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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おすすめされたか、またレコメンデーションモデルがどの程度正確だ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
これらはレコメンデーションのオーディエンスに関連する指標で、精度、カバレッジ、レコメンデーションタイプが含まれます。
詳細については、次の表を参照してください。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 精度 | ユーザーが次に購入するアイテムをモデルが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発揮することが確認されています。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人のユーザーにおすすめされたアイテムの割合です。パーソナライズ済みアイテムの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カバレッジが期待できます。 |
| レコメンデーションタイプ | パーソナライズ済みまたは最新のレコメンデーションを受け取るユーザーの割合と、最も人気のあるアイテムのフォールバックを受け取るユーザーの割合です。フォールバックは、パーソナライズ済みまたは最新の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送信されます。 |
アイテム
このテーブルには、カタログのパーソナライズ済みアイテム、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ます。
詳細については、次の表を参照してください。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| パーソナライズ済みアイテム 最新のアイテム |
この列には、カタログ内の各アイテムが、ユーザーへのおすすめ頻度の降順で表示されます。また、モデルによって各アイテムに割り当てられたユーザーの数も表示されます。 レコメンデーションタイプに応じて、パーソナライズ済みまたは最新のアイテムが表示されます。 |
| 最も人気のあるアイテム | この列には、カタログ内の各アイテムが人気の高い順に表示されます。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多くインタラクションを行っているカタログアイテムを指します。個々のユーザーに対してパーソナライズ済みまたは最新のレコメンデーションを計算できない場合に、フォールバックとして使用されます。 |
概要
選択したレコメンデーション設定の概要です。レコメンデーションが最後に更新された日時も含まれます。
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