機械学習モデルに関するよくある質問 machine-learning-model-faq

Marketo Measure マシンラーニングモデルは、タッチポイントデータを使用して、各ステージに割り当てるアトリビューションの重み付けを計算します。 これは、各段階が成約に至るまでに、どの程度重要だったかによって決まります。

マシンラーニングモデルのアトリビューション率によって、各ステージはどのようになるでしょうか？

各ステージのアトリビューション率には、マーケティング活動が与えうる影響が反映されています。 割合が高いほど、その時点でマーケティングがfunnelの動向に直接影響を与える可能性があることを意味します。 アトリビューションの割合が低い場合、各段階を監視する重要性が低くなります。

マシンラーニングモデルの計算方法？

Marketo Measureは、アカウントのタッチポイントデータを使用して、各カスタムステージの重要度を計算します。 各段階の重要性を判断するために使用される基準は次のとおりです。

カスタムステージの最終的な重みは次のように計算されます。

モデルの割合= モデルの正確性x コンバージョン率x タッチポイントの一意性の重み

最後に、以下に示すように、すべてのカスタムステージの重みが正規化され、%に変換されます。

マシンラーニング列に数値が表示されないのはなぜですか？

カスタムアトリビューションモデルがアカウントで有効になっている場合、過去のデータに基づいて、モデルが実行され、これらの数値が構築されるまでに通常3～7日かかります。

マシンラーニングモデルはどのくらいの頻度で更新されますか？

7日ごとにモデルを再実行します。

ミドルタッチを常に10%に設定するのはなぜですか？

ミドルタッチに10%のアトリビューションクレジットを割り当てることは、あらゆるアトリビューションモデルで標準的に設定されています。

アトリビューション分布の変更のタイミング

アトリビューション率を変更する意味や、カスタムモデルに含めるべきステージについては、アカウントマネージャーにお問い合わせください。 Salesforceとセールスプロセスはそれぞれ異なるため、カスタムモデルが正確にモデル化されていることを確認します。

しかし、アドビでは今日の顧客の一般的な傾向をいくつか特定しました。

私たちが気づいたトレンドのひとつは、モデルにさらに多くの段階を含めることは、必ずしも有益ではないということです。 例えば、funnelの下部に複数の商談ステージを追加した場合、これらのステージのアトリビューション率は非常に低くなる傾向があります。 パーセンテージが低い場合、コンバージョン率が高いことを示しています。通常、これらのステージは、成約に至るまでに大きな影響を与えません。 一部のお客様は、funnelにこれらの段階を含めないことにしました。 アトリビューションモデルからステージを削除する場合、マシンモデルはパーセンテージを再計算および再配分します。

また、リード作成からマーケティング適格ステージへのコンバージョン率が高く、その結果、マーケティング適格ステージのアトリビューションの重み付けの割合が低くなる可能性があることにも気づきました。 ビジネスや販売サイクルによっては、この段階をカスタムモデルから取り除くことが有益かもしれません。

特定のステージの移行を通じてマーケティング活動を追跡したいが、このステージにアトリビューションクレジットを取得しない場合は、このステージをモデルに含め、そのステージに0%のアトリビューションクレジットを割り当てることができます。