接客サービスのアクションレベルでのA/Bテストを実施する時に、

機械学習を用いたアルゴリズム(Thompson Sampling)により、効果の良い(ゴールにより寄与する)アクションに配信を寄せ、配信結果を最適化する事が出来るプラグインです。

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使用方法

  • Storeから「アクション配信の最適化」プラグインをインストール
  • 配信を最適化したい接客サービスの「アクション」編集画面の右下に「表示率を自動収束」が表示されているので、ONに変更

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以上で設定は完了です。

  • 設定した時点から、より「ゴールに指定したイベントが発生しやすい」アクションに自動的に配信数に偏りが発生していきます。
  • 接客サービス詳細ページに、現時点での配信数の表示割合が表示されます。なお、接客サービス詳細ページは月毎に表示をしていますが、表示割合は学習期間(下記参照、デフォルト30日)を元に判定をしているため接客サービス詳細ページに表示されている結果と表示割合が一致しない場合があります。

オプション

学習の期間を変更する

  • プラグイン設定→アクション配信最適化 にて、機械学習の際に評価する結果の期間を設定することができます。(デフォルト30日間)

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参考:ゴールイベントの設定方法

  • 接客サービス編集画面の下部、「ゴール設定」欄より接客サービスのゴールとなるイベントを設定できます。

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参考:アクションと「未接客」の配信最適化

  • 未接客とアクションで配信最適化を行うことで、「効果が悪かった場合に停止」という配信が可能になります。

ご利用時の注意点

  • 「セッション単位での配信」のみにご利用可能です。(収束のゴールが、セッション単位で計算されているため)
  • なお、アクセス単位での配信でご利用されますと、配信は収束せず、さらにアクションがランダムで表示される結果になりますのでご注意ください。
  • アクションそれぞれの「表示率」は無視され、アクションが2つであれば50%づつ、3つであれば33%づつに配信比率が自動的に変更され、その後収束していきます。