行動マーケティング戦略のステップバイステップガイド

行動マーケティングとは

行動マーケティングは、ユーザーの過去の行動、好み、エンゲージメントパターンに基づいてコンテンツ、広告、体験を調整するデータ駆動型戦略です。単に人口統計に依存するのではなく、クリック、サイト滞在時間、カート放棄などの行動信号を利用して、超個別化されたマーケティングを提供します。HubSpotの「2025年マーケティングの現状」レポートによると、高性能なマーケターの77%が、行動データを最高のパーソナライゼーション資産であると答えています。このアプローチは、メール、ウェブ、広告キャンペーン全体の関連性とROIを向上させ、予測パーソナライゼーションエコシステムの核心を形成します。

行動マーケティングで利用されるデータの種類

行動マーケティングは、リアルタイムのユーザー意図と長期的なエンゲージメントパターンを捉えるデータによって成り立っています。このデータはAI駆動のパーソナライズを支え、ブランドがチャネル全体で迅速かつ正確に対応するのを助けます。効果的なマーケティング戦略を形成するために使用される重要な行動データの種類を探ってみましょう:

• エンゲージメントデータ

これには、ページビュー、クリック、スクロール動作、ビデオ視聴時間が含まれます。これらの指標は、関心の深さやコンテンツの共鳴を判断するうえで不可欠です。AIモデルは、リターゲティングやコンテンツのシーケンシングのために、エンゲージメントスコアの高いユーザーを優先します。このデータは、プラットフォーム全体で動的な体験を引き起こすのにも役立ちます。

• トランザクションデータ

トランザクションデータには、購入履歴、平均注文額（AOV）、クーポン使用、ショッピングカートの行動が含まれます。これは、価値、頻度、忠誠心に基づいてユーザーをセグメント化する際に重要な役割を果たします。マッキンゼーの2025年版消費者行動ベンチマークによると、トランザクションベースのAI推薦を活用する企業は、アップセルコンバージョンが28%増加しました。CDPは現在、このデータを使用して、価格設定、バンドル、再エンゲージメントフローを個別化しています。

• コンテクストデータ

コンテクスト変数には、デバイスタイプ、ブラウザ、オペレーティングシステム、セッションタイミングが含まれます。AIシステムはこのデータを処理し、レイアウト、コンテンツの長さ、メッセージトーンを動的に調整します。マーケターはキャンペーンをより正確にタイミングよく行い、画面間のユーザーフローを改善するためにこれを使用します。これにより、摩擦を減らし、コンバージョンの可能性を高めることができます。

• 検索およびナビゲーションデータ

検索およびナビゲーションデータは、ユーザーの直接的な意図およびサイト内の行動パターンを反映します。これには、キーワードの入力、閲覧履歴、フィルターの使用、カテゴリごとに費やした時間が含まれます。Adobeの2025年デジタルUXレポートによると、検索行動に基づいた最適化により製品発見が37%改善しました。AIはこのデータを使用して、リアルタイムでカスタマイズされたカテゴリの推奨を提供します。

• メールおよび広告のインタラクションデータ

開封率、クリック率、広告ビュー、離脱データは、アウトバウンドコミュニケーションの効果を測るフィードバックを提供します。TTS（テキスト信号変換）分析による予測モデルは、タイミングと頻度を微調整するためにこれらの行動をスコアリングします。KlaviyoやIterableのようなプラットフォームは、これらのシグナルを活用してキャンペーンのパフォーマンスを向上させ、疲労感を軽減します。

行動ベースのマーケティングの種類

行動ベースのマーケティングは、リアルタイムのユーザーデータとAIによる自動化を活用した複数の高インパクトな戦略を通じて実行されます。これらの形式は、推測ではなく観察された行動に基づいて関連性の高いコンテンツをビジネスで提供するのに役立ちます。2025年に使用される主要な行動マーケティングの種類を見てみましょう：

• リターゲティング広告

リターゲティングは、ページビューやカート放棄、製品への関心といった行動信号を利用して、さまざまなプラットフォームでユーザーを再び引き付けます。プログラマティック広告システムはこれらのユーザーを特定し、最適なタイミングでディスプレイ広告や動画広告を配信します。予測スコアリングにより、リターゲティング広告はコンバージョン確率を基に最適化されています。これにより、無駄なインプレッションが削減され、ROASが向上します。

