その結果、ビジネスにとって戦略的に重要なものと、各顧客にとって個人的に関連性の高いものの両方を反映したランキングが、手動での介入なしにリアルタイムで再計算されます。 Custom Score = (Attribute 1 Score × Weight %) + (Attribute 2 Score × Weight %) + … + (Attribute N Score × Weight %) + (Performance Score × Weight %) + (Priority Score × Weight %)
他のランキングストラテジーとの比較
MoEngageでは、Decision Policyで3つのランキングストラテジーを提供しています。それぞれがどのような場合に適しているかを理解することで、適切なアプローチを選択したり、異なるポリシー間で組み合わせたりできます。情報Manual Priorityは顧客を考慮しません。Merlin AIは高価値でCTRの低いOfferingを保護しません。Custom Formulaは、Offeringのビジネス上の価値と、特定の顧客に対する関連性の両方を同時に表現できる唯一のストラテジーです。
Custom Formulaで利用可能なパラメーター
Custom Formulaには、静的パラメーターに加えて最大5個の動的パラメーターを含めることができます。パラメーターは2つのカテゴリーに分類されます。動的パラメーター — Offering Attributes
これらは、Settings > Offering Decisioning > Offering Attributes で設定する属性です。Fixed Value、Dynamic Value、またはその組み合わせで、最大5個のOffering attributesを式のパラメーターとして含めることができます。 Fixed Value attributes は、Offering自体の戦略的な重要度を表します。スコアはOfferingの作成時に作成者によって設定され、すべての顧客で同じです。例: ビジネス目標、利益率の階層、キャンペーンの緊急度。 Dynamic Value attributes は、個々の顧客に対する関連性を表します。スコアは、オファーに関連付けられた値を顧客の最新のMoEngageプロファイルと照合することで、意思決定時に計算されます。例: カテゴリーアフィニティ、離脱傾向、最終購入からの経過期間。静的パラメーター
属性の設定に関係なく、2つの組み込みパラメーターを常に利用できます。- Offering Performance — オファーの過去のクリックスルー率(CTR)またはコンバージョン率(CVR)です。
- Offering Priority — Offeringに割り当てられた手動の優先度ランク(1～100)です。優先度の数値自体がベーススコアになります。
選択したすべてのパラメーターの重みの合計は、ちょうど100%である必要があります。
Custom Formulaランキングの設定方法
始める前に まだ属性を設定していない場合は、Settings > Offering Decisioning > Offering Attributes に移動し、続行する前に少なくとも1つの属性を作成してください。手順については、Offering attributesの作成ガイドを参照してください。 ステップ1 — Decision Policyを作成または編集する 設定したいDecision Policyに移動するか、新しく作成します。Ranking Strategyセクションで、利用可能なオプションから Custom Formula を選択します。
- 設定済みの任意のOffering attributes(Fixed ValueまたはDynamic Value)
- Fixed Value attributesの場合は、ドロップダウンからいずれかの選択肢を選択する必要があります。
- Offering Performance(クリックスルー率またはコンバージョン率)
- Offering Priorityスコア
- Business Goal: Increase gross margin(Fixed Value attribute) — 40%
- Business goalはFixed value attributeの名前です。Increase gross marginは選択肢の1つです。
- User preferred category(Dynamic Value attribute) — 30%
- Offering Performance(CTR) — 20%
- Offering Priority — 10%
- Decision Policyに、Offering A(新しいiPhoneの発売)とOffering B(アパレルの割引)の2つのOfferingが含まれています。このポリシーは、上記のステップ3に記載した属性と重みで設定されています。
- Offeringの設定
- Offering A
- 1つのFixed value: 2つの選択肢を持つ Business goal
- 選択肢1: Increase gross margin ; スコア: 90
- 選択肢2: Reduce customer churn ; スコア: 10
- 1つのDynamic value attribute: User preferred category
- 選択肢: Electronics
- 1つのFixed value: 2つの選択肢を持つ Business goal
- Offering B
- 1つのFixed value: 2つの選択肢を持つ Business goal
- 選択肢1: Increase gross margin ; スコア: 75
- 選択肢2: Reduce customer churn ; スコア: 25
- 1つのDynamic value attribute: User preferred category
- 選択肢: Fashion
- 1つのFixed value: 2つの選択肢を持つ Business goal
- Offering A
- ユーザー「Ross」の主なカテゴリーアフィニティは「Electronics」で、ユーザー「Rachel」の主なカテゴリーアフィニティは「Fashion」です。
Rossの結果
Offering Aのスコアは85.00、Offering Bのスコアは53.00です。Offering Aが1位にランク付けされます。アパレルのオファーよりCTRが低いにもかかわらず、iPhoneの発売がCustomer Xに表示されます。
Rachelのスコア:
Customer Yの結果
Offering Aのスコアは55.00、Offering Bのスコアは83.00です。Offering Bが1位にランク付けされ、アパレルの割引がCustomer Yに表示されます。
2つのOfferingが同じスコアになった場合はどうなりますか？
Decision Policy内の2つ以上のOfferingが、特定の顧客に対して同じCustom Scoreとして計算された場合、エンジンは順次のタイブレークロジックを適用して、どのOfferingを1位にランク付けするかを決定します。次のステップ
- このストラテジーで使用するOffering Attributesを設定するには、Offering Attributesの管理を参照してください。
- Decision Policyの作成方法については、Decision Policyの作成を参照してください。
- OfferingにOffering Attributesを割り当てるには、Offering Attributeの作成を参照してください。