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 a fim de fornecer insights de aprendizado de máquina no Experience Platform e a variável Real-Time Customer Data Platform da ciência de dados e das 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 completas na assimilação de resultados de ciência de dados em Experience Platform e o Perfil do cliente em tempo real referem-se às medidas de proteção de assimilação de dados e ao diagrama de latência referenciado no documento de medidas de proteção para implantação.
Etapas de implantação
- Crie esquemas para que os dados sejam assimilados.
- Crie conjuntos de dados para que os dados sejam assimilados.
- Assimilar dados em Experience Platform.
Para que os resultados do modelo sejam assimilados no Perfil do cliente em tempo real, faça o seguinte antes da assimilar dados:
- Configure as identidades corretas e os namespaces de identidade no esquema para assegurar que os dados assimilados possam aderir a um perfil unificado.
- Habilite os esquemas e conjuntos de dados para o perfil.
Considerações de implantação
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Na maioria dos casos, o resultado do modelo deve ser assimilado como atributos de perfil, e não como eventos de experiência. Os resultados do modelo podem ser uma cadeia de caracteres de atributo simples. Se houver vários resultados de modelo a assimilar, é recomendável usar um campo de tipo matriz ou mapa.
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O conjunto de dados de instantâneo de perfil diário, que é uma exportação diária dos dados de atributo de perfil unificado, pode ser aproveitado para treinar modelos em dados de atributo de perfil. A documentação do conjunto de dados de instantâneo de perfil pode ser acessada aqui.
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Para extrair dados de Experience Platform os métodos a seguir podem ser usados
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SDK de acesso a dados
- Os dados estão na forma de arquivo bruto
- Os dados do evento de experiência de perfil permanecem em seu estado bruto e não unificado.
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Destinos da RTCDP
- É possível fazer a saída de atributos de perfil e associações de segmento.
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Documentação relacionada
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