• トリガー型メールキャンペーン

メールは、ダウンロード、サインアップ、非活動といったユーザーの行動に基づいて自動送信されます。これらは、論理ベースのフローとCDPからのリアルタイムデータによって構成されています。ActiveCampaignやKlaviyoといったツールは、AIを利用して最適な送信時間を予測し、動的なコンテンツを作成しています。このアプローチによって、常に高い開封率とエンゲージメント率が実現されています。

• パーソナライズされた商品推薦

AIエンジンは過去の購入履歴、閲覧履歴、滞在時間などの行動パターンを分析し、リアルタイムで商品を提案します。これらの推薦システムは、協調フィルタリングやトランスフォーマーベースのランキングモデルを使用しています。マッキンゼーの2025年パーソナライズレポートによると、現在eコマース収益の71%がアルゴリズムを駆使した商品発見に起因しています。

• 動的なウェブサイトコンテンツ

ウェブページは行動入力に応じて動的に調整され、異なるバナー、CTA、または特定のユーザーセグメント向けに商品が表示されます。AIの意思決定層がセッション中の行動を読み取り、リアルタイムでレイアウトを調整します。これによりUXが向上し、コンバージョンパスが加速します。ブランドはこれを使用してファネルを短縮し、離脱率を減少させています。

• 行動に基づくプッシュ通知

プッシュメッセージは、アプリやサイト内でのユーザーの行動に基づいて送信されます。例えば、非アクティブやウィッシュリストのアクティビティ、または価格低下の追跡などです。AIモデルは、各ユーザーに対して緊急性、タイミング、コンテンツ形式を優先します。Wyzowlの2025年のデータによれば、行動トリガー型プッシュ通知は時間ベースのキャンペーンよりもクリック率が2.4倍高いです。

最も重要な行動シグナルを特定する方法

全てのユーザー行動が同じ価値を持つわけではありません。一部の行動は明確な意図を示しますが、他の行動は単なるノイズであることもあります。マーケティングのパフォーマンスを最適化するためには、企業がデータサイエンスやインテリジェントモデルを使用して高シグナルの行動を優先する必要があります。これが2025年にマーケターが焦点を当てている主要な行動指標です:

• コンバージョンに関連する行動

カートへの追加、チェックアウトの開始、料金ページの閲覧など、コンバージョンに直接結びつくアクションは、最も高いシグナル強度を持っています。これらの行動は、リマーケティングのワークフローや割引プロンプトをトリガーするために使用されます。AIモデルはこれらのイベントにリアルタイムの確率スコアを割り当て、予測ターゲティングの中心的な役割を果たしています。

• 頻度と最近の活動

繰り返し訪問や最近のやり取りは、継続的な関心や購入意図の強い指標です。RFM（最近度、頻度、金銭）的モデリングは、価値と緊急性によってユーザーをランク付けするために広く適用されています。HubSpotの2025年度カスタマーインサイトブリーフによると、最近度を最適化したキャンペーンは応答率が36%向上しました。このアプローチは、積極的なリードを受動的なブラウザよりも優先するのに役立ちます。

• セッションエンゲージメントの深さ

スクロール率、ページ滞在時間、動画の完了率などの指標は、コンテンツや製品詳細への深い関心を示します。AIスコアリングシステムは、これらの行動を重視して、次のステップのコンテンツやオファー配置を決定します。セッションエンゲージメントが高い場合は、通常、ミドルファネル準備と相関します。

• ナビゲーションフローの意図

ウェブサイトでのユーザーの経路―例えば、カテゴリから製品への移動、カートへの移動―は、よくコンバージョンのシーケンスを示します。ヒートマップやジャーニーマッピングツールは、どのフローが最も予測的かを特定します。マーケターはこの洞察を活用してUXを合理化し、離脱の障害を取り除きます。パス分析は、パフォーマンスの低いコンバージョンルートを明らかにするのにも役立ちます。

現代の行動マーケティングは、データ以上のものを要求します。ユーザーの行動や意図を反映するリアルタイムのビジュアルコンテンツが必要です。そこでPippitが登場します。AI搭載のクリエイティブエンジンであるPippitは、クリックス、カートのアクティビティ、閲覧パスなどの行動シグナルを動的かつ個別化されたビジュアルに変換します。画像や動画の大規模な自動生成を通じて、すべてのユーザーに個人的に関連性があると感じられるコンテンツを提供し、エンゲージメント、コンバージョン、ブランド記憶を向上させます。

