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Next-Best-Action レシピ
Next-Best-Action (aws-next-best-action) レシピは、ユーザーにとって次善のアクションを提案するリアルタイムのレコメンデーションを生成します。ユーザーにとって次善のアクションは、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。例えば、ロイヤルティプログラムへの登録、アプリのダウンロード、クレジットカードの申請などです。
Next-Best-Action を使用すると、ユーザーがアプリケーションを使用する際に、パーソナライズされたアクションのレコメンデーションを提供できます。ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。パーソナライズしたアクションのレコメンデーションが e コマースアプリケーションでどのように役立つかを説明するユースケース例については、「ユースケースの例」を参照してください。
Amazon Personalize は、Actions データセットにインポートしたアクションから次善のアクションを予測します。アクションやアイテムとのやり取りに基づいて、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションを特定します。アクションデータにアクションの値が含まれている場合、Amazon Personalize はアクションの値を説明します。ユーザーが 2 つの異なるアクションを実行する可能性が同程度である場合、Amazon Personalize は値の大きい方のアクションを高くランク付けします。
ユーザーに対するリアルタイムのアクションレコメンデーションを取得すると、Amazon Personalize は、設定可能な期間 (action optimization period
) 内にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションのリストを返します。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。リストは傾向スコアの降順でソートされます。このスコアは、ユーザーがアクションを実行する可能性を表します。
アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしでアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 です。アクションのスコアは、アクションが以下の値になった後に付けられます。
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TAKEN イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。
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NOT_TAKEN または VIEWED イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。
これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニング時に存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生している必要があります。
Next-Best-Action レシピが使用するデータの詳細については、「必須およびオプションのデータセット」を参照してください。
Next-Best-Action レシピを使用してソリューションを作成する場合、action optimization period
特微量化ハイパーパラメータを使用して Amazon Personalize がアクションを予測するときに使用する時間枠を設定できます。詳細については、「プロパティおよびハイパーパラメータ」を参照してください。
ユースケースの例
ユーザーに適切なアクションを提案することにより、より多くのユーザーがアクションを実行できるようになります。推奨するアクションによっては、顧客のロイヤルティを高め、収益を増やし、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができる可能性があります。
例えば、次のさまざまなアクションを提案する e コマースアプリケーションがあるとします。
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ロイヤルティプログラムのサブスクライブ
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モバイルアプリのダウンロード
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ジュエリーカテゴリで購入
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ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入
あなたのサイトで頻繁に買い物していて、ジュエリー、ビューティーおよびグルーミングの購入アクションを繰り返し行っているユーザーがいるかもしれません。このユーザーの場合、Amazon Personalize のアクションのレコメンデーションとそのスコアには以下が含まれる可能性があります。
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ロイヤルティプログラムのサブスクライブ
傾向スコア - 1.00
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ジュエリーカテゴリで購入
傾向スコア - 0.86
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ビューティーおよびグルーミングカテゴリで購入
傾向スコア - 0.85
これらのアクションのレコメンデーションがあれば、ロイヤルティプログラムの登録をユーザーに促すことができます。このアクションは傾向スコアが最も高く、ユーザーが実行する可能性が最も高いアクションです。これは、ユーザーが頻繁にあなたの店舗で買い物し、ロイヤルティプログラムの特典を利用する可能性が高いためです。
レシピ機能
Next-Best-Action レシピでは、アクションレコメンデーションを生成する際に以下の Amazon Personalize レシピ機能を使用します。
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リアルタイムのパーソナライゼーション: Amazon Personalize はリアルタイムのパーソナライゼーションを使用して、ユーザーの関心の高まりに応じてアクションのレコメンデーションを更新および調整します。詳細については、「リアルタイムパーソナライゼーション」を参照してください。
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探索: 探索では、レコメンデーションには新しいアクションやインタラクションデータの少ないアクションが含まれます。探索の詳細については、「探査」を参照してください。
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自動更新: Amazon Personalize は自動更新を使用して、2 時間ごとに最新モデル (ソリューションバージョン) を自動的に更新し、探索を介し新しいアクションをレコメンデーションに含めます。詳細については、「自動更新」を参照してください。
