予測分析の概要

Amplitudeの予測分析機能は、ユーザーの行動を予測し、対策を講じるのに役立ちます。これらの機能を使用して、ユーザーが次に何をしようとしているかによってユーザーをセグメント化し、各ユーザーを目標に向かわせる可能性が最も高いコンテンツを特定できます。

予測

予測は、サブスクリプション登録、離脱、購入完了など、将来のアクションを実行する可能性に基づいてユーザーをセグメント化します。Amplitudeは過去の行動に基づいて各ユーザーの確率を1時間ごとに評価し、同様の確率を持つユーザーをグループ化します。

予測は以下に使用します。

• キャンペーンに誰を含めるか、または除外するかを決定します。
• ユーザーのコンバージョン率に基づいてメッセージングの頻度、料金、割引を調整できます。
• カテゴリーへの親和性が最も高いユーザー向けにコンテンツをパーソナライズします。

開始するには、予測を作成すると予測に基づくコホートをキャンペーンで使用するをご覧ください。

レコメンデーション

レコメンデーションは、各ユーザーを予測目標に導く可能性が最も高い項目をランク付けします。AmplitudeのAutoMLシステムは類似したユーザーをクラスター化し、過去のコンバージョンデータに基づいて各ユーザーにランク付けされたアイテムリストを割り当てます。

レコメンデーションは、ユーザーベースのデジタルコマースのパーソナライゼーションに最適です。

• 品揃え：ホームページまたはカテゴリページ上のアイテムをランク付けすることで、エンゲージメントを高めます。
• ネクストベストアクション：コンバージョンを増やすために、チェックアウトまたは購入後のメールに2番目のアイテムを表示します。
• クロスセル：新しいライフサイクルのステージを示すアイテムをランク付けすることで、LTVを向上させます。

開始するには、「レコメンデーションを作成する」と「パーソナライゼーションキャンペーンでレコメンデーションを使用する」をご覧ください。

予測とレコメンデーションの連携方法

予測は、_どの_ユーザーが行動を起こす可能性が最も高いかを特定します。 レコメンデーションは、ユーザーの前に_何_を提示すべきかを明確にします。これらを組み合わせてリフトを最大化しましょう。

1. 2回目の購入やサブスクリプションのアップグレードなど、関心のある結果に対する予測を作成できます。
2. 予測コホートを保存し、キャンペーンの送信先と同期します。
3. これらのユーザー向けにアイテムをランク付けするレコメンデーションを作成します。
4. ランク付けされたアイテムは、AmplitudeのProfile APIまたは同期を通じて配信されます。

関連機能

• 計算は、イベントまたはプロパティを、セグメント化できる計算済みユーザープロパティに変換します。
• 行動コホートは、過去の行動に基づいてユーザーをグループ化します。
• 予測コホートは、予測された確率範囲に基づいてユーザーをグループ化します。