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# Proactive Insights
> 手動でクエリを実行しなくても実用的なマーケティングインサイトを自動的に提示する、AI を活用した MoEngage の Proactive Insights 機能について説明します。
# 概要
Proactive Insights は、マーケティング活動を強化するための貴重なインサイトをマーケターに提供する AI 搭載の機能です。MoEngage は多様なソースから包括的なデータを収集し、AI とアルゴリズムを使用してそれを実用的なインサイトに変換し、これらのインサイトを統合インターフェースで提示します。
* **手元にあるプロアクティブなインテリジェンス:** Proactive Insights は、インサイトを実行・生成するための指示やクエリを必要としません。すべてのデータを積極的に精査し、実用的なインサイトを生成します。
* **ワンクリックで実行できるインサイト:** アシスタントが提案するパフォーマンス向上のためのインサイトは、数回のクリックで実行に移せます。すぐにキャンペーンを送信することも、セグメントとして保存してさらに分析することもできます。
* **影響の大きいインサイトを優先して提示:** システムは多数のインサイトを作成しますが、パフォーマンス向上に最も効果的なものを顧客に提示します。インテリジェントなアルゴリズムを使用して各インサイトの影響を評価し、それに応じて優先順位を付けます。
* **隠れたビジネスチャンスの発見:** Proactive Insights は、ユーザー、イベント、キャンペーン、デバイスなどに関連する幅広いデータを処理し、他の方法では発見できなかった、パフォーマンス向上につながる貴重なインサイトを掘り起こします。
* **主要セグメントに関する限られた情報:** マーケター主導のセグメンテーションは基本的なものであることが多く、属性の事前定義された値に基づく主要なセグメントしか発見できません。ブランドは、アルゴリズムでしか推奨できない、より高度で成果重視のセグメントを見逃しがちです。これらのセグメントを理解してターゲティングすることは、ビジネスの成長にとって極めて重要です。
* **セグメント抽出の手作業:** 現状、ターゲットとなる顧客セグメントを抽出するには手作業が必要です。マイクロセグメントを作成するには、ユーザー属性やイベント属性、期間などの変数を設定する必要があります。これは一部のユーザーにとって時間がかかり、負担の大きい作業になる可能性があります。
# Proactive Insights へのアクセス
Proactive Insights を開くには、次の手順に従います。
1. MoEngage ダッシュボードのサイドバーで、**Analyze** にカーソルを合わせます。**Analyze** メニューが表示されます。
2. **Proactive Insights** をクリックします。**Proactive Insights** ページが表示されます。 
# セグメントインサイト
Proactive Insights は、**顧客セグメント**に基づいてインサイトを提示します。アシスタントが提案するセグメントインサイトには次の 2 種類があります。
* [**RFM に基づくセグメント**](/docs/ja/user-guide/ai-and-intelligence/proactive-insights#rfm-insights)**:** RFM（Recency、Frequency、Monetary）モデルは自動セグメンテーションを提供し、ユーザーの行動に基づいてユーザーを Loyal、Promising、At Risk などのカテゴリーに分類します。
* [自動セグメンテーション](/docs/ja/user-guide/ai-and-intelligence/proactive-insights#actions-on-insights): Merlin AI は、独自の AI を使用してユーザーのクラスターまたはセグメントを自動的に生成します。これらのクラスターの生成に使用するイベントと属性を指定します。
# RFM インサイト
RFM インサイトは、ユーザーベースに関する貴重な情報をマーケターにプロアクティブに提供します。Merlin AI を使用して最も重要なユーザーを把握し、製品におけるユーザー行動に関するインサイトを発見します。RFM（Recency、Frequency、Monetary）セグメントの詳細については、[RFM 分析とは](/docs/ja/user-guide/segment/create-segments/rfm-segments)を参照してください。
定義された Recency、Frequency、Monetary 属性に基づいて、**RFM セグメント**に属するユーザーとエンゲージします。例:
* 音楽ストリーミング企業は、どの顧客が **About To Sleep** の状態にあり、どうすれば再エンゲージできるかを知りたいと考えています。\
