ユーザーエンゲージメントスコア engagement-scores
個人エンゲージメントスコアとは、個々のリードのエンゲージメントレベルを反映した数値です。 スコアは、個人が実行するアクティビティに基づいています。各アクティビティタイプには、重み付けされた値が格納されています。 スコアは、インスタンス（テナント）内で正規化されるので、一貫性のある比較が可能になり、実用的なインサイトを可能にします。
スコア計算は毎日実行されます。 過去30日以内にエンゲージメントに重み付けされたアクティビティが、スコアに影響を与えます。 この30日間のローリングウィンドウでは、古いアクティビティの発生回数は期限切れになり、スコアは時間の経過とともに減少する可能性があります（スコア減衰）。 表示されるスコアは丸められます（例えば、スコア 75.89999は76と表示されます）。
エンゲージメントスコアデータは、レポートから入手できます。
人物エンゲージメントスコアは、人物ジャーニーの人物リストおよび分割パスノードで フィルター条件として使用できる属性です。
エンゲージメントスコアリングに使用されるアクティビティ activities
エンゲージメントスコアリングは トリガーベース ではありません。 あらゆるリードのアクティビティを評価し、スコアを再計算する日々のプロセスです。 アクティビティでは、重みを使用して、アクティブな重み付けモデルに従ってスコアリングを通知します。これにより、各アクティビティタイプが全体的なスコアにどの程度貢献しているかを判断できます。
アクティビティタイプごとに1日の頻度キャップは20です。 1日に同じアクティビティを20回以上実行した場合、そのアクティビティのカウントは20に制限されます。
スコアリングロジック scoring-logic
マルチステップの正規化プロセスを適用して、インスタンス内のあらゆるリードで一貫性のあるスコアを生成します。
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電子メールのクリック、フォーム入力、イベントへの参加など、関連する重み付けおよび日次ノルマを持つエンゲージメント重み付けされたすべての アクティビティタイプを特定します。
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現在30日間の振り返りウィンドウ内で、ユーザーが実行したすべてのエンゲージメント重み付け アクションを特定します。
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手順1で特定されたすべてのエンゲージメント重み付け アクティビティタイプのアクティビティタイプの重みを正規化し、ルックバックウィンドウ内で発生しなかったタイプを無視します。
この手順では、Min-Max Normalizationを使用し、ほとんどのアクティビティタイプを使用しないインスタンスのアクティビティタイプの重みの人工希薄化を減らします。
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1人当たりの1日の頻度キャップとアクティビティタイプを適用します。
このステップは、大量で価値の低いアクティビティが全体的なスコアに与える影響を軽減します。
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アクティビティタイプごとの日々のアクティビティを合計し、関連する重みを掛け、ルックバックウィンドウですべての日の結果を合計することで、生のエンゲージメントスコアを計算します。
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外れ値の影響を減らして分散を安定させるには、電力変換 （平方根）を適用します。
この変換により、歪みが軽減され、データのパターンがより直線的になります。
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スコアが0から100までの範囲を完全に使用するように、スケール正規化変換を適用します。
エンゲージメントスコアでフィルタリング engagement-score-filter
人物エンゲージメントスコアは、人物リストのオーディエンスを定義する際や、人物ジャーニーのセグメンテーションに使用する際のフィルターとして使用できます。
人物エンゲージメントスコア フィルターは、人物の属性 カテゴリの下のフィルターパネルに表示されます。
ユーザーリスト people-lists
静的な人物リスト のメンバーを管理する場合、または動的な人物リスト のルールを定義する場合、人物エンゲージメントスコアでフィルタリングして、条件に一致する人物をターゲットにすることができます。
{width="700" modal="regular"}
静的リスト – メンバーを追加
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静的リストを開き、右上の「人物を追加」をクリックします。
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フィルターダイアログで、人物の属性を展開し、人物のエンゲージメントスコアをキャンバスにドラッグします。
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フィルター条件で、演算子を選択し、ターゲットにするスコアに一致する値を入力します。
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「完了」をクリックしてフィルターを適用し、一致するユーザーをリストに選定します。
動的リスト – メンバーシップルールの設定
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動的リストを開き、「ルール」タブを選択します。
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「ルールを編集」をクリックします。
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フィルターダイアログで、人物の属性を展開し、人物のエンゲージメントスコアをキャンバスにドラッグします。
