顧客 AI インスタンスの設定

顧客 AI を AI/ML サービスの一部として使用すると、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、様々なユースケースに合わせて設定できる、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 の左側のナビゲーションで「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。

サービスインスタンスは、UI の右側にあるコントロールを使用して、編集、複製、削除できます。 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、次の項目が含まれます。

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

インスタンス作成ワークフローが表示され、設定 手順が開始します。

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。

必要な値を入力し、「次へ」を選択して続行します。

データの選択 select-data

顧客 AI は、Adobe Analytics、Adobe Audience Manager、エクスペリエンスイベント全般およびコンシューマーエクスペリエンスイベントデータを設計上、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、データセット名の横にある（+）記号を選択するか、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ら、「追加」ボタンを選択して、データセットをデータセットプレビューペインに追加します。

データセットの横にある情報アイコン を選択すると、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ています。

ワークフローに沿って移動するときにドラフトを保存するには、「保存」を選択します。 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進むこともできます。 保存して続行 を使用して、モデル設定の際にドラフトを作成して保存します。 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ます。特に、設定ワークフローで多くのフィールドを定義する必要がある場合に便利です。

データセットの完全性 dataset-completeness

データセットプレビューにデータセット完全性の割合の値があります。 この値は、データセット内の空または null の列数に関するクイックスナップショットを提供します。 データセットに多数の欠落値が含まれ、これらの値が他の場所でキャプチャされる場合は、欠落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、含めることができる別のデータセットで取得されます。

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。 同じ名前空間のスキーマ内で ID として複数のフィールドを割り当てた場合、割り当てられたすべての ID 値が ID ドロップダウンに表示され、名前空間の先頭に EMAIL (personalEmail.address) や EMAIL (workEmail.address) など表示されます。

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 を選択」ポップオーバーが表示されます。

同じ名前空間を選択

名前空間内で複数の ID を使用できる場合は、ユースケースに合った正しい ID フィールドを選択するようにしてください。 例えば、メール名前空間内では、仕事用メールと個人用メールの 2 つのメール ID を使用できます。 ユースケースによっては、個人のメールが入力され、個々の予測により役立つ可能性が高くなります。 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

目標を定義 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、続いてドロップダウンリストからフィールドを選択します。 2 番目の入力を選択し、イベントの条件の句を指定します。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」を選択して設定できます。 最後に、予測時間枠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

目標を定義する際は、「実行する または 実行しない を選択するオプションがあ ます。 「発生」を選択した場合、顧客のイベントデータをインサイト UI に含めるには、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は、「発生する」を選択し、続けて すべて を選択し、「commerce.purchases.id」（または同様のフィールド）と「exists」をオペレーターとして入力します。

ただし、特定の期間内に一部のイベントが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、最上位レベルのドロップダウンから 発生しない を選択します。

例えば、どの顧客のエンゲージメントが低下するかを予測することに関心があり、翌月にアカウントログインページにアクセスしない場合などです。 「発生しない」を選択し、続いて すべて を選択して、web.webInteraction.URL （または同様のフィールド）を入力し、account-login を値として使用して equals を演算子として入力します。

次のすべて

イベントの組み合わせが発生するかどうかを予測する場合もあれば、事前定義されたセットからイベントの発生を予測する場合もあります。 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、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 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するかどうかを予測したい場合があります。 この予測目標は、commerce.order.purchaseID 存在する と productListItems.SKU 等しい という 2 つの条件で定義されます。

特定のセットから顧客にイベントが発生するかどうかを予測するには、いずれか オプションを使用します。

例えば、顧客が特定の URL を訪問するか、特定の名前の web ページを訪問するかを予測したい場合があります。 この予測目標は、特定の値の web.webPageDetails.URL 次で始まる と特定の値の web.webPageDetails.name 次で始まる の 2 つの条件で定義されます。

対象の母集団 （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

顧客 AI が傾向スコアの生成に使用する 標準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。 このオプションを使用すると、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つ可能性のある、影響を与えると思われるイベントを追加できます。 選択したデータセットにスキーマで定義し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」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ピングします。 カスタムイベント名は、影響を及ぼす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表示されます。 つまり、イベントの ID や値の代わりにカスタムイベント名が使用されます。 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の節を参照してください。 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オペレーターのみが表示されます。

最後に、選択した演算子に値が必要な場合は、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、より正確な値を指定する場合は、「次に等しい」演算子を使用し、値のプロンプトに正確な値を入力できます。

完了したら、右上の 次へ を選択して続行します。

カスタムプロファイル属性（オプション）

傾向スコアを生成するために顧客 AI で使用される 標準イベントフィールドに加えて、データに重要なプロファイルデータセットフィールド（タイムスタンプ付き）を定義できます。 このオプションを使用すると、モデルの品質を向上させ、より正確な結果を提供する可能性のある、影響を与えると思われる追加のプロファイル属性を追加できます。 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表示されるかを、より適切に示すことができます。

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、使用可能な最新の値が表示されます。 これらは自動的に表示され、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追加の例 custom-event

次の例では、カスタムイベントとプロファイル属性を顧客 AI インスタンスに追加します。 顧客 AI インスタンスの目標は、今後 60 日間に顧客が別の 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 にリンクされています。 この場合、SKU は prd1013 です。 顧客 AI モデルをトレーニング/スコアリングした後、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することができます。

顧客 AI は、「購入日数」や「カウント数」などの機能の生成を、「ウォッチの購入 などのカスタムイベントに自動的に適用 ます。 このイベントが顧客の傾向が高い、中である、低い理由に影響を与える要因と見なされた場合、顧客 AI は Days since prd1013 purchase または Count of prd1013 purchase として表示します。 これをカスタムイベントとして作成すると、イベントに新しい名前を付けて、結果をはるかに読みやすくできます。 たとえば、Days since Watch purchase のように設定します。さらに、顧客 AI は、イベントが標準イベントでない場合でも、このイベントをトレーニングおよびスコアリングに使用します。 つまり、影響を与えると思われる複数のイベントを追加し、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、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ことで、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

オプションを設定ステップでは、予測実行を自動化するスケジュールを設定したり、特定のイベントをフィルタリングする予測の除外を定義したり、プロファイル のオン/オフを切り替えたりできます。

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、最初に スコアリング頻度 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 （任意）

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、「除外を追加」を選択して、除外するフィールドを入力することで、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、スコアの生成時に特定の条件を満たすイベントが評価されるのを防ぎます。 この機能を使用して、無関係なデータの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、「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、イベントコンテナの右上にある省略記号（…）を選択し、「コンテナを削除」を選択します。

プロファイルの切り替え

「プロファイル」切替スイッチを使用すると、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。 この切替スイッチを無効にすると、モデルスコアリング結果がプロファイルに追加されなくなります。 顧客 AI スコア結果は、この機能を無効にした状態でも利用できます。

顧客 AI を初めて使用する場合は、モデル出力の結果に満足するまで、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するのを防ぎます。 モデルの調整が完了したら、「サービスインスタンス 」ページの 複製オプションを使用してモデルの複製を 成できます。 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、プロファイルの切り替えをしたい場所に置いたら、右上の 完了 を選択して、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、スコアインサイトは、プロファイルの切替スイッチが有効になっている場合、予測スコアをプロファイルに自動的に入力します。 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 next-steps

このチュートリアルでは、顧客 AI のインスタンスを正常に設定し、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 予測スコアで顧客セグメントを作成または 顧客 AI でインサイトを検出するように選択できるようになりました。

その他のリソース

次のビデオを視聴すると、顧客 AI の設定ワークフローに関する理解を深めることができます。 さらに、ベストプラクティスと使用例も示します。