Modelo de ciencia de datos personalizada para el enriquecimiento de perfiles

El modelo de ciencia de datos personalizada para el enriquecimiento de perfiles muestra cómo se pueden usar los datos de Adobe Experience Platform en Data Science Workspace para entrenar, implementar y calificar modelos que proporcionen datos de aprendizaje automático. Estos modelos pueden generar directamente un conjunto de datos habilitado para Real-time Customer Profile, con el fin de enriquecer aún más los perfiles del cliente. Estos datos se pueden activar para la personalización. Algunos ejemplos de datos recogidos por el aprendizaje informático incluyen calificación de valor de duración, afinidad de categoría y producto o tendencia a la conversión o cancelación.

Casos de uso

  • Extraer datos y descubrir patrones con los datos del cliente de Experience Platform. Entrenar y calificar modelos según esos datos.
  • Enriquecer Real-time Customer Profile con datos y atributos según modelo para una personalización más granular y una optimización mejorada de recorrido.
  • Entrenar y calificar modelos para determinar datos del cliente tales como el valor de tiempo de vida del cliente, la tendencia a la conversión o cancelación, la afinidad de contenido y producto, y la calificación de participación.

Arquitectura

Arquitectura de referencia del modelo de ciencia de datos personalizada para el enriquecimiento de perfiles

Pasos de implementación

  1. Crear esquemas para la ingesta de datos.
  2. Crear conjuntos de datos para la ingesta de datos.
  3. Ingesta de datos a Experience Platform.
  4. Crear un cuaderno de notas de DSW.
  5. Elegir un idioma. Compatible con Python y PySpark.
  6. Crear un modelo en el cuaderno de notas.
  7. Entrenar el modelo.
  8. Calificar el modelo para que genere predicciones con los datos de destino.
  9. Activar el conjunto de datos de resultados del modelo del perfil si envía los resultados del modelo a Real-time Customer Profile.

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