Entrada y salida en Attribution AI

En el siguiente documento se describen los diferentes insumos y productos utilizados en Attribution AI.

Attribution AI datos de entrada

Attribution AI funciona analizando los siguientes conjuntos de datos para calcular puntuaciones algorítmicas:

• Los conjuntos de datos de Adobe Analytics que usan la variable Conector de origen de Analytics
• Conjuntos de datos de Evento de experiencia (EE) en general desde el esquema de Adobe Experience Platform
• Conjuntos de datos de Evento de experiencia del consumidor (CEE)

Ahora puede agregar varios conjuntos de datos de diferentes fuentes en función de la variable mapa de identidad (campo ) si cada uno de los conjuntos de datos comparte el mismo tipo de identidad (área de nombres) como un ECID. Después de seleccionar una identidad y un área de nombres, aparecen métricas de integridad de columnas de ID que indican el volumen de datos que se están vinculando. Para obtener más información sobre la adición de varios conjuntos de datos, visite Guía del usuario del Attribution AI.

La información del canal no siempre está asignada de forma predeterminada. En algunos casos, si mediaChannel (campo) está en blanco, no podrá "continuar" hasta que asigne un campo a mediaChannel, ya que se trata de una columna requerida. Si el canal se detecta en el conjunto de datos, se asigna a mediaChannel de forma predeterminada. Las demás columnas, como tipo de medio y acción de medios siguen siendo opcionales.

Después de asignar el campo de canal, continúe con el paso "Definir eventos", donde puede seleccionar los eventos de conversión, los eventos de punto de contacto y elegir campos específicos de conjuntos de datos individuales.

Para obtener más información sobre la configuración de la variable Consumer Experience Event esquema (CEE), consulte la Preparación de datos de Servicios inteligentes guía. Para obtener más información sobre la asignación de datos de Adobe Analytics, visite Asignaciones de campos de Analytics documentación.

No todas las columnas de la Consumer Experience Event El esquema (CEE) es obligatorio para la Attribution AI.

Puede configurar los puntos de contacto utilizando los campos recomendados a continuación en el esquema o en el conjunto de datos seleccionado.

Normalmente, la atribución se ejecuta en columnas de conversión como pedidos, compras y cierres de compra en “comercio”. Las columnas para “canal” y “marketing” se utilizan para definir puntos de contacto para la Attribution AI (por ejemplo, channel._type = 'https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/email'). Para obtener resultados y perspectivas óptimos, se recomienda incluir tantas columnas de conversión y punto de contacto como sea posible. Además, no se limita solo a las columnas anteriores. Puede incluir cualquier otra columna recomendada o personalizada como conversión o definición de punto de contacto.

Los conjuntos de datos de evento de experiencia (EE) no necesitan tener mezclas de canal y marketing de forma explícita, siempre que la información de canal o campaña relevante para configurar un punto de contacto esté presente en uno de los campos de mezcla o de pasar por ellos.

Datos históricos

La Attribution AI requiere datos históricos como entrada para la formación de modelos. La duración de los datos requerida viene determinada principalmente por dos factores clave: ventana de formación y ventana retroactiva. Las entradas con ventanas de capacitación más cortas son más sensibles a las tendencias recientes, mientras que las ventanas de capacitación más largas ayudan a producir modelos más estables y precisos. Es importante modelar el objetivo con datos históricos que representen mejor sus objetivos comerciales.

La variable configuración de la ventana de formación filtra los eventos de conversión configurados para incluirse en la formación del modelo en función del tiempo de incidencia. Actualmente, el período mínimo de capacitación es de 1 trimestre (90 días). La variable ventana retroactiva proporciona un lapso de tiempo que indica cuántos días antes de que se incluyan los puntos de contacto del evento de conversión relacionados con este evento de conversión. Estos dos conceptos juntos determinan la cantidad de datos de entrada (medidos por días) necesarios para una aplicación.

De forma predeterminada, Attribution AI define la ventana de formación como los últimos 2 trimestres (6 meses) y la ventana retrospectiva como 56 días. En otras palabras, el modelo tendrá en cuenta todos los eventos de conversión definidos que se hayan producido en los últimos 2 trimestres y buscará todos los puntos de contacto que se hayan producido en los 56 días anteriores a los eventos de conversión asociados.

