DokumentationMix ModelerHandbuch zu Mix Modeler

Modelle

Last update: Mon Oct 21 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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Mit der Modellfunktion in Mix Modeler können Sie Modelle konfigurieren, trainieren und bewerten, die für Ihre Geschäftsziele spezifisch sind. Das Training und Scoring unterstützt das KI-gestützte Transfer-Lernen zwischen der Multitouch-Attribution und der Marketing-Mix-Modellierung.

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 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.
  • Ein oder mehrere Marketing-Touchpoints (Kanäle), die aus Zusammenfassungsdaten, Marketing-Touchpoint-Daten (Ereignisdaten) oder beidem bestehen.
  • Ein konfigurierbares Lookback-Fenster.
  • Ein konfigurierbares Schulungsfenster.

Ein Modell kann optional Folgendes enthalten:

  • Externe Faktoren.
  • Interne Faktoren.
  • Frühere Kenntnisse von Marketing-Beiträgen aus anderen Quellen, z. B. Erfahrungen von Interessenträgern aus der Vergangenheit, schrittweise Tests und andere Modelle.
  • Ausgabenfreigabe, die den relativen Ausgabenanteil als Proxy verwendet, wenn die Marketing-Daten 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:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. 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.
    StatusGreen Erfolg
    StatusOrange Schulungsproblem
    StatusOrange Warten auf Schulung
    StatusRed Fehlgeschlagen
    StatusGreen _ (wenn ein letzter Lauf ausgeführt wird)

  3. Um die für die Liste angezeigten Spalten zu ändern, wählen Sie Spalteneinstellungen aus und schalten Sie die Spalten auf Aktivieren oder aus.

Sie können die folgenden Aktionen für ein bestimmtes Modell ausführen.

Modelleinblicke

Die Modelleinblicke-Funktion ist nur für erfolgreich trainierte und bewertete Modelle verfügbar.

So zeigen Sie die Einblicke eines Modells an:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie den Modellnamen aus.

Sie werden zu Model Insights umgeleitet.

Details anzeigen

So zeigen Sie weitere Details eines Modells an:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Info für ein Modell aus, um ein Popup mit Details anzuzeigen.

Duplizieren

Sie können ein Modell schnell duplizieren.

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Mehr für ein Modell und klicken Sie im Kontextmenü auf Duplicate.

Bearbeiten

Sie können den Namen, die Beschreibung und die Planung von Schulungen und Auswertungen eines Modells bearbeiten.

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Mehr für ein Modell und klicken Sie im Kontextmenü auf Edit.

    Im Dialogfeld Edit model :

    • Geben Sie eine neue Name und eine neue Description ein.

    • Aktivieren Sie Status, um die Planung zu aktivieren. Sie können die Planung nur für trainierte und bewertete Modelle aktivieren.

      1. Wählen Sie einen Scoring frequency aus:

        • Daily: Geben Sie einen gültigen Zeitpunkt ein (z. B. 05:22 pm) oder verwenden Sie Clock .
        • Weekly: Wählen Sie einen Wochentag aus und geben Sie eine gültige Uhrzeit ein (z. B. 05:22 pm) oder verwenden Sie Uhr .
        • 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 Uhr .

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

      Modell bearbeiten

  3. Wählen Sie Save aus.

Umzug

Das erneute Trainieren eines Modells ist nur auf erfolgreich trainierten Modellen verfügbar.

Ziehen Sie in Erwägung, ein Modell neu zu trainieren, wenn Sie:

  • Neue inkrementelle Marketing- und Faktordaten einschließen. Beispielsweise hat sich im letzten Quartal die Marktdynamik verändert oder Ihre Marketing-Datenverteilung hat sich erheblich geändert.

So trainieren Sie ein Modell neu:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Mehr für ein Modell und klicken Sie im Kontextmenü auf Train. Wählen Sie alternativ DataRefresh Train aus der blauen Aktionsleiste.

    Wählen Sie im Dialogfeld Train model die Option aus, um:

    • Train model with last 2 years of marketing data oder
    • Train model using specific date range of data.
      Geben Sie den Datumsbereich an. Sie können den Kalender verwenden, um einen Datumsbereich auszuwählen. Sie müssen einen Datenbereich mit mindestens einem Jahr auswählen.

    Modell erneut trainieren

  3. Wählen Sie Train aus, um das Modell neu zu trainieren.

Punktzahl oder Neubewertung

Sie können ein Modell inkrementell auf Grundlage neuer Marketing-Daten bewerten oder ein Modell für einen bestimmten Datumsbereich neu bewerten.

Sie sollten ein Modell erneut bewerten, wenn Sie:

  • Korrektur falscher Marketing-Daten. Beispielsweise haben die jüngsten Paid-Search-Daten, die Sie in die Schulung und Auswertung des Modells einbezogen haben, eine Woche an Daten verpasst.
  • Verwenden Sie neue inkrementelle Marketing-Daten, die durch Aktualisierungen der Datensätze verfügbar geworden sind, die Sie als Teil Ihrer harmonisierten Daten konfiguriert haben.

So bewerten oder bewerten Sie ein Modell neu:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Mehr für ein Modell und klicken Sie im Kontextmenü auf Score. Wählen Sie alternativ DataRefresh Score aus der blauen Aktionsleiste.

    Wählen Sie im Dialogfeld Score marketing data die Option aus, um:

    • **Score new marketing data from *mm/dd/yyyy ***, um Ihr Modell schrittweise anhand neuer Marketing-Daten zu bewerten, oder
    • Score specific date range of marketing data , um für einen bestimmten Datumsbereich eine Neubewertung vorzunehmen.
      Geben Sie den Datumsbereich an. Sie können den Kalender verwenden, um einen Datumsbereich auszuwählen.

    Modell erneut trainieren

  3. Wählen Sie Score aus. Wenn Sie ein Modell mithilfe eines bestimmten Datenbereichs neu bewerten, wird ein Dialogfeld "Existing model is replaced"angezeigt, in dem Sie aufgefordert werden, zu bestätigen, dass das Modell durch neue Werte für den ausgewählten Datumsbereich ersetzt werden soll. Wählen Sie Replace model zur Bestätigung aus.

Modell löschen

So löschen Sie ein Modell:

  1. Wählen Sie in der linken Leiste Models aus.

  2. Wählen Sie Mehr für ein Modell und klicken Sie im Kontextmenü auf Delete. Wählen Sie alternativ Löschen Delete aus der blauen Aktionsleiste.

So löschen Sie mehrere Modelle:

  1. Auswählen mehrerer Modelle.

  2. Wählen Sie in der blauen Aktionsleiste Löschen Delete aus, um die Modelle zu löschen.

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    WARNING
    Das Modell wird sofort gelöscht.
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