データ・サイエンス
「インテリジェンス・ワークベンチ」ページを使用して、データの分析とインサイトの取得を可能にする、組込み済みのデータ・サイエンス・モデルとカスタム・データ・サイエンス・モデルを作成できます。
次の組込み済みデータ・サイエンス・モデルを使用できます。
- 顧客生涯価値: プロファイルとトランザクションのパターンに基づいて一定期間の顧客の価値を推定します。
- 次の最善オファー: 販売およびトランザクションのパターンに基づいて、すべての顧客に対して最も関連性の高いオファーを推奨します。
- 次の最善アクション: 販売およびトランザクションのパターンに基づいて、すべての顧客に対して最も関連性の高いアクションを推奨します。
- 次の最善プロモーション: 特定製品のパーソナライズされた価格設定。
- キャンペーン売上アトリビューション: 売上とコンバージョンを促進するタッチ・ポイントを分析することによってキャンペーンの効果を測定します。
- コンタクト・リード・スコアリング: プロファイルおよびエンゲージメント・パターンに基づいてコンバージョンする可能性に関してB2Bコンタクトをスコアリングします。
- アカウント・リード・スコアリング: プロファイルおよびエンゲージメント・パターンに基づいてコンバージョンする可能性に関してB2Bコンタクトをスコアリングします。
- 製品傾向: 特定の製品を購入する可能性に基づいて、顧客の数値スコアを生成します。スコアが高ければ高いほど、顧客が購入する可能性が高くなります。
- 最新性、頻度および金額: イベントおよびトランザクション・データに基づいて、最新性、頻度および金額の値の数値スコアを生成します。
- チャネル推奨: 過去のインタラクションに基づいて、すべての顧客の最も効果的なチャネルを識別します。
- キャンペーン推奨: 過去のインタラクションに基づいて、すべての顧客の最も効果的なキャンペーンを識別します。
- 疲労セグメンテーション: プロファイルおよびエンゲージメント・レベルに基づいて顧客を様々な疲労レベルに分類します。
- 解約性向: 指定した期間内における顧客の解約可能性を推測します。
カスタム・データ・サイエンス・モデルについてさらに学習します。
データ・サイエンス・モデルへのアクセス
データ・サイエンス・モデルにアクセスするには:
-
右下隅にあるOracleアイコン
をクリックして、ナビゲーション・メニューを開きます。
- 「インテリジェンス・ワークベンチ」を選択します。
既存のモデルのリストがページに表示されます。
次のステップ
各モデルの詳細情報を取得し、それらを作成して使用する方法を学習します。