Adobe Experience Platform Data Science Workspace fornisce gli strumenti e le risorse per creare, valutare e utilizzare modelli di machine learning per generare previsioni e approfondimenti sui dati. Quando le informazioni sull'apprendimento automatico vengono inserite in un dataset Profile abilitato, gli stessi dati vengono anche assimilati a record Profile che possono essere segmentati utilizzando Adobe Experience Platform Segmentation Service. Con l'acquisizione dei dati di profilo e serie temporali, il profilo cliente in tempo reale decide automaticamente di includere o escludere tali dati dai segmenti attraverso un processo continuo denominato segmentazione in streaming, prima di unirli ai dati esistenti e di aggiornare la visualizzazione unione. Di conseguenza, puoi eseguire istantaneamente dei calcoli e prendere decisioni per offrire esperienze personalizzate e avanzate ai clienti mentre interagiscono con il tuo marchio.
Questo documento contiene collegamenti alle esercitazioni che consentono di arricchire Real-time Customer Profile le informazioni sull'apprendimento delle computer.
Per completare le esercitazioni riportate di seguito, è necessario avere una buona conoscenza dell'assimilazione dei dati Profile e della creazione dei segmenti. Prima di iniziare questa esercitazione, consulta la documentazione relativa ai seguenti servizi:
Oltre ai documenti di cui sopra, si consiglia di consultare anche le seguenti guide sugli schemi e sull'Editor di schema:
Il primo passo verso l'arricchimento di Real-time Customer Profile con informazioni di punteggio è sapere quale oggetto reale (come una persona) definisce i dati. La comprensione dei dati consente di descrivere e progettare una struttura per aggiungere significato, come la progettazione di un database relazionale.
La composizione di uno schema inizia con l'assegnazione di una classe. Le classi definiscono gli aspetti comportamentali dei dati che lo schema conterrà (record o serie temporali). Per iniziare a creare i tuoi schemi, segui i passaggi dell'esercitazione su creazione di uno schema utilizzando l'Editor di schema. Prima di abilitare un dataset per Profile, è necessario configurare lo schema del dataset in modo che abbia un campo identità principale e quindi attivare lo schema per Profile. Quando i dati vengono trasferiti in un dataset abilitato Profile, gli stessi dati vengono anche inseriti come record Profile.
Se invece si preferisce comporre uno schema utilizzando l'API Schema Registry, iniziare leggendo la Schema Registry guida allo sviluppatore prima di provare l'esercitazione su creazione di uno schema mediante l'API.
Una volta preparati lo schema e il set di dati, è possibile generare e assimilare i dati del punteggio al dataset eseguendo le esecuzioni del punteggio utilizzando un modello appropriato.
Dopo aver generato e assimilato le informazioni sui dati di punteggio al dataset Profile abilitato, puoi creare segmenti dinamici utilizzando Segment Builder.
Segment Builder offre un'area di lavoro ricca che consente di interagire con gli elementi di dati Profile. L’area di lavoro offre controlli intuitivi per la creazione e la modifica di regole, come le sezioni di trascinamento utilizzate per rappresentare le proprietà dei dati. Seguite la Segment Builder guida utente per saperne di più:
Per ulteriori informazioni sui segmenti e sull' Segment Builder, leggere la Panoramica del servizio di segmentazione.
Per ulteriori informazioni su Real-time Customer Profile, leggere la Panoramica sul profilo cliente in tempo reale