疲労セグメンテーション・モデル
疲労セグメンテーション・モデルは、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する、組込み済みのデータ・サイエンス・モデルです。
疲労セグメンテーション・モデルの説明
顧客が様々なチャネルから受信するマーケティング・メッセージが多すぎる場合、最終的に疲労した状態になります。その結果、エンゲージメントとインタラクションが減少し、最終的に様々なキャンペーンの購入とコンバージョンが減少します。疲労セグメンテーション・モデルはこの問題に対処します。
このモデルは、顧客のエンゲージメント、受信および開封されたキャンペーンの履歴、および最も重要なこととして、顧客プロファイルが属するペルソナに基づく、すべての顧客プロファイルのメッセージ疲労を測定します。この分析により、各顧客プロファイルに送信するキャンペーンの数を制御できます。また、疲労を回避するために、各顧客プロファイルに送信する最適なメッセージ数を決定することもできます。
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。
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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。
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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。
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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。
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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、疲労セグメンテーション・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:
- データは、次のすべての入力属性に取り込む必要があります。
- モデルに対して考慮されるチャネルは、SMS、Eメールおよびプッシュのみです。
- モデルに対して考慮されるCampaignデータ・オブジェクトのType属性の値は、プロモーションEメール・キャンペーン、プッシュ・キャンペーンおよびSMSキャンペーンのみです。
- チャネルごとに、次のTypeおよびTarget属性の値が考慮されます。
- Type: 開封済および送信済。
- Target: Eメール。
- Type: 送信済およびクリック済。
- Target: SMS
- Type: プッシュ済およびクリック済。
- Target: メッセージおよびアプリケーション。
Eメール
SMS
プッシュ
- イベント・データのこれらの要件に基づいて、データ・モデルのイベントを確認して必要な更新を加えることができます。
| データ・オブジェクト | 属性 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|---|
| Event | SourceCustomerID | 文字列 | 顧客の一意の識別子。 |
| Event | SourceID | 文字列 |
ソースの一意の識別子。 |
| Event | CampaignID | 文字列 | キャンペーンの一意の識別子。 |
| Event | SourceEventID | 文字列 | イベントの一意の識別子。 |
| Event | Medium | 文字列 | Eメール、SMS、プッシュなどのメッセージのチャネル。 |
| Event | 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 | EventTS | タイムスタンプ | イベントが発生した日時。 |
| Customer | SourceCustomerID | 文字列 | 顧客の一意の識別子。 |
| Campaign | ID | 文字列 | キャンペーンの一意の識別子。 |
モデルの出力
モデルの出力値は、FatigueSegmentationデータ・オブジェクトに格納されます。
| 属性 | 説明 | データ型 | キー属性かどうか |
|---|---|---|---|
| SourceCustomer_FatiguePersonaID | SourceCustomerIDとListIDを連結した一意の識別子。 | 文字列 | ○ |
| Channel | イベントが発生したチャネル。 | 文字列 | × |
| FatiguePersona | 顧客プロファイルに割り当てられたペルソナ(非アクティブ、飽和、過飽和、ちょうどよい、不飽和)。 | 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 | ○ |
疲労ペルソナは、顧客プロファイルおよびチャネル(SMS、Eメール、プッシュ)ごとに割り当てられます。たとえば、同じ顧客プロファイルを、SMSチャネルでは飽和、Eメール・チャネルではちょうどよいにできます。
Fatigue Persona属性では、次のペルソナを使用できます。
| 疲労ペルソナ | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 非アクティブ | 過去180日以内に送信されたメッセージに応答していません。 |
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| 飽和 |
次を満たす顧客:
疲労した状態になるリスクがありますが、必ずしもマーケティング・メッセージが大量にあることが原因ではない顧客です。 |
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| 過飽和 |
次を満たす飽和顧客:
マーケティング・メッセージの増加により疲労した状態になるリスクがある顧客です。 |
2020年、顧客は1日に1つのメッセージを開き、さらに毎日1つのメッセージが送信されています。しかし、2021年には、1日に4つのメッセージが送信され、送信されるメッセージの増加により、開封頻度が2週間ごとに1つに減っています。この顧客は過飽和です。 |
| ちょうどよい |
次を満たす一貫してエンゲージした顧客:
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| 不飽和 |
より多くのメッセージが送信された場合によりエンゲージし、SMS、Eメールまたはプッシュ・メッセージが(最近または長期間)送信されていない顧客。より多くのメッセージを受信することに利点がある可能性があります。 次のいずれかに該当するアクティブな顧客(過去180日以内に応答)です。
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疲労セグメンテーション・モデルの作成および使用
疲労セグメンテーション・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。
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疲労セグメンテーション・モデルの作成のステップに従います。
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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。
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疲労セグメンテーションのデータにアクセスして、出力属性の値を確認します。
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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。
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必要に応じて、データ・サイエンス・モデルを確認できます。