Einstein レコメンデーション

Einstein の Einstein レコメンデーションは、メールおよび Web の製品レコメンデーションおよびコンテンツレコメンデーションを通じて、次に最適な製品、コンテンツ、またはサービスを各個人に提供します。すべての顧客インタラクションがインサイトです。顧客がクリック、ダウンロード、参照、購入するたびに顧客のプリファレンスに関するデータが提供されます。Einstein レコメンデーションはユーザーの行動をアルゴリズムおよび独自のビジネスルールと組み合わせて、アフィニティのユーザープロファイルを作成します。このプロファイルを使用して、顧客ごとに最も関連性の高いコンテンツと製品をリアルタイムで決定します。Hyperforce では、メールまたは Web レコメンデーションの使用はサポートされていません。

ヒント Collect Tracking Code のインストールと、必要なデータフィードの構成およびインストールは Web 管理者に手伝ってもらうとよいでしょう。

Einstein レコメンデーションを使用する前に、設定ウィザードの手順に従って、カタログをインポートし、コレクトトラッキングコードを構成します。ベストプラクティスは、Predictive Content のロジックを開始する前に、Web サイトの動作を少なくとも 30 日間観察することです。この 30 日間の監視期間により、エンジンではユーザーベースのプロファイルや行動意思パターンを動的に構築できます。

• Einstein レコメンデーションの前提条件
  Einstein レコメンデーションを実装するための前提条件について説明します。
• Einstein おすすめカタログ
  カタログには、Einstein レコメンデーションの作成に使用される属性があるすべてのフィールドが含まれます。Einstein レコメンデーションは、これらの属性に基づいてアセットをフィルターします。たとえば、製品の色やサイズ、または記事の著者と主題に基づいて、レコメンデーションプールのアセットを定義できます。
• Einstein レコメンデーション顧客プロファイルダッシュボード
  このダッシュボードから顧客プロファイルを確認します。ビューを展開して詳細を表示したり、顧客のプライバシー設定を変更したりします。
• Einstein レコメンデーションの連携
  Einstein レコメンデーションで収集されたデータを Audience Builder および Contact Builder と連携します。
• Einstein レコメンデーションステータスコンソール
  Einstein Recommendations Status Consoleは、[Collect Tracking Code (追跡コードの収集)] とカタログのインポートを監視して、一般的な実装エラーがないか確認します。エラーが発生した場所と、問題の解決に役立つ詳細を表示します。この機能を使用すると、キャンペーンおよびジャーニー向けの Einstein レコメンデーションおよび行動の最適なトリガーを強化するために必要なデータを Einstein レコメンデーションエンジンで確実に受け取ることができます。
• Einstein のおすすめの実装エラーの修正
  Einstein のおすすめのステータスコンソールから実装エラーを修正できます。各エラーを個別に修正する必要があります。
• Einstein レコメンデーションルールマネージャー
  ルールマネージャーを使用して、メールおよび Web の Einstein レコメンデーションを調整します。
• Einstein レコメンデーションシナリオ
  次のシナリオは、Marketing Cloud Engagement でメールまたは Web 用の Einstein レコメンデーションを作成するのに役立ちます。
• ウォーターフォール予測
  Einstein のおすすめの滝の予測を使用して、推奨シナリオを高いものから低いものへと優先順位を付けます。滝の予測では、Einstein はシナリオのリストを下に移動し、設定したおすすめの合計数に達するまで使用可能なすべての一致項目を返します。Einstein がおすすめの合計数を満たすように、階層の最後にデフォルトのサイトデータシナリオを設定します。
• ローカライズされたレコメンデーション
  複数の言語および 1 つのビジネスユニットからの通貨値でローカライズされたレコメンデーションを提供するように Einstein レコメンデーションを構成します。
• Einstein レコメンデーションのレポート
  Einstein レコメンデーションで利用可能なレポートについて説明します。
• Einstein レコメンデーションの FAQ
  Einstein レコメンデーションに関するよくある質問とその回答です。