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# Amazon Connect でセグメント AI アシスタントを使用する
Amazon Connect Customer Profiles は生成 AI を活用したセグメンテーションをサポートしており、非技術系ビジネスユーザーは自然言語クエリ ([セグメント AI アシスタント](#generating-a-segment-by-prompt)) を使用してオーディエンスを構築し、顧客データのトレンド ([セグメント作成用のインスピレーションカード](#inspiration-cards-for-segment-creation)) に基づいてレコメンデーションを受け取ることができます。これらの機能は、[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/) の高度な AI アルゴリズムを活用して、プロアクティブでパーソナライズされたアウトリーチを通じて顧客満足度を向上させ、収益を促進します。例えば、先週カスタマーサポートに頻繁に連絡した顧客セグメントを作成し、カスタマイズされたサービスオファーを提供することができます。また、総支出が増加した顧客を識別し、カスタマイズされた割引を提供して、ロイヤルティを促進し、ビジネスの成長につなげることができます。
生成 AI をセグメンテーションワークフローに組み込むことで、以下の利点を得ることができます。
+ **セグメント作成の簡素化**: 会話型言語を使用して複雑な顧客セグメントを構築し、非技術系ユーザーがプロセスにアクセスできるようにして、効率を向上させます。
+ **データ駆動型セグメント作成のヒント**: 顧客データのトレンドに基づいて AI を活用したセグメントのヒントを受け取ります。
+ **カスタマイズの強化:** カスタマイズされたコミュニケーションとオファーのために、特定の顧客グループを簡単に特定してターゲットにします。
以下のセクションでは、各機能、その使用方法、顧客セグメンテーションの取り組みの改善に役立つ利点について説明します。
**注記**
セグメント AI アシスタントを使用するには、セグメント作成のアクセス許可である **CustomerProfiles.Segments.Create** が必要です。
これらの AI を活用したツールは貴重な提案を提供しますが、推奨されるセグメントを確認して調整し、それが組織の特定のビジネス目標と一致し、データ使用ポリシーに準拠していることを確認することが重要です。
## セグメント作成のインスピレーションカード
インスピレーションカードは、**[顧客セグメント]** ページの AI を活用した機能です。この機能は、セグメント作成プロセスを簡素化および強化します。インスピレーションカードの 3 つの例を次の図に示します。
これらのカードは、Amazon Connect Customer Profiles のデータに基づいて、毎回最大 3 つのカテゴリのセグメントアイデアを生成し、セグメント作成プロセスのヒントを提供し、プロセスを合理化します。
**注記**
トレンドデータは、デフォルトの計算属性のイベント取り込み日に基づいています。
**主な特徴**
+ **データ駆動型のインスピレーション**: 各インスピレーションカードは、特定の顧客データとトレンドに合わせたセグメントのアイデアを示します。
+ インスピレーションカードは、ビジネスにフォーカスした 3 つのテーマにまたがるアイデアを提供します。
+ **プロモーション**: 特定のプロモーション戦略で顧客をターゲットにするためのアイデア。
+ **保持**: 顧客保持の取り組みのセグメントを特定します。
+ **サポート**: カスタマーサービスに特別な注意が必要な顧客グループを特定します。
+ **インサイトベースのレコメンデーション**: 過去のトレンド、データインサイト、生成 AI を活用して、有意義で実用的なインサイトを作成します。
**インスペクションカードの使用方法**
1. **[顧客セグメント]** ページに移動します。
1. [インスピレーションカード] セクションを見つけます。3 つのセグメント候補が表示されます。
1. 各カードを確認して、提案されたセグメントとその潜在的な活用方法を理解します。
1. 使用するカードを見つけたら、そのカードの **[開始]** を選択します。
1. **[さらに詳しく調べる]** を選択して、追加のインスピレーションカードを生成します。これらのカードは、Amazon Connect Customer Profiles データに基づいて新しいセグメントアイデアを提供することができます。
1. **[開始]** を選択すると、**[セグメントを作成]** ページに自動的に移動します。
