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ユーザーの予測目標を特定した後、次のステップは、ユーザーが到達する可能性が最も高い推奨事項を実行することです。AmplitudeのAutoMLは、各ユーザーの予測目標を最大化する可能性が最も高いアイテムを決定し、それらのアイテムをユーザーに表示します。
推奨の機械学習アルゴリズムは、選択したユーザーを同様のユーザーのグループにクラスター化します。この類似性は、共有ユーザー属性と過去に取られた行動によって決定されます。次に、履歴データを分析し、各クラスターのコンバート傾向を増加する可能性が最も高いアイテムを確認します。最後に、それぞれの割り当てられたクラスターに基づいて、各ユーザーに順位付けリストを割り当てます。
アルゴリズムは毎時間再訓練をするので、特性と行動の新しい情報を常に結果に取り込むことができます。
推奨事項を使用すべき人は誰ですか？
推奨は、アカウントベースではなく、ユーザーベースのパーソナライゼーションに最適化されています。そのため、その推奨事項は、製品、記事、ショー、ある種の製品カルーセル、製品リスト、またはカートフローで、一連のアイテムを展示する必要がある企業にとって最も役立ちます。特に、eコマースとマーケットプレイス企業、およびB2Cやサブスクリプションソフトウェア企業に最も推奨されます。
一方、エンタープライズB2B企業は、推奨事項から利益を得る可能性は低いです。
推奨事項はいつ使用すべきですか？
注意してもらいたいのは、推奨は分析機能ではないことです。そうではなく、製品内/デジタルエクスペリエンスを改善し、リフトを最大化するのに役立つパーソナライゼーション機能です。その推奨事項は、ユーザーベースのデジタル商取引ユースケースに最適化され、次の3種類のパーソナライゼーションに最も効果的です:アソートメント、次のベストアクション、クロスセラー。
- アソートメント: アソートメントは、ホームページまたはカテゴリーページ内で表示する項目をランク付けします。これらの項目は、SKU、記事、ショーなどである可能性があります。アソートメントはエンゲージメントを増やすのに適切です。
- 次にベストアクション: このスキームは、ユーザーが関心のある2番目のアイテムを識別し、チェックアウトまたはカルーセルフロー、または購入後の電子メールに配置します。ここでは、目的はコンバージョンを増やすことです。
- クロスセル: クロスセルのパーソナライゼーションは、ユーザーがまだ達成していない顧客ライフサイクルの個別のステージを意味するアイテムをランク付けします。これらのアイテムは通常、カテゴリー、製品、またはサブスクリプションタイプです。ここで主な目的は、LTVを増やすことです。
セッション内の推奨事項や新しいアイテム推奨事項など、他のユースケースに対するサポートは現在開発中です。
注意: 推奨事項は、Amplitude推奨顧客にのみが利用できます。
推奨のデータ要件
推奨事項を構成する3つのデータコンポーネントがあります: 結果イベント、エクスポージャーイベント、イベントプロパティです。これらのコンポーネントの背後にあるデータは、タクソノミーに実行する推奨事項にインストルメントされている必要があります:
- 結果イベントは、推奨の客観的な目標です。多くの場合、それは「購入」または「サブスクライブ」などのものですAmplitudeのイベントとしてこの結果を追跡する必要があります。
- エクスポージャーイベントは、結果イベントの前にユーザーが行ったアクションです。一般的なエクスポージャーイベントには、「カートに追加」、「製品をクリック」、または推奨されるアイテムとして構成するイベントプロパティを持つ他のイベントなどがあります。このイベントは、結果イベントのコンバージョンファネルでイベントアップストリームとして追跡する必要があります。
- イベントプロパティは、実際に推奨に表示される「アイテム」です。それは多くの場合、「SKU」、「ID」、「名前」、「カテゴリー」、または「ブランド」などのプロパティです。推奨がうまく機能させるには、エクスポージャーイベントのイベントプロパティとしてこの情報を保存する必要があります。
これらの条件を満たしていることを確認するために、Amplitude CSMと緊密に連携することをおすすめします。
詳細については、推奨を構築する方法とパーソナライゼーションキャンペーンで推奨を使用する方法についてお読みください。