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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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セキュアFTP: セキュアFTPの宛先を作成します。
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Responsys: Responsysの宛先を作成します。
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CX Sales: 次の最善推奨のCX Salesの宛先を作成します。
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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。