重要なデータアセット
Decisioning Studio Proが機能するには特定のデータアセットが必要であり、追加のオプションデータによってさらに効果が高まります。この記事では、各アセットの内容、重要な理由、および必要なフィールドについて説明します。
AI意思決定のフィードバックループを完成させる
必須の3つのイベントアセット(アクティベーション、エンゲージメント、コンバージョン)が組み合わさることで、Decisioning Studio Proが時間とともに学習し改善するためのフィードバックループが形成されます。
- アクティベーションは、モデルが何を実行すると決定したかをモデルに伝えます
- エンゲージメントは、顧客がメッセージにどのように反応したかをモデルに伝えます
- コンバージョンは、最終的なビジネス成果が達成されたかどうかをモデルに伝えます
これらはいずれも、個々のレコードで構成される増分イベントストリームとして構造化する必要があります。詳しくは、スナップショットとイベントストリームの違いを参照してください。
Decisioning Studio Proがカスタマーエンゲージメントプラットフォーム(BrazeやSalesforce Marketing Cloudなど)とネイティブに統合されている場合、アクティベーションとエンゲージメントのデータは追加の設定なしで自動的に収集されることがあります。設定ドキュメントを参照して確認してください。
必要なアセット
ユーザープロファイル
ユーザープロファイルデータは、顧客がどのような人物であるかを表します。Decisioning Studio Proはこのデータを使用して各顧客の現在の状態を把握し、関連性の高いレコメンデーションを生成します。
一般的なプロファイル属性には次のものがあります。
- 顧客になってからの年数
- 地域(業界およびプライバシー要件で許可されている場合)
- 獲得チャネル(Web、電話、店舗など)
- 満足度またはセンチメントスコア
- モデルから導出されたスコア(解約傾向、生涯価値の推定値など)
- ロイヤルティティアまたはプログラム会員資格
アクティベーションおよびエンゲージメントデータ
アクティベーションデータは、Decisioning Studio Proが実際に送信した内容、つまりどのレコメンデーションをどのチャネルでどの顧客に配信したかを記録します。エンゲージメントデータは、それに対して顧客が取った行動、つまりメッセージを開封したか、クリックしたか、その他の方法で操作したかを記録します。
Brazeのネイティブ統合では、アクティベーションおよびエンゲージメントデータはBraze Currentsを通じて自動的に利用できる場合があります。その他の構成では、このデータを明示的に提供する必要があります。
このデータは、レコメンデーションとその結果をつなぐループを完結させるため、非常に重要です。このデータがなければ、モデルはどの意思決定が効果を上げているかを学習できません。
コンバージョンデータ
コンバージョンデータは、レコメンデーションが行われてメッセージが送信された後に顧客に何が起きたかを表します。これは、レコメンデーションが成功したかどうかを評価するためにモデルが使用する主要なシグナルです。
| 要件 | 理由 |
|---|---|
| 各レコードに、他のすべてのアセットと一貫性のある顧客識別子が含まれていること | Decisioning Studio Proは、コンバージョンをその前に行われたレコメンデーションと結合できる必要があります。 |
| 各レコードに、コンバージョンイベントが発生した日時のタイムスタンプがあること | アトリビューションには正確なタイミングが不可欠です。モデルは、コンバージョンをどのレコメンデーションにアトリビュートできるかを把握する必要があります。 |
| 二値ではない成功指標(コンバージョンの有無ではなく収益など)を使用する場合は、各コンバージョンレコードに指標の値が含まれていること | Decisioning Studio Proは指標の値を使用してトレーニング用の経験を生成します。モデルはその値によって各コンバージョンの大きさを学習します。 |
| コンバージョンを特定のコミュニケーションに直接アトリビュートできる場合(クーポンの利用など)は、コンバージョンをアクティベーションレコードと照合するために必要なフィールドを含めること | 直接アトリビューションは、モデルに最も明確な学習シグナルを提供します。直接アトリビューションができない場合、Decisioning Studio Proはフォールバックとして近接性に基づくアトリビューションを使用します。 |
オプションのアセット
一般的に、データが多いほどモデルのパフォーマンスは向上しますが、必要な実装の手間とのバランスを考慮する必要があります。以下のオプションのアセットは、多くの場合に役立ちます。
顧客行動
- アカウントのログイン履歴
- デバイスの種類とオペレーティングシステム
- カスタマーサービスとのやり取り (サポートへの問い合わせ回数、問い合わせ内容など)
- 製品の利用状況 (1日あたりの利用時間、利用した機能、閲覧したコンテンツカテゴリーなど)
その他の取引
- 日付ごとの購入製品 (製品属性を含む)
- 取引金額
- 取引チャネル (店舗とオンラインなど)
- 支払方法
その他のマーケティングエンゲージメント
- Decisioning Studio Pro のレコメンデーション以外で送信されたアウトバウンドコミュニケーション (メール、SMS など)
- Decisioning Studio Pro によってトリガーされていないメールエンゲージメント (開封、クリックなど)
- アンケートの回答 (NPS スコア、エンゲージメントアンケートなど)
- Web およびモバイルアプリでのアクティビティ (閲覧したページ、閲覧した製品など)