Konfigurieren einer Customer AI-Instanz
Kunden-KI als Teil von KI-/ML-Services ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Tendenzwerte zu generieren, ohne sich über maschinelles Lernen Gedanken machen zu müssen.
KI-/ML-Services bieten Kunden-KI als benutzerfreundlichen Adobe Sensei-Service, der für verschiedene Anwendungsfälle konfiguriert werden kann. Die folgenden Abschnitte enthalten Schritte zum Konfigurieren einer Instanz von Customer AI.
Instanz erstellen set-up-your-instance
Wählen Sie in der Platform-Benutzeroberfläche Services in der linken Navigationsleiste aus. Der Browser für Dienste erscheint und zeigt alle Dienste an, die Ihnen zur Verfügung stehen. Wählen Sie im Container für Kunden-KI Öffnen aus.
Die Kunden-KI-Benutzeroberfläche wird angezeigt und zeigt alle Ihre Service-Instanzen an.
- Die Metrik Gesamtzahl der bewerteten Profile befindet sich unten rechts im Container Instanz erstellen. Diese Metrik verfolgt die Gesamtzahl der von Kunden-KI im aktuellen Kalenderjahr bewerteten Profile, einschließlich aller Sandbox-Umgebungen und gelöschter Service-Instanzen.
Dienstinstanzen können mithilfe der Steuerelemente auf der rechten Seite der Benutzeroberfläche bearbeitet, geklont und gelöscht werden. Um diese Steuerelemente anzuzeigen, wählen Sie eine Instanz aus Ihren vorhandenen Service-Instanzen aus. Die Steuerelemente enthalten Folgendes:
- Bearbeiten: Wenn Sie Bearbeiten auswählen, können Sie eine vorhandene Service-Instanz ändern. Sie können den Namen, die Beschreibung und die Bewertungsfrequenz der Instanz bearbeiten.
- Klonen: Wenn Sie Klonen auswählen, wird die aktuell ausgewählte Dienstinstanz-Einrichtung kopiert. Anschließend können Sie den Workflow ändern, um kleinere Anpassungen vorzunehmen, und ihn in eine neue Instanz umbenennen.
- Löschen: Sie können eine Service-Instanz einschließlich aller historischen Ausführungen löschen. Der entsprechende Ausgabedatensatz wird aus Platform gelöscht. Scores, die mit dem Echtzeit-Kundenprofil synchronisiert wurden, werden jedoch nicht gelöscht.
- Datenquelle: Ein Link zu dem von dieser Instanz verwendeten Datensatz. Wenn mehrere Datensätze verwendet werden, wird durch Auswahl des Hyperlink-Texts das Popover für die Datensatzvorschau geöffnet.
- Details des letzten Durchgangs: Wird nur angezeigt, wenn ein Durchgang fehlschlägt. Hier werden Informationen darüber angezeigt, warum der Durchlauf fehlgeschlagen ist, z. B. Fehlercodes.
- Score-Definition: Ein kurzer Überblick über das Ziel, das Sie für diese Instanz konfiguriert haben.
Um eine neue Instanz zu erstellen, wählen Sie Instanz erstellen aus.
Einrichten
Der Workflow zur Instanzerstellung wird angezeigt, beginnend mit dem Schritt Einrichten.
Im Folgenden finden Sie wichtige Informationen zu Werten, die Sie für die Instanz angeben müssen:
-
Name: Der Name der Instanz wird überall dort verwendet, wo Kunden-KI-Bewertungen angezeigt werden. Daher sollten Namen beschreiben, was die Prognosewerte darstellen. Beispiel: „Wahrscheinlichkeit, ein Zeitschriftenabo zu stornieren“.
-
Beschreibung: Eine Beschreibung, die angibt, was Sie vorhersagen möchten.
-
Neigungstyp: Der Neigungstyp bestimmt die Absicht des Scores und die Metrikpolarität. Sie können entweder Abwanderung oder Konversion wählen. Weitere Informationen darüber, wie sich der Tendenztyp auf Ihre Instanz auswirkt, finden Sie in der Auswertungszusammenfassung im Discover Insight-Dokument.
Geben Sie die erforderlichen Werte ein und wählen Sie dann Weiter, um fortzufahren.