必須およびオプションのデータセット
Next-Best-Action レシピを使用するには、以下のデータセットを作成する必要があります。
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Actions: アクションに関するデータ (値など) を Amazon Personalize Actions データセットにインポートします。
アクションデータでは、アクションごとに EXPIRATION_TIMESTAMP を指定できます。アクションの有効期限が切れている場合、Amazon Personalize はそのアクションをレコメンデーションに含めません。アクションごとに REPEAT_FREQUENCY を指定することもできます。これは、ユーザーがアクションを操作した後、Amazon Personalize がアクションを再度推奨するまでの待ち時間を示しています。Actions データセットに保存できるデータについては、「Actions データセット」を参照してください。
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アイテムインタラクション:アイテムインタラクションデータセットには、少なくとも 1000 件のアイテムインタラクションが必要です。Amazon Personalize はアイテムインタラクションを使用して、ユーザーの現在の状態と関心を把握します。アイテムインタラクションデータの詳細については、「アイテムインタラクションデータセット」を参照してください。
以下のデータセットはオプションです。
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アクションインタラクションデータセット: アクションインタラクションは Actions データセット内のユーザーとアクションが関与するインタラクションです。実行済み、未実行、表示済みのアクションインタラクションをインポートできます。このデータはオプションですが、高品質のレコメンデーションをするためにアクションインタラクションデータをインポートすることをお勧めします。アクションインタラクションデータがない場合は、PutActionInteractions API オペレーションを使用して空のアクションインタラクションデータセットを作成し、顧客のアクションとのインタラクションを記録できます。
アクションインタラクションデータをインポートするまで、Amazon Personalize はパーソナライズなしでアクションを推奨し、傾向スコアは 0.0 です。アクションのスコアは、アクションが以下の値になった後に付けられます。
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TAKEN イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。
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NOT_TAKEN または VIEWED イベントタイプのアクションインタラクションが 50 回以上。
これらのアクションインタラクションは、最新のソリューションバージョントレーニング時に存在し、アクションインタラクションデータセットの最新のインタラクションタイムスタンプから 6 週間以内に発生している必要があります。
インポートできるアクションインタラクションデータについては、「Action インタラクションデータセット」を参照してください。アクションインタラクションイベントの記録については、「リアルタイムのアクションインタラクションイベントの記録」を参照してください。
注記
Next-Best-Action では、Amazon Personalize は Action インタラクションデータセットのインプレッションデータやコンテキストメタデータを使用しません。
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Users: Amazon Personalize は、ユーザーとその関心についてよりよく理解するために、Users データセット内のあらゆるデータを使用します。Users データセットのデータを使用して、アクションのレコメンデーションをフィルタリングすることもできます。インポートできるユーザーデータについては、「ユーザーデータセット」を参照してください。
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Items: Amazon Personalize は、アイテムデータセット内のデータをアイテムインタラクションデータセットと共に使用して、アイテムの動作の関連性とパターンを識別します。これにより、Amazon Personalize はユーザーとその関心について理解しやすくなります。インポートできるアイテムデータについては、「製品データセット」を参照してください。
プロパティおよびハイパーパラメータ
Next-Best-Action レシピはハイパーパラメータ最適化をサポートしていません。Next-Best-Action レシピには、次のプロパティがあります。
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名前 –
aws-next-best-action
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レシピ Amazon リソースネーム (ARN) –
arn:aws:personalize:::recipe/aws-next-best-action
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アルゴリズム ARN –
arn:aws:personalize:::algorithm/aws-next-best-action
次の表では、レシピの機能化ハイパーパラメータについて説明しています。 aws-next-best-action ハイパーパラメータは、モデルパフォーマンスを向上させるために調整できるアルゴリズムパラメータです。特徴化のハイパーパラメータは、トレーニングで使用するデータのフィルタリング方法を制御します。
このテーブルには、各ハイパーパラメータに関する以下の情報も含まれています。
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範囲: [下限、上限]
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値のタイプ: 整数、連続 (浮動小数点)、カテゴリ別 (ブール値、リスト、文字列)
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HPO 調整可能: パラメータが HPO に参加できるかどうか
名前 | 説明 |
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特徴化のハイパーパラメータ | |
action_optimization_period |
Amazon Personalize がユーザーの次善のアクションを予測する際に使用する時間帯。例えば、今後 14 日間にユーザーが実行する可能性が最も高いアクションなどです。 アクションインタラクションデータがあまりない場合は、大きい値を指定します。どの値を指定すればよいかわからない場合は、デフォルトを使用してください。 デフォルト値: 14 範囲: [7, 28] 値の型: 整数 HPO 調整可能: いいえ |