Modelle
Mit der Modellfunktion in Mix Modeler können Sie KI/ML-Modelle konfigurieren, trainieren und bewerten, die speziell auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind und durch KI-gestütztes Transferlernen zwischen der Multitouch-Attribution und der Marketing-Mix-Modellierung unterstützt werden.
Die Modelle basieren auf den harmonisierten Daten, die Sie im Rahmen des Mix Modeler-Anwendungs-Workflows erstellen.
Ein Modell in Mix Modeler ist ein Modell für maschinelles Lernen, das verwendet wird, um ein bestimmtes Ergebnis basierend auf den Investitionen eines Marketingexperten zu messen und/oder vorherzusagen. Marketing-Touchpoints und Daten der Zusammenfassungsebene können als Eingabe verwendet werden. Mit Mix Modeler können Sie Varianten von Modellen basierend auf verschiedenen Variablensätzen von Variablen, Dimensionen und Ergebnissen erstellen, z. B. Umsatz, verkaufte Einheiten und Leads.
Ein Modell erfordert:
- eine Konversion,
- einen oder mehrere Marketing-Touchpoints (Kanäle), die aus Zusammenfassungsdaten, Marketing-Touchpoint-Daten (Ereignisdaten) oder beidem bestehen,
- ein konfigurierbares Lookback-Fenster für
- ein konfigurierbares Schulungsfenster.
Ein Modell kann optional Folgendes enthalten:
- externe Faktoren,
- interne Faktoren,
- so genannte "Priors"(Wahrscheinlichkeitsverteilung, die Wissen oder Unsicherheit über Daten vor oder vor der Beobachtung dieser Daten darstellt), die frühere Konversionen nach Kanälen indiziert,
- Ausgabeanteil, der den relativen Ausgabenanteil als Proxy verwendet, wenn die Marketingdaten gering sind.
Modell erstellen
Verwenden Sie zum Erstellen eines Modells den schrittweisen Konfigurationsfluss des geführten Mix Modelers, der bei Auswahl von Open model canvas verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Modells .
Modelle verwalten
So zeigen Sie eine Tabelle Ihrer aktuellen Modelle in der Mix Modeler-Benutzeroberfläche an:
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Wählen Sie in der linken Leiste
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Sie sehen eine Tabelle der aktuellen Modelle.
Die Tabellenspalten geben Details zum Modell an.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 layout-auto Spaltenname Details Name Name des Modells Beschreibung Beschreibung des Modells Konversionsereignis Die für das Modell ausgewählte Konversion. Ausführungshäufigkeit Die Ausführungsfrequenz des Trainings des Modells. Letzte Ausführung Datum und Uhrzeit der letzten Schulung des Modells. Status Der Status des letzten Trainings des Modells.
Erfolg
Schulungsproblem
Warten auf Training
Fehlgeschlagen
_ (wenn ein letzter Lauf in Verarbeitung ist) -
Um die für die Liste angezeigten Spalten zu ändern, wählen Sie
Details eines Modells anzeigen
So zeigen Sie weitere Details eines Modells an:
- Wählen Sie
Modelleinblicke
So zeigen Sie Einblicke in ein Modell in der Mix Modeler-Oberfläche an:
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Wählen Sie in der linken Leiste
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Wählen Sie den Namen eines Modells mit dem Wert Last run status von aus. Success aus der Tabelle Models. Modelleinblicke sind nur für erfolgreich trainierte Modelle verfügbar.
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Wählen Sie im Kontextmenü Model Insights aus. Sie werden zu Model Insights umgeleitet.
Neubewertung
So bewerten Sie ein Modell in der Mix Modeler-Oberfläche neu:
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Wählen Sie in der linken Leiste
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Wählen Sie den Namen eines Modells mit dem Wert Last run status von aus. Success aus der Tabelle Models. Die Neubewertung ist nur für erfolgreich trainierte Modelle verfügbar.
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Wählen Sie im Kontextmenü Re-score aus. Es kann einige Minuten dauern, bis ein aktualisierter Status für das Modell angezeigt wird.
Modell löschen
So löschen Sie ein Modell:
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Wählen Sie den Namen des Modells aus, das Sie löschen möchten.
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Wählen Sie im Kontextmenü Delete aus, um das Modell zu löschen.
note warning WARNING Das Modell wird sofort gelöscht.