定のユーザーグループ向けの戦略を最適化できます。このプラットフォームは、キャンペーン収益の改善、キャンペーン効率の向上、平均収入の増加、ユーザーリテンション率の向上など、クライアントに顕著な改善をもたらしています。
- カテゴリー予測と予測分析
- 料金モデルお問い合わせ
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
B2Metricの主要機能
AI/MLベースのカスタマージャーニー分析
カスタマーデータプラットフォーム (CDP)
チャーン予測
CLTV (顧客生涯価値) 予測
Auto ML Studio
セグメンテーション (行動ベース、RFM)
キャンペーンフロー & 管理
ファネル & フロー分析
リテンショントラッキング
オーディエンストラッカー
統合インサイトダッシュボード
インテリジェント自動化
予測分析
キャンペーン最適化
コピーライティング支援
B2Metricの使い方は?
IQ Analyticsを探る: AI主導のインサイトでカスタマージャーニーを理解する。
CDPを設定する: 顧客データを実行可能なインサイトに変える。
オーディエンスをセグメント化する: ユーザーデータを分析し、行動に基づいてセグメント化する。
キャンペーンを作成する: AIセグメンテーションでパーソナライズされたマルチチャネルキャンペーンを設計する。
自動化 & 最適化: リアルタイム分析とAI主導のインサイトでキャンペーンを管理する。
ファネル & フローを視覚化する: 離脱ポイントを特定し、ユーザー体験を最適化する。
リテンションを追跡する: 時間の経過とともにユーザーエンゲージメントとロイヤルティを測定する。
統合インサイトを活用する: 単一の直感的なハブからすべてのメトリクスにアクセスする。
B2Metricの使用例
- カスタマーデータプラットフォーム
- チャーン予測
- キャンペーン最適化
- ユーザー体験分析
- パーソナライズされた体験
- セグメンテーション
- CLTV予測
- 製品発見