Daten auswählen select-data
Standardmäßig verwendet Kunden-KI Adobe Analytics, Adobe Audience Manager, Erlebnisereignisse im Allgemeinen und Kundenerlebnisereignisdaten, um Tendenzwerte zu berechnen. Bei der Auswahl eines Datensatzes werden nur diejenigen aufgelistet, die mit Kunden-KI kompatibel sind. Um einen Datensatz auszuwählen, klicken Sie auf das Symbol (+) neben dem Datensatznamen oder aktivieren Sie das Kontrollkästchen, um mehrere Datensätze gleichzeitig hinzuzufügen. Verwenden Sie die Suchoption, um die Datensätze, die Sie interessieren, schnell zu finden.
Nachdem Sie die gewünschten Datensätze ausgewählt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen, um die Datensätze zum Bereich für die Datensatzvorschau hinzuzufügen.
Wenn Sie das Informationssymbol
Die Datensatzvorschau enthält Daten wie die Zeit der letzten Aktualisierung, das Quellschema und eine Vorschau der ersten zehn Spalten.
Wählen Sie Speichern, um Ihre Entwürfe zu speichern, während Sie den Workflow durchlaufen. Sie können auch Modellkonfigurationen von Entwürfen speichern und zum nächsten Schritt im Workflow wechseln. Verwenden Sie Speichern und fortfahren um Entwürfe während der Modellkonfigurationen zu erstellen und zu speichern. Mit der Funktion können Sie Entwürfe der Modellkonfiguration erstellen und speichern. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie viele Felder im Konfigurations-Workflow definieren müssen.
Datensatz-Vollständigkeit dataset-completeness
In der Datensatzvorschau gibt es einen Prozentwert für die Vollständigkeit des Datensatzes . Dieser Wert bietet einen schnellen Schnappschuss davon, wie viele Spalten in Ihrem Datensatz leer/null sind. Wenn ein Datensatz viele fehlende Werte enthält und diese Werte an anderer Stelle erfasst werden, wird dringend empfohlen, den Datensatz mit den fehlenden Werten einzubeziehen. In diesem Beispiel ist die Personen-ID leer. Die Personen-ID wird jedoch in einem separaten Datensatz erfasst, der einbezogen werden kann.
Identität auswählen identity
Sie können jetzt mehrere Datensätze anhand der Identitätszuordnung (Feld) miteinander verbinden. Sie müssen einen Identitätstyp (auch als „Identity-Namespace“ bezeichnet) und einen Identitätswert innerhalb dieses Namespace auswählen. Wenn Sie innerhalb Ihres Schemas unter demselben Namespace mehr als ein Feld als Identität zugewiesen haben, werden alle zugewiesenen Identitätswerte in der Dropdown-Liste Identität mit vorangestelltem Namespace angezeigt, z. B. EMAIL (personalEmail.address) oder EMAIL (workEmail.address).
mobilePhone.number als Kennung verwenden, müssen alle Kennungen für die übrigen Datensätze den Namespace Telefon enthalten und verwenden.Um eine Identität auszuwählen, wählen Sie den unterstrichenen Wert in der Spalte Identität aus. Das Pop-up Identität auswählen wird angezeigt.
Falls in einem Namespace mehr als eine Identität verfügbar ist, stellen Sie sicher, dass Sie das richtige Identitätsfeld für Ihren Anwendungsfall auswählen. Im E-Mail-Namespace sind beispielsweise zwei E-Mail-Identitäten verfügbar: eine geschäftliche und eine persönliche E-Mail. Je nach Anwendungsfall ist eine persönliche E-Mail mit größerer Wahrscheinlichkeit ausgefüllt und kann für individuelle Prognosen nützlicher sein. Dies bedeutet, dass EMAIL (personalEmail.address) als Identität ausgewählt wird.
Ziel definieren define-a-goal
Der Ziel definieren wird angezeigt und bietet eine interaktive Umgebung, in der Sie ein Prognoseziel visuell definieren können. Ein Ziel besteht aus einem oder mehreren Ereignissen, bei denen das Auftreten eines jeden Ereignisses auf der Bedingung basiert, die es enthält. Ziel einer Customer AI-Instanz ist es, die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der ihr Ziel innerhalb eines bestimmten Zeitraums erreicht wird.
