Anreicherung von Real-Time Customer Profile mit Einblicken aus maschinellem Lernen
Adobe Experience Platform Data Science Workspace bietet die Tools und Ressourcen zum Erstellen, Auswerten und Verwenden maschineller Lernmodelle, um Datenprognosen und Einblicke zu generieren. Wenn Einblicke aus maschinellem Lernen in einen Profile-aktivierten Datensatz aufgenommen werden, werden dieselben Daten auch als Profile-Datensätze erfasst, die dann mit Adobe Experience Platform Segmentation Service segmentiert werden können.
Der Segmentierungsprozess hängt von der Auswertungsmethode für die Zielgruppe ab. Wenn eine Zielgruppe als Streaming konfiguriert ist, werden alle neuen vom Modell in das Profil geschriebenen Aktualisierungen in Echtzeit verarbeitet. Wenn jedoch eine Zielgruppe für die Auswertung von Batch konfiguriert ist, werden die neuen Werte im nächsten Batch ausgewertet.
Dieses Dokument enthält Links zu Tutorials, mit denen Sie Real-Time Customer Profile mit Ihren Einblicken aus maschinellem Lernen anreichern können.
Erste Schritte
Um die unten stehenden Tutorials abzuschließen, benötigen Sie ein Verständnis für die Aufnahme von Profile -Daten und die Erstellung von Zielgruppen. Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, lesen Sie bitte die Dokumentation für die folgenden Services:
- Real-Time Customer Profile: Bietet eine vollständige, einheitliche Darstellung jedes einzelnen Kunden auf der Grundlage aggregierter Daten aus mehreren Quellen.
- Identity Service: Aktiviert Real-Time Customer Profile durch Überbrückung von Identitäten aus unterschiedlichen Datenquellen, die in Platform erfasst werden.
- Experience Data Model (XDM): Das standardisierte Framework, mit dem Platform Kundenerlebnisdaten organisiert.
Neben den oben genannten Dokumenten sollten Sie auch folgende Leitfäden zu Schemata und dem Schema-Editor lesen:
- Grundlagen der Schemakomposition: Beschreibt XDM-Schemas, Bausteine, Grundsätze und Best Practices zum Erstellen von Schemas, die in Experience Platform verwendet werden sollen.
- Tutorial zum Schema-Editor: Enthält ausführliche Anweisungen zum Erstellen von Schemas mit dem Schema-Editor in Experience Platform.
Ausgabeschema und -datensatz erstellen und konfigurieren create-an-output-schema-and-dataset
Der erste Schritt zur Anreicherung von Real-Time Customer Profile mit Scoring-Einblicken besteht darin zu wissen, welches reale Objekt (z. B. eine Person) Ihre Daten definieren. Wenn Sie Ihre Daten verstehen, können Sie eine Struktur beschreiben und entwerfen, um Bedeutung hinzuzufügen, ähnlich wie beim Entwerfen einer relationalen Datenbank.
Das Erstellen eines Schemas beginnt mit dem Zuweisen einer Klasse. Klassen definieren die Verhaltensaspekte der Daten, die das Schema enthalten soll (Datensatz oder Zeitreihen). Um Ihre eigenen Schemas zu erstellen, führen Sie die Schritte im Tutorial zum Erstellen eines Schemas mit dem Schema-Editor 🔗 aus. Bevor Sie einen Datensatz für Profile aktivieren können, müssen Sie das Schema des Datensatzes so konfigurieren, dass es ein primäres Identitätsfeld enthält, und dann das Schema für Profile aktivieren. Wenn Daten in einen Profile-aktivierten Datensatz aufgenommen werden, werden dieselben Daten auch als Profile-Datensätze erfasst.
Wenn Sie lieber ein Schema mit der Schema Registry-API erstellen möchten, lesen Sie zunächst das Schema Registry Entwicklerhandbuch, bevor Sie im Rahmen des Tutorials versuchen, ein Schema mithilfe der API zu erstellen.
Sobald Ihr Schema und Ihr Datensatz vorbereitet sind, können Sie Scoring-Daten generieren und in den Datensatz aufnehmen, indem Sie Scoring-Läufe mit einem geeigneten Modell durchführen.
Erstellen von Zielgruppen mit dem Segment Builder create-audiences-using-the-segment-builder
Nachdem Sie Ihre Auswertungsdateneinblicke generiert und in Ihren Profile-aktivierten Datensatz aufgenommen haben, können Sie dynamische Zielgruppen mit dem Segment Builder erstellen.
Der Segment Builder bietet einen umfassenden Arbeitsbereich, in dem Sie mit Profile -Datenelementen interagieren können. Der Arbeitsbereich bietet intuitive Steuerelemente zum Erstellen und Bearbeiten von Regeln, z. B. Drag & Drop-Kacheln, die zur Darstellung von Dateneigenschaften verwendet werden. Folgen Sie dem Segment Builder Benutzerhandbuch , um mehr über Folgendes zu erfahren:
- Erstellen von Segmentdefinitionen mithilfe einer Kombination aus Attributen, Ereignissen und vorhandenen Zielgruppen als Bausteinen.
- Verwenden der Arbeitsfläche und Container des Regel-Builders, um die Reihenfolge zu steuern, in der Zielgruppenregeln ausgeführt werden.
- Anzeigen von Schätzungen Ihrer potenziellen Zielgruppe, sodass Sie Ihre Segmentdefinitionen nach Bedarf anpassen können.
- Aktivieren aller Segmentdefinitionen für die geplante Segmentierung.
- Aktivierung bestimmter Segmentdefinitionen für Streaming-Segmentierung.
Nächste Schritte next-steps
Weitere Informationen zu Zielgruppen und dem Segment Builder finden Sie in der Übersicht über den Segmentation Service .
Weitere Informationen zu Real-Time Customer Profile finden Sie in der Übersicht über das Echtzeit-Kundenprofil .