必須データ

何をする必要があるのかがわかったら、計画を実装するのに必要なすべてのデータを用意する必要があります。OptimizeはCampaignと共に使用され、以下を必要とします。

レスポンスの追跡と分析(コンタクトとレスポンス履歴を含む)—同じ人物に多くのオファーが送信されないようにコンタクトの負担を管理する必要がある場合、何を送ったか追跡する必要があります。 キャンペーンと最適化の有効性を監視したい場合、顧客のレスポンスを追跡する必要があります。 あるターゲットグループにコンタクトをとった結果と、統計的に似たコントロールグループのメンバーにコンタクトをとらなかった結果とを比較できます。 さらに、Optimizeを使用して有効性を検証するには、最適化を行わない推奨コンタクトのグループを作って、そのグループと最適化コンタクトの結果を比較できます。 最適化のメリットを量るには、レスポンス率またはROIの向上、オプトアウトの減少、顧客満足度の向上など、複数の側面から確認することが必要な場合があります。

定義済みオファー—ルールと制約を設計する際、これらは、特定のオファーグループ(通常は、オファーの属性やタイプに基づくオファーリストとして定義)に適用するものなので、最適化に含めるすべてのオファーのリストが必要です。 一元化されたスコア行列にスコアを手動で入力する場合、スコア値を入力するオファーのリストが必要です。

定義済みセグメント—ルールと制約を設計する際、そのルールと制約を適用する最適化対象セグメントをすべて把握している必要があります。 一元化されたスコア行列にスコアを手動で入力する場合、スコア値を入力するセグメントのリストが必要です。

定義済みスコア—実装計画時に、スコア設定方法を選択しています。 これらのスコアを生成するためのプロセスが必要です。 たとえば、スコア行列に定数を入力する場合、スコアを表す単位(つまりどのオファー、どのセグメントに対するスコアであるかということ)を選択して、実際のスコア値を決定する必要があります。 計算を使用(たとえば、個人の平均繰越残高に基づく信用限度増加オファーの収益性を計算するためのユーザ定義項目を使用)する場合、式を定義する必要があります。 予想モデルを使用する場合、モデリングアプリケーションでデータを収集、集計、事前処理、そしてモデル化する必要があります。