用户档案扩充的自定义数据科学 Blueprint

用户档案扩充的自定义数据科学 Blueprint 说明了如何在数据科学工作区中使用 Adobe Experience Platform 中的数据来训练、部署和评估模型以提供机器学习洞察。这些模型可以直接输出到启用实时客户档案的数据集,以进一步丰富客户档案。然后,可以对这些洞察进行个性化配置。机器学习洞察的示例包括存留期值评分、产品和类别亲和力、转化倾向或客户流失倾向。

用例

  • 从 Experience Platform 中的客户数据中提取洞察并发现模式。根据这些数据对模型进行训练和评分。
  • 利用模型驱动的洞察和属性来丰富实时客户档案,以实现更精细的个性化并优化历程。
  • 对模型进行训练和评分,以确定客户洞察,如客户存留期值、转化或参与倾向、产品和内容关联,以及参与分数。

架构

用户档案扩充的自定义数据科学 Blueprint 的参考架构

实施步骤

  1. 为要摄入的数据创建架构。
  2. 为要摄入的数据创建数据集。
  3. 将数据摄入 Experience Platform。
  4. 创建 DSW 笔记本
  5. 选择语言。支持 Python 和 PySpark。
  6. 在笔记本中创作模型
  7. 训练模型
  8. 对模型进行评分,以使用目标数据生成预测。
  9. 如果将模型结果推送到实时客户档案,则为用户档案启用模型结果数据集

相关文档

相关博客帖子

在此页面上