モデルの作成

モデル Name （例：Demo model）を入力します。 Description （例：Demo model to explore AI featues of Mix Modeler）を入力します。

「Next」を選択して、次の手順に進みます。 モデル設定をキャンセルするには、「Cancel」を選択します。

Conversion goal のセクションで以下を実行します。

1. コンバージョンをコンバージョ Conversion ドロップダウンメニューから選択します。 使用可能なコンバージョンは、Harmonized datasets で コンバージョンの一部として定義したコンバージョンです。 例：Online Conversion。

2. Create a conversion を選択して、モデル設定内から直接変換を作成できます。

Marketing touchpoints セクションでは、Harmonized datasets で マーケティングタッチポイントの一部として定義したマーケティングタッチポイントに対応する 1 つ以上のマーケティングタッチポイントを選択できます。

1. Touchpoint include ドロップダウンメニューからマーケティングタッチポイントを 1 つ以上選択します。

   • を使用して、タッチポイントを削除できます。
   • Clear all を使用して、すべてのタッチポイントを削除できます。

2. Create a touchpoint を選択して、モデル設定内から直接マーケティングタッチポイントを作成できます。

デフォルトでは、統一ビューのすべてのデータに対してスコアが生成されます。 母集団のサブセットにのみスコアを付けるには、「Eligible data population」セクションのコンテナを使用して 1 つ以上のフィルターを定義します。

• 各コンテナに対して 1 つ以上のイベントを定義します。

  1. 各イベントに対して：

     1. 統一フィールドを選択 から指標またはディメンションを選択します。

     2. 適切な演算子（equals、not equals、less than、greater than、starts with、doesn’t start with、ends with、doesn’t end with、contains、doesn’t contain、is in または is not in）を選択します。

     3. 値を入力または選択 で値を入力または選択します。

  2. コンテナにイベントを追加するには、「 」を選択し Add event す。

  3. コンテナからイベントを削除するには、「 を選択します。

  4. コンテナで定義したすべてのイベントまたは複数のイベントを使用してフィルタリングするには、「Any of」または「All of」を選択します。 それに応じて、ラベルが Include … Or … から Include … And … に変更されます。

• 適格なデータ母集団コンテナを追加するには、「 」 Add eligible population を選択します。

• 適格なデータ母集団コンテナを削除するには、コンテナ内で を選択し、コンテキストメニューから「Remove marketing touchpoint」を選択します。

外部要因を含むデータセットをモデルに追加するには、「External factors dataset」セクションの 1 つ以上のコンテナを使用します。 外部要因の例としては、S&P インデックスがあります。

• コンテナごとに、次の手順を実行します。

  1. External factor name （例：External Factors）を入力します。

  2. Dataset ドロップダウンメニューからデータセットを選択します。 を選択して、データセットを管理できます。 詳しくは、 データセットを参照してください。

  3. Impact on conversion ドロップダウンメニューからオプション（Auto select、Positive、Negative のいずれか）を選択します。

• 追加の外部要因データセットコンテナを追加するには、「 」 Add external factor プションを選択します。

• 外部要因データセットコンテナを削除するには、「 」を選択します。

内部要因を含むデータセットをモデルに追加するには、「Internal factors dataset」セクションの 1 つ以上のコンテナを使用します。 内部要因の例としては、メールマーケティングデータがあります。

• コンテナごとに、次の手順を実行します。

  1. Internal factor name （例：Email Marketing Data）を入力します。

  2. データセットを選択 からデータセットを選択します。 を選択して、データセットを管理できます。 詳しくは、 データセットを参照してください。

  3. Impact on conversion ドロップダウンメニューからオプション（Auto select、Positive、Negative のいずれか）を選択します。

• 内部要因データセットコンテナを追加するには、「 」 Add internal factor プションを選択します。

• 内部要因データセットコンテナを削除するには、「 」を選択します。

モデルのルックバックウィンドウを定義するには、… weeks prior to the conversion ードに 1 ～ 52 の値 Give contribution credit to touchpoints occurring within 入力します。

「Next」を選択して、次の手順に進みます。 さらに設定が必要な場合は、赤いアウトラインとテキストで、必要な追加設定を説明します。
「Back」を選択して前の手順に戻ります。
「Cancel」を選択すると、モデル設定がキャンセルされます。

Spend share のセクションで以下を実行します。

• マーケティングデータが分散している場合にマーケティング投資率の履歴を使用してモデルに通知するには、Allow spend share をアクティブ化します。

MTA enabled のセクションで以下を実行します。

• モデルの MTA 機能を有効にするには、MTA enabled をアクティブにします。 MTA を有効にしている場合は、モデルのトレーニングとスコアリングが完了すると、マルチタッチのアトリビューションインサイトを利用できます。 詳しくは、 モデルインサイトの「 アトリビューション」タブを参照してください。

Prior knowledge のセクションで以下を実行します。

1. Rule type （デフォルトは Absolute values）を選択します。

2. Contribution proportion 列を使用して、Name の下にリストされているすべてのチャネルの貢献度の割合を指定します。

3. 必要に応じて、各チャネルに Level of confidence の割合を追加できます。

4. 必要に応じて、Clear all を使用して、Contribution proportion 列と Level of confidence 列のすべての入力値をクリアします。

Schedule のセクションでは、モデルのトレーニングとスコアリングをスケジュールできます。

スケジュール済モデルのスコアリングおよびトレーニングを実行する手順は、次のとおりです。

1. Enable scheduled model scoring and training をオンにします。

2. Scoring frequency を選択：

   • Daily：有効な時間（例：05:22 pm）を入力するか、 を使用します。
   • Weekly：曜日を選択して有効な時間（例：05:22 pm）を入力するか、 を使用します。
   • Monthly: 「実行するタイミング」ドロップダウンメニューから日付を選択し、有効な時刻（例：05:22 pm）を入力するか、 を使用します。

3. ドロップダウンメニューから Training frequency （Monthly、Quarterly、Yearly、None のいずれか）を選択します。

Define training window のセクションで、次のいずれかを選択します。

• Have Mix Modeler select a helpful training window と

• Manually input a training window。選択した場合、年 Include events the following years prior to a conversion を定義します。

「Finish」を選択して、モデルの設定を完了します。

• Create instance? ダイアログで、「Ok」を選択して、トレーニング実行とスコアリング実行の最初のセットをすぐにトリガーにします。 モデルがステータス Awaiting training で表示されます。

  キャンセルする Cancel を選択します。

• さらに設定が必要な場合は、赤いアウトラインとテキストで、必要な追加設定を説明します。

「Back」を選択して前の手順に戻ります。

モデル設定をキャンセルするには、「Cancel」を選択します。