（Recency - App Opened、Frequency - Song Played、Monetary - Subscription Price）
* オンライン小売店は、どの顧客が **Needs Attention** の状態にあり、どのように働きかければよいかを知りたいと考えるかもしれません。\
（Recency - Website Opened、Frequency - Order placed、Monetary - Price）
一方で、ブランドは、どの顧客が **ある RFM セグメントから別の RFM セグメントに** 移行したか、またどのような戦略でエンゲージすべきかを理解したいと考えています。
* クレジットカード会社は、どの顧客が **Champions から Needs Attention** に移行したかを把握し、完全に失ってしまう前に素早く再エンゲージしたいと考えています。\
（Recency - App Opened、Frequency - Transaction Completed、Monetary - Payment amount）
* OTT プラットフォームは、どの顧客が **Lost から Can’t Lose Them** に移行したかを把握し、何が効果的だったかを理解して、さらにエンゲージメントを維持したいと考えるかもしれません。\
（Recency - App Opened、Frequency - Content Watched、Monetary - Subscription Price）
### RFM インサイトの設定
Settings > Reports and alerts > Proactive Insights > RFM Insights に移動します。RFM 分析に使用するイベントと収益属性を指定します。Merlin AI は、RFM セグメント間でユーザーの大きな移動があった場合に、関連するインサイトとアラートを提供します。
Merlin AI への入力として使用する RFM メトリクスを最大 5 つまで設定できます。デフォルトでは、Recency イベントと Frequency イベントは App/Site Opened に設定され、Monetary イベントは Settings（Settings>General>Key Metrics Parameters）から取得されます。これらの入力は、「Analysis Duration」に指定した期間にわたって分析されます（有意義なインサイトを得るには、Analysis Duration を 7 日以上にすることをお勧めします）。
## インサイトに対するアクション
各インサイトカードの右下には **Actions** メニューがあります。これを使用して、インサイトに対して直接アクションを実行できます。**Actions** メニューには 3 つのオプションがあります。
* **Save segment**: インサイトの対象ユーザーをカスタムセグメントとして保存します。セグメントの名前を入力し、**Create** をクリックします。
* **Analyze segment**: セグメントに対してさらに分析を実行します。**Analyze segment** ダイアログで **Analysis type** を選択し、**Analyze** をクリックします。利用可能な分析タイプは、Behavior、Funnels、Retention、Session and source、User paths、RFM Analysis です。
* **Create campaign**: セグメントをターゲットとするキャンペーンを作成します。
作成されるセグメントのタイプは、インサイトによって異なります。
* RFM インサイトから作成されたセグメントは動的です。正確なユーザーではなく、RFM セグメントの定義が保存されます。RFM セグメントを使用したキャンペーンが 1 回限りまたは定期的に送信されるたびに、RFM セグメントが再計算され、新しく生成されたセグメントがキャンペーンで使用されます。
* 自動セグメンテーションのクラスターから作成されたセグメントは静的です。セグメント内のユーザーが保存され、分析やキャンペーンでセグメントを使用するたびに同じユーザーのままとなります。
**Share**: インサイトを共有するには、インサイトカードの右上に移動し、copy insight をクリックします。
**Pause**: 現時点で関連のないインサイトタイプは、30 日間一時停止できます。
**Feedback**: フィードバックボタンを使用して、任意のインサイトに関する具体的なフィードバックを MoEngage に送信することもできます。
インサイトの有効期間は 60 日で、その後期限切れになります。
# 主要インサイト
主要インサイト（Key insights）は、デイリーアクティブユーザー（DAU）とマンスリーアクティブユーザー（MAU）に関する貴重な情報をマーケターに提供します。DAU と MAU のインサイトは、ユーザー維持、成長分析、市場浸透、ユーザーエンゲージメント、ユーザーセグメンテーションに関する意思決定プロセスに役立ちます。
