Markopolo

AthenaはMarkopoloの自社モデルで、公式には40億パラメータのLarge Event Modelと説明される。サイズ表を何度も見る、価格ページに戻るといった購買イベントの並びを読み、次の行動とその理由を予測する。実務で出る値は購買確率スコアで、メッセージを今出すか待つかを決める。OPeRAベンチマークで首位と同社は主張するが、第三者による確認はない。

閲覧離脱、カート離脱、決済離脱の3つの型が最初から入る。どれも手組みのワークフローもA/Bテストの列も要らない。買い手が止まれば、エージェントがチャネルと文面を選び、初回に反応がなければ追撃する。この段階的な引き上げこそ、時計を見張る人が必要なため、多くのストアが人海戦術では回せない部分だ。

メール、SMS、WhatsAppマーケティング、プッシュ通知、AI音声通話が同じ画面から出る。チャネル選択はモデルの判断に含まれ、マーケターが事前に固定する設定ではない。音声の分数はプラン上限で決まり、Standardが10分、Proが60分だ。メールを無視した人にWhatsAppを送り、それでも駄目なら電話をかける。営業担当が見込み客を追う動きに近い。

MarkTagは製品に付いてくる複合型CDPだ。匿名セッションを既知のプロファイルに繋ぎ、顧客がチャネルを移っても文脈を保つ。すでにCDPを持つストアは接続でき、小規模チームは買い足さずに済む。プロファイルの統合は1対1パーソナライズの前提であり、この層は見た目より重い。

買うつもりの人にまで割引を出すと費用が膨らむ。予測エンジンは価格感度とオファーへの反応を採点し、後押しが要る人にだけインセンティブを残す。画面には顧客ごとの想定リフトが出る。利益率の薄いストアでは、この機能だけで購読料が回収できる。

ダッシュボードは転換率、平均注文額、エンゲージメント、メールとSMSのクリック率、アトリビューション済み売上を追う。アトリビューションは財務チームが最初に聞く数字で、キャンペーン成績の隣にあれば書き出して突き合わせる手間が減る。レポートの深さは専用分析ツールに劣るため、分析が本業の担当者は別途データを取る。

Shopifyアプリはアプリストアから入れられ、カタログと注文を同期する。CRMを繋げば顧客履歴がモデルに入り、新しいキャンペーンが空のプロファイルではなく文脈から始まる。他プラットフォームから移るチーム向けに、顧客データ、オーディエンス、自動化、キャンペーンの無償移行も用意している。