Fórmula:

Longitud mínima de los datos requerida = ventana de formación + ventana retrospectiva

Ejemplo:

• Desea atribuir eventos de conversión que se hayan producido en los últimos 90 días (3 meses) y rastrear todos los puntos de contacto que se hayan producido en las 4 semanas anteriores al evento de conversión. La duración de los datos de entrada debe abarcar los últimos 90 días + 28 días (4 semanas). La ventana de capacitación es de 90 días y la ventana retrospectiva es de 28 días, con un total de 118 días.

datos de salida de Attribution AI

La Attribution AI genera lo siguiente:

• Puntuaciones granulares sin procesar
• Puntuaciones agregadas

Ejemplo de esquema de salida:

Puntuaciones granulares sin procesar

La Attribution AI genera puntuaciones de atribución en el nivel más granular posible para que pueda cortar y fragmentar las puntuaciones en cualquier columna de puntuación. Para ver estas puntuaciones en la interfaz de usuario, lea la sección de visualización de rutas de puntuación sin procesar. Para descargar las puntuaciones con la API, visite la descarga de puntuaciones en Attribution AI documento.

La siguiente tabla describe los campos de esquema de la salida de ejemplo de las puntuaciones sin procesar:

Visualización de rutas de puntuación sin procesar (IU)

Puede ver la ruta a sus puntuaciones sin procesar en la interfaz de usuario de . Comience por seleccionar Esquemas en la interfaz de usuario de Platform , busque y seleccione el esquema de puntuaciones de AI de atribución desde el Examinar pestaña .

A continuación, seleccione un campo dentro de la variable Estructura de la interfaz de usuario, la variable Propiedades del campo se abre. Within Propiedades del campo es el campo de ruta que se asigna a las puntuaciones sin procesar.

Puntuaciones de atribución agregadas

Las puntuaciones agregadas se pueden descargar en formato CSV desde la interfaz de usuario de Platform si el intervalo de fechas es inferior a 30 días.

Attribution AI admite dos categorías de puntuaciones de atribución, las puntuaciones algorítmicas y las basadas en reglas.

Attribution AI produce dos tipos diferentes de puntuaciones algorítmicas, incrementales e influenciadas. Una puntuación con influencia es la fracción de conversión de la que es responsable cada punto de contacto de marketing. Una puntuación incremental es la cantidad de impacto marginal causado directamente por el punto de contacto de marketing. La principal diferencia entre la puntuación incremental y la puntuación influida es que la puntuación incremental tiene en cuenta el efecto basal. No supone que una conversión se deba exclusivamente a los puntos de contacto de marketing anteriores.

A continuación, se muestra un ejemplo de salida de esquema de Attribution AI de la interfaz de usuario de Adobe Experience Platform:

Consulte la siguiente tabla para obtener más información sobre cada una de estas puntuaciones de atribución:

Referencia de puntuación sin procesar (puntuaciones de atribución)

La siguiente tabla asigna las puntuaciones de atribución a las puntuaciones sin procesar. Si desea descargar las puntuaciones sin procesar, visite la descarga de puntuaciones en Attribution AI documentación.

Puntuaciones agregadas

Las puntuaciones agregadas se pueden descargar en formato CSV desde la interfaz de usuario de Platform si el intervalo de fechas es inferior a 30 días. Consulte la siguiente tabla para obtener más información sobre cada una de estas columnas de agregado.

Referencia de puntuación sin procesar (agregado)

La tabla siguiente asigna las puntuaciones agregadas a las puntuaciones sin procesar. Si desea descargar las puntuaciones sin procesar, visite la descarga de puntuaciones en Attribution AI documentación. Para ver las rutas de puntuación sin procesar desde la interfaz de usuario, visite la sección de visualización de rutas de puntuación sin procesar dentro de este documento.

Pasos siguientes

Una vez que haya preparado los datos y haya establecido todas sus credenciales y esquemas, comience por seguir la Guía del usuario del Attribution AI. Esta guía lo acompaña durante la creación de una instancia para Attribution AI.

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