Integrar os dados de IA do cliente ao CJA

A IA do cliente, como parte dos Serviços inteligentes da Adobe Experience Platform, fornece aos profissionais de marketing o poder de gerar previsões de clientes individualmente.

Com a ajuda de fatores influentes, a IA do cliente pode informar o que um cliente deve fazer e por quê. Além disso, os profissionais de marketing podem se beneficiar das previsões e insights da IA do cliente para personalizar as experiências do cliente, disponibilizando as ofertas e mensagens mais apropriadas.

A IA do cliente depende de dados comportamentais individuais e de dados de perfil para pontuação de propensão. A IA do cliente é flexível, pois pode receber várias fontes de dados, incluindo Adobe Analytics, Adobe Audience Manager, dados de eventos de experiência do consumidor e dados de eventos de experiência. Se você usar o conector de origem da Experience Platform para trazer os dados do Adobe Audience Manager e do Adobe Analytics, o modelo seleciona automaticamente os tipos de evento padrão para treinar e pontuar o modelo. Se você trouxer seu próprio conjunto de dados de Evento de experiência sem tipos de evento padrão, todos os campos relevantes precisarão ser mapeados como eventos personalizados ou atributos de perfil se você quiser usá-lo no modelo. Isso pode ser feito na etapa de configuração da IA do cliente na Experience Platform.

O Customer AI pode se integrar com o Customer Journey Analytics (CJA) na medida em que os conjuntos de dados habilitados para o Customer AI possam ser aproveitados nas exibições de dados e nos relatórios no CJA. É possível:

• Rastrear as pontuações de propensão para um segmento de usuários ao longo do tempo.
  • Caso de uso: Entenda a probabilidade de conversão de clientes em um segmento específico.
  • Exemplo: Um comerciante em uma cadeia de hotéis quer entender a probabilidade de um cliente de hotel comprar um ingresso no local do concerto do hotel.
• Analisar quais eventos ou atributos de sucesso estão associados às pontuações de propensão.
  • Caso de uso: Entenda os atributos ou eventos de sucesso associados às pontuações de propensão.
  • Exemplo: Um profissional de marketing em uma cadeia de hotéis quer entender como as compras de ingressos de shows no local de concertos de um hotel estão associadas a pontuações de propensão.
• Siga o fluxo de entrada para a propensão do cliente em diferentes execuções de pontuação.
  • Caso de uso: Entender as pessoas que inicialmente eram usuários de baixa propensão e, com o tempo, se tornaram usuários de alta propensão.
  • Exemplo: Um comerciante em uma cadeia de hotéis deseja entender quais clientes de hotéis inicialmente foram identificados como clientes com baixa propensão a comprar um tíquete de exibição, mas com o tempo tornou-se cliente com alta propensão a comprar um tíquete de exibição.
• Veja a distribuição da propensão.
  • Caso de uso: Entenda a distribuição de pontuações de propensão para ser mais precisa na definição de segmentos.
  • Exemplo: Um varejista deseja executar uma promoção específica de US$ 50 de um produto. Eles podem querer executar apenas uma promoção muito limitada devido ao orçamento, etc. Eles analisam os dados e decidem direcionar somente os mais de 80% de seus clientes.
• Examine a propensão para realizar uma ação para um coorte específico ao longo do tempo.
  • Caso de uso: Rastreie uma coorte específica ao longo do tempo.
  • Exemplo: Um comerciante em uma cadeia de hotéis quer rastrear a camada de bronze em relação à camada de prata, ou camada de prata em relação à camada de ouro, ao longo do tempo. Eles podem ver a propensão de cada coorte para reservar o hotel ao longo do tempo.

Para integrar efetivamente os dados do Customer AI ao CJA, siga estas etapas:

Etapa 1: Configurar uma instância da IA do cliente

Depois de preparar seus dados e ter todas as credenciais e esquemas em vigor, comece seguindo o guia Configurar uma instância da IA do cliente na Adobe Experience Platform.

Etapa 2: Configurar uma conexão do CJA com conjuntos de dados da IA do cliente

No CJA, agora você pode criar uma ou mais conexões para conjuntos de dados da Experience Platform que foram instrumentados para a API do cliente. Cada previsão, como “Probabilidade de atualização da conta”, equivale a um conjunto de dados. Esses conjuntos de dados são exibidos com o prefixo “Pontuações da IA do cliente no formato EE - nome_do_aplicativo”.

Este é um exemplo de um esquema XDM que o CJA traria como parte de um conjunto de dados existente ou novo:

(Observe que o exemplo é um conjunto de dados de perfil; o mesmo conjunto de objetos de esquema seria parte de um conjunto de dados de Evento de experiência que o CJA capturaria. O conjunto de dados do Evento de experiência incluiria carimbos de data e hora como a data da pontuação.) Cada cliente classificado neste modelo teria uma pontuação, uma scoreDate, etc. associada a eles.

Etapa 3: Criar visualizações de dados com base nessas conexões

No CJA, agora você pode prosseguir para criar visualizações de dados com as dimensões (como pontuação, data de pontuação, probabilidade etc.) e métricas que foram trazidas como parte da conexão estabelecida.

Etapa 4: Relatório das pontuações de CAI no Workspace

No Workspace do CJA, crie um novo projeto e extraia visualizações.

Pontuações de propensão de tendência

Este é um exemplo de um projeto do Workspace com dados de CAI que realiza a tendência das pontuações de propensão para um segmento de usuários ao longo do tempo, em ​um gráfico de barras empilhadas:

Tabela com códigos de motivo

É uma tabela que mostra códigos de motivo pelo qual um segmento tem alta ou baixa propensão:

Fluxo de entrada para propensão do cliente

Este diagrama de fluxo mostra o fluxo de entrada para a propensão do cliente em diferentes execuções de pontuação ​:

Distribuição das pontuações de propensão

Este gráfico de barras mostra a distribuição das pontuações de propensão:

Sobreposições de propensão

Este diagrama Venn mostra as sobreposições de propensão em diferentes execuções de pontuação:

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