Pippitを活用した行動マーケティングビジュアルの作り方

Pippitは、マーケター、中小企業、個人クリエイター、および成長志向のプロフェッショナルに焦点を当てた、次世代のAI搭載プラットフォームであるあなたのクリエイティブなAIエージェントです。高度なマルチモーダル機械学習を活用して、Pippitはあらゆる種類のコンテンツを、ユーザーの行動や嗜好に直接アプローチする魅力的な動画、AI駆動型のデジタルヒューマン、会話型の写真、そして動的なグラフィックデザインに変換します。強力なマーケティング適応機能、バイラルコンテンツを作成する能力、およびスケーラブルなUGC（ユーザー生成コンテンツ）機能により、Pippitは軽量でありながら多用途なコンテンツエンジンです。これにより、視聴者を惹きつけ、パーソナライズを強化し、グローバル市場での測定可能な紹介とコンバージョン成果を推進する、行動に合わせたビジュアルを迅速に作成できます。

パート1: 行動マーケティングの成功を促進する動画をPippitで作成する

行動マーケティングの成功は、動画がユーザーの意図と行動をどれだけ反映しているかにかかっています。Pippitを使用すると、データに基づいた動画を制作し、注目を集め、深いエンゲージメントを促進することができます。そのAIツールは、リアルタイムの行動トレンドに合わせてビジュアルを調整します。下のリンクをクリックして、視聴者に行動を促すインパクトのある動画の制作を始めてください！

ステップ 1
1. 製品リンクまたはメディアをアップロードする

Pippitに参加して、行動インサイトを活用した高影響マーケティングのためのAI駆動型「ビデオジェネレーター」をアンロックしてください。アイデアを素早く入力する、写真をアップロードする、または製品ページを貼り付けるなど、どの方法でも始められます。Pippitがそれ以降を引き継ぎます。

ステップ 2
1. 設定と編集

PippitのAI駆動型ツールを活用して、オーディエンスの実際の行動や好みに合わせた製品ビデオを作成してください。「ビデオ情報を編集」というラベルの付いた鉛筆アイコンをクリックしてください。ここでブランド名、ロゴ、イントロ、カテゴリを入力します。ハイライト、プロモーションスタイル、ターゲットオーディエンスなど、さらにキャンペーンの詳細を追加するには下にスクロールしてください。「好みのタイプ＆スクリプトを選択」機能を使って、ユーザーのエンゲージメントに合わせたビデオスタイルとメッセージングを選択し、関連性と反応を最大化しましょう。「動画設定」でアバター、ナレーション、トーンをパーソナライズして、視聴者の意図や閲覧パターンに合わせましょう。「生成」をクリックし、感情的につながり行動を促す行動駆動型の動画を手に入れましょう。

AI対応のスマートな動画テンプレートから選んで、視聴者の行動特性（スクロール速度やコンテンツの好みなど）を反映させましょう。「クイック編集」ツールを使って、スクリプトやビジュアルをリアルタイムのユーザーアクションに迅速に適応させることができます。効果を最大化するために、「もっと編集」を利用して各層を細かく調整しましょう。キャプションやナレーション、トーンをユーザーの思考、感情、行動に合わせて整えた動画を作成できます。

手順 3
1. 動画をエクスポート

共有前に、AIで作成された動画が行動インサイトに一致しているか確認してください。それは視聴者が普段クリックするもの、視聴するもの、またはシェアするものを反映していますか？視覚効果、テキストのオーバーレイ、音声トーンを調整して、これらのエンゲージメントのヒントに合わせてください。最適化が完了したら、「エクスポート」をクリックし、動画をプラットフォームや行動マーケティングファネル内に展開しましょう。チャネル固有の設定を使用して、心理的な一貫性を維持し、応答率を高めましょう。

パート2: Pippitを使用した行動ベースのマーケティング成功のためのポスター作成ステップバイステップ

本当に共感を呼ぶポスターをデザインするには、あなたのオーディエンスがどのように考え、クリックし、変換するかを理解することから始まります。Pippitを使えば、実際のユーザーの行動や好みに基づくポスターを作成できます。エンゲージメントパターンに合わせてレイアウト、メッセージ、視覚要素をカスタマイズしましょう。以下のリンクをクリックして、より深い影響を与え、行動を促すポスターの作成を始めましょう！

