予測エンゲージメントスコアリング
予測エンゲージメントスコアリングでは、次回のメール送信後 7 日以内に受信者がメッセージにエンゲージする確率とオプトアウト(購読解除)する確率を予測します。これらの確率は、コンテンツとの予想されるエンゲージメントレベル(高、中、低)に応じて、さらにグループ分けされます また、これらのモデルは、顧客の登録解除リスクパーセンタイルランクも提供するので、特定の顧客のランクが他の顧客と比較してどの程度であるかを把握できます。
予測エンゲージメントスコアリングでは、次のことができます。
- オーディエンスの選択:クエリアクティビティを使用して、特定のメッセージでエンゲージするオーディエンスを選択できます
- オーディエンスの除外:クエリアクティビティを使用して、登録を解除するオーディエンスを削除できます
- パーソナライズ:エンゲージメントレベルに基づいてメッセージをパーソナライズします(エンゲージメントの高いユーザーとそうでないユーザーとでは、異なるメッセージを受け取ります)
このモデルでは、複数のスコアを使用して、次の項目を提示します。
- 開封エンゲージメントスコア/クリックエンゲージメントスコア:この値は、購読者が特定のメッセージにエンゲージ(開封またはクリック)する確率と一致します。値の範囲は 0.0 ~ 1.0 です。
- 購読解除の確率:この値は、1 件のメールが開封された場合に、受信者がメールチャネルから登録解除する確率を一致します。値の範囲は 0.0 ~ 1.0 です。
- リテンションレベル:この値では、ユーザーが「低」、「中」、「高」の 3 つのレベルにランク付けされます。「高」はサービスを利用し続ける可能性が最も高く、「低」は購読を解除する可能性が最も高くなります。
- リテンションのパーセンタイルランク:購読解除の確率に関するプロファイルランク。値の範囲は 0.0 ~ 1.0 です。例えば、リテンション率のランクが 0.953 の場合、この受信者はサービスを利用し続ける可能性が高く、他の受信者(全受信者の 95.3%)に比べて購読解除する可能性が低くなります。
これらの予測機能は、メール配信にのみ適用されます。
有意な結果を得るには、モデルに 1 か月以上のデータが必要です。
モデル入力:配信ログ、トラッキングログおよび特定のプロファイル属性
モデル出力:プロファイルのスコアとカテゴリを説明するプロファイル属性
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