顧客AIインスタンスの設定

顧客 AI は、インテリジェントサービスの一部として、機械学習を気にすることなく、カスタムの傾向スコアを生成できます。

インテリジェントサービスは、様々な用途に設定できる、使いやすい Adobe Sensei サービスとして顧客 AI を提供します。次の節では、顧客 AI のインスタンスを設定する手順を説明します。

インスタンスの設定

プラットフォームUIで、左側のナビゲーションから「サービス」を選択します。 「サービス」ブラウザーが表示され、使用可能なすべてのサービスが表示されます。顧客AIのコンテナで、「開く」を選択します。

顧客AI UIが表示され、すべてのサービスインスタンスが表示されます。

  • スコア付きの合計プロファイル​指標は、インスタンスを作成​コンテナの右下にあります。 この指標は、現在の年の顧客AIがスコアするプロファイルの合計数を追跡します。これには、すべてのサンドボックス環境と削除されたサービスインスタンスが含まれます。

UIの右側にあるコントロールを使用して、サービスインスタンスの編集、複製、削除をおこなうことができます。 これらのコントロールを表示するには、既存の​サービスインスタンス​からインスタンスを選択します。 コントロールには、次のものが含まれます。

  • 編集:「編 ​集」を選択すると、既存のサービスインスタンスを変更できます。インスタンスの名前、説明、スコアリング頻度を編集できます。
  • クローン:[クロー ​ンコピー]を選択すると、現在選択されているサービス・インスタンスの設定がコピーされます。その後、ワークフローを変更して小さな調整を行い、新しいインスタンスとして名前を変更できます。
  • 削除:過去の実行を含むサービスインスタンスを削除できます。
  • データソース:このインスタンスで使用されるデータセットへのリンク。
  • 前回の実行の詳細:これは、実行が失敗した場合にのみ表示されます。エラーコードなど、実行が失敗した理由に関する情報がここに表示されます。
  • スコアの定義:このインスタンスに設定した目標の概要です。

新しいインスタンスを作成するには、「インスタンスを作成」を選択します。

設定」から始まり、インスタンス作成ワークフローが表示されます。

インスタンスに指定する必要がある値に関する重要な情報を次に示します。

  • インスタンスの名前は、顧客AIスコアが表示されるすべての場所で使用されます。 したがって、「雑誌購読をキャンセルする可能性」など、予測スコアが何を表すかを、名前で示す必要があります。

  • 傾向タイプによって、スコアと指標の極性の意図が決まります。「チャーン」または「コンバージョン」を選択できます。傾向タイプがインスタンスに与える影響の詳細については、「インサイトの検出」ドキュメントのスコアリングの概要のを参照してください。

  • データソースは、データが存在する場所です。データセットは、スコアの予測に使用される入力データセットです。設計により、顧客AIは、コンシューマーエクスペリエンスイベント、Adobe Analytics、Adobe Audience Managerのデータを使用して傾向スコアを計算します。 ドロップダウンセレクターからデータセットを選択すると、顧客 AI と互換性のあるもののみが表示されます。

  • デフォルトでは、適格な母集団が指定されていない限り、すべてのプロファイルに対して傾向スコアが生成されます。イベントに基づいてプロファイルを含めたり除外したりする条件を定義することで、適格な母集団を指定できます。

必要な値を入力し、「次へ」を選択します。

目標の定義

目標の定義​手順が表示され、予測目標を視覚的に定義できるインタラクティブな環境が提供されます。 目標は 1 つ以上のイベントで構成され、各イベントの発生は保持する条件に基づきます。顧客 AI インスタンスの目的は、特定の期間内に目標を達成する可能性を判断することです。

目標を作成するには、「フィールド名を入力」を選択し、ドロップダウンリストからフィールドを選択します。 2つ目の入力を選択し、イベントの条件句を選択し、イベントを完了するターゲット値を指定します。 追加のイベントは、「イベントを追加」を選択して設定できます。 最後に、予測期間を日数で適用して目標を完了し、「次へ」を選択します。

発生し、発生しない

目標を定義する際に、「発生」または「発生しない」を選択するオプションがあります。 「発生」を選択すると、顧客のイベントデータをインサイトUIに含めるために、定義したイベント条件を満たす必要があります。

例えば、顧客が購入するかどうかを予測するアプリを設定する場合、「発生」、「すべて」の順に選択し、演算子として​commerce.purchases.id​と​exists​を入力します。

発生

ただし、あるイベントが特定の期間に発生しないかどうかを予測したい場合があります。 このオプションを使用して目標を設定するには、最上位のドロップダウンから「発生しない」を選択します。

