モバイル用エンゲージメントスコアリングを確認する

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。

• エンゲージメントスコアリングのモバイルアプリケーションダッシュボードを確認する。
  
• オーディエンスの状態の評価とモデル信頼度を識別する。
  
• エンゲージメントスコアのしきい値を調整する。
  

モバイルアプリケーション用 Einstein エンゲージメントスコアリング

メール用のエンゲージメントスコアリングがどのようなものか確認しました。次は、モバイルアプリケーションダッシュボードを見てみましょう。Marketing Cloud Engagement で、[Einstein] タブの [Einstein Engagement Scoring (Einstein エンゲージメントスコアリング)] をクリックします。

 [Mobile (モバイル)] タブを選択して、表示するモバイルアプリケーションを選択します (1)。アプリケーションを選択したら、各タイルを表示できます。 

(2) 予測されるアプリエンゲージメント: アプリセッション、直接開封数、推定の開封数 (閲覧されたがクリックされていない)、アプリでの時間の予測に基づいてエンゲージメントを確認する融合メトリクス 

(3)予測されるアプリセッション: オーディエンスが生成すると予測される平均セッション数

(4) 予測されるプッシュ通知の直接開封数: オーディエンスがプッシュ通知を直接タップしてアプリケーションを開くと予測される平均頻度

(5) 予測されるプッシュ通知の推定の開封数: オーディエンスがプッシュ通知を受信してから 24 時間以内にアプリケーションを開くが、メッセージを直接開封しないと予測される平均頻度 

(6) 予測されるアプリでの時間: オーディエンスがアプリケーションで費やすと予想される平均時間

タイルの機能

Einstein エンゲージメントスコアリングダッシュボードの概要を見てきました。続いて、タイルに表示される情報を詳しく見ていきましょう。 

各タイルに前週からの変化率 (1) が示され、スコアが向上しているかどうか、変更が必要かどうかの判断に役立ちます。メールでもモバイルでも、各タイルに [Audience Health (オーディエンスの状態)] (2) インジケーターが示されます。このインジケーターは、購読者全体のそのスコアの平均グレードが、非常に良い、良い、普通、悪いのいずれであるかを示します。グレードは、各購読者に割り当てられた可能性に相当します。つまり、購読者がメールリンクをクリックする可能性ということです。次のとおり対応します。

• 非常に良い = 可能性が非常に高い
  
• 良い = 可能性が高い
  
• 普通 = 可能性が低い
  
• 悪い = 可能性が非常に低い
  

また、モデル信頼度の青い点は望ましいことなのでしょうか? はい。各予測に対するモデル信頼度 (3)、つまりモデルの精度を表し、点の数が多いほど信頼できることになります。モデル信頼度が普通または低い場合、予測に使用する購読者データが十分でないことを示している場合があります。

しきい値の設定

ところで、Einstein はこの情報をどのように計算するのでしょうか? この情報は、Einstein エンゲージメントスコアリングのしきい値の設定に左右されます。Einstein はコンテンツに応じて、アカウント設定を基に次のデフォルト設定を使用します。オプションは次のとおりです。

Einstein のグローバルモデリング機能についての詳細は、ヘルプページを参照してください。

次のステップ: エンゲージメントスコアリングを使用する

2 種類のダッシュボードの使い方としきい値の調整方法がわかりました。次の単元では、エンゲージメントスコアリングデータを使用して、Journey Builder で使用できるペルソナを作成する方法を説明します。

リソース

• Salesforce ヘルプ: モバイル用 Einstein エンゲージメントスコアリングモデルカード
• Salesforce ヘルプ: Einstein エンゲージメントスコアリング
• Salesforce ヘルプ: グローバルモデリングデータの使用