1. 選択したセグメントのアイデアがセグメントビルダーに入力され、レビューと調整の準備が整います。
## 自然言語プロンプトを使用してセグメントを生成する
セグメント AI アシスタントは、自然言語プロンプトを使用してセグメントを作成するガイド付きアプローチを提供します。これにより、複雑なセグメントを作成するプロセスが簡素化され、ターゲットオーディエンスを自然言語で記述し、構造化された実用的なセグメント定義を受け取ることができます。
次の図は、セグメント AI アシスタントプロンプトの例を示しています。
**この機能にアクセスするには:**
1. **[顧客セグメント]** ページに移動し、**[セグメントを作成]** を選択します。
1. 次の図に示すように、ページの右側にあるセグメント AI アシスタントパネルを見つけます。
**セグメント AI アシスタントを使用する**
1. アシスタントは、セグメンテーションのニーズを理解するための一連の質問を通じてユーザーをガイドします。アシスタントとのすべてのインタラクションパスはプロンプトの生成につながります。
1. ユーザーは、目的のセグメントをテキストで説明できます。
1. プロンプトアクションステップは、詳細な説明を記述するためのリファレンスとしてサンプルプロンプトを提供します。
1. 入力に基づいて、Amazon Connect は構造化セグメント定義を生成します。
1. 生成されたセグメント定義は、セグメントビルダーに自動的に適用されます。
1. 標準のセグメントビルダーツールを使用して、生成されたセグメントをさらに調整することができます。セグメントビルダーのフィルターを変更すると、以前に生成された既存の条件が上書きされます。
1. 生成されたセグメントを確認し、必要な調整を行ったら、**[セグメントを作成]** を選択してプロセスを確定できます。このアクションはセグメントを保存し、キャンペーンで使用できるようにします。
**ベストプラクティス**
セグメント AI アシスタントを使用する際は、次のベストプラクティスに留意してください。
+ 具体的な指示を記述します。セグメント AI アシスタントは、既存の属性の名前を使用すると、より正確な条件を生成します。
+ 参照するすべての属性がドメインに存在することを確認します。
+ シンプルなプロンプトから始めて、さまざまなプロンプトを試します。最初の試行で必要なものが生成されない場合は、プロンプトを書き換えます。新しいプロンプトを送信する、または **[新しい会話]** を選択すると、既存の条件が置き換えられます。
+ セグメントビルダーでセグメントの調整と検証の時間を割り当てて、セグメントが実際のデータ値を正確に反映していることを確認します。
**注記**
セグメント AI アシスタントは、一般的な記述子と基準で動作するように設計されています。セグメントを記述する際は、データ保護規制と会社ポリシーに常に従ってください。プロンプトと説明に機密情報や個人情報が含まれていないことを確認してください。
## 生成されたセグメントに関するフィードバックを提供する
セグメントが生成されたら、ユーザーは機能のパフォーマンスを評価して、フィードバックを提供することをお勧めします。このフィードバックメカニズムは、セグメント生成プロセスを改善し、ビジネスニーズを効果的に満たすのに役立ちます。次の図は、フィードバックページを示しています。
このフィードバックプロセスは次の 2 つのステップで構成されています。
1. **初期フィードバック**: アラートセクションの右下隅に、サムアップアイコンとサムダウンアイコンがあります。これらのいずれかをクリックして、生成されたセグメントに対する一般的な満足度を示します。
1. **追加のフィードバック**: サムアップアイコンまたはサムダウンアイコンを選択すると、より詳細なフィードバックを提供するオプションが表示されます。これは、自由形式のコメントを残すことができるテキスト入力フィールドです。
包括的な評価になるよう、クイックリアクション (サムアップ/サムダウン) とテキスト入力の両方を使用し、該当する場合は具体的な例やユースケースを提供してください。生成されたセグメントがビジネス目標とどのように整合しているかにフォーカスし、セグメント生成プロセスを強化する改善や追加機能を提案することをお勧めします。
セグメント生成プロセスを強化する改善点または追加機能を提案します。
フィードバックプロセスに積極的に参加することで、ユーザーはセグメント生成機能の継続的な改善に貢献し、最終的にはより効果的な顧客セグメンテーションとターゲットを絞ったマーケティング戦略につながります。
## エラー処理
セグメント AI アシスタントを使用して顧客セグメントを生成する場合、**現在リクエストを処理できない**ことを示すエラーメッセージが表示されることがあります。このエラーは、セグメント作成の有効なプロンプトを提供した後でも発生する可能性があります。