STEP 1
1. AIデザインにアクセス

Pippitの「Image Studio」を使用して、実際のユーザー行動に基づいたマーケティングポスターをデザインします。「AIデザイン」ツールを選択し、クリック、スクロールの深さ、共有、または購入トリガーなどのオーディエンスの行動に基づくプロンプトを入力して開始してください。「プロンプトを強化」を有効にすると、AIが行動の手掛かりを解釈し、共感を生むビジュアルを提案します。プロダクトポスターとクリエイティブポスターを選択し、オーディエンスの感情や意思決定パターンを反映するムードやスタイルに調整してください。「生成」をクリックして、行動に基づいたデザインで動機付けするビジュアルを作成します。

STEP 2
1. ポスターをカスタマイズ

AIが生成したテンプレートを使用してオーディエンスの行動に合わせたポスターを作成してください—彼らがクリックしたり、好んだり、最も関心を持ったものに基づいています。「AI背景」ツールを使用して、ユーザーの注意パターンに基づき視覚的なコンテキストを強化します。タイポグラフィとコピーを微調整して紹介インセンティブを強化し、「さらに編集」をタップして、フィルター、ステッカー、エフェクトなどの行動にマッチしたデザイン要素を追加して最大の効果を引き出します。

ステップ 3
1. ドラフトを完成させてエクスポート

エクスポートする前に、AI生成ポスターを行動的な視点で見直してください。対象の注意スパン、好み、感情的な要因を反映しているか確認してください。フォントの太さ、カラ―コントラスト、配置の階層などのデザインコンポーネントを調整し、最大の行動的効果を目指します。シャープなJPGまたはPNG形式でデザインを保存し、行動トリガー型キャンペーンで使用する準備を整えます。Pippitは行動インサイトを高パフォーマンスの紹介ヴィジュアルに変換するのを容易にします。

行動マーケティングのビジュアルを強化するためのPippitの機能をさらに発見

動的な動画生成からAI搭載の編集ツールまで、Pippitはユーザーの行動や好みに響くコンテンツ作成をサポートします。これらのスマートな機能が、マーケティング効果を高め、エンゲージメントを向上させる方法を発見しましょう：

• AIアバター動画

PippitのAIアバターは、ワンクリックで服装変更、声、性別、業界の変更が可能で、シリアスなプロモーションにも遊び心のあるキャンペーンにもシームレスに対応します。これらの仮想人物は、ファッションや美容などのライブコマース設定で自然に商品を「手に取って」紹介します。スクリプトを読み上げるのではなく、実生活のシナリオを具現化することで、視聴者の感情を引き付け、行動パターンに沿った発見と商品試用に導きます。ターゲットのオーディエンスを反映させ、親近感を高めるために、それぞれのアバターの声、性別、体型、プロフェッショナルトーンをカスタマイズすることもできます。

• 分析および発行者

オーディエンスが各ビジュアル要素とどのようにやり取りしているかを深く理解します—クリック、共有、視聴時間などを追跡します。Pippitのオンラインメディア分析は、ユーザーエンゲージメントパターンに基づいてコンテンツを最適化できるようにし、実際の行動に効果的に対応する紹介およびコンバージョン戦略を保証します。一貫した行動ターゲティングで複数のプラットフォームに発行し、最大のリーチを実現します。これらの洞察を活用して、共有する内容だけでなく、行動ヒートマップやコンテンツパフォーマンス曲線に基づいて、共有するタイミングと場所も洗練することができます。

• カスタマイズ可能なテンプレート

クリック、共有、コンバージョンを向上させるなど、特定の行動マーケティング目標を達成するために作成された豊富なテンプレートライブラリから選択します。オーディエンスの好みや購買プロセスのステージに合わせてレイアウトやメッセージを簡単に調整し、パーソナライズされ、効果的なキャンペーンを作成できます。これらのテンプレートは、注意の持続時間、意思決定の引き金、視聴習慣に合ったデザイン心理学の原則に基づいています。

• AI背景

AIを使用して、視聴者の注意や感情反応データを分析し、自動的に背景を強化します。主要な視覚要素に集中し、気を散らすものを最小限に抑えることで、PippitのAI背景機能は、コンテンツが重要な箇所に視線を集め、エンゲージメントとリファラル効果を向上させます。また、オーディエンスの感情的プロファイルに合わせたムードベースのシーンを生成することで、ビジュアルの潜在的な影響を強化できます。

行動マーケティングを活用するためのヒント

行動データを成果に変えるには、単なるアクセス以上のものが必要です。それには、自動化、関連性、および反復に基づいたシステムが求められます。AIによるパーソナライズが標準となる中で、鍵となるのは、ユーザーのジャーニー全体で戦略的にシグナルを活用することです。現代のマーケターが測定可能な成果を得るために実施している重要なテクニックをご紹介します。