Um ein Ziel zu erstellen, wählen Feldnamen eingeben und dann ein Feld aus der Dropdown-Liste aus. Wählen Sie die zweite Eingabe aus, eine -Klausel für die Bedingung des Ereignisses, und geben Sie dann optional den Zielwert an, um das Ereignis abzuschließen. Weitere Ereignisse können durch Auswahl von „Ereignis hinzufügen konfiguriert. Schließen Sie abschließend das Ziel ab, indem Sie einen Prognosezeitrahmen in der Anzahl der Tage anwenden, und wählen Sie dann Weiter aus.
Passiert und findet nicht statt
Bei der Definition Ihres Ziels haben Sie die Möglichkeit, Wird auftreten oder Wird nicht auftreten auszuwählen. Wenn Sie Wird auftreten auswählen, müssen die von Ihnen definierten Ereignisbedingungen erfüllt sein, damit die Ereignisdaten eines Kunden in die Insights-Benutzeroberfläche aufgenommen werden.
Wenn Sie beispielsweise eine App einrichten möchten, um vorherzusagen, ob eine Kundin oder ein Kunde einen Kauf tätigt, können Sie Wird eintreten gefolgt von Alle von auswählen und dann commerce.purchases.id (oder ein ähnliches Feld) und exists als Operator eingeben.
Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie vorhersagen möchten, ob ein Ereignis in einem bestimmten Zeitraum nicht eintreten wird. Um ein Ziel mit dieser Option zu konfigurieren, wählen Sie Wird nicht auftreten aus der Dropdown-Liste der obersten Ebene aus.
Wenn Sie beispielsweise vorhersagen möchten, welche Kundinnen und Kunden weniger interagieren und Ihre Konto-Anmeldeseite im nächsten Monat nicht besuchen werden, Wählen Sie Wird nicht auftreten gefolgt von Alle von und geben Sie dann web.webInteraction.URL (oder ein ähnliches Feld) und gleich als Operator mit account-login als Wert ein.
Alle und alle von
In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise vorhersagen, ob eine Kombination von Ereignissen eintritt, in anderen Fällen möchten Sie das Auftreten eines beliebigen Ereignisses aus einem vordefinierten Satz vorhersagen. Um vorherzusagen, ob eine Kundin oder ein Kunde über eine Kombination von Ereignissen verfügt, wählen Sie die Option Alle von aus der Dropdown-Liste der zweiten Ebene auf der Seite Ziel definieren aus.
Beispielsweise können Sie vorhersagen, ob eine Kundin oder ein Kunde ein bestimmtes Produkt kauft. Dieses Prognoseziel wird durch zwei Bedingungen definiert: einen commerce.order.purchaseID vorhanden und den productListItems.SKU gleich bestimmten Wert.
Um vorherzusagen, ob ein Kunde ein Ereignis aus einem bestimmten Satz haben wird, können Sie die Option Beliebig von verwenden.
Beispielsweise können Sie vorhersagen, ob eine Kundin oder ein Kunde eine bestimmte URL oder eine Webseite mit einem bestimmten Namen besucht. Dieses Prognoseziel wird durch zwei Bedingungen definiert: web.webPageDetails.URL beginnt mit einem bestimmten Wert und web.webPageDetails.name beginnt mit einem bestimmten Wert.
Geeignete Population (optional)
Standardmäßig werden Tendenzwerte für alle Profile generiert, es sei denn, es wurde eine qualifizierte Zielgruppe angegeben. Sie können eine qualifizierte Zielgruppe angeben, indem Sie Bedingungen festlegen, um Profile auf Grundlage von Ereignissen ein- oder auszuschließen.
Benutzerspezifische Ereignisse (optional) custom-events
Wenn Sie zusätzlich zu den Standardereignisfeldern“, die von Kunden-KIGenerieren von Tendenz-Scores verwendet werden, über zusätzliche Informationen verfügen, wird eine Option für benutzerdefinierte Ereignisse bereitgestellt. Mit dieser Option können Sie zusätzliche Ereignisse hinzufügen, die Sie als einflussreich erachten, was die Qualität Ihres Modells verbessern und zu genaueren Ergebnissen führen kann. Wenn der ausgewählte Datensatz benutzerdefinierte Ereignisse enthält, die in Ihrem Schema definiert sind, können Sie sie zu Ihrer Instanz hinzufügen.