いくつかの例を見てみましょう。
* 映画ストリーミング企業は、マンスリーアクティブユーザー数と、予想されるユーザー数減少の理由を知りたいと考えています。
* E コマースサイトは、デイリーアクティブユーザー数と、ユーザー数の増加に最も寄与した要因を知りたいと考えるかもしれません。
主要インサイトの例:
* 例 1:
* 例 2:
* 例 3:
### 主要インサイトの設定
*Settings > Reports and alerts > Proactive Insights > Key Insights に移動します。*
主要インサイトに使用する App Open Event、Conversion Event、収益属性を指定します。必要に応じて Deviation Interval と Analysis Duration を指定します。
Proactive Insights は、DAU および MAU メトリクスでユーザーの大きな変動があった場合に、関連するインサイトとアラートを提供します。
# コンバージョン率インサイト
コンバージョン率に関するインサイトは、キャンペーンの有効性に関する貴重なデータをマーケターに提供します。これらのインサイトは、ユーザーコンバージョン、キャンペーンの成功、購入傾向、その他の関連要因に関する意思決定プロセスで極めて重要な役割を果たします。
いくつかの例を見てみましょう。
* フィンテック企業は、月間の取引完了をコンバージョンとして把握し、コンバージョン率の予想される上昇の理由を知りたいと考えています。
* ファッション業界の E コマース企業は、Web サイトのコンバージョン率と、コンバージョン率上昇の主要因を知りたいと考えるかもしれません。
コンバージョン率インサイトの例:
* 例 1:
* 例 2:
### コンバージョンインサイトの設定
*コンバージョンインサイトは、上記のセクションで説明したとおり、Key Insights 設定で設定された Conversion Event と収益属性を使用して生成されます。*
# リテンションインサイト
顧客リテンションのインサイトは、さらなる成長に寄与し、収益性の安定に役立つため、企業にとって非常に重要です。これらのインサイトは、顧客獲得コスト、持続可能な成長機会の創出、顧客体験の再定義などの重要な意思決定において極めて重要な役割を果たします。
リテンションインサイトは、あらゆるビジネスに不可欠な D7 と D30 の重要なインサイトを提供します。D7 の時点で、ユーザーはコアプラットフォームとの高度なエンゲージメントを示しており、これは中期的なユーザーリテンションの貴重な指標となります。その後、D30 までに、ユーザーは非常に価値の高いカテゴリーへと移行します。
いくつかの例を見てみましょう。
* E コマースビジネスで、アプリ上の特定の製品を閲覧し、アプリに戻って購入したユーザーの割合はどのくらいか。
* 融資ビジネスで、サインアップ後にローンを申し込むユーザーは何人か。
リテンションインサイトの例:
* 例 1:
* 例 2:
* 例 3:
### リテンションインサイトの設定
*Settings > Reports and alerts > Proactive Insights > Retention Insights に移動します。*
リテンションインサイトに使用する First Event、Return Event、Retention type 属性を指定します。必要に応じて Deviation Interval と Analysis Duration を指定します。
Proactive Insights は、D7 および D30 リテンションメトリクスでユーザーの大きな変動があった場合に、関連するインサイトとアラートを提供します。
MoEngage は、統計アルゴリズムと ML アルゴリズムを使用して最も重要な寄与属性との相関を定義し、製品におけるユーザー行動に関するインサイトを発見します。
* デフォルトでは、最新の値が 95% 信頼区間から外れた場合、DAU および MAU 数への影響を含むアラートが送信されます。
* 同様に、最新の値が 95% 信頼区間から外れた場合、コンバージョン率への影響を含むアラートが送信されます。
* 最新の値が 95% 信頼区間から外れた場合、D7 および D30 リテンションへの影響を含むアラートが送信されます。
最も重要な点として、ビジネスニーズに基づいて Deviation interval の範囲をカスタマイズし、アラートを設定できます。
原因となる要因を特定するために、次の領域の影響に注目します。
* テクノロジーの変更
* マーケティングの変更
* キャンペーンの影響
* 属性固有の影響
これまで *Sherpa AI* と呼ばれていたすべての MoEngage AI 製品は、現在 *Merlin AI* という名称になっています。
さらにサポートが必要な場合は、MoEngage カスタマーサクセスマネージャー（CSM）またはサポートチームにお問い合わせください。