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アイテムレコメンデーションの分析
アイテムレコメンデーションの分析と、Brazeでの表示方法について説明します。
分析を表示する
レコメンデーションの分析を表示して、ユーザーにどのアイテムがレコメンドされたか、またレコメンデーションモデルがどの程度正確であったかを確認できます。
- Analytics > Item Recommendation に移動します。
- リストからレコメンデーションを選択します。
利用可能な指標
オーディエンス
これらの指標は、レコメンデーションのオーディエンスを説明します。レコメンデーションのタイプと利用可能な分析データに応じて、オーディエンスセクションには精度とカバレッジが含まれる場合があります。
AIパーソナライズされたレコメンデーションの場合、レコメンデーションタイプカードには、推定パーソナライゼーション率、設定されたイベントを持つユーザー、および総人口が表示されます。最新レコメンデーションの場合、最新レコメンデーションを受け取るユーザーの割合と最も人気のフォールバックの割合が表示されます。最も人気およびトレンドレコメンデーションでは、ユーザーレベルのレコメンデーションタイプの内訳は表示されません。
詳細については、以下の表を参照してください。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 精度 | モデルがユーザーの次の購入アイテムを正しく予測した割合です。精度は特定のカタログのサイズと構成に大きく依存するため、モデルがどの程度正確であるかを理解するためのガイドとして使用してください。 過去のテストでは、精度が6〜20%の範囲でモデルが良好なパフォーマンスを示しています。この指標は、モデルが次に再トレーニングされるときに更新されます。 |
| カバレッジ | カタログ内の利用可能なアイテムのうち、少なくとも1人のユーザーにレコメンデーションされたアイテムの割合です。パーソナライズされたアイテムレコメンデーションでは、最も人気のあるアイテムよりも高いアイテムカバレッジが期待できます。 |
| パーソナライゼーション率 | AIパーソナライズされたレコメンデーションの場合、プロフィールにパーソナライズされたレコメンデーションが保存されているユーザーの推定割合で、過去24か月間に設定されたイベントを実行したユーザーの総数に対して計算されます。イベントを実行したがパーソナライズされたレコメンデーションを生成するのに十分なデータがないユーザーには、メッセージ送信時にフォールバックとして最も人気のあるアイテムが表示されます。 |
| レコメンデーションタイプ | 最新レコメンデーションの場合、最新レコメンデーションを受け取るユーザーの割合と最も人気のフォールバックとの比較です。 |
アイテム
この表には、カタログからのパーソナライズされたアイテム、最新のアイテム、および最も人気のあるアイテムに関する指標が含まれています。
詳細については、以下の表を参照してください。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| パーソナライズされたアイテム 最新のアイテム |
この列には、ユーザーに最も頻繁にレコメンデーションされた順にカタログ内の各アイテムが一覧表示されます。また、モデルによって各アイテムが割り当てられたユーザー数も表示されます。 レコメンデーションタイプに応じて、パーソナライズされたアイテムまたは最新のアイテムのいずれかが表示されます。 |
| 最も人気のあるアイテム | この列には、人気の高い順にカタログ内の各アイテムが一覧表示されます。ここでの人気とは、ワークスペース全体でユーザーが最も頻繁にインタラクションするカタログ内のアイテムを指します。最も人気のあるアイテムは、個々のユーザーに対してパーソナライズされたレコメンデーションまたは最新のレコメンデーションを計算できない場合のフォールバックとして使用されます。 |
概要
これは、選択したレコメンデーション設定の概要であり、レコメンデーションが最後に更新された日時が含まれます。
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