Real-Time Customer Profile mit Einblicken aus maschinellem Lernen anreichern
Adobe Experience Platform Data Science Workspace bietet die Tools und Ressourcen zum Erstellen, Auswerten und Verwenden von Modellen für maschinelles Lernen, um Datenvorhersagen und Erkenntnisse zu generieren. Wenn Einblicke aus maschinellem Lernen in einen Profile-aktivierten Datensatz aufgenommen werden, werden dieselben Daten auch als Profile aufgenommen, die dann mithilfe von 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, verarbeitet sie alle neuen Aktualisierungen, die vom Modell in Echtzeit in das Profil geschrieben wurden. Wenn eine Zielgruppe jedoch für die Batch-Auswertung konfiguriert ist, werden die neuen Werte im nächsten Batch ausgewertet.
Dieses Dokument enthält Links zu Tutorials, mit denen Sie Real-Time Customer Profile mit Einblicken aus maschinellem Lernen anreichern können.
Erste Schritte
Um die unten stehenden Tutorials abzuschließen, benötigen Sie ein grundlegendes Verständnis von der Aufnahme Profile Daten und der Erstellung von Audiences. 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 verschiedenen Quellen.
- Identity Service: Aktiviert die Real-Time Customer Profile durch Überbrückung von Identitäten aus unterschiedlichen Datenquellen, die in Experience Platform aufgenommen werden.
- Experience Data Model (XDM): Das standardisierte Framework, mit dem Experience Platform Kundenerlebnisdaten ordnet.
Neben den oben genannten Dokumenten sollten Sie auch folgende Leitfäden zu Schemata und dem Schema-Editor lesen:
- Grundlagen der Schemakomposition: Beschreibt XDM-Schemata, Bausteine, Prinzipien und Best Practices zum Erstellen von Schemata, die in Experience Platform verwendet werden können.
- Tutorial zum SchemaEditor: Enthält detaillierte Anweisungen zum Erstellen von Schemata mithilfe des Schema-Editors in Experience Platform.
Erstellen und Konfigurieren eines Ausgabeschemas und Datensatzes 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 eine 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 Schemata zu erstellen, führen Sie die Schritte im Tutorial Erstellen eines Schemas mithilfe des Schema-Editors“ . Beachten Sie, dass Sie, bevor Sie einen Datensatz für die Profile aktivieren können, das Schema des Datensatzes so konfigurieren müssen, dass es ein primäres Identitätsfeld hat, und dann das Schema für die Profile aktivieren müssen. Wenn Daten in einen Profile Datensatz aufgenommen werden, werden dieselben Daten auch als Profile aufgenommen.
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.
Nach der Vorbereitung Ihres Schemas und Datensatzes können Sie Bewertungsdaten generieren und in den Datensatz aufnehmen, indem Sie Bewertungsdurchgänge mit einem entsprechenden Modell durchführen.
Erstellen von Audiences mit dem Segment Builder create-audiences-using-the-segment-builder
Nachdem Sie Ihre Bewertungsdaten-Insights in Ihrem Profile-aktivierten Datensatz generiert und aufgenommen haben, können Sie mit dem Segment Builder dynamische Zielgruppen erstellen.
Die Segment Builder bietet einen umfangreichen Arbeitsbereich, in dem Sie mit Profile Datenelementen interagieren können. Der Arbeitsbereich bietet intuitive Steuerelemente zum Erstellen und Bearbeiten von Regeln, z. B. Drag-and-Drop-Kacheln zur Darstellung von Dateneigenschaften. Folgen Sie Segment Builder Benutzerhandbuch um mehr über Folgendes zu erfahren:
- Erstellen von Segmentdefinitionen mithilfe einer Kombination von Attributen, Ereignissen und vorhandenen Zielgruppen als Bausteine.
- Verwenden der Arbeitsfläche und der Container des Regel-Builders zur Steuerung der Reihenfolge, 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.
- Aktivieren der angegebenen Segmentdefinitionen für die Streaming-Segmentierung.
Nächste Schritte next-steps
Weitere Informationen zu Zielgruppen und den Segment Builder finden Sie in der Segmentierungs-Service - Übersicht.
Weitere Informationen zu Real-Time Customer Profile finden Sie in der Übersicht über das Echtzeit-Kundenprofil