推奨に関するFAQ
Q.推奨エンジンとは何ですか。必要なのはなぜですか。
A.推奨エンジンでは、コンバージョンや収益の増加を促進するために、機械学習を訪問者のインタラクション・プロファイルに適用し、顧客ジャーニーで最も関連性の高い項目(コンテンツまたは製品)を各顧客に表示します。推奨ソリューションは、顧客が必要なものを見つけやすくしたり、それがなければ検討しなかった可能性のあるアイテムに顧客の注意を向けることで、小売環境におけるクロスセルとアップセルを増加したり、コンテンツ消費の場合にエンゲージメントを向上させます。顧客エクスペリエンスを最適化して収益増加を促進する必要がある場合、推奨エンジンが適切なソリューションとなります。
Q.このソリューションによって何ができますか。
A.オンラインの買い物客は、豊富な選択肢に圧倒される(選択のパラドックスと呼ばれる現象)ことがあり、エクスペリエンスがあまりに包括的で万人向けであると、一般的に、不満を抱きます。推奨機能のサポートを使用すると、ショッピング・ジャーニーのあらゆるポイントで、ニーズや好みに合うように調整された数多くの関連製品を顧客に提供できます。キャンペーン・デザイナで使用可能なセルフサービス機能に基づいて、様々な戦略や機械学習モデルと推奨フィルタの組合せを使用してサイト上に推奨ウィジェットを組み込み、テストし、顧客エクスペリエンスを最適化して、ビジネスのクロスセルとアップセルの商談を促進できます。
Q.独自の推奨機能がある場合、このソリューションを並行して使用できますか。
A.はい、サイト上に異なる推奨ウィジェットを組み込み、テストできます(タグをインストールしてあり、Oracle Maxymiserを使用してキャンペーンをデプロイできる場合)。既存の推奨ソリューションをコントロール・バリアントとみなすこともできます。これにより、この機能を使用して作成されたすべての推奨ウィジェットを代替テスト・バリアントとして表示できます。このようにして、強力な統計分析を使用し、各代替推奨ウィジェットのパフォーマンスを現在のソリューションと厳密に比較できます。
Q.価格、カテゴリ、在庫レベルおよびその他の製品属性に基づいてフィルタできますか。
A.はい、インベントリ・ファイルとともにインポートされた製品属性はすべて、フィルタリング目的で使用できます。インベントリ・ファイルは、すべての項目に対する唯一の正しい情報ポイントであり、一意の項目IDによって定義された各項目に、様々な属性が関連付けられています。たとえば、インベントリの各行には、一意のID、製品タイトル、製品詳細ページURL、イメージURL、価格、在庫レベル、カテゴリとサブカテゴリ、ブランド、色、サイズ、割引などが含まれる場合があります。これらの属性はすべてフィルタリングに使用でき、たとえば、特定の価格を超え、在庫レベルの項目が10個以上の推奨のみを表示できます。
Q.インマーケット・データ、インセッション・データ、生涯価値、その他のCRMデータなど、顧客属性に基づいてターゲットすることはできますか。
A.はい、定義されたすべてのカスタム属性は、製品推奨をターゲットするために使用できます。カスタム属性により、オンライン・データ・レイヤー変数、URL文字列、Cookie、ページ・オブジェクト、オフラインCRMデータなどの様々なソースから訪問者に関するデータを収集し、これらの値に基づいて顧客をセグメント化できます。たとえば、オンライン訪問者の行動に基づいて(以前に購入した製品の値を使用)、またはインポートしたCRMデータを介して、カスタム属性により生涯価値(LTV)セグメント(低、中、高)をトラッキングできます。次に、このセグメントに基づいて、これらのオーディエンスに推奨される製品を価格でフィルタできるため、高LTVの顧客にはより高い価格、中LVTの顧客には中間価格などというように設定できます。
Q.アルゴリズムはどのように機能しますか。どのモデルを使用できますか。各モデルは何を実行し、どのように動作するのですか。
A.アルゴリズムおよび使用可能なモデルの詳細は、推奨が生成される仕組みを参照してください。