Einstein レコメンデーション入門
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- レコメンデーションカタログを準備してアップロードする。
- コレクトトラッキングコードをインストールする。
始める前に
このモジュールでは、受講者が Marketing Cloud Engagement ユーザーであり、Marketing Cloud Engagement にアクセスする適切な権限を有していると想定しています。この条件を満たしていなくても大丈夫です。このまま読み進み、本番組織でどのように手順を実行するのかを学習しましょう。Trailhead Playground で次の手順を実行しないでください。Trailhead Playground では Marketing Cloud Engagement を使用できません。
Einstein レコメンデーション入門
それでは、マジックのような瞬間を見てみることにしましょう。まず、[Einstein] ドロップダウンメニューの [メールレコメンデーション] に移動します。![[Einstein] の [メールレコメンデーション] ナビゲーション。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/einstein-email-and-web-recommendations/get-started-with-einstein-recommendations-/images/ja-JP/85d74f25032d199d474ef53ad29ca234_updated-interface-2.png)
開始すると、ユーザーインターフェースの画面に Einstein レコメンデーションを実装するためのステップごとの手順が表示されます。または、[管理者] ドロップダウンの [カタログ] と [実装] に直接移動することもできます。
![[管理者] ドロップダウンで [実装] が選択されているナビゲーション。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/einstein-email-and-web-recommendations/get-started-with-einstein-recommendations-/images/ja-JP/1505aff9e44ecd6a82d89042fdef7480_email-rec-20-navigation.png)
このセクションでは、最も重要な 2 つの要素、カタログとコレクトトラッキングコードに焦点を絞ります。それぞれを詳しく見ていきましょう。
カタログ
Einstein レコメンデーションでは、どのアセットがレコメンデーションに使用可能か (在庫がある、公開されているなど) と、それらのアセットを定義する要素 (色、価格、著者、日付など) を理解するためにカタログが使用されます。カタログには、すべてのデジタルアセットとそれらのアセットを表す属性が含まれています。Marketing Cloud Engagement で使用できる 3 種類のカタログを見ていきましょう。
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カタログの種類 |
説明 |
|---|---|
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製品 |
購入可能なすべての製品のカタログ。製品の画像と情報が含まれています。既存の製品カタログがあり、直接、または調整して使用できる場合もあります。 |
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コンテンツ |
参照可能な記事、ブログ投稿、動画、またはその他の種類のコンテンツのカタログ。 |
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バナー |
Web 固有のカタログ。ヒーローのグラフィック、行動喚起、オファーなどの画像ファイルが含まれています。 |
1 種類のカタログに設定できるカタログファイルは 1 つのみです。各カタログのリストとフィールドの定義については、ヘルプページ「カタログフィールドの定義」を参照してください。
属性
カタログ内の属性は、レコメンデーションのために作成するルールの基準となります。そのため、ブランド独自のシナリオが必要な場合は、カスタム属性を追加する必要があります。たとえば、Northern Trail Outfitters (NTO) が顧客の検索履歴に基づいて特定の種類の靴を推奨したい場合は、カタログに靴カテゴリのカスタム属性 (スポーツ、キッズ、サンダルなど) を追加する必要があります。
あなたのカタログに必要なカスタム属性は何ですか? 自分のコンテンツに必要なタグとルールがすべてカタログに含まれるように、時間をかけてカタログを適切に設定することが重要です。
顧客プロファイル
カタログ属性は、お客様ごとに好みのプロファイル (アフィニティと呼ばれる) を作成するのにも役立ちます。時間が経つにつれて、より多くのデータが収集されるため、お客様のプロファイルはよりスマートになり、より適切なレコメンデーションが生成されます。お客様のアフィニティとレコメンデーションが [レポート] タブと [連絡先] でどのように表示されるかの例を次に示します。
カタログのインポート
次に、今後コンテンツをアップロードして同期する方法を決定する必要があります。カタログのインポートには次の 2 つのオプションがあります。
- 毎日のフラットファイルのアップロード。毎日のフラットファイルのアップロードは、FTP アカウントまたは公開されている Web URL に追加され、毎日同じ時間に Einstein レコメンデーションにインポートされます。
- ストリーミング更新。このオプションでは、JavaScript の別のスニペットを介して製品とコンテンツの追加と更新が行われます。
