Arricchire Real-time Customer Profile con informazioni sull’apprendimento automatico

Adobe Experience Platform Data Science Workspace fornisce gli strumenti e le risorse per creare, valutare e utilizzare modelli di apprendimento automatico per generare previsioni e insights sui dati. Quando le informazioni sull’apprendimento automatico vengono acquisite in un Profileset di dati abilitati, gli stessi dati vengono acquisiti anche come Profile record che possono quindi essere segmentati utilizzando Adobe Experience Platform Segmentation Service.

Questo documento fornisce collegamenti alle esercitazioni che consentono di arricchire Real-time Customer Profile con le informazioni sull'apprendimento automatico.

Introduzione

Per completare le esercitazioni riportate di seguito, è necessario avere una buona conoscenza dell’acquisizione Profile e creazione di segmenti. Prima di iniziare questa esercitazione, consulta la documentazione relativa ai seguenti servizi:

Real-time Customer Profile: Fornisce una rappresentazione completa e unificata di ogni singolo cliente basata su dati aggregati provenienti da più origini.
Identity Service: Abilita Real-time Customer Profile collegando identità provenienti da diverse fonti di dati che vengono acquisite in Platform.
Experience Data Model (XDM): Il framework standardizzato tramite il quale Platform organizza i dati sulla customer experience.

Oltre ai documenti di cui sopra, è consigliabile consultare anche le seguenti guide sugli schemi e sull’Editor di schema:

Nozioni di base sulla composizione dello schema: Descrive gli schemi XDM, i blocchi predefiniti, i principi e le best practice per la composizione degli schemi da utilizzare in Experience Platform.
Esercitazione sull’Editor di schema: Fornisce istruzioni dettagliate per la creazione di schemi utilizzando l’Editor di schema in Experience Platform.

Creare e configurare uno schema e un set di dati di output

Il primo passo verso l'arricchimento Real-time Customer Profile per "scoring insights" si intende sapere quale oggetto reale (come una persona) definisce i tuoi dati. La comprensione dei dati consente di descrivere e progettare una struttura per aggiungere significato, proprio 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 tramite l’Editor di schema. Tieni presente che prima di poter abilitare un set di dati per Profile, devi configurare lo schema del set di dati in modo che abbia un campo di identità principale e quindi abilitare lo schema per Profile. Quando i dati vengono acquisiti in un Profileset di dati abilitati, gli stessi dati vengono acquisiti anche come Profile registrazioni.

Se preferisci comporre uno schema utilizzando Schema Registry API, invece, inizia leggendo il Schema Registry guida per sviluppatori prima di provare l'esercitazione su creazione di uno schema tramite API.

Una volta preparati lo schema e il set di dati, puoi generare e inserire i dati del punteggio nel set di dati eseguendo le esecuzioni del punteggio utilizzando un modello appropriato.

Crea segmenti utilizzando Segment Builder

Dopo aver generato e acquisito le informazioni sui dati di valutazione nel tuo ProfileSet di dati abilitato, puoi creare segmenti dinamici utilizzando Segment Builder.

La Segment Builder offre un’area di lavoro ricca che consente di interagire con Profile elementi dati. L’area di lavoro fornisce controlli intuitivi per la creazione e la modifica di regole, ad esempio riquadri drag-and-drop utilizzati per rappresentare le proprietà dei dati. Segui Segment Builder guida utente per ulteriori informazioni:

Creazione di definizioni di segmenti utilizzando una combinazione di attributi, eventi e tipi di pubblico esistenti come blocchi predefiniti.
Utilizzo dell’area di lavoro e dei contenitori del generatore di regole per controllare l’ordine in cui vengono eseguite le regole del segmento.
Visualizzazione delle stime del pubblico potenziale, che consentono di regolare le definizioni dei segmenti in base alle esigenze.
Abilitazione di tutte le definizioni di segmento per la segmentazione pianificata.
Abilitazione di definizioni di segmenti specifiche per la segmentazione in streaming.