次の図は、エラーメッセージの例を示しています。
以下のステップは、このエラーの理解とトラブルシューティングに役立ちます。
**考えられる原因:**
+ **システム負荷が高い**: セグメント AI アシスタントで需要が高いか、複数のリクエストが同時に処理されている可能性があります。
+ **一時的なサービスの中断**: サービスが新しいセグメントリクエストを処理する機能に短時間の中断が発生する可能性があります。
+ **複雑なクエリ**: システムでは、特に複雑なセグメントクエリやリソースを大量に消費するセグメントクエリの処理にさらに時間がかかる場合があります。
**対応方法:**
+ **少し時間を置いて再試行する**: エラーメッセージは、再試行するまで数分待つことを勧めています。これにより、システムが一時的な問題を解決する時間を確保できます。
+ **セグメントを手動で作成する**: すぐにセグメントが必要な場合は、セグメントビルダーを使用して手動で作成できます。
**再試行する方法:**
1. 数分待ちます。
1. チャットインターフェイスの下部にある **[新しい会話]** を選択します。
1. 新しい会話を開始し、セグメント作成のプロンプトを再入力します。
**ベストプラクティス**
+ 複数回試行してもエラーが解決しない場合は、セグメントの条件を簡素化するか、より小さく管理しやすいリクエストに分割することを検討してください。
+ システムオーバーロードの原因となる可能性があるため、間隔を開けずにリクエストを繰り返すことは避けてください。
+ 問題が解決しない場合は、カスタマーサポートに連絡してサポートを受けてください。
このエラーは通常一時的なものであり、提供された指示に従って目的のセグメントを正常に作成できることに注意してください。
## 既知の制限事項
セグメント AI アシスタントを効果的に使用するには、データ処理ライフサイクルを理解することが不可欠です。このセクションでは、データ統合のさまざまなフェーズでビジネスユーザーが期待できることと、それがセグメントの提案にどのように影響するかについて概説します。
**データ処理と品質への影響:** セグメント AI アシスタントは、初期データ取り込みと後処理の 2 つの主要なフェーズを経て進化します。初期取り込み中、システムは実際の属性値を十分に活用できず、プロンプト解釈への依存が高くなる可能性があります。例えば、*VIP 顧客*へのプロンプトは、データから既存の*ゴールド*ティアを使用する代わりに *VIP* セグメントを提案する場合があります。処理が完了すると、システムは実際の属性値を活用してセグメントをより正確に作成し、プロンプト解釈への依存を減らし、全体的なセグメンテーション品質を向上させます。
**注記**
高度な機能に依存する前に、完全なデータ処理に十分な時間を確保してください。顧客プロファイルデータを定期的に更新します。セグメントの精度は、Amazon Connect Customer Profiles の顧客データの完全性と最新性によって異なります。レスポンスでは欠落している属性にフラグが付けられます。
**システムパフォーマンス:** 大量のデータを処理する際、セグメント生成の潜在的な遅延が予想されます。システムは一般的なワークロード向けに最適化されていますが、セグメンテーションのニーズが広範な企業は、それに応じてプロセスを調整する必要がある場合があります。
**属性の可用性**: 生成されたセグメントの品質は、Amazon Connect Customer Profiles で利用可能な顧客データによって異なります。顧客プロファイルデータがより包括的で最新であるほど、システムはより正確にプロンプトを解釈し、関連するセグメントを定義できます。存在しない属性がある場合、欠落している属性を含むメッセージが返されます。
**プロンプトの複雑さ**: セグメント定義が非常に複雑または曖昧な場合、自然言語処理で制限を受ける場合があります。ユーザーは、比較的単純なプロンプトから始めて、機能の使用経験の増加に合わせてより複雑なプロンプトを使用する必要があります。
**セグメントの調整**: システム生成セグメントは優れた出発点ですが、顧客はセグメントがビジネス目標に完全に一致するように詳細を確認して調整することができます。セグメンテーションインターフェイスを使用して、最初の生成後にセグメントを完全にカスタマイズできます。
**パフォーマンスとスケーリング**: 同時実行性が高い場合、言語モデルが各プロンプトを処理する必要があるため、セグメント生成プロセスに多少の遅延が発生する可能性があります。このシステムは一般的なセグメンテーションワークロードを処理するように設計されていますが、セグメンテーションの需要が非常に高い顧客は、それに応じてワークフローを調整する必要がある場合があります。