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  1. ヒットポリシーの適用
  1. Sitecore Personalize
  2. 判決

ヒットポリシーの例

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日本語翻訳に関する免責事項

このページの翻訳はAIによって自動的に行われました。可能な限り正確な翻訳を心掛けていますが、原文と異なる表現や解釈が含まれる場合があります。正確で公式な情報については、必ず英語の原文をご参照ください。

以下の例は、決定テーブルに ヒットポリシーを適用 する方法を決定します。

ユニーク

この例では、現在のシーズンに基づいて提供すべき特定のローンの種類を決定するために、以下の意思決定表が作成されます。

統治

入力:

現シーズン

出力:

ローンオファー

1

「秋」

「車のローン」

2

「冬」

「休暇ローン」

3

「春」

「住宅修理ローン」

4

「サマー」

「教育ローン」

この決定表では、シーズンの任意の入力が1つのルールのみを満たすことができます。なぜなら、同じ場所で同時に1つのシーズンしか存在できないからです。 ユニーク ヒットポリシーに基づき、決定テーブルはシーズンに対応した単一のローン(例えば夏の教育ローンなど)を返します。

まず

この例では、決定テーブルが年齢の閾値に基づいてレンタカーの種類を決定し、高級車のオファーが最も優先度が高く、その次にミッドレンジ車、最後に経済車が順位です。

統治

入力:

年代

出力:

レンタカーの種類

1

> 28

「高級車」

2

> 22

「ミッドレンジカー」

3

> 18

「エコノミーカー」

入力年齢が35歳の場合、決定表のすべてのルールが満たされます。なぜなら35歳が各ルールで指定された年齢を超えるからです。しかし 、ファースト ヒットポリシーの場合、決定テーブルはラグジュアリーカーのオファーのみを返します。なぜなら、最初に満たされたルールに遭遇すると、残りのルールの評価を停止するためです。

どんな人でも

以下の例は、ゲストの年齢とロイヤリティプログラムのメンバーである期間に基づいて割引を計算した意思決定表を示しています。ハイフンは入力値が特定のルールによって無視されていることを示します。

統治

入力:

年代

入力:

会員期間

出力:

ロイヤルティ割引率

1

-

>=5

15

2

>=35

-

15

3

<35

<5

10

ここでは、入力年齢が35歳、ロイヤルティプログラムの会員資格が5年であれば、最初の2つのルールを満たします。これらのルールはどちらも同じ15%割引の出力を生み出し、それぞれ異なる入力に依存しているため、任意の ヒットポリシーを用いて同時に満たすことができます。

コレクトリスト

以下の例は、顧客の性別とロイヤルティプログラムのメンバーかどうかに応じて、広告カルーセル内の関連オファーを返す意思決定表を示しています。ハイフンは入力値が特定のルールによって無視されることを示します。

統治

入力:

性別

入力:

忠誠メンバー

出力:

オファー

1

「女性」

-

「スパ」

2

「男性」

-

「ゴルフ」

3

「不明」

-

「ワイナリーツアー」

4

-

確かに

「キャビンアップグレード」

5

-

偽り

「無料会員」

この例では、女性のロイヤルティプログラムメンバーの入力に対して、最初と4番目のルールの両方が満たされます。つまり、性別の入力が女性の場合、出力はロイヤルティメンバーシップに関係なくスパオファーとなります。同様に、ロイヤルティメンバーシップの入力が真であれば、出力は性別に関係なくキャビンアップグレードです。 Collect Listヒットポリシーを使用すると、決定テーブルはスパオファーとキャビンアップグレードの両方を含むリストを返します。

コレクト・サム

この例では、意思決定テーブルが会員期間の長さに基づいてゲストがどのロイヤルティアに到達したかを決定し、各ティアごとにロイヤルティポイントを割り当てます。

統治

入力:

忠誠会員時代

出力:

忠誠心ポイントボーナス

1

>=1

1000

2

>=2

2000

3

>=3

3000

4

>=5

5000

ここでは、最初の2つのルールが2年間のロイヤルティ会員年間で満たされます。 Collect Sumのヒットポリシーでは、決定テーブルは満たされた2つのルールのロイヤルティポイントボーナス値の合計を返します。つまり、合計3,000ロイヤルティポイントボーナスです。

ミンの収集

以下の例は、自動車保険申請者が受けられる最低自動車保険割引を決定する決定表を示しています。

統治

入力:

割引の種類

出力:

割引率

1

「請求なし」

15

2

「いい学生だ」

5

3

「ペナルティポイントなし」

10

この例では、学業成績が良く交通ペナルティのない若いドライバーに基づく入力に対して、最後の2つのルールが満たされます。しかし、Collect Min hitポリシーの場合、意思決定表は5%しか返しません。これは2つのルールを満たす中で最も低い割引率です。

コレクト・マックス

以下の例は、自動車保険申請者が受けられる最高自動車保険割引を決定する意思決定表を示しています。

統治

入力:

割引の種類

出力:

割引率

1

「請求なし」

15

2

「いい学生だ」

5

3

「ペナルティポイントなし」

10

学業成績が良く交通ペナルティのない若いドライバーに基づく入力では、最後の2つのルールは両方満たされます。 Collect Maxヒットポリシーを使うと、決定テーブルは10%しか返しません。これは2つの満たされたルールの間で最も高い割引率です。

コレクトカウント

以下の意思決定表は、自動車保険申請者が受けられる割引の合計数を返還する方法を示しており、それを別の意思決定テーブルに入力することができます。

統治

入力:

割引の種類

出力:

割引率

1

「請求なし」

15

2

「いい学生だ」

5

3

「ペナルティポイントなし」

10

この例では、学業成績が良く交通ペナルティのない若いドライバーに基づく入力に対して、最後の2つのルールが満たされます。 Collect Countヒットポリシーの場合、意思決定表は満たされたルールの合計数である2を返します。

規則の順序

以下の例では、意思決定表は異なる年齢閾値に基づいて対応する製品広告を返します。

統治

入力:

年代

出力:

広告商品

1

>25

「カーズ」

2

>18

「ガジェット」

3

>12

「ビデオゲーム」

この例では、26歳の入力が3つのルールすべてを同時に満たします。ルール順序ヒットポリシーにより、この決定テーブルはこれら満たされたルールの出力をテーブルに現れる順に返すことができ、例えば自動車広告が最初に現れ、次にガジェット、最後にビデオゲームが現れます。

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