Modell erstellen

Geben Sie Ihr Modell Name ein, z. B. Demo model. Geben Sie einen Description ein, z. B. Demo model to explore AI featues of Mix Modeler.

Wählen Sie Next aus, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren. Wählen Sie Cancel aus, um die Modellkonfiguration abzubrechen.

Im Abschnitt Conversion goal :

1. Wählen Sie im Dropdown-Menü Conversion eine Konversion aus. Die verfügbaren Konversionen sind die Konversionen, die Sie als Teil von Konversionen in Harmonized datasets definiert haben. Beispiel: Online Conversion.

2. Sie können Create a conversion auswählen, um eine Konversion direkt aus der Modellkonfiguration zu erstellen.

Im Abschnitt Marketing touchpoints können Sie einen oder mehrere Marketing-Touchpoints auswählen, die den Marketing-Touchpoints entsprechen, die Sie in Harmonized datasets als Teil von Marketing-Touchpoints definiert haben.

1. Wählen Sie einen oder mehrere Marketing-Touchpoints aus dem Dropdown-Menü Touchpoint include aus.

   • Sie können verwenden, um einen Touchpoint zu entfernen.
   • Sie können Clear all verwenden, um alle Touchpoints zu entfernen.

2. Sie können Create a touchpoint auswählen, um einen Marketing-Touchpoint direkt in der Modellkonfiguration zu erstellen.

Standardmäßig wird ein Ergebnis für alle Daten in Ihrer harmonisierten Ansicht generiert. Um nur eine Teilmenge der Population zu bewerten, definieren Sie einen oder mehrere Filter mithilfe von Containern im Abschnitt Eligible data population .

• Definieren Sie für jeden Container ein oder mehrere Ereignisse.

  1. Für jedes Ereignis:

     1. Wählen Sie eine Metrik oder Dimension aus Harmonisiertes Feld auswählen aus.

     2. Wählen Sie den entsprechenden Operator aus: equals, not equals, less than, greater than, starts with, doesn’t start with, ends with, doesn’t end with, contains, doesn’t contain, is in oder is not in.

     3. Geben Sie unter Wert eingeben oder auswählen einen Wert ein.

  2. Um dem Container ein zusätzliches Ereignis hinzuzufügen, wählen Sie Add event aus.

  3. Um ein Ereignis aus dem Container zu entfernen, wählen Sie aus.

  4. Um nach allen oder mehreren im Container definierten Ereignissen zu filtern, wählen Sie Any of oder All of aus. Die Bezeichnung ändert sich entsprechend von Include … Or … in Include … And ….

• Um einen geeigneten Datenpopulationsbehälter hinzuzufügen, wählen Sie Add eligible population aus.

• Um einen geeigneten Datenpopulations-Container zu entfernen, wählen Sie im Container und dann im Kontextmenü die Option Remove marketing touchpoint aus.

Um Ihrem Modell Datensätze mit externen Faktoren hinzuzufügen, verwenden Sie einen oder mehrere Behälter im Abschnitt External factors dataset . Ein Beispiel für externe Faktoren sind S&P-Indizes.

• Für jeden Behälter:

  1. Geben Sie einen External factor name ein, z. B. External Factors.

  2. Wählen Sie einen Datensatz aus dem Dropdown-Menü Dataset aus. Sie können auswählen, um Datensätze zu verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Datensätze .

  3. Wählen Sie eine Option aus dem Dropdownmenü Impact on conversion aus: Auto select, Positive oder Negative.

• Um einen weiteren Datensatz-Container mit externen Faktoren hinzuzufügen, wählen Sie Add external factor aus.

• Um einen externen Faktoren-Datensatz-Container zu entfernen, wählen Sie aus.

Um Ihrem Modell Datensätze mit internen Faktoren hinzuzufügen, verwenden Sie einen oder mehrere Behälter im Abschnitt Internal factors dataset . Ein Beispiel für interne Faktoren sind E-Mail-Marketing-Daten.