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フィルター条件で、演算子を選択し、ターゲットにするスコアに一致する値を入力します。
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「完了」をクリックして、ルールを保存します。
メンバーシップは、個人レコードがルールに対して評価されると自動的に更新されます。
顧客ジャーニー person-journeys
分割パス ノード で個人ジャーニーのセグメント化を設定する場合、個人プロファイルフィルターとして個人エンゲージメントスコアを使用して、ジャーニーパスに入るユーザーを制御できます。
{width="700" modal="regular"}
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ジャーニーキャンバスの「パスを分割」ノードをクリックします。
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右側のノードプロパティパネルで、パスの「条件を適用」または「条件を編集」をクリックします。
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フィルターダイアログで、人物の属性を展開し、人物のエンゲージメントスコアをキャンバスにドラッグします。
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フィルター条件で、演算子を選択し、ターゲットにするスコアに一致する値を入力します。
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「完了」をクリックして、パスのフィルターを保存します。
エンゲージメントスコアの重み付けを設定 configure-weighting
Marketo Optimizerでは、同僚チャットインターフェイス から直接エンゲージメントスコアの重み付けを設定できます。
エンゲージメントスコアモデル、重み付けバンド、アクティビティの重みづけの背景については、 カスタムエンゲージメントスコアの重み付けの設定を参照してください。
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画面（チャットアイコン）の左側から同僚 チャットパネルを開きます。
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チャット入力フィールドに、スラッシュコマンドを入力し、その後にインテントを入力します。 例：
/engagement-configuration Configure activity weights for the person engagement score model/を入力すると、Coworkerは使用可能なスラッシュコマンドとスキルのリストを表示します。 エンゲージメント設定コマンドは、エンゲージメントスコアの重み付けページに直接ルーティングします。
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送信 （上向き矢印）アイコンをクリックするか、Enter キーを押します。
同僚はリクエストを処理し、チャットパネルの横にあるメインコンテンツ領域に「エンゲージメント設定」タブを開きます。
エンゲージメントスコアの重み付けリストの確認 review-weighting-list
タブが開くと、エンゲージメントスコアの重み付け ページには、既存のすべてのスコアリングモデルが次の列を含むテーブルに表示されます。
任意の時点で、アクティブにできるのはone モデルのみです。 現在アクティブなモデルは、すべてのエンゲージメントスコア計算に適用されます。
スコアリングモデルを開く open-scoring-model
リスト内の任意のモデルの名前をクリックして、その詳細ページを開きます。
詳細ページには次の内容が表示されます。
- モデル名と現在のステータス バッジ （アクティブ、ドラフト、またはアーカイブ）
- アクティビティリストをフィルタリングする検索 フィールド
- エンゲージメントアクティビティ、重み付け、最終更新日、最終更新日列を含む完全なアクティビティテーブル
{width="700" modal="regular"}
アーカイブされたモデルの場合、削除と 重複 が右上に表示されます。 ドラフトモデルの場合は、Activateも表示されます。
ドラフトモデルのアクティビティウェイトの編集 edit-activity-weights
ドラフトモデルには、エンゲージメントアクティビティごとに編集可能な重み付け オプションがあります。 重みを変更するには：
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リストでドラフトモデル名をクリックします。
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アクティビティテーブルで、更新するエンゲージメントアクティビティを見つけます。
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アクティビティの 重み付け 下向き矢印をクリックし、適切な重み付けバンドを選択します（例：
Important、Trivial、Minor、Normal、およびVital）。変更は自動的に保存されます。明示的な「保存」アクションは必要ありません。
ドラフトモデルのアクティベート activate-weighting-model
ドラフトモデルをアクティベートすると、以前にアクティブだったモデルが自動的にアーカイブされます。 新しくアクティブ化されたモデルは、今後のすべてのエンゲージメントスコア計算に適用されます。 ドラフトモデルが正しいアクティビティの重みで設定されている場合：
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リストでドラフトモデル名をクリックします。
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右上の「アクティブ化」をクリックします。
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ダイアログで確認します。