Mix Modeler-Workflow
In diesem Video erhalten Sie eine Einführung in den Benutzer-Workflow in Mix Modeler.
Ein typischer Workflow in Mix Modeler besteht aus folgenden Aktivitäten:
Aktivität
Beschreibung
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Erfassen Sie Ereignisdaten von der Experience Platform (z. B. Adobe Analytics, Web SDK, andere Quellen), aggregierte Daten von Marketingkanälen (z. B. Fernsehen, umschlossene Gärten, E-Mail, eigene und betriebene Aktivitäten), Daten externer Faktoren von Kunden (z. B. Preisänderungen im Abonnementdienst) und interne Faktoren (z. B. Urlaubspläne).
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Konfigurieren Sie Zuordnungsregeln und Konfliktlösungsregeln, um die verschiedenen Marketing-Datensätze zusammenzuführen, die zum Messen und Planen der Kampagnenleistung in Mix Modeler erforderlich sind.
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Konfigurieren Sie Modellinstanzen mit Marketing-Touchpoints (z. B. Kanälen), Konversionsdefinitionen und internen und externen Faktoren.
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Erstellen Sie aggregierte Werte und Werte auf Ereignisebene mithilfe von maschinellem Lernen, Training und Scoring.
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Bestimmen Sie anhand der Ergebnisse der Modelle des Mix Modelers die bestmögliche Zuordnung von Marketing-Fonds, um ein Geschäftsziel zu erreichen.
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Erhalten Sie mithilfe verschiedener konfigurierbarer Visualisierungen Einblicke in harmonisierte Daten, Modelle und Pläne.
Das unten stehende detaillierte datenorientierte Flussdiagramm zeigt, wie:
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Die harmonisierten Daten stützen sich auf:
- Erlebnisereignisdaten (aus dem Analytics-Quell-Connector, der über Experience Platform-SDKs und APIs erfasst wird, über Quell-Connectoren erfasst wird oder die Streaming-Erfassung verwendet wird),
- aggregierte oder zusammenfassende Daten aus den so genannten "Walls Gardens"(wie Facebook, YouTube), Traffic-Quellen oder Offline-Werbedaten und
- Definitionen harmonisierter Felder und Datensatzregeln.
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Ein Modell basiert auf:
- die aus den harmonisierten Daten resultierenden Konversions- und Marketing-Touchpoint-Definitionen und
- Daten, die keine Marketing-Aggregate oder Zusammenfassungen enthalten und interne oder externe Faktoren enthalten.
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Mult-Touch-Attributionsereignis-Bewertungen können potenziell in den Experience Platform Data Lake zurückgespeist werden, um sie bei der nachfolgenden Modellkonfiguration, Schulung und Auswertung zu verwenden.
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