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Next Best Action 戦略の作成

戦略とは?

次の最適なアクション戦略は、一種のフローチャートと考えることができます。フローチャートの終わりまでに、それぞれのお客様に次の最適なアクションを割り当てました。

戦略も、お客様に対して実施した予測に基づいて、おすすめを選り分け、それらのお客様に割り当てる検索条件のようなものと考えることができます。

戦略で絞り込まれたおすすめ

戦略は多種多様な要素で構成され、極めて複雑になることがあります。このプロジェクトでは、次の 2 つの要素のみを使用します。

  • Load Recommendation (おすすめの読み込み) コンポーネント 読み込みアイコン: おすすめを戦略に追加します。
  • Branch Selector (ブランチセレクタ) コンポーネント ブランチセレクタアイコン: 戦略のワークフローにブランチ (選択肢) を追加します。

VeloMateo のお客様などの一連のオブジェクトに戦略を適用すると、予測される行動に基づいて Einstein Next Best Action がお客様におすすめを割り当てます。これらのおすすめがそれぞれのお客様に対する次の最適なアクションです。

戦略の作成

  1. [Setup (設定)] ページをまだ開いていない場合は、設定アイコン をクリックし、ドロップダウンメニューから [Setup (設定)] を選択します。
  2. [Setup (設定)] で、[Quick Find (クイック検索)] ボックスに Next Best Action と入力し、[Next Best Action] をクリックします。
  3. [New Strategy (新規戦略)] をクリックします。
  4. 新しい戦略に VeloStars NBA Strategy (VeloStars NBA 戦略) という名前を付けます。
  5. [Objects Where Recommendations Display (おすすめが表示されるオブジェクト)] で、[Contact (取引先責任者)] を選択します。続いて [Done (完了)] をクリックします。
    [Strategy Builder] ウィンドウが開きます。
  6. 左側にある読み込みアイコン 読み込みアイコン をメインウィンドウにドラッグして、おすすめを戦略に読み込みます。[読み込み] ウィンドウが表示されます。次のとおり入力します。

    [読み込み] ウィンドウ

    • Label (表示ラベル): Current Member: 20% off bars (現在の会員: バーを 20% 割引)
    • Field (項目): Description (説明)
    • Operator (演算子): Contains (次の値を含む)
    • Value (値): 20
  7. [Done (完了)] をクリックします。
    [Value (値)] を 20 に設定したのは、おすすめの 1 つ (「Marshvelo Bar の 20% 割引を提示」) で指定した説明と一致させるためです。ここで重要なのは一意の識別要素を使用することです。実際には 1 つの読み込みノードに複数のおすすめを読み込むことができるため、「20」ではなく、「Offer (提示)」を使用した場合には複数のおすすめが一致します。
  8. 3 つの読み込みアイコンを 1 つずつメインウィンドウにドラッグして、次のとおり入力します(現時点ではどこに配置しても構いません)。
    • High likelihood (可能性 - 高):
      • Label (表示ラベル): High Likelihood: Join VeloStars (可能性 - 高: VeloStars に参加)
      • Field (項目): Description (説明)
      • Operator (演算子): Contains (次の値を含む)
      • Value (値): VeloStars
    • Medium likelihood (可能性 - 中):
      • Label (表示ラベル): Medium Likelihood: 10% off bars (可能性 - 中: バーを 10% 割引)
      • Field (項目): Description (説明)
      • Operator (演算子): Contains (次の値を含む)
      • Value (値): 10
    • Low likelihood (可能性 - 低):
      • Label (表示ラベル): Low Likelihood: 15% off purchase (可能性 - 低: 購入を 15% 割引)
      • Field (項目): Description (説明)
      • Operator (演算子): Contains (次の値を含む)
      • Value (値): 15
  9. ブランチセレクタアイコン ブランチセレクタアイコン をメインウィンドウにドラッグして Is a Member? (会員か?) と入力した後、[Done (完了)] をクリックします。
  10. 2 つ目のブランチセレクタアイコンをメインウィンドウにドラッグして、Likelihood of Joining (参加する可能性) と入力し、[Done (完了)] をクリックします。
  11. アイコンを次のように配置します。

