おすすめの比較の設定例

パーソナライズポイントで実験を作成、開始、管理します。この実験例では、作成してテストするおすすめを使用して、2 つのコホート (1 つはコントロール、もう 1 つはバリエーション) を設定します。各コホートは定義されたテスト母集団の 50% で設定されます。

1. アプリケーションランチャーで、[Personalization Points] を検索して選択します。
2. [カートページレコード] パーソナライズポイントを見つけて開きます。

   

3. [関連] タブの [実験] セクションで、[新規] をクリックします。
   [新規実験] ページが開き、結果の生成時に実験で使用される継承されたパーソナライズポイントプロパティが表示されます。
4. 実験名と必要に応じて説明を入力します。
   実験 API 参照名は自動生成されます。

   

   パラメーター	設定例
   実験名	カートのテスト
   実験 API 参照名	Test_Recs_on_Cart
   説明	さまざまなおすすめオプションのおすすめをテストします。
   Personalization Point API Name (パーソナライズポイントの API 参照名)	Cart_Page_Recs
   説明	Checkoutアウト時の収益の増加
   パーソナライズ種別	おすすめ
   コンテンツスキーマ	おすすめ - 商品
   おすすめの最大数	3
   ソース	Personalization アプリケーション
   認証が必要	オフ

5. [次へ] をクリックします。
6. この実験をテストするプライマリ評価指標を選択します。

   この総計値により、実験で定義されたすべてのコホートで成立するバリエーションが決まります。この実験では、リストから[Product order] Revenueを選択します。

   

   Product Order Engagement Signal の設定については、「Example: Product Order」を参照してください。Product Order (商品注文) エンゲージメントシグナルの収益エンゲージメントシグナルメトリックの設定については、「Example Engagement Signal Metrics (エンゲージメントシグナルメトリックの例)」を参照してください。

7. (省略可能) [選択可能] ウィンドウでセカンダリ総計値を選択し、[選択済み] ウィンドウに移動します。
   セカンダリ総計値はプライマリ総計値と共にテストされます。
8. [次へ] をクリックします。
9. 対象設定ルールの作成をスキップするには、再度 [次へ] をクリックします。
   対象設定ルールでは、母集団全体を使用するのではなく、母集団の一部のみを選択できます。この実験では、より多くのデータを収集するために、母集団全員に参加してもらいます。
10. 実験の対照コホートを定義します。
    この実験では、対照コホートとして設定したルールベースのおすすめを定義し、母集団値を 50% のままにします。
11. コントロールコホートへのおすすめと共に表示する紹介テキストを指定します。
    この実験では、両方の環境で導入テキストを同じにしました。

    

12. 2 番目のコホートを定義します。
    この実験では、バリエーションコホートとして設定した目的ベースのおすすめを定義し、母集団値を 50% のままにします。
13. バリエーションコホートへのおすすめと共に表示する紹介テキストを指定します。
    この実験では、両方の環境で導入テキストを同じにしました。

    

14. 作業内容を保存します。