パーソナライズとおすすめ

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パーソナライズとは、ユーザー固有のID、履歴、リアルタイムの動作に基づいて、セルフサービスエージェントがインタラクションをカスタマイズする機能のことです。エージェントは、一般的な環境を提供する代わりに、Data Cloud データグラフを使用して、挨拶とおすすめを実際の顧客データにグラウンディングします。これにより、最初の挨拶から推奨される次のステップまで、すべてのインタラクションがユーザーの現在のニーズに確実に関連します。

設定されたパーソナライズポイントを参照して、次の 2 つの主要な場所に提案が表示されます。

• インタラクティブボタン: 小さなボタンが統合プロンプトバーのすぐ下に表示されます。これらのボタンは、特定の提案テーマを表します。ユーザーがボタンをクリックすると、統合カタログからの受入フォームの開始など、関連するアクションの展開リストが表示されます。

• コンシェルジュサイドバー: グループ化された提案テーマは、折りたたみ可能なサイドバーに表示されます。これにより、おすすめのカテゴリと永続的な会話履歴を 1 か所で参照できます。

パーソナライズを有効にするために、Agentforce Orchestratorはいくつかの基本レイヤーを参照します。

• Data Cloud DataGraph: これは、ユーザーコンテキストの情報源として機能します。AI が正確なおすすめを実行するために必要なケース履歴や設定などの統合プロファイルデータが提供されます。

• プロンプトビルダーダーテンプレート: これらのテンプレートは、AI が話す方法のロジックを定義します。DataGraph を参照して、ユーザー固有の詳細を挨拶や提案の概要に挿入します。

• パーソナライズポイント: パーソナライズポイントは、配置を定義する [設定] の設定レコードです。これらは、Experience Cloud サイトのどこに特定の挨拶や提案を表示することを許可されているかをオーケストレーターに伝える論理アンカーとして機能します。これにより、バックエンドデータとユーザーが実際にコンテンツを表示する場所のギャップを埋めます。

パーソナライズエンジンは、2 つの補完的なアプローチを使用しておすすめを生成します。確定的ルールは厳格な管理ロジックに従いますが、確率的モデルは AI を使用してパターンに基づいてユーザーのニーズを予測します。Personalization サービスが使用できないか、ユーザにエンゲージメント履歴がない場合、Agentforce Orchestrator 設定で定義された静的グリーティング メッセージが表示されます。これにより、パーソナライズされた参照がなくても UI が機能し、歓迎されます。

パーソナライズとおすすめのコア要素

要素	パーソナライズにおける役割
DataGraph	AI がユーザーについて知っているデータを提供します。
プロンプトテンプレート	AI による挨拶または提案の形式を決定します。
パーソナライズポイント	Experience Cloud サイトのコンテンツの表示場所を定義します。