NI+C マーケソリューションチームです：）
本Tech Blogでは、NI+Cで取り扱っているTreasure Data CDPを紹介していきます。

第1弾、第2弾と Audience Studio の3つの機能についてご紹介させていただきました。
今回は Audience Studio の4つ目の機能 Predictive Scoring についてご紹介していきます！！

第1弾、第2弾をご覧になっていない方は
「Treasure Data CDP ＜第1弾＞Audience Studio の機能でセグメント作成してみた！！」
「Treasure Data CDP ＜第2弾＞Audience Studio の機能 Activation を使ってみた！」
を是非ご覧下さい！

~Audience Studio についてのおさらい～

第1弾、第2弾でご紹介をしましたが、

Audience Studio は統合されたデータに対してGUIでセグメント作成ができる。

もう少し細かくいいますと

「様々な施策で利用するためのターゲットリスト（顧客リスト）の作成」 をAudience Studioという機能（GUI）で提供することができます。

Audience Studioの機能は4つあります。

• Segment Builder ：セグメント（ターゲット）作成
• Activation　　 ：セグメントの外部連携（アクティベーション）
• Predictive Scoring：予測スコアリング（スコアに基づいたセグメント作成も可能）
• Master Segments ：マスターセグメントの作成（データソースの紐づけ管理）

上記の機能は非エンジニアでも簡単に実行できるものとなっています。
統合データに対して特定のセグメントを作成し外部連携ができ、またスコアリングをつけて特別なセグメントを作成することも可能です。

今回は、Predictive Scoring という予測スコアリング機能をご紹介していきます。

～Predictive Scoring～

Audience Studio の Predictive Scoriing 機能では

Audience Studio で行えるロジスティック回帰分析で

属性・行動情報をもとにセグメントのユーザーにスコアを割り当て、商品の購入確率などを予測することができます。

予測できるものとしては

ターゲットのコンバージョン率、解除率、リピート率など

を予測することが可能となっています！！

予測できたものは上記の画像に表示されているように、
Audience Studio の Predictive Scoring のタブから
セグメントのに対しての予測結果をグラフやスコアとして分かりやすく把握することができます！

今回の Predictive Scoring の機能も

GUIで設定から実行ができるため、非エンジニアの方でも簡単に操作することが可能です！！

Predictive Scoring の機能についてご紹介させていただきましたが、
ここからはどのようにユーザーにスコアを割り当て予測をしているか詳しく見ていきましょう。

上記の予測スコアリングの図を使って説明していきます。

現在の顧客に対して「まだ商品を購入していない顧客が商品を購入する確率」を予測したいとします。

購入する確率を予測するためには

・Positive：購入した顧客
・Negative：購入しなかった顧客

のセグメントを用意します。

用意した2つのセグメントをもとにスコアリングしていくのですが、

まだ購入していない顧客にスコアリングをするにはいくつかの情報が必要ですよね。

そこで予測変数として使用されるのが

2つのセグメントの属性情報、行動情報です。

購入した顧客の属性情報と行動情報、
購入しなかった顧客の属性情報と行動情報

を予測変数としてまだ購入していない顧客との類似度合いを見つけスコアリングをしてくれます！

スコアリングも

Unlikely、Maginaly、Possibly、Likely

とレベルに分けて割り当てをしてくれるため、購入確率が把握しやすい仕様となっています。

スコアリングで予測された顧客はレベルによって分けられるため、

予測スコアリングに基づいてセグメントを作成することが可能です！

「購入率が70を超えている顧客」だけのセグメントを作成して外部や様々な施策へと繋げられるため、効率的にマーケティングを進めることができます。

また、スコアリングした結果は Segment Builder でセグメントを作成する際の新たなルールとして使用することができます！！

今回は例えとして「まだ商品を購入していない顧客が商品を購入する確率」を予測スコアリングの説明をしましたが、
サイトの会員解約率や継続率など様々な予測をしてスコアリングを割り当てることが可能になっています！
使用する機会がありましたら試してみて下さい！！

長くなってしましましたが、Predictive Scoring について少しでもイメージを持つことができたでしょうか？
3弾に渡って Audience Studio の機能についてご紹介させていただきましたが、今回でAudience Studio の紹介は最後になります。
Treasure Data CDP ではまだまだ紹介しきれていない機能がありますので、次回からご紹介していきたいと思います。
また、ご興味を持たれた方はぜひ「こちら」からお問い合わせください！

※セグメント作成についてまだご覧になっていない方は、↓↓
Treasure Data CDP ＜第1弾＞Audience Studio の機能でセグメント作成してみた！！

Activationについてまだご覧になっていない方は、↓↓
Treasure Data CDP ＜第2弾＞Audience Studio の機能 Activation を使ってみた！

を是非ご覧下さい！！

今回は、Treasure Data CDP の機能「Predictive Scoring」についてのご紹介でした。
では、次回もお待ちしております。
ありがとうございました！