• Für jeden Behälter:

  1. Geben Sie einen Internal factor name ein, z. B. Email Marketing Data.

  2. Wählen Sie einen Datensatz aus Datensatz auswählen. Sie können auswählen, um Datensätze zu verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Datensätze .

  3. Wählen Sie eine Option aus dem Dropdownmenü Impact on conversion aus: Auto select, Positive oder Negative.

• Um einen weiteren internen Faktoren-Datensatz-Container hinzuzufügen, wählen Sie Add internal factor aus.

• Um einen internen Faktoren-Datensatz-Container zu entfernen, wählen Sie aus.

Um das Lookback-Fenster für das Modell zu definieren, geben Sie einen Wert zwischen 1 und 52 in Give contribution credit to touchpoints occurring within … weeks prior to the conversion ein.

Wählen Sie Next aus, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren. Wenn mehr Konfiguration erforderlich ist, wird in einem roten Entwurf und Text beschrieben, welche zusätzliche Konfiguration erforderlich ist.
Wählen Sie Back aus, um zum vorherigen Schritt zurückzukehren.
Wählen Sie Cancel aus, um die Modellkonfiguration abzubrechen.

Im Abschnitt Spend share :

• Wenn Sie historische Marketing-Investment-Verhältnisse verwenden möchten, um das Modell zu informieren, wenn die Marketing-Daten gering sind, aktivieren Sie Allow spend share.

Im Abschnitt MTA enabled :

• Um MTA-Funktionen für das Modell zu aktivieren, aktivieren Sie MTA enabled. Wenn Sie MTA aktiviert haben, sind nach dem Training und der Bewertung Ihres Modells mehrkontaktbasierte Attributionseinblicke verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf der Registerkarte Attribution in Modelleinblicke.

Im Abschnitt Prior knowledge :

1. Wählen Sie die Rule type aus, die standardmäßig Absolute values ist.

2. Geben Sie mithilfe der Spalte Contribution proportion Beitragsprozentsätze für jeden der unter Name aufgelisteten Kanäle an.

3. Gegebenenfalls können Sie für jeden Kanal einen Level of confidence Prozentsatz hinzufügen.

4. Verwenden Sie bei Bedarf Clear all , um alle Eingabewerte für die Spalten Contribution proportion und Level of confidence zu löschen.

Im Abschnitt Schedule können Sie das Trainieren und Scoring von Modellen planen.

So planen Sie die Modellbewertung und -schulung:

1. Aktivieren Sie Enable scheduled model scoring and training.

2. Wählen Sie einen Scoring frequency aus:

   • Daily: Geben Sie einen gültigen Zeitpunkt ein (z. B. 05:22 pm) oder verwenden Sie .
   • Weekly: Wählen Sie einen Wochentag aus und geben Sie eine gültige Uhrzeit ein (z. B. 05:22 pm) oder verwenden Sie .
   • Monthly: Wählen Sie einen Tag des Monats aus dem Dropdown-Menü "Ausführen auf"aus und geben Sie einen gültigen Zeitpunkt ein (z. B. 05:22 pm) oder verwenden Sie .

3. Wählen Sie eine Training frequency aus dem Dropdown-Menü aus: Monthly, Quarterly, Yearly oder None.

Wählen Sie im Abschnitt Define training window zwischen:

• Have Mix Modeler select a helpful training window und

• Manually input a training window. Wenn diese Option aktiviert ist, definieren Sie die Anzahl der Jahre in Include events the following years prior to a conversion.

Wählen Sie Finish aus, um Ihre Modellkonfiguration abzuschließen.

• Wählen Sie im Dialogfeld Create instance? die Option Ok aus, um den ersten Satz von Trainings- und Scoring-Läufen sofort Trigger. Ihr Modell wird mit dem Status Awaiting training aufgeführt.

  Wählen Sie Cancel aus, um abzubrechen.

• Wenn mehr Konfiguration erforderlich ist, wird in einem roten Entwurf und Text beschrieben, welche zusätzliche Konfiguration erforderlich ist.

Wählen Sie Back aus, um zum vorherigen Schritt zurückzukehren.

Wählen Sie Cancel aus, um die Modellkonfiguration abzubrechen.