予測の強化
予測に使用するデータの増加
すでにオンライン予約アプリケーションで、無断キャンセルの予測に役立ちそうな一定の顧客データが収集されています。たとえば、次のような情報があります。
- 顧客の住所
- 婚姻区分
- 職業
- 予約日時
- 報奨プログラムのメンバーかどうか
- 過去の予約総数
すると突然、頭の中に Vito 叔父さんが言いそうなフレーズが浮かんできます (おそらく叔父さんが正面に座ってカルゾンを食べていたからだと思われます)。「将来の最大の予測因子は過去である」と...。過去に無断キャンセルをしたことがある人は、将来も同じことを繰り返す可能性があります。こうした以前の無断キャンセルデータを活用して予測力を高めます。
ここでは Reservation (予約) オブジェクトで予測を構築していることから、以前の無断キャンセルデータをこのオブジェクトに追加して Einstein 予測ビルダーで検討できるようにする必要があります。幸いこの操作はとても簡単です。
まず、取引先責任者オブジェクトに「Previous No Shows (以前の無断キャンセル)」というカスタムの積み上げ集計項目を作成します。
- [Setup (設定)] から [Object Manager (オブジェクトマネージャ)] をクリックします。
- [Contact (取引先責任者)] を探してクリックします。
- [Fields & Relationships (項目とリレーション)] をクリックします。
- [New (新規)] をクリックします。
-
[Roll-Up Summary (積み上げ集計)] データ型を選択して、[Next (次へ)] をクリックします。
- [Field Label (項目の表示ラベル)] に「Previous No Shows」(以前の無断キャンセル) と入力し、[Next (次へ)] をクリックします。
- [Summarized Object (集計対象オブジェクト)] に、[Reservations (予約)] を選択します。
- [COUNT (件数)] を選択します。
- [Only records meeting certain criteria should be included in the calculation (一定の条件を満たすレコードのみを計算に含める)] を選択します。
-
[Filter Criteria (検索条件)] で、[Field (項目)] には [No Show (無断キャンセル)] を選択します。[Operator (演算子)] には、[Equals (次の文字列と一致する)] を選択します。[Value (値)] には「True」と入力します。[Next (次へ)] をクリックします。
- [Next (次へ)] をクリックして項目レベルのセキュリティのデフォルト設定を受け入れてから、[Save (保存)] をクリックします。
以前の無断キャンセルの予測への追加
次は、Reservation (予約) オブジェクトに [Previous No Shows (以前の無断キャンセル)] というカスタム項目を作成して、Einstein 予測ビルダーが予約に関する予測を行うときにこの情報を参照できるようにします。
- [Setup (設定)] から [Object Manager (オブジェクトマネージャ)] をクリックします。
- [Reservation (予約)] を探してクリックします。
- [Fields & Relationships (項目とリレーション)] をクリックします。
- [New (新規)] をクリックします。
-
[Formula (数式)] データ型を選択し、[Next (次へ)] をクリックします。
- [Field Label (項目の表示ラベル)] に「Previous No Shows」(以前の無断キャンセル) と入力します。戻り値のデータ型に [Number (数値)] を選択して、小数点の位置に [0] を選択します。[Next (次へ)] をクリックします。
-
[Field Label (高度な数式)] タブをクリックして、[Insert Field (項目の挿入)] をクリックします。
- Reservation (予約) オブジェクトを選択した状態で、[Contact > (取引先責任者 >)] をクリックします。
-
[Previous No Shows (以前の無断キャンセル)] を選択して、[Insert (挿入)] をクリックします。
- 続いて、[Next (次へ)]、[Next (次へ)]、[Save (保存)] の順にクリックします。
いい感じで進んでいます! 以前の無断キャンセルを予測に追加しました。