    VeloMateo の Next Best Action 戦略のレイアウト

    ここで重要な点は、アイコンとコネクタを上図とまったく同じように配置することです。異なっていると次の手順が機能しません(アイコンを移動させるコツをつかむまで多少時間のかかることがあります)。

    Einstein は戦略を左から右方向に処理しますが、フローチャートとして読み取るため、右端の出力から左方向に読み取っていきます。

    次に、ツリーのフォークに入力します。まずは、その人がすでに VeloStars 会員かどうかを判断します。

  12. [Is a Member? (会員か?)] をダブルクリックします。ブランチセレクタアイコンこのツリーにはブランチが 2 つあります。ブランチは戦略図の上から順に番号が付けられ、一番上がブランチ 1 になります。表示されているブランチで [Advanced (詳細)] タブが選択され、[Filter Expression (式を絞り込み)] ボックスにテキスト (「true」など) が表示されている場合は、そのテキストを削除してビューを [Standard (標準)] タブに切り替えます。

    [Is a Member? (会員か?)] に値を入力ブランチセレクタ

    1. ブランチ 1:
      1. [Standard (標準)] タブをクリックします。
      2. [Add Condition (条件を追加)] をクリックします。
      3. [Resources (リソース)] ボックスをクリックします。そこから、[Contact ($Record)] > [VeloStars Member] を選択します ($Record.VeloStars_Member__c という値が挿入されます)。
      4. Operator (演算子): [BOOLEAN] で、[Equals (次の文字列と一致する)] を選択します。
      5. [Value (値)] を True に設定します。
    2. ブランチ 2 でも同じ手順を繰り返しますが、[Value (値)] を False に設定します。
    3. [Done (完了)] をクリックします。
  13. [Likelihood of Joining (参加する可能性)] ブランチセレクタアイコンをダブルクリックします。
    1. すべてのブランチについて、前回と同様に [Advanced (詳細)] タブが選択され、[Filter Expression (式を絞り込み)] ボックスにテキスト (「true」など) が表示されている場合は、そのテキストを削除します。
    2. ブランチ 1 の [Standard (標準)] タブで条件を追加します。
      • Resource (リソース): [Contact ($Record)] > [Membership Likelihood] (値は $Record.Membership_Likelihood__c)
      • Operator (演算子): Greater Than Or Equal To (>=)
      • Value (値): 30
    3. ブランチ 2 の [Standard (標準)] タブで条件を追加します。

      [Likelihood of Joining (参加する可能性)] ブランチセレクタに値を入力

      • Resource (リソース): [Contact ($Record)] > [Membership Likelihood]
      • Operator (演算子): Greater Than Or Equal To (>=)
      • Value (値): 20
      • ここでは、予測が 20 ~ 30 である人々に対する 2 つ目の次の最適なアクションを作成するため、[Add Condition (条件を追加)] をクリックして 2 つ目の条件を追加し、次のとおり入力します。
        • Resource (リソース): [Contact ($Record)] > [Membership Likelihood]
        • Operator (演算子): Less Than (<)
        • Value (値): 30
    4. ブランチ 3 の [Standard (標準)] タブで条件を追加します。
      • Resource (リソース): [Contact ($Record)] > [Membership Likelihood]
      • Operator (演算子): Less Than (<)
      • Value (値): 20
  14. [Done (完了)] をクリックしてから、[Save (保存)] をクリックして戦略を保存します。
    [Test (テスト)] ボタンをクリックして、いくつかの結果をテストしてみます(ここで、先ほど表示した 4 人以上の取引先責任者が登場します)。取引先責任者に応じた多様なおすすめが表示されますか? 取引先責任者リストを見たときに、おすすめとそのリストに表示される予測が一致していますか? (たとえば、VeloStars に参加する可能性が高いお客様に、参加のおすすめが表示されていますか?)一致していない場合は、戦略図を見直します。すべての要素が適切な列にあり、各列がその右側の列に適切に連結されていることを確認します。ブランチセレクタも確認します。正しい予測値が設定されていますか?