チャネル推奨者モデル
チャネル推奨モデルは組込み済みのデータ・サイエンス・モデルで、マーケティング担当者が過去のインタラクションに基づいて顧客に最適なマーケティング・チャネルを識別するために役立ちます。
チャネル推奨モデルの説明
組込み済みのチャネル推奨データ・サイエンス・モデルでは、コンバージョンの可能性に基づいて、任意のインスタンスのすべての顧客について、エンゲージメント・チャネルがランク付けされます。
次のチャネルが評価されます。
-
Eメール
-
SMS
-
プッシュ
-
Web
モデルのパラメータ
モデルを作成する際には、モデルについて次のパラメータを定義する必要があります。
-
アルゴリズム: アルゴリズムは、モデルを実行するコードです。
-
問合せ: モデルについて選択した問合せによって、モデル・トレーニングおよびモデル・スコアリング用のデータセットが生成されます。
-
入力: 入力は、モデル・トレーニングおよびモデル・スコアリングに使用されるUnityデータ・モデルの問合せ属性です。モデル入力は変更できません。
-
出力: 出力は、モデルの出力値を格納するために使用されるUnityデータ・モデルのデータ・オブジェクトおよび属性です。モデル出力のデフォルト・マッピングは更新できます。
モデルの入力
値を生成するために、チャネル推奨モデルでは次のデータが使用されます。
モデルが正常に実行されるようにするには、データを、次のすべての入力属性に取り込む必要があります。
| データ・オブジェクト | 属性 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|---|
| CustomerおよびCampaign | SourceID | 文字列 |
ソースの一意の識別子。 |
| CampaignおよびEvent | SourceCampaignID | 文字列 |
ソースから取得したキャンペーンの一意の識別子。 |
| Campaign | SourceID_Campaign | 文字列 | ソースの一意の識別子。 |
| EventおよびCustomer | SourceCustomerID | 文字列 | ソースから取得した顧客の一意の識別子。 |
| EventおよびCustomer | EventTS | タイムスタンプ | イベントが発生した日時。 |
| EventおよびCustomer | Type | 文字列 | イベントのタイプ(表示、購入、購買、クリックなど)。 |
| EventおよびCustomer | Medium | 文字列 | 顧客の購入レコードの合計数。 |
| Event | ID | 文字列 | データ・オブジェクトの一意の識別子。 |
モデルの出力
CampaignChannelRecommenderデータ・オブジェクトで、各チャネルに対して生成されたランク値を確認できます。次の属性によって出力値が生成されます。
| 属性 | 説明 | データ型 | キー属性かどうか |
|---|---|---|---|
| SourceCampaignChannelRecommenderID | SourceMasterCustomerID、SourceCampaignIDおよびMediumを連結した一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| SourceCampaignID | キャンペーンの一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| SourceCustomerID | 顧客の一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| SourceID | ソースの一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| SourceID_Campaign | ソースおよびキャンペーンの一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| Campaign_Rank | キャンペーンのランク。 | 整数 | × |
| Channel_Name | インタラクションのチャネル(Eメール、SMS、プッシュまたはWeb)。 | 文字列 | ○ |
| Channel_Rank | 使用されるチャネルの数に基づくチャネルのランク(1から4の値)。 | 整数 | × |
チャネル推奨モデルの作成および使用
チャネル推奨モデルを作成して使用するには、次のことを行う必要があります。
-
チャネル推奨モデルの作成のステップに従います。
-
モデルを作成したら、トレーニング・ジョブおよびスコアリング・ジョブの実行のステップに従います。
モデルを実行して出力値を作成したら、次のことを行うことができます。
-
チャネル推奨のデータにアクセスして、出力属性の値を確認します。
-
組織の特定のニーズに応じたデータ・サイエンス・データの使用方法についてさらに学習します。
-
必要に応じて、データ・サイエンス・モデルを確認できます。