アップロードの方法を選択したら、[Einstein] にマウスポインターを置き、[メールレコメンデーション] または [Web レコメンデーション] をクリックします。[管理者] にマウスポインターを置き、ドロップダウンメニューから [実装] を選択します。画面の指示に従って、ストリーミングの更新によるアップロードまたはバッチアップロードを使用してインポートを設定します。これで、カタログを使用する環境が整いました。ただし、Einstein に必要なデータはカタログだけではありません。次は、トラッキングコードについて説明しましょう。
コレクトトラッキングコード
コレクトトラッキングコードがインストールされた Web サイトに訪問者がアクセスすると、一意の ID とセッション ID を含む Cookie が発行されます。この Cookie は削除または消去されるまで、ユーザーをトラッキングします。お客様が Web サイトとどのようにエンゲージするのかを考えてみましょう。どのページや行動をトラッキングするのが最も有用ですか? このデータは、カタログと合わせて、顧客のプロファイルとアフィニティを作成するために役立ちます。コレクトトラッキングコードが重要なのはそのためです。
会社のコレクトコードは、基本情報 (ブラウザー種別、ロケーション、ページ URL など) とマーケティング活動に役立つ情報 (読まれた記事のカテゴリ、閲覧された製品のブランド、カートに製品が残されているかどうかなど) を監視できます。これらのデータ種別の詳細とそれらをトラッキングする理由を次に示します。
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コード種別 |
機能 |
トラッキングする理由 |
|---|---|---|
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アイテム詳細の表示 |
Web サイトでユーザーがアイテムの詳細ページをいつ表示したのかをトラッキングします。 |
これによってユーザーが詳細情報を表示するほど関心があるコンテンツが記録されるため、これはレコメンデーションに必要な最も重要なデータです。 |
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カテゴリ表示 |
Web サイトでユーザーがカテゴリページやサブカテゴリページをいつ表示したのかをトラッキングします。 |
カテゴリ表示は、最適なカテゴリページのレコメンデーションに必要です。 |
|
サイト内検索 |
ユーザーが Web サイトで何を検索したかをトラッキングします。 |
サイト内検索の詳細は、検索ページレコメンデーションを提供するために必要です。 |
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カートアクティビティ |
ユーザーのカート内のアイテムにいつ更新があったかをトラッキングします。 |
このコードは、ユーザーのカート内のすべてのアイテムと、各アイテムの数量と単価とともに送信されます。これは、個人プロファイルを作成するために役立ち、カート放棄キャンペーンに必要です。カートに追加するアクションがある任意の箇所にこのコードを追加します。 |
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購入アクティビティ |
ユーザーのカートから製品がいつ購入されたかをトラッキングします。 |
これは、個人プロファイルを作成するために役立ち、レコメンデーションの品質向上につながり、カート放棄キャンペーンにも必要です。 |
ニーズに合わせてコレクトトラッキングコードをカスタマイズするには、多数のオプションがあります。この時点で、Web 開発者と実装ページのコードオプションについて相談することをお勧めします。このページは [管理者] と [実装] の下にあります。
![[コレクトトラッキングコードの実装] ページ。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/einstein-email-and-web-recommendations/get-started-with-einstein-recommendations-/images/ja-JP/85ae37bdc9054aebbf8a7579051bb007_36975035-cde-4-4-e-2-a-abd-9-77862-f-26-c-885.png)
トラッキングするアクティビティのリストを確認し、関連するコードを Web ページに追加します。最後にこのページで設定を確認します。
エラーの確認
コードが Web サイトに追加され、カタログが同期されたら、[Einstein レコメンデーション] の [ステータス] タブに移動します。ここでは、実装が成功したか、エラーに対応する必要があるかを確認できます。[説明] 列のリンクをクリックし、エラーを確認して、問題を修正するための手順を実行します。
毎週または毎月エラー率を確認し、エラー通知に登録して、対応が必要な状況を見逃さないようにしましょう。
基本設定が完了したので、カスタマイズされたレコメンデーションを作成するという楽しい作業を開始できます。次の単元で詳しく説明します。
リソース
- Salesforce ヘルプ: Marketing Cloud Engagement Personalization Builder and Einstein Recommendations Implementation Guide (Marketing Cloud Engagement Personalization Builder および Einstein レコメンデーション実装ガイド) (PDF)
- Salesforce ヘルプ: 実装エラーの修正
- Salesforce 開発者: Einstein Recommendations API (Einstein レコメンデーション API)
- Salesforce ヘルプ: カタログのインポート
- Salesforce ヘルプ: Einstein レコメンデーションのカタログフィールドの定義
著作権
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