顧客 AI インスタンスの設定

顧客 AI は、AI/ML サービスの一部として、機械学習を気にすることなく、カスタム傾向スコアを生成できます。

AI/ML サービスは、様々な使用例に対して設定できる、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。

インスタンスの作成 set-up-your-instance

Platform UI で、「 」を選択します。 サービス をクリックします。 「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.

The 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。

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. コントロールには、次のものが含まれます。

新しいインスタンスを作成するには、「 」を選択します。 インスタンスを作成.

設定

インスタンス作成ワークフローが表示され、「 設定 手順

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。

必要な値を入力し、「 」を選択します。 次へ をクリックして続行します。

データの選択 select-data

設計により、顧客 AI は、Adobe Analytics、Adobe Audience Manager、一般的なエクスペリエンスイベントおよび消費者エクスペリエンスイベントのデータを使用して、傾向スコアを計算します。 データセットを選択すると、顧客 AI と互換性のあるデータセットのみが表示されます。 データセットを選択するには、(+) 記号をクリックするか、チェックボックスを選択して複数のデータセットを一度に追加します。 検索オプションを使用して、目的のデータセットをすばやく見つけます。

使用するデータセットを選択した後、 追加 ボタンを使用して、データセットのプレビューペインにデータセットを追加します。

情報アイコンの選択 データセットの横にある「データセットのプレビュー」ポップオーバーが開きます。

データセットのプレビューには、最終更新時間、ソーススキーマ、最初の 10 列のプレビューなどのデータが含まれます。

選択 保存 をクリックして、ワークフローに沿って移動するときに下書きを保存します。 また、ドラフトモデル設定を保存して、ワークフローの次のステップに移動することもできます。 用途 保存して続行 をクリックして、モデル設定時にドラフトを作成し、保存します。 この機能を使用すると、モデル設定のドラフトを作成および保存でき、設定ワークフローで多数のフィールドを定義する必要がある場合に特に便利です。

データセットの完全性 dataset-completeness

データセットのプレビューには、データセットの完全性の割合の値があります。 この値を使用すると、データセット内の空または null の列数のスナップショットをすばやく取得できます。 データセットに多数の欠落した値が含まれ、その値が他の場所で取り込まれる場合は、欠落した値を含むデータセットを含めることを強くお勧めします。 この例では、ユーザー ID は空ですが、ユーザー ID は、別のデータセットに取り込まれ、含めることができます。

ID を選択 identity

ID マップ（フィールド）に基づいて、複数のデータセットを相互に結合できるようになりました。 ID タイプ（「ID 名前空間」とも呼ばれます）と、その名前空間内の ID 値を選択する必要があります。 同じ名前空間の下で、スキーマ内の ID として複数のフィールドを割り当てた場合、割り当てた ID 値はすべて、名前空間の前に追加された ID ドロップダウンに表示されます（例： ）。 EMAIL (personalEmail.address) または EMAIL (workEmail.address).

同じ名前空間を選択

ID を選択するには、ID 列にある下線付きの値を選択します。 「 ID の選択」ポップオーバーが表示されます。

同じ名前空間を選択

1 つの名前空間内で複数の ID を使用できる場合は、使用例に合った正しい ID フィールドを選択するようにしてください。 例えば、電子メール名前空間内では、仕事用電子メールと個人用電子メールの 2 つの電子メール ID を使用できます。 ユースケースによっては、個人の電子メールが入力される可能性が高く、個々の予測でより役に立つようになります。 つまり、 EMAIL (personalEmail.address) が id として選択されます。

目標を定義 define-a-goal

The 目標を定義 ステップが表示され、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 とドロップダウンリストのフィールドが続きます。 2 つ目の入力であるイベントの条件句を選択し、必要に応じてイベントを完了するための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. 最後に、予測期間を日数で適用して目標を完了し、「 」を選択します。 次へ.

発生し、発生しない

目標を定義する際に、次の項目を選択できます。 発生する または 発生しない. 選択 発生する とは、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ることを意味します。

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、 発生する 続いて 次のすべて を入力し、 commerce.purchases.id （または類似のフィールド）および 存在する を演算子として使用します。

ただし、特定の期間に何らかのイベントが発生しない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、「 発生しない を選択します。

例えば、関与率の低い顧客を予測したい場合には、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。 選択 発生しない 続いて 次のすべて を入力し、 web.webInteraction.URL （または類似のフィールド）および 次と等しい を演算子として account-login を値として使用します。

「 」、「 」、「 」のいずれか

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もあれば、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もあります。 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、 次のすべて オプションを選択します。 目標を定義 ページに貼り付けます。

例えば、顧客が特定の製品を購入したかどうかを予測したい場合があります。 この予測目標は、次の 2 つの条件で定義されます。 commerce.order.purchaseID 存在する そして productListItems.SKU 次と等しい 特定の値。

顧客が特定のセットのイベントを持つかどうかを予測するには、 次のいずれか オプション。

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したい場合があります。 この予測目標は、次の 2 つの条件で定義されます。 web.webPageDetails.URL 次で始まる 特定の値と web.webPageDetails.name 次で始まる 特定の値。

