ルックアライクオーディエンスモデリングコラボレーション¶

テンプレートについて¶

ルックアライクオーディエンスモデリングテンプレートを使用すると、最も収益性の高い既存の顧客に似た、新しい高価値の顧客を見つけて、ターゲットにすることができます。Snowflakeコラボレーションデータクリーンルーム内でのカスタム XGBoost 機械学習モデルをトレーニングすることで、関係者間で生データを公開したり共有したりすることなく、マーケティング活動を大幅に強化することができます。

この例では、 マルチステップワークフロー用の内部テーブル 上に構築された3ステップパイプラインを使用しています。各ステップは、その結果をクリーンルームの内部テーブルに保存し、次のステップでそのテーブルから読み取ります。これにより、広告主に各ステップの後に決定ポイントが与えられます。

1. トレーニング： シードオーディエンス上に XGBoost モデルを構築します。モデルの品質をレビューしてから（AUC、エラー率）続行します。

2. スコア： トレーニング済みモデルを使用して、完全なパブリッシャーの母集団をスコアリングします。有効化する前に、オーディエンスサイズを確認します。

3. アクティブ化： スコアリング類似オーディエンスをパブリッシャーアカウントに送信します。

この例では、パブリッシャーがコラボレーションの所有者であり、データ提供、2つのPython UDFs（1つはトレーニング用、もう1つはスコアリング用）を含む コードバンドル、および3つのテンプレート（トレーニング用、スコアリング用、アクティベート用）を提供する、二者間のコラボレーションを示しています。広告主はコラボレーションを結合し、シードのオーディエンスデータをリンクし、3つのテンプレートを順番に実行します。

コラボレーションのロール¶

主なユースケース¶

• 顧客の獲得： 共有された機能に予測モデルを構築することで、最も価値のある既存の顧客に似た新しい顧客を見つけます。

• ROI の向上 統計的に変換する可能性が高いユーザーをターゲットにすることで、マーケティングキャンペーンの投資対効果を向上させます。

• 市場リーチの拡大： シードオーディエンスの機能パターンに基づいて、以前は考慮していなかった可能性のある新しい市場セグメントを発見します。

• パーソナライズされた広告： 広範な消費者ではなく、データ主導のルックアライクオーディエンスをターゲットにすることで、より関連性の高いパーソナライズされた広告体験を提供します。

ワークシートとテンプレートを入手する¶

ワークシートをダウンロードし、同じ組織および同じクラウドホスティング環境で2つの個別のSnowflakeアカウントにそれらをインストールします。これらのワークシートは、使用および変更できるルックアライクオーディエンスモデリングテンプレートを使ってコラボレーションを作成し、実行する方法を示しています。