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  1. Sitecore Personalizeでの意思決定モデルの管理
  1. Sitecore Personalize
  2. Sitecore Personalizeでの意思決定の概要
  3. Sitecore Personalizeでの意思決定モデルの管理
  4. Sitecore Personalize での決定モデルコンポーネントの使用

Sitecore Personalizeでの決定モデルコンポーネントの使用

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。

デシジョンモデルを作成したら、次のステップはディシジョンモデルバリアントを作成することです。意思決定モデルバリアントは、意思決定モデルの背後にあるビジネスロジックを定義するのに役立つコンポーネントで構成されています。

バリアントをビルドするには、コンポーネントを選択し、それを決定キャンバスにドラッグしてから、そのコンポーネントと別の依存コンポーネントとの間の接続を確立する必要があります。これは、デシジョン テーブル、プログラマブル、接続、またはデシジョン モデル キャンバス パレット内のその他の関連コンポーネントである可能性があります。

The components available in the decision model canvas palette.

入力データ

これらのコンポーネントは、出力を導出するための意思決定モデルへの入力として使用できるさまざまなデータ エンティティを表します。これらは、ゲスト、オーダー、またはセッションのデータエンティティを視覚的に表しますが、機能的な役割はありません。これらを意思決定キャンバスに明示的に追加する必要はありませんが、追加すると、他の意思決定モデル コンポーネントにフィードされる入力データを理解しやすくなります。

コンポーネント

形容

Guest

ゲスト データ( guest emailやfirst nameなど)を意思決定モデルへの入力として使用できます。

Order

注文データを決定モデルへの入力として使用できます ( payment typeやorder statusなど)。

Sessions

イベント・データを含むリアルタイム・セッション・データを意思決定モデルへの入力として使用できます。たとえば、cart typeやvalueなどです。

決定

これらのコンポーネントは、特定の選択タスクまたは計算タスクを実行して入力を処理するように設計されています。入力データに基づいて、これらのコンポーネントは、最適なオファーを返すか、次の戦略的アクションを推奨するなど、最も適切な出力を評価します。

コンポーネント

形容

Decision Table

ビジネス・ルールを表形式で記述し、入力条件と出力条件、およびルールに基づいて次善のオファーまたはアクションを決定できます。

Programmable

意思決定モデルでJavaScriptを使用でき、多くの場合、意思決定テーブルで次善のオファーまたはアクションを決定するために必要なネストされたデータを使用できます。

プログラム可能オブジェクトを追加するときは、JavaScriptオブジェクトを決定モデルに返すように、プログラム可能に出力参照を割り当てる必要があります。

Decision Template

再利用可能なJavaScriptまたはプログラム可能なテンプレートを意思決定モデルに追加でき、コードを編集したり、最初から作成したりする必要はありません。

決定テンプレートは 、多くの場合、フォームを表示します。

ナレッジソース

このコンポーネントは、組織のオファー カタログなど、ゆっくりと変化する静的データのリポジトリを参照します。これを決定モデルに追加して、関連するオファーを返すことができます。

コンポーネント

形容

Offers

デシジョンテーブルでオファーを返すことができます。これは現在、Sitecore Personalizeがサポートする唯一の種類のナレッジ ソース コンポーネントです。

外部システム

これらのコンポーネントには、意思決定プロセスで役割を果たす内部システムと外部システムの両方が含まれます。データの取得、計算の実行、最新の機械学習テクノロジーの使用が可能になります。これらの演算の結果は、多くの場合、デシジョンテーブルやプログラマブルコンポーネントの入力として使用されます。

コンポーネント

形容

Data Systems

外部システムから動的データを取得し、それを他の意思決定モデル・コンポーネントへの入力として使用できます。たとえば、ゲストの位置情報を使用して外部の天気予報サービスに送信し、リアルタイムの天気データを取得し、その情報を使用して最も関連性の高いオファーを決定します。

Analytical Model

最新の機械学習テクノロジーを使用して、分析モデルにパラメーターを渡したり、データを取得したり、計算を実行したりして、その結果を他の意思決定モデル コンポーネントへの入力として使用できます。

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