適格な母集団 （オプション）

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。

カスタムイベント (オプション) custom-events

追加情報が 標準イベントフィールド 顧客 AI で傾向スコアの生成に使用される、カスタムイベントオプションが用意されています。 このオプションを使用すると、影響力があると見なすイベントを追加して、モデルの品質を向上させ、より正確な結果を得るのに役立ちます。 選択したデータセットに、スキーマで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。

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. 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ピングします。 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、カスタムイベント名がイベントの ID/値の代わりに使用されます。 カスタムイベントの表示方法について詳しくは、 カスタムイベントの例セクション. これらの追加のカスタムイベントは、モデルの品質を向上させ、より正確な結果を提供するために顧客 AI で使用されます。

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。

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、値プロンプトに正確な値を入力できます。

完了したら、「 」を選択します。 次へ をクリックして続行します。

カスタムプロファイル属性 (オプション)

データには、 標準イベントフィールド 傾向スコアの生成に顧客 AI で使用されます。 このオプションを使用すると、影響力があると見なすプロファイル属性を追加して、モデルの品質を向上させ、より正確な結果を提供できます。 さらに、カスタムプロファイル属性を追加すると、顧客 AI は、特定のプロファイルが傾向バケットにどのように結び付いたかをより適切に確認できます。

プロファイルスナップショットの書き出しからプロファイル属性を選択

また、毎日のプロファイルスナップショット書き出しからプロファイル属性を含めることもできます。 これらの属性は、プロファイルスナップショットの書き出しに同期され、最近使用可能な値が表示されます。 自動的に表示され、設定手順でデータセットを選択する必要はありません。

カスタムイベントの例の追加 custom-event

次の例では、カスタムイベントとプロファイル属性が顧客 AI インスタンスに追加されています。 顧客 AI インスタンスの目標は、顧客が次の 60 日間に別の Luma 製品を購入する可能性を予測することです。 通常、製品データは製品 SKU にリンクされます。 この場合、SKU は prd1013. 顧客 AI モデルがトレーニング/スコアリングされたら、この SKU をイベントにリンクし、傾向バケットの影響要因として表示できます。

顧客 AI は、次のようなカスタムイベントに対して、「次の日数」や「次の日数」などの機能の生成を自動的に適用します。 購入を見る. このイベントが、顧客の傾向が高い、中程度の、または低い理由に関する影響要因と見なされた場合、顧客 AI はそのイベントを Days since prd1013 purchase または Count of prd1013 purchase. これをカスタムイベントとして作成することで、イベントに新しい名前を付け、結果を読みやすくすることができます。 たとえば、Days since Watch purchase のように設定します。また、顧客 AI は、イベントが標準のイベントでない場合でも、トレーニングとスコアリングでこのイベントを使用します。 つまり、予約、訪問者ログ、その他のイベントなどのデータを含めることで、影響を及ぼす可能性のある複数のイベントを追加し、モデルをさらにカスタマイズできます。 これらのデータポイントを追加すると、顧客 AI モデルの精度と精度がさらに向上します。

オプションを設定

「オプションを設定」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、予測の除外を定義して特定のイベントをフィルターし、切り替えることができます。 プロファイル オン/オフ。

スケジュールの設定​ （オプション） configure-a-schedule

スコアリングスケジュールを設定するには、まず スコアリング頻度. 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 （オプション）

データセットにテストデータとして追加された列が含まれている場合は、「 」を選択して、その列またはイベントを除外リストに追加できます。 除外を追加 その後、除外するフィールドを入力します。 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なくなります。 この機能を使用して、無関係なデータ入力や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、「 」を選択します。 除外を追加 イベントを定義します。 除外を削除するには、省略記号 (…) をクリックし、イベントコンテナの右上にある「 」を選択します。 コンテナを削除.

プロファイル切り替え

「プロファイル」切り替えを使用すると、顧客 AI はスコアリング結果をリアルタイム顧客プロファイルに書き出すことができます。 この切り替えを無効にすると、モデルのスコア付け結果がプロファイルに追加されなくなります。 顧客 AI スコアリング結果は、この機能を無効にしても引き続き利用できます。

顧客 AI を初めて使用する場合は、モデルの出力結果に満足できる状態になるまで、この機能をオフに切り替えることができます。 これにより、モデルを微調整しながら、複数のスコアリングデータセットを顧客プロファイルにアップロードできなくなります。 モデルのキャリブレーションが完了したら、 クローンオプション から サービスインスタンス ページに貼り付けます。 これにより、モデルのコピーを作成し、プロファイルをオンに切り替えることができます。

スコアリングスケジュールを設定し、予測の除外を含め、プロファイル切り替えを使用して、「 」を選択します。 完了 をクリックして、顧客 AI 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。

この節では、顧客 AI のインスタンスを設定し、予測実行を実行しました。 実行が正常に完了すると、プロファイルの切り替えが有効になっている場合、スコアリングされたインサイトが予測されたスコアと共にプロファイルに自動入力されます。 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 next-steps

このチュートリアルに従うことで、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た顧客セグメントの作成 または 顧客 AI でインサイトを見つける.

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に関する理解を深めるためのものです。 さらに、ベストプラクティスと使用例も示されています。