• AI駆動のCDPを使用してセグメンテーションを行う

AI機能を組み込んだカスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、メール、ウェブ、アプリからの行動データを統合し、実用的なセグメントに変換します。これらのシステムは現在、リアルタイムデータパイプラインに対応し、パーソナライズされたエクスペリエンスを自動的にトリガーします。例えば、Salesforce CDPは行動ベースのプロフィールを使用して、大規模な1対1のダイナミックオファーを提供します。

• トリガーに基づく自動化ワークフローを展開する

カート放棄、商品閲覧、またはリピート訪問などの行動トリガーは、遅延なくワークフローを開始する必要があります。HubSpotやKlaviyoのような自動化ツールは、イベントベースのAPIと統合して瞬時に応答します。Klaviyoの2025年メールベンチマークレポートによると、カート活動から30分以内に送信されたトリガー付きメールキャンペーンは43%高い開封率を誇ります。

• 行動変異を継続的にA/Bテストする

ユーザーグループの行動に基づいたコンテンツをテストして、メッセージの効果を向上させます。例えば、動画を視聴したユーザーに異なる提供物を送信するのか、商品ページを閲覧しただけのユーザーに送信するのかをテストします。現在のAIテストツールは、行動セグメントのパフォーマンスに基づいてリアルタイムで自動的に最適化します。これにより、クリック、コンバージョン、または離脱を引き起こす要因を明らかにできます。

• 全体の旅程でパーソナライズする

行動データを広告やメールだけでなく、セッション中のウェブサイトのパーソナライズ、プッシュ通知、チャットボットの返信にも活用してください。エコフレンドリーなカテゴリを頻繁に閲覧する訪問者には、セッション中に持続可能な商品のバッジが表示されることがあります。この継続性が信頼を築き、すべての接点でメッセージが適切であることを維持します。

• シグナルをコンバージョン目標と整合させる

行動シグナルをリードの評価、アップセル、カートの復元などの特定のKPIにマッピングし、その価値を評価してください。すべての行動が等しく重要ではありません：直帰した訪問は、価格ページの閲覧や製品の比較に費やした時間よりも重要性が低いです。Adobe Experience Platform は行動スコアリングを使用して、セールスファネルの動きを予測し、それに応じたパーソナライズされたレコメンデーションを提供します。

実際の行動マーケティングの事例

行動マーケティングは理論だけではなく、主要ブランドによって測定可能な成果をもたらすために実践されています。eコマースからエンターテインメントに至るまで、企業はユーザーの行動をデータ駆動のアクションに変え、ファネル全体のパフォーマンスを向上させています。以下は、行動主導のマーケティングが実際に活用されている注目の事例です。

• Amazon のリアルタイム商品レコメンデーション

Amazon は商品閲覧、過去の購入履歴、検索履歴などの行動シグナルを利用し、あらゆるタッチポイントでパーソナライズされた商品レコメンデーションを提供しています。McKinsey の「2025年リテールパーソナライゼーションレポート」によると、AI駆動のレコメンデーションエンジンは同社の総売上の35%以上に貢献しています。これらの高度にターゲット化された提案は、ユーザーの行動に応じて動的に進化します。

• SpotifyのDiscover Weeklyプレイリスト

Spotifyはリスニング履歴、スキップ、リプレイの行動を分析して、個別化されたプレイリストを毎週生成します。システムは、協調フィルタリングとマルチモーダル入力を使用して、個人の趣味と集団のトレンドの両方に合った推奨を調整します。この行動駆動型のパーソナライゼーションモデルにより、エンゲージメントが高まり、解約率が低く抑えられます。

• Netflixの個別化されたアートワークとサムネイル

Netflixは、各ユーザーの視聴履歴やジャンルの好みに基づいて、ビジュアルサムネイルやプレビュー動画を変更します。ユーザーがロマンチックドラマを頻繁に視聴している場合、アクションよりも感情的なシーンを強調するアートワークが表示されます。この小さな視覚的調整により、クリック率や視聴時間が大幅に向上します。

• セフォラのトリガーメールキャンペーン

セフォラは、閲覧活動、カートの動き、ロイヤリティティアに基づいてトリガーメールを送信します。例えば、ファンデーション商品を放置すると、色味合わせのコツやPippitのようなツールを使用して生成されたチュートリアル動画が含まれるパーソナライズされたメールを受け取る場合があります。これらのキャンペーンは、極めて関連性の高いコンテンツを配信することで、再エンゲージメントやカートリカバリー率を向上させます。

