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【CUB3】AIとweb3を活用したロイヤリティプログラム構築サービス / AIの画像や動画認識でTikTokのダンスを検出し報酬を配布!?

「Proof of Behavior™」の仕組みを実装し、顧客にパーソナライズされた体験を提供します。

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mitsui
Nov 08, 2023
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おはようございます。
web3リサーチャーのmitsuiです。

今日は「CUB3」についてリサーチしました。

«目次»
1、CUB3 とは?
- 特徴
- 背景
- 使い方
2、変遷と展望:シリーズAで650万ドルの資金調達を完了!
3、考察:次世代マーケティングのトレンドは大規模なパーソナライズ体験の提供?

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CUB3 とは?

「CUB3(キューブ)」は、AIとweb3を活用したブランド独自のロイヤリティプログラムが構築できるプラットフォームです。オフチェーンとオンチェーンのデータを収集して、顧客に対して自動的に報酬を配布することができます。

◼️特徴

①AIを活用した豊富なオフチェーンデータの収集

X、Facebook、Instagram、TikTok、Spotify、Discord、YouTubeなど、様々なプラットフォームでの行動履歴を設定することができます。

また、AIを活用した画像や動画認識によって、自社ブランドの画像アップロードやダンスなどの指定アクションを認識してキャンペーンに組み込むことも可能です。

これらの仕組みを「Proof of Behavior™」と呼んでおり、より精密な計測と配布ができるように現在開発中です。

②ゲーミフィケーション

単なるキャンペーンプラットフォームではなく、ゲーミフィケーション体験に非常に力を入れています。キャンペーンのクリアでXP(経験値)が溜まりレベルアップしていく仕組みや、1つずつキャンペーンをクリアしていくUXなど、より没入しやすいような体験を設計できます。

https://app.cub3.com/communities/650b3e886a0ab1ed936077b0/campaigns/650c371fa14caaae2df976c4

また、これらのキャンペーン設計もAIが自動で設計する機能を開発中です。自身のYouTubeの動画を送るとAIが認識して自動でキャンペーンを作成してくれます。

◼️背景

ロイヤルティプログラムは、消費者とブランドの間の関係を醸成する役割を果たしますが、既存の仕組みは運営の非効率性、高コスト、パーソナライゼーションの欠如といった問題に直面しています。

加えて、ブランドに対して長期的なロイヤルティを示している既存の顧客に焦点を当てるのではなく、新規顧客や以前の顧客をブランドに関与させるように設計されているため、ロイヤルティプログラムは忠誠心を高めることさえありません。

また、既存顧客の購買行動のみをカウントしているため、SNSで積極的にシェアをしてくれている顧客に関しては追加で報酬を受け取ることはありません。

公平なロイヤルティプログラムを作成するための鍵は、価値ある行動を公平かつ正確に測定し、大規模に評価できるかどうかにあります。「CUB3」はそれらの問題を解決しています。

「CUB3」はWeb2とweb3の大量のデータを収集し、個々の行動を評価、検証、報酬を与えることができます。ブランドは、消費者に実行してもらいたい価値ある行動を選択し、これらの行動に対してブロックチェーンと非ブロックチェーンの両方の報酬を設定できます。これらはすべて、使いやすいAPI または Web ダッシュボードからアクセスできます。

web3によって大規模な自律的な配布と透明性を実現し、AIによって行動データの収集と実際に実施されたキャンペーンデータを学習することで最適なロイヤリティプログラムのアップデートを提案します。

この仕組みによって、既存顧客に適切な価値提供を行い、ブランドとの関係を醸成していきます。「アメリカの消費者の 75% は、個人レベルで自分たちを理解してくれるブランドに忠実になる可能性が高いと述べています」というデータも出ており、CUB3では大規模なパーソナライズ体験を実現します。

◼️使い方

一般的なロイヤリティプログラムのプラットフォームと同じく、コミュニティを作成し、そこでキャンペーンを設定していきます。

https://docs.cub3.com/docs/getting-started
https://docs.cub3.com/docs/creating-a-challenge

利用料金等は書かれていないので、現在は無料で利用できるようです。現在はPolygonとEthereumに対応しています。

→詳しい作り方はこちらのドキュメントより。


変遷と展望:シリーズAで650万ドルの資金調達を完了!

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