[B2B エディション]{class="badge informative"}

Real-Time CDP B2B の予測リードおよびアカウントスコアリング

B2B マーケターは、マーケティングファネルの最上部で複数の課題に直面します。 効果的な B2B マーケターは、多数の人々を自動認定し、価値の高い目標に集中できるようにする必要があります。 認定は、マーケティングコンバージョンだけでなく、最終的な販売結果と一致する必要があります。

アカウントは、B2B 製品およびサービスを購入する最終的なエンティティです。 効果的にマーケティングおよび販売するために、B2B マーケターは、個人のだけでなく、アカウントの購入の可能性も知る必要があります。

特に、アカウントベースドマーケティングでは、アカウントをマーケティングターゲットとして戦略化します。 アカウントの傾向 — 購入スコアは、B2B マーケターがアカウント間で優先順位を付け、投資収益率を最大限に高めるのに大きく役立ちます。

予測リードおよびアカウントスコアリングサービスは、オポチュニティステージのコンバージョンイベントを学習および予測し、アカウントレベルに個人アクティビティを集計してアカウントスコアを生成することで、上記の課題に対処します。 スコアは、ユーザープロファイルおよびアカウントプロファイルのカスタムフィールドとしてすぐに使用でき、セグメント条件として簡単に含めて、オーディエンスを絞り込むことができます。 また、最も影響力のある要因は、集計と単位レベルの両方で利用でき、B2B マーケターがスコアの原因となった要素をより深く理解できるようになります。

予測リードとアカウントスコアリングについて how-it-works

NOTE
Marketo ユーザープロファイルレベルでコンバージョンイベントを提供できるのは唯一のデータソースなので、現在、データソースが必要です。

予測リードとアカウントスコアリングは、ツリーベース(ランダムフォレスト/グラデーションブースト)の機械学習手法を使用して、予測リードスコアリングモデルを構築します。

管理者は、複数のプロファイルスコアリング目標(モデルとも呼ばれ、設定済みのコンバージョンイベントごとに 1 つの目標)を設定でき、設定済みの目標ごとに個別のスコアを生成できます。

予測リードおよびアカウントスコアリングでは、次のコンバージョン目標タイプおよびコンバージョンフィールドをサポートしています。

目標タイプ
フィールド
leadOperation.convertLead
  • leadOperation.convertLead.convertedStatus
  • leadOperation.convertLead.assignTo
opportunityEvent.opportunityUpdated
  • opportunityEvent.dataValueChanges.attributeName
  • opportunityEvent.dataValueChanges.newValue
  • opportunityEvent.dataValueChanges.oldValue 例: opportunityEvent.dataValueChanges.attributeName 次と等しい Stage および opportunityEvent.dataValueChanges.newValue 次と等しい Contract

アルゴリズムでは、次の属性と入力データを考慮に入れます。

  • 人物プロファイル
XDM フィールド
必須/オプション
personComponents.sourceAccountKey.sourceKey
必須
workAddress.country
オプション
extSourceSystemAudit.createdDate
必須
extendedWorkDetails.jobTitle
オプション
NOTE
アルゴリズムは、検査のみを行います sourceAccountKey.sourceKey 「 」フィールド(「 Person:personComponents 」フィールドグループ内)に入力します。
  • アカウントプロファイル
XDM フィールド
必須/オプション
accountKey.sourceKey
必須
extSourceSystemAudit.createdDate
必須
accountOrganization.industry
オプション
accountOrganization.numberOfEmployees
オプション
accountOrganization.annualRevenue.amount
オプション
  • エクスペリエンスイベント
XDM フィールド
必須/オプション
_id
必須
personKey.sourceKey
必須
timestamp
必須
eventType
必須

複数のモデルがサポートされ、次のハードリミットが設定されます。

  • 各実稼動サンドボックスには 5 つのモデルの権利が付与されます。
  • 各開発サンドボックスは、1 つのモデルに対して使用できます。

データ品質の要件は次のとおりです。

  • トレーニングを目的とした最新のデータが 2 年間存在するのが理想です。
  • 必要なデータの最小長は、6 か月と予測期間を足した長さです。
  • 各予測目標に対して、少なくとも 10 個の適格なコンバージョンイベントが必要です。

スコアリングジョブは毎日実行され、結果はプロファイル属性とアカウント属性として保存されます。これは、セグメント定義やパーソナライゼーションで使用できます。 標準の分析インサイトは、アカウントの概要ダッシュボードでも利用できます。

方法の詳細については、ドキュメントを参照してください。 予測リードとアカウントスコアの管理 サービス。

予測リードとアカウントスコアリング結果の表示 how-to-view

ジョブの実行後、結果は、という名前で各モデルの新しいシステムデータセットに保存されます LeadsAI.Scores - スコア名. 各スコアフィールドグループは、 {CUSTOM_FIELD_GROUP}.LeadsAI.the_score_name.

属性
説明
Score
プロファイルが、定義された時間枠内で予測された目標を達成する相対的な可能性。 この値は、確率の割合ではなく、全体の母集団と比較したプロファイルの確率として扱われます。 このスコアは 0~100 です。
百分位
この値は、同様にスコアリングされた他のプロファイルと比較したプロファイルのパフォーマンスに関する情報を提供します。百分位数の範囲は 1~100 です。
モデルタイプ
選択したモデルタイプは、これが人物かアカウントスコアかを示します。
スコア日
スコアリングが発生した日付
影響を与える要因

プロファイルがコンバージョンする可能性が高い理由の予測された理由。 要素は、次の属性で構成されます。

  • コード:プロファイルの予測スコアにプラスの影響を与えるプロファイルまたは行動属性
  • 値:プロファイルまたは行動属性の値
  • 重要度:予測スコアに対してプロファイルまたは行動属性に与える重み(低、中、高)を示します。

顧客プロファイルスコアの表示

人物プロファイルの予測スコアを表示するには、「 プロファイル 左パネルの「顧客」セクションで、id 名前空間と id 値を入力します。 終了したら、「 」を選択します。 表示.

次に、リストからプロファイルを選択します。

顧客プロファイル

The 詳細 ページに予測スコアが含まれるようになりました。 予測スコアの横にあるグラフアイコンをクリックします。

顧客プロファイルの予測スコア

ポップアップダイアログには、スコア、全体的なスコアの配分、このスコアの影響を与える上位の要因、スコア目標の定義が表示されます。

顧客プロファイルの予測スコアの詳細

予測リードおよびアカウントスコアリングジョブの監視 monitoring-jobs

ダッシュボードを使用して、基本指標と毎日のジョブ実行ステータスを監視できます。 指標には次のものが含まれます。

  • スコアリングされた担当者/アカウントプロファイルの合計
  • 次のスコアリングジョブ(日付)
  • 次のトレーニングジョブ(日付)

詳しくは、 予測リードとアカウントスコアリングのジョブの監視.

recommendation-more-help
6f08adb8-9d4a-4cec-8173-ab4c03ac2841