手順 1:顧客 AI インスタンスを設定する

データを準備し、すべての資格情報とスキーマを設定したら、Adobe Experience Platform ガイドの顧客インスタンスの設定の手順に従って開始します。

手順 2:顧客 AI データセットへの Customer Journey Analytics 接続を設定する

Customer Journey Analytics で、顧客 AI 用に計測された Experience Platform データセットに、1 つ以上の接続を作成できるようになりました。「アカウントをアップグレードする可能性」などの予測はそれぞれ、1 つのデータセットと同じです。これらのデータセットには、「Customer AI Scores in EE Format - name_of_application」というプレフィックスが付きます。

IMPORTANT
手順 1 での設定時に Customer Journey Analytics のスコアを有効にする切替スイッチをオンにしている場合、各顧客 AI インスタンスには 2 つの出力データセットがあります。1 つの出力データセットが Profile XDM 形式、もう 1 つが Experience Event XDM 形式で表示されます。

CAI スコア

接続を作成

Customer Journey Analytics が既存または新規データセットの一部として取り込む XDM スキーマの例を以下に示します。

CAI スキーマ

(この例はプロファイルデータセットです。同じスキーマオブジェクトセットは、Customer Journey Analytics が取得するエクスペリエンスイベントデータセットの一部になります。エクスペリエンスイベントデータセットには、スコアの日付としてタイムスタンプが含まれます。)このモデルでスコアリングされたすべての顧客には、スコア、scoreDate などが関連付けられています。

手順 3:これらの接続に基づいたデータビューを作成する

Customer Journey Analytics で、確立した接続の一部として得られたディメンション(スコア、スコアの日付、確率など)や指標を使用して、データビューの作成に進むことができます。

データビューウィンドウの作成

手順 4:Workspace での CAI スコアのレポート

Customer Journey Analytics Workspace で新しいプロジェクトを作成し、ビジュアライゼーションを取り込みます。

傾向スコアのトレンド

CAI データを含む Workspace プロジェクトの例を次に示します。CAI データは、経時的なユーザーのセグメントの傾向スコアのトレンドを、積み重ね棒グラフで表示します。

スコアバケット

理由コードを含むテーブル

次の表に、セグメントの傾向が高いまたは低い理由コードを示します。

理由コード

顧客の傾向の入口フロー

次のフロー図は、様々なスコアリング実行における顧客の傾向の入口フローを示しています。

入口フロー

傾向スコアの分布

この棒グラフは、傾向スコアの分布を示します。

配布

傾向の重複

次のベン図は、様々なスコアリングの実行で傾向が重なっていることを示しています。

傾向の重複