Um ein benutzerdefiniertes Ereignis hinzuzufügen, wählen Sie Benutzerdefiniertes Ereignis hinzufügen aus. Geben Sie als Nächstes einen benutzerdefinierten Ereignisnamen ein und ordnen Sie ihn dann dem Ereignisfeld in Ihrem Schema zu. Bei der Betrachtung von Einflussfaktoren und anderen Einblicken werden benutzerdefinierte Ereignisnamen anstelle der Feldwerte angezeigt. Das bedeutet, dass der benutzerdefinierte Ereignisname anstelle der ID/des Werts des Ereignisses verwendet wird. Weitere Informationen zur Anzeige benutzerdefinierter Ereignisse finden Sie Abschnitt „Beispiel für benutzerdefiniertes Ereignis. Diese zusätzlichen benutzerspezifischen Ereignisse werden von Kunden-KI verwendet, um die Qualität Ihres Modells zu verbessern und genauere Ergebnisse zu liefern.
Wählen Sie anschließend den gewünschten Operator aus der Dropdown-Liste Verfügbare Operatoren aus. Es werden nur mit dem Ereignis kompatible Operatoren aufgelistet.
Geben Sie abschließend die Feldwerte ein, sofern der ausgewählte Operator einen benötigt. In diesem Beispiel müssen wir nur sehen, ob eine Hotel- oder Restaurantreservierung vorhanden ist. Wenn wir jedoch genauer sein wollten, konnten wir den Operator Gleich verwenden und einen exakten Wert in die Eingabeaufforderung eingeben.
Klicken Sie nach Abschluss oben rechts „Weiter“, um fortzufahren.
Benutzerdefinierte Profilattribute (optional)
Zusätzlich zu den Standardereignisfeldern“, die von Kunden-KI zum Generieren von Tendenz-Scores verwendet werden, können Sie wichtige Profildatensatzfelder (mit Zeitstempeln in Ihren Daten definieren. Mit dieser Option können Sie zusätzliche, von Ihnen als einflussreich erachtete Profilattribute hinzufügen, was die Qualität Ihres Modells verbessern und genauere Ergebnisse liefern kann. Darüber hinaus können Kunden-KI durch das Hinzufügen benutzerdefinierter Profilattribute besser darstellen, wie bestimmte Profile in einem Neigungs-Bucket endeten.
Wählen Sie Profilattribute aus dem Export von Profilschnappschüssen aus
Sie können auch wählen, Profilattribute aus dem täglichen Profil-Schnappschuss-Export einzubeziehen. Diese Attribute werden mit dem Profil-Schnappschuss-Export synchronisiert und zeigen den zuletzt verfügbaren Wert an. Sie werden automatisch angezeigt und erfordern nicht, dass im Konfigurationsschritt ein Datensatz ausgewählt wird.
total_purchases_in_the_last_3_months ein Attribut, das eine Kaufkonvertierung vorhersagt.Beispiel für ein benutzerdefiniertes Ereignis hinzufügen custom-event
Im folgenden Beispiel werden ein benutzerdefiniertes Ereignis und Profilattribut zu einer Kunden-KI-Instanz hinzugefügt. Das Ziel der Customer AI-Instanz ist es, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der ein Kunde in den nächsten 60 Tagen ein anderes Luma-Produkt kaufen wird. Normalerweise sind Produktdaten mit einer Produkt-SKU verknüpft. In diesem Fall ist die SKU prd1013. Nachdem das Kunden-KI-Modell trainiert/bewertet wurde, kann diese SKU mit einem Ereignis verknüpft und als Einflussfaktor für einen Neigungs-Bucket angezeigt werden.
Kunden-KI wendet die Funktionsgenerierung wie „Tage seit“ oder „Anzahl der Tage“ automatisch auf benutzerdefinierte Ereignisse wie Kauf ansehen an. Wenn dieses Ereignis als einflussreicher Faktor dafür angesehen wurde, warum Kunden eine hohe, mittlere oder niedrige Neigung haben, zeigt Kunden-KI es als Days since prd1013 purchase oder Count of prd1013 purchase an. Durch Erstellen dieses Ereignisses als benutzerdefiniertes Ereignis können Sie dem Ereignis einen neuen Namen geben, der die Lesbarkeit der Ergebnisse erheblich erleichtert. Beispiel: Days since Watch purchase. Darüber hinaus nutzt Kunden-KI dieses Ereignis für die Schulung und Bewertung, auch wenn das Ereignis kein Standardereignis ist. Dies bedeutet, dass Sie mehrere Ereignisse hinzufügen können, von denen Sie glauben, dass sie Einfluss auf Ihr Modell haben, und Ihr Modell weiter anpassen können, indem Sie Daten wie Reservierungen, Besucherprotokolle und andere Ereignisse einbeziehen. Durch das Hinzufügen dieser Datenpunkte wird die Genauigkeit und Genauigkeit Ihres Kunden-KI-Modells weiter erhöht.
