I. 背景 現在、Facebookは最も柔軟なソーシャルネットワークであり、低コスト・高効率でチャット、ストリーミング、製品マーケティングなどのニーズに応えています。 したがって、Facebookはオンラインイベントとオンライン販売の新しいプラットフォームになっています。 Facebookの成長により、オンラインでの製品販売が促進されています。クラシファイド広告と製品販売投稿が多く、製品をお互いに交換するニーズを解決するためのファンページさえも作成されています。 Facebookから得られる情報の量、特にユーザーに関する情報が豊富です。 本ブログでは、宝くじについて紹介します。 これは宝くじのイベントを行うことでユーザの情報を得る方法です。 II.問題 以下のような新製品の広告投稿またはGIVE AWAYキャンペーンを見たことがありますね。 「コメントに3桁の数値を入力すれば次の商品を獲得するチャンスがあります！」 「コメントに「名称-電話番号-商品番号」を入力すれば次の商品を獲得するチャンスがあります！」 このゲームは以下の手順で動きます。

• 最初、ユーザはコメントに自分の情報を入力する。
• 店員はユーザの情報を収集する。
• お店は収集した情報を使う。

店員の作業は次の通りです。

• コメントからお客様の情報を収集する。
• 自動抽選システムを使用する。
• 当選者を見つける。
• お知らせを送る。

III. アイデア 上記の各作業は簡単で何回も繰り返しますがたくさんの時間がかかります。UIPATHを使うことで店員の作業を自動化するロボットを作成できます。 ロボットは次の作業を行います。 上記の作業はすべて自動化され、画面にストリーミングされますのでお客様は自動抽選の正確さを期待できます。 IV. UIPATHの概要 UIPATH とは GUIを使用して好きなプログラムを構築できるプログラミングツールです。UIPATHは、インターフェースプログラミング、ドラッグアンドドロップコンポーネント、ナビゲーション矢印、上から下への作業配置を提供します。それにデータ変数を格納する可能があります。 UIPATHを使用すると、言語の構文を気にする必要がなく、ロジックに焦点を合わせて、ドラッグアンドドロップするだけで、作業をより効率的に実行するのに役立つツールを作成できます。(当然、コードに深いカスタマイズが実行できます。) UIPATHのメインインターフェイスについて UIPATHのインターフェイスは非常にシンプルで、デザインツールとコンポーネントを含む2つの主要な分があります。それらはActivity PaneとRibbonです。 V. UIPATHを使用してロボットを構築

1.    Random.orgからランダムな結果を取得

・UIPATHは、サードパーティアプリケーションをコントロール出来るツールを提供します。

Random.orgからランドンな結果を取得する。

まず、「OpenBrowser」アクティビティを使用して「Random.org」Webサイトを開きます。 次に、Sequenceを使用してランダムな結果を取得することを確認出来ます。 ・次のステップは、Web記録機能を使用して、ランダムなデータ取得を保存することです。 （以下の2つの同心円のアイコン）

• まず、「Click」イベントを使用して、「Generate」をクリックします。

その後、データを取得するには、「CopyText」機能を使用します。 ・グローバル変数に割り当てることにより、結果を易しく保存できます。 「Get Text」要素をクリックして、プロパティの出力変数を変更し、この値に「randomResult」と名前を付けます。

2. お客様からの予測の取得

この処理の操作は次のとおりです。 広告記事を開き→データを取得→データをExcelファイルにエクスポートします。 ステップ1-広告記事の開き：OpenBrowserを再度使用して広告投稿を開きます。 例） ・ステップ2-データの取得：RibbonのDataScraping機能でデータを収集します。 データを収集するには、取得する情報ごとに2回クリックして、保存する列に名前を付けます。 「Extract　URL」を選択して、顧客のFacebookリンクを取得します。 取得されるデータは以下のようになります。 他のデータを収集するには、Extract Correlated Dataを選択してください。 時間のデータの収集については、上記の操作を継続しますが、HTMLの構成に関して多くの修正が必要です。 ご覧のとおり、「1d」としてはコメントに差分がないため、期待結果ではありません。ブラウザの開発者ツールを使用して時間情報を見えます。 data-itemは、どのコメントが最も古いかを知るための適切なデータです。 やることは、「Edit Data Definition」をクリックしてスクレイピングデータを適切に調整することです。 attr="text" を attr="data-utiem"  に変更します。 これで以下のようなデータを取得出来ます。 このデータをExtraDataTable変数に格納します。

• ステップ3：データをExcelファイルに出力：Excel Appication Scopeと Write Rangeを使用して、結果をExcelに保存します。

ユーザーデータの収集プロセスは次のようになります。

3. 当選者の検索

実行手順は以下の通りになっています。

• Excelファイルを読み取ります。
• 時間で並べ替えます。
• ランダムな結果に一致するコメントを持っているお客様の結果を抽出します。
• 最初にコメントした顧客を選択します。
• 画面にお知らせを表示します。

これでロボットアプリケーションの構築が完了しました。

まとめ

構築したロボットは以下のことを実行出来ます。

VI. 結論

これから、休憩や読書などをして、ロボットからの抽出結果を待ち、顧客に通知できます。 “A robot for every person”