次の最善推奨

次の最善推奨により、最も受け入れられる可能性が高い最適なアクションおよびオファーを自動的に顧客に送信できます。

次の最善推奨の説明

次の最善推奨では、Oracle Unityのデータおよび機械学習を活用して、顧客にとって最も関連性の高い推奨を判断します。Oracle Unityの機械学習モデルは、顧客の関心に基づいてアクションおよびオファーのスコアを計算します。

次の最善推奨には、アクションをスコアリングする次の最善アクションと、オファーをスコアリングする次の最善オファーの2つのタイプがあります。

次の最善アクション

次の最善アクションによって、特定の時間に各顧客に提案するアクションが決まります。アクションは、必ずしも特定の製品またはサービスに関連付けられるわけではありません。

次の最善アクションの例は次のとおりです。

  • 点検整備のために、自動車をディーラに持っていくようリマインダを送信します。

  • 顧客にEメールを送信し、ニュースレターへのサインアップを要求します。

  • 誕生日メッセージを送信します。

次の最善オファー

次の最善オファーによって、顧客に送信する最も関連性の高いオファーが決まります。オファーには、価格、支払条件、適用可能な割引など、製品またはサービスがオファーされる方法に関する特定の詳細があります。

次の最善オファーの例は次のとおりです。

  • 新しいモデルのスマートフォンを$1300で購入すると、$200のリベートのクーポンを受け取ります。

  • 毎月$100の支払12回で$1200のテレビを購入します。

次の最善推奨のデータの設定

次の最善推奨を作成する前に、次の最善推奨のデータの設定のステップに従う必要があります。データを設定した後、次の最善アクションおよび次の最善オファーの作成を開始できます。

次の最善推奨の作成

次の最善アクションまたは次の最善オファーの作成には、次の実行が含まれます。

  1. 評価基準の選択: アクション/オファーを受け取る顧客の基準を決定するセグメントを選択します。たとえば、過去1年間に複数回購入した顧客の誕生日に、その顧客にオファーを送信する次の最善オファーのセグメントを選択します。

  2. アクション/オファーの構成: 機械学習モデルを活用して、顧客に送信されるアクション/オファーを自動的にランク付けして選択するオプションと、送信するアクション/オファーを手動で選択するオプションの2つがあります。

    • 機械学習モデルを活用する場合は、カタログのリストから選択する必要があり、カタログには、選択して、評価基準で識別される顧客に送信できるアクション/オファーのスコープが含まれています。機械学習モデルは、セグメント内のすべての顧客に対する各アクション/オファーのスコアを計算します。スコアの計算結果は0から1までとなり、1は顧客がアクション/オファーに関心を持つ確度が100%です。スコアによって、各顧客に送信する最も関連性の高いアクション/オファーが決まります。

    • 手動選択を行う場合は、追加する個々のアクション/オファーを選択する必要があります。

  3. 宛先の選択: データのエクスポート先を選択する必要があります。これにより、アクション/オファーをアクティブ化するマーケティング・オーケストレーション・プラットフォームが決まります。次の宛先を作成することもできます。

  4. スケジュールおよび通知の設定の構成次の最善アクションまたは次の最善オファーに関連付けられたジョブのスケジュールおよび通知の設定を構成する必要があります。

次のステップ

次の最善推奨のデータの設定

次の最善アクションの作成

次の最善オファーの作成

次の最善推奨の管理

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