O Customer AI exibe erros quando o treinamento, a pontuação e a configuração do modelo falham. In the Service instances section, a column for LAST RUN STATUS displays one of the following messages: Success, Training issue, and Failed.
No caso de Falha ou Problema de treinamento for exibido, você poderá selecionar o status de execução para abrir um painel lateral. The side panel contains your Last run status and Last run details. Detalhes da última execução contém informações sobre por que a execução falhou. Caso o Customer AI não possa fornecer detalhes sobre o erro, entre em contato com o suporte com o código de erro fornecido.
Os erros de carregamento no modo incógnito do Google Chrome estão presentes devido às atualizações nas configurações de segurança do modo incógnito do Google Chrome. O problema está sendo trabalhado ativamente com o Chrome para tornar o experience.adobe.com um domínio confiável.
Para contornar esse problema, você precisa adicionar experience.adobe.com como um site que sempre pode usar cookies. Start by navigating to chrome://settings/cookies. Next, scroll down to the Customized behaviors section followed by selecting the Add button next to "sites that can always use cookies". In the popover that appears, copy and paste [*.]experience.adobe.com
then select the Including third-party cookies on this site checkbox. Once complete, select Add and reload Customer AI in incognito.
Se receber o erro "A Qualidade do Modelo é ruim. Recomendamos criar um novo aplicativo com a configuração modificada". Follow the recommended steps below to help troubleshoot.
"A qualidade do modelo é pobre" significa que a precisão do modelo não se encontra dentro de um intervalo aceitável. Customer AI was unable to build a reliable model and AUC (Area under the ROC curve) < 0.65 after training. Para corrigir o erro, é recomendável alterar um dos parâmetros de configuração e executar o treinamento novamente.
Comece verificando a precisão dos seus dados. It is important that your data contains the necessary fields needed for your predictive outcome.
Se os dados não parecerem ser o problema, tente alterar a condição de população de qualificação para restringir o modelo a determinados perfis (por exemplo, _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142
existe nos últimos 56 dias). Isso restringe a população e o tamanho dos dados usados na janela de treinamento.
If restricting the eligibility population did not work or is not possible, change your prediction window.