本記事は Trailheadモジュール「メールマーケター向け人工知能」の覚え書きです。
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Market Cloud と Einstein 活用の記事でした。 各ユニットと気づきのまとめ。
Einstein エンゲージメントスコアリングによるセグメント化
Einstein コンテンツのタグ付けと Einstein コンテンツ選択による自動化
学習の目的のまんま * Einstein コンテンツのタグ付けのしかた * Einstein コンテンツ選択 の設定
Einstein レコメンデーションによるパーソナライズ
- Einstein レコメンデーションの手順
- 1 種類のカタログ(すべてのデジタルアセットとそれらのアセットを表す属性)に設定できるカタログファイルは 1 つのみ
- コレクトトラッキングコード：Cookie で実現
メールおよび Web 向けのレコメンデーションの調整
- メールやWeb でレコメンデーションできる話。Einstein は当然絡む。
Einstein 頻度と送信時間最適化を使用したテスト
- エンゲージメント頻度はメールに対しての話。AI を使用してメールコミュニケーションを送信する頻度を予測。
- 送信頻度を最適化とかペルソナをターゲッティング →最後はダッシュボード
これ、クイズ終わってすぐまとめや気付きを記載しないと内容を忘れとるな〜 （泣