Optionen festlegen
Mit dem Schritt „Optionen festlegen“ können Sie einen Zeitplan konfigurieren, um Prognoseausführungen zu automatisieren, Prognoseausschlüsse zu definieren, um bestimmte Ereignisse zu filtern, und Profil ein-/auszuschalten.
Zeitplan konfigurieren (optional) configure-a-schedule
Um einen Scoring-Zeitplan einzurichten, konfigurieren Sie zunächst die Scoring-Häufigkeit. Die Ausführung automatisierter Prognosen kann entweder wöchentlich oder monatlich geplant werden.
Prognoseausschlüsse (optional)
Wenn Ihr Datensatz Spalten enthält, die als Testdaten hinzugefügt wurden, können Sie diese Spalte oder dieses Ereignis zu einer Ausschlussliste hinzufügen, indem Sie Ausschluss hinzufügen auswählen und dann das Feld eingeben, das Sie ausschließen möchten. Dadurch wird verhindert, dass Ereignisse, die bestimmte Bedingungen erfüllen, beim Generieren von Scores ausgewertet werden. Diese Funktion kann verwendet werden, um irrelevante Dateneingaben oder Promotions herauszufiltern.
Um ein Ereignis auszuschließen, wählen Sie Ausschluss hinzufügen aus und definieren Sie das Ereignis. Um einen Ausschluss zu entfernen, klicken Sie auf die Auslassungszeichen (…) oben rechts im Ereignis-Container und wählen Sie dann Container entfernen.
Profil-Umschalter
Mit dem Umschalter Profil kann Kunden-KI die Bewertungsergebnisse in das Echtzeit-Kundenprofil exportieren. Wenn Sie diesen Umschalter deaktivieren, werden die Scoring-Ergebnisse der Modelle nicht zum Profil hinzugefügt. Kunden-KI-Bewertungsergebnisse sind weiterhin verfügbar, wobei diese Funktion deaktiviert ist.
Bei der ersten Verwendung von Kunden-KI können Sie diese Funktion deaktivieren, bis Sie mit den Modellausgabeergebnissen zufrieden sind. Dadurch wird verhindert, dass beim Optimieren Ihres Modells mehrere Scoring-Datensätze in Ihre Kundenprofile hochgeladen werden. Nachdem Sie Ihr Modell fertig kalibriert haben, können Sie das Modell mithilfe der Option Klonen auf der Seite Service-Instanzen klonen. Auf diese Weise können Sie eine Kopie Ihres Modells erstellen und das Profil aktivieren.
Nachdem Sie Ihren Scoring-Zeitplan, Prognoseausschlüsse und den Profilumschalter, in dem Sie ihn haben möchten, festgelegt haben, wählen Sie oben rechts Beenden aus, um Ihre Kunden-KI-Instanz zu erstellen.
Wenn die Instanz erfolgreich erstellt wurde, wird sofort eine Prognose ausgeführt; nachfolgende Ausführungen erfolgen dann gemäß Ihrem definierten Zeitplan.
In diesem Abschnitt haben Sie eine Instanz der Kunden-KI konfiguriert und einen Prognosedurchgang ausgeführt. Nach erfolgreichem Abschluss des Durchgangs werden bewertete Insights automatisch mit prognostizierten Werten ausgefüllt, wenn der Umschalter Profil aktiviert ist. Warten Sie bis zu 24 Stunden, bevor Sie mit dem nächsten Abschnitt dieses Tutorials fortfahren.
Nächste Schritte next-steps
In diesem Tutorial haben Sie erfolgreich eine Instanz von Kunden-KI konfiguriert und Tendenz-Scores generiert. Sie können jetzt Segment Builder verwenden, um Kundensegmente mit prognostizierten Werten zu erstellen oder Einblicke mit Kunden-KI zu.
Zusätzliche Ressourcen
Das folgende Video soll Ihnen dabei helfen, den Konfigurations-Workflow für Kunden-KI besser zu verstehen. Darüber hinaus werden Best Practices und Anwendungsbeispiele bereitgestellt.
