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title: Predictについて
description: この記事では、Tealium Predict ML製品について説明し、訪問の行動についての予測を行うための機械学習モデルを作成、訓練、デプロイする方法について説明します。
url: https://docs.tealium.com/ja/server-side/predict/getting-started/about-predict/
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Predictに興味がありますか？  
Predictは、AudienceStreamを持つ顧客向けの追加機能です。すでにTealiumの顧客である場合は、デモや詳細については[サポートにお問い合わせください](https://docs.tealium.com/support/)。新規の顧客の場合は、[こちらから](https://tealium.com/predict-demo/)デモをリクエストしてください。
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Tealium Predictは、複雑な分野（機械学習）を完全に管理された機能にまで絞り込むTealium AudienceStream CDP製品と共に使用される組み込みの機械学習技術製品です。Tealium PredictはTealium AudienceStreamと連携して、よりインテリジェントなオーディエンスを構築・作成し、信頼性のある機械学習の洞察を活性化します。

![](https://docs.tealium.com/images/predict/high-level-predict-flow.png)

Tealium Predictを使用すると、訪問の行動について有意義な予測を行うデータモデルを作成、最適化、デプロイすることができ、次のことを決定することができます：

* 主要なパフォーマンス指標（KPI）に影響を与える主要な要因。例えば、どのタイプの顧客がオンラインで購入する可能性が高いか。
* あなたのウェブサイト内のどのマーケティングチャネルが購入を促進するか。
* 成功した顧客パーソナライゼーションを適用するためのオンライン訪問セグメンテーションのカテゴリ。

デプロイされたモデルは、モデルが訓練されデプロイされた後に利用可能になる予測出力属性を使用してTealiumによってリアルタイムで管理されます。数回のクリックで、モデルスコアに基づいて訪問をカテゴライズし、ROIを向上させるためのパーソナライズされた体験でターゲットにするオーディエンスを作成することができます。

## データコンプライアンス

データコンプライアンスとセキュリティについては、[Tealium Customer Protection Package](https://tealium.com/terms/)を参照してください。

## 主な利点

Tealium Predictの主な利点は次のとおりです：

* **全体の実装にわたる機械学習インテリジェンスの活用**  
Tealiumの1200以上のインテグレーションのいずれでも、予測的な洞察を自動的に活性化します。
* **単純化**  
Tealium Predict技術は、データサイエンティストや専門チームが不要な機械学習の実装を単純化します。コードを一行も書かずにモデルを作成、デプロイし、AudienceStreamで即座に価値を活性化することができます。
* **顧客の行動を予測**  
顧客が将来どのような行動を取る可能性があるかについて自動的に結論を導き出し、そのニーズに直接対応するプログラムを設計します。
* **パーソナライゼーション**  
Tealium Customer Data Hubは、訪問のパーソナライゼーションデータを特定することができます。
* **ユーザーデータを含む機械学習プロジェクトに費やす時間の削減**  
データ収集と分析は機械学習インテリジェンスとネイティブに統合されており、データ準備と活性化に費やす時間を大幅に削減します。
* **予測可能性を持つ顧客をスコアリング**  
モデルに組み込まれた技術は、訪問が戻ってくるか特定の行動を完了する可能性をスコアリングします。その後、スコアを活用してオーディエンスを生成し、再エンゲージメントキャンペーンなどのさらなる積極的な行動を取ることができます。

## 顧客のユースケース

機械学習と顧客データが改善された顧客体験を通じて収益を生み出す具体的な方法について詳しく知るには、[Tealium Predict ML: Top 5 Emerging Machine Learning Use Cases with Customer Data](https://tealium.com/blog/data-driven-marketing/tealium-predict-ml-top-5-emerging-machine-learning-use-cases-with-customer-data/)を参照してください。これらの顧客ユースケースは、マーケティング、顧客体験ストラテジスト、データサイエンティストからの視点をカバーしています：

* プロアクティブマーケティング：機械学習によるセグメンテーション
* マーケティング効率：購入率またはコンバージョン率の改善
* 顧客保持：チャーンの削減
* 顧客体験：ファネル最適化
* 予測分析：顧客洞察と仮定の検証を取得