Ciência de dados personalizada para blueprint de enriquecimento de perfil
O blueprint de ciência de dados personalizada para enriquecimento de perfil ilustra como os dados podem ser usados para treinar, implantar e pontuar modelos para fornecer insights de aprendizado de máquina sobre o Experience Platform e o Real-Time Customer Data Platform a partir de ciência de dados e ferramentas de aprendizado de máquina.
Os insights modelados podem ser assimilados em Experience Platform para enriquecer o perfil do cliente em tempo real. Exemplos de insights de aprendizado de máquina incluem pontuação de valor vitalício, afinidade de categorias e produtos, propensão à conversão ou ao churn.
Casos de uso
- Extraia insights e descubra padrões a partir de dados do cliente; treine e pontue modelos de acordo com esses dados.
- Aprimore o Perfil de cliente em tempo real com insights e atributos orientados por modelos para uma personalização mais detalhada e jornadas aperfeiçoadas.
- Treine e classifique modelos para determinar insights do cliente, como valor vitalício do cliente, propensão à conversão ou à rotatividade, afinidade de conteúdos e produtos e classificação de engajamentos.
Arquitetura
Medidas de proteção
- Para obter medidas de proteção detalhadas e latências de ponta a ponta ao assimilar resultados de ciência de dados no Experience Platform e o Perfil do Cliente em Tempo Real, consulte as medidas de proteção de assimilação de dados e o diagrama de latência referenciado no documento de medidas de proteção de implantação.