Einstein 決定の機能エンジニアリング
機能エンジニアリングとは、機械学習モデルで使用する機能を選択するプロセスです。特徴は、モデルが観察してそのトレーニングに含めることができるデータ型です。Einstein Decisions が参照するデータを決定するには、[機能エンジニアリング] ページで機械学習機能を定義します。
必要なエディション
| 使用可能なエディション: Premium Edition |
トレーニング対象
トレーニング対象とは、機械学習トレーニングプロセスで観察された応答であり、最大化するモデルを作成します。トレーニング目標には次のものが含まれます。
| 対象 | 説明 |
|---|---|
| クリック | このイベントは、表示されたプロモーションをユーザーがクリックしたタイミングを取得します。 |
| Conversion | コンバージョンイベントは、Marketing Cloud Personalization の購入アクションで表されます。実装によっては、購入イベントがさまざまなアクションを表す場合があります。たとえば、従来の E コマーストランザクション、アプリケーション登録、リソースダウンロードなどです。B2B の場合、コンバージョンイベントを Web セミナーサインアップまたは取引先作成に対応付けることができます。ほとんどの小売の使用事例では、コンバージョンが最適なトレーニング対象です。コンバージョンターゲットでは、プロモーションが表示されてから 24 時間の属性期間が使用されます。 |
| ゴール完了 | 目標完了をトレーニング対象として使用すると、影響したい行動がコンバージョンによって適切に把握されていない場合に役立ちます。たとえば、保険見積の完了や営業担当への連絡要求の履行を最適化することが目標になります。詳細は、「条件とグローバル目標」を参照してください。 |
取得しようとしているビジネス価値に最も近いトレーニング目標を選択します。
コンバージョンまたは目標の完了目標が使用事例に適用される場合は、クリックトレーニング目標の使用を避けてください。クリック数を増やすことは満足できますが、通常は単独では本質的に価値がありません。場合によっては、クリックを最適化するとビジネス価値が低下する可能性があります。たとえば、クリックベイトプロモーションはコンバージョンへの適切なパスを提供できず、選択されすぎてしまう可能性があります。
トレーニング対象としてクリックを選択しない場合でも、Einstein Decisionsはクリックを記録し、他のトレーニング対象のためにクリックから学習します。クリックは真のビジネス価値を直接表すものではありませんが、ダイレクトフィードバックの貴重な形式であることに変わりはなく、多くの場合、コンバージョンやほとんどのゴール達成よりも豊富です。
トレーニング目標はいつでも変更でき、すでに収集されたデータは新しいトレーニング目標を使用するように更新されるため、失われることはありません。ただし、トレーニング ターゲットを変更すると、次善の判断にEinstein Decisionsを使用しているすべてのキャンペーンに影響します。トレーニング目標の変更が有効になるまで最大 1 日かかる場合があります。
機能
Einstein Decisionsは、トレーニング データの行から機械学習モデルを作成します。各行には複数の列が含まれます。これらの各列は「機能」と呼ばれ、アルゴリズムがより良い意思決定を行うために使用できる情報です。
通常、優れた機能とは、トレーニング目標またはプロモーションに関連すると思われる情報です。たとえば、冬のアパレルのプロモーションがある場合、ユーザーのロケーションに関する機能を含めると、フロリダのユーザーにパーカーをプロモーションしなくて済みます。
アルゴリズムの動作に関係なくトレーニング目標に達する可能性が高いユーザーを特定するのに役立つため、パーソナライズに役立たなくても機能を含めることができます。たとえば、生涯価値などです。通常、以前に購入したユーザーは再度購入する可能性が高くなります。この機能は、機械学習モデルでその決定がいつ影響するかを理解するのに役立ちます。
Einstein Decisionsには、役に立たない機能を無視することを学習するように、無関係なデータを考慮するアルゴリズムが含まれます。無関係であることがわかっている機能を含めても価値はありませんが、機械学習モデルのパフォーマンスには影響しません。
Salesforce では、すべてのデフォルト機能と、関連すると思われるカスタム属性、セグメントメンバーシップ、カタログオブジェクトを含めることをお勧めします。指定できる機能の最大数については、「Einstein Decisions Limits」を参照してください。
