予測分析

予測分析は、リスクのある顧客を特定し、それに応じてエンゲージメント戦略を調整できるようにユーザーアクションを予測するのに役立ちます。

Braze ダッシュボードで予測分析に進む方法については、次の動画もご覧ください。

予測の詳細

予測を有効にすると、予測分析から予測データを表示できるようになります。

データは棒グラフで表示され、ユーザーがアクションを実行する可能性が最も低いものから最も高いものまでランク付けされます。スライダーを使用して、オーディエンスセグメントを選択できます。次のような、そのセグメントに関する詳細な分析結果がチャートの下に表示されます:

可能性スコア

予測データは、ユーザーがイベントまたはチャーンを実行する確率を 0 ～100 の範囲でランク付けします。可能性スコアは、低、中、高の確率グループに分類されます。

• 低:0 から 49 のスコア
• 中:50 ～ 74 のスコア
• 高:75 ～ 100 のスコア

これらの可能性グループはカスタマイズ可能であり、適切と思われる任意のスコア範囲をターゲットにできます。

選択されたオーディエンス

予測品質

推定精度

精度予測の分析

十分な情報に基づいた意思決定を行うには、真陽性と偽陽性の違いを理解する必要があります。例えば、あなたが釣りをしていて、マグロを捕りたいと思っているとしましょう。

マグロは真陽性を表します。しかし、マグロを捕まえようとすると、タラなど意図していなかった他の種類の魚を捕まえることがあります。タラは、偽陽性を表します。

推定精度は、「捕獲」の精度を示します。