例えば、関与率が低くなる顧客を予測したい場合に、来月にアカウントのログインページにアクセスしないでください。 「発生しない」の後に「すべて」を選択し、演算子として​web.webInteraction.URL​と​等しい​を値として​account-login​と入力します。

発生しない

とのすべて

イベントの組み合わせが発生するかどうかを予測したい場合や、事前に定義されたセットから任意のイベントの発生を予測したい場合があります。 顧客がイベントの組み合わせを持つかどうかを予測するには、目標を定義​ページの2番目のレベルのドロップダウンから「​のすべて」オプションを選択します。

例えば、顧客が特定の製品を購入したかどうかを予測できます。 この予測目標は、次の2つの条件によって定義されます。commerce.order.purchaseID が存在する​とproductListItems.SKU が特定の値と等しい

例

顧客が特定のセットのイベントを発生させるかどうかを予測するには、Any of​オプションを使用します。

例えば、顧客が特定のURLを訪問したか、特定の名前を持つWebページを訪問したかを予測できます。 この予測目標は、次の2つの条件によって定義されます。web.webPageDetails.URL 特定の値で始まる​と、web.webPageDetails.name 特定の値で始まる

例

カスタムイベント(オプション

顧客AIで傾向スコアの生成に使用される標準のイベントフィールドに加えて、追加情報がある場合は、カスタムイベントオプションが提供されます。 選択したデータセットに、スキーマに定義されたカスタムイベントが含まれている場合は、それらをインスタンスに追加できます。

イベント機能

カスタムイベントを追加するには、「カスタムイベントを追加」を選択します。 次に、カスタムイベント名を入力し、スキーマのイベントフィールドにマップします。 影響力のある要因やその他のインサイトを調べると、フィールド値の代わりにカスタムイベント名が表示されます。 つまり、ユーザーID、予約ID、デバイス情報、その他のカスタム値は、イベントのID/値ではなく、カスタムイベント名で一覧表示されます。 これらの追加のカスタムイベントは、顧客AIでモデルの品質を向上し、より正確な結果を得るために使用されます。

カスタムイベントフィールド

次に、使用可能な演算子のドロップダウンから、使用する演算子を選択します。 イベントと互換性のある演算子のみが表示されます。

カスタムイベント演算子

最後に、選択した演算子に必要な場合は、フィールド値を入力します。 この例では、ホテルまたはレストランの予約が存在するかどうかを確認するだけで済みます。 ただし、より正確にする場合は、等号演算子を使用して、値のプロンプトに正確な値を入力できます。

カスタムイベントフィールドの値

完了したら、右上の「次へ」を選択して続行します。

スケジュールの設定​(オプション)

詳細」手順が表示されます。 このオプションの手順では、予測の実行を自動化するスケジュールを設定したり、予測の除外を定義して特定のイベントをフィルターしたりできます。必要がない場合は、「完了」を選択します。

スコアリング頻度」を設定して、スコアリングスケジュールを設定します。予測の自動実行は、週単位または月単位でスケジュールできます。

予測の除外

データセットにテストデータとして追加した列が含まれている場合は、「除外を追加」を選択し、除外するフィールドを入力して、その列またはイベントを除外リストに追加できます。 これにより、特定の条件を満たすイベントがスコアの生成時に評価されるのを防ぎます。 この機能を使用すると、無関係なデータ入力や特定のプロモーションを除外できます。

イベントを除外するには、「除外を追加」を選択し、イベントを定義します。 除外を削除するには、省略記号()をイベントコンテナの右上に表示し、「コンテナを削除」を選択します。

必要に応じてイベントを除外し、「完了」を選択してインスタンスを作成します。

インスタンスが正常に作成されると、予測実行が直ちにトリガーされ、定義したスケジュールに従って後続の予測実行が実行されます。

メモ

入力データのサイズによっては、予測の実行が完了するまでに最大 24 時間かかる場合があります。

この節では、顧客 AI のインスタンスを設定し、予測実行が実行されました。実行が正常に完了すると、スコアリングされた洞察が、予測されたスコアと共にプロファイルを自動入力します。このチュートリアルの次の節に進む前に、最大 24 時間お待ちください。

次の手順

このチュートリアルでは、顧客AIのインスタンスを設定し、傾向スコアを生成しました。 セグメントビルダーを使用して、予測スコアを使用して顧客セグメントを作成するか、顧客AIでインサイトを発見するかを選択できるようになりました。

その他のリソース

次のビデオは、顧客AIの設定ワークフローを理解できるように作られています。 さらに、ベストプラクティスと使用例も示されています。

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