• ナイキのユーザーアクティビティに基づくアプリ内商品ドロップ

ナイキのSNKRSアプリは、ユーザーのエンゲージメント、購入履歴、スニーカーの好みを分析し、限定的な早期商品ドロップを提供します。アプリ内行動スコアに基づいて、特に積極的に活動するユーザーは限定版アラートを受け取ります。この戦術は緊急性を高めるだけでなく、ブランドへの忠誠心をカスタマイズされたアクセスで報いるものです。

結論

今日のマーケティング環境では、パーソナライゼーションはもはや選択肢ではなく、期待されています。行動マーケティングにより、ブランドは一般的なメッセージを超えて、人々がオンラインで考え、感じ、行動する方法に一致したコンテンツを提供できます。クリックや検索、ページビュー、購入意図まで、すべてのやり取りが物語を語っています。これらのシグナルを魅力的なビジュアルに翻訳できるマーケターが、信頼、忠誠心、推奨を大規模に構築します。ここでPippitの登場です。スマートクリエイティブエージェントとして、Pippitは行動データとビジュアルストーリーテリングのギャップを埋めます。創造性を重視したグローバルなクリエイター向けプラットフォームであるPippitは、モーダルフュージョンにより、テキスト、リンク、画像、またはプロンプトなど、あらゆる形式のコンテンツを魅力的な行動マーケティング資産に変えることができます。紹介用ポスターをデザインするときや、話す写真を作成したり、製品動画を生成したりしているときでも、Pippitの低い操作ハードルのインターフェースと直感的なAI機能により、どのレベルのマーケターでもプロセスを利用しやすくなっています。行動の洞察を魅力的で高性能なコンテンツに変える準備はできていますか？今日Pippitを試して、プロのように作成を始めましょう—ストレスなく。

よくある質問

1
1. 行動変化マーケティングはパーソナライズされたコンテンツ制作にどのように役立ちますか？

行動変化マーケティングは、データに基づいたターゲットメッセージを通じて消費者行動に影響を与えることに焦点を当てています。PippitのAI生成ビデオ機能は、クリック、スクロール、カートイベントなどのユーザーのインタラクションに基づいてリアルタイムでビジュアルやビデオを生成し、このプロセスを向上させます。これにより、マーケターは変化する行動に直接対応するコンテンツを作成することができます。このアプローチは、コンバージョンの可能性を高めながら、長期的なエンゲージメントを強化します。

2
1. 行動特性はマーケティング戦略においてどのような役割を果たしますか？

行動特性マーケティングには、訪問頻度、過去の購入履歴、エンゲージメント時間のようなユーザーの習慣を分析することが含まれます。Pippitはこれらの洞察を活用し、個々の好みに合わせたAI生成ビジュアルを作成します。例えば、リピーターにはロイヤルティをテーマにしたコンテンツが表示され、初回利用者には製品紹介動画が提供されることで、すべてのタッチポイントで関連性を最大化します。

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1. マーケティングにおける 行動経済学は AIビジュアルを通じてどのように応用されていますか？

マーケティングにおける行動経済学は、心理学とデータを組み合わせて意思決定パターンを予測します。Pippitは、TTSやプロンプトエンジニアリングを使用し、緊急性や社会的証明といった認知バイアスに訴えるアバタードリブンの動画を制作してこれをサポートしています。行動トリガーと組み合わせることで、これらのビジュアルは感情に基づく迅速な購入へとユーザーを導きます。

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1. なぜ、マーケティングにおける行動がオーディエンスターゲティングに重要なのですか？

マーケティングにおける行動の理解は、ブランドが静的なキャンペーンから応答性がありリアルタイムの体験に移行することを可能にします。Pippitはこれを活用し、行動シグナルを文脈に応じた画像や短編動画に変換します。その結果、ユーザーのジャーニーのどの段階にいるかに基づいて適応するメディアが生まれ、ターゲティングの精度とクリエイティブの関連性の両方が向上します。

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1. どのように行動マーケティングセグメンテーションはキャンペーンのROIを向上させますか？

行動マーケティングセグメンテーションは、繰り返しの閲覧、チェックアウト行動、広告のやりとりなどの具体的な行動に基づいてユーザーを分類します。PippitはCDPと連携し、各セグメントに合わせた動画や画像の作成を自動化します。このような詳細なレベルにより、各視覚要素がマーケティングの傾向やトリガーにおける消費者行動と一致することで、パフォーマンスが向上します。