Configuración de una instancia de Customer AI

La AI del cliente, como parte de los servicios AI/ML, le permite generar puntuaciones de tendencia personalizadas sin tener que preocuparse por el aprendizaje automático.

Los servicios AI/ML proporcionan Customer AI como un servicio de Adobe Sensei simple de usar que se puede configurar para diferentes casos de uso. Las secciones siguientes proporcionan los pasos para configurar una instancia de Customer AI.

Crear una instancia

En la interfaz de usuario de Platform, seleccione Servicios en el panel de navegación izquierdo. La variable Servicios aparece y muestra todos los servicios disponibles a su disposición. En el contenedor para Customer AI, seleccione Apertura.

La variable Customer AI La interfaz de usuario de aparece y muestra todas las instancias de servicio.

  • Puede encontrar la variable Perfiles totales marcados métrica ubicada en la parte inferior derecha del Crear instancia contenedor. Esta métrica rastrea el número total de perfiles marcados por Customer AI durante el año natural actual, incluidos todos los entornos de espacio aislado y las instancias de servicio eliminadas.

Las instancias de servicio se pueden editar, clonar y eliminar utilizando los controles del lado derecho de la interfaz de usuario. Para mostrar estos controles, seleccione una instancia de la Instancias de servicio. Los controles contienen lo siguiente:

  • Editar: Selección Editar permite modificar una instancia de servicio existente. Puede editar el nombre, la descripción y la frecuencia de puntuación de la instancia.
  • Clonar: Selección Clonar copia la configuración de instancia de servicio seleccionada actualmente. A continuación, puede modificar el flujo de trabajo para realizar ajustes menores y cambiarle el nombre como una nueva instancia.
  • Eliminar: Puede eliminar una instancia de servicio, incluidas las ejecuciones históricas. El conjunto de datos de salida correspondiente se eliminará de Platform. Sin embargo, las puntuaciones sincronizadas con Perfil del cliente en tiempo real no se eliminan.
  • Fuente de datos: Un vínculo al conjunto de datos utilizado por esta instancia. Si se utilizan varios conjuntos de datos, al seleccionar el texto del hipervínculo se abre la ventana emergente de vista previa del conjunto de datos.
  • Detalles de la última ejecución: Esto solo se muestra cuando falla una ejecución. Aquí se muestra información sobre por qué se ha producido un error en la ejecución, como códigos de error.
  • Definición de la puntuación: Información general rápida sobre el objetivo que configuró para esta instancia.

Para crear una nueva instancia, seleccione Crear instancia.

Configuración

Aparece el flujo de trabajo de creación de instancias, empezando por el Configuración paso a paso.

A continuación se proporciona información importante sobre los valores con los que debe proporcionar a la instancia:

  • Nombre: El nombre de la instancia se utiliza en todos los lugares donde se muestran las puntuaciones de Customer AI. Por lo tanto, los nombres deben describir lo que representan las puntuaciones de predicción. Por ejemplo, "Probabilidad de cancelar la suscripción a la revista".

  • Descripción: Descripción que indica lo que está intentando predecir.

  • Tipo de propensión: El tipo de tendencia determina la intención de la puntuación y la polaridad de la métrica. Puede elegir Pérdida o Conversión. Consulte la nota debajo de resumen de puntuación en el documento de perspectivas de descubrimiento para obtener más información sobre cómo afecta el tipo de propensión a su instancia.

Pantalla de configuración

Proporcione los valores necesarios y, a continuación, seleccione Siguiente para continuar.

Selección de datos

Por diseño, la Customer AI utiliza los datos de Adobe Analytics, Adobe Audience Manager, Experience Events en general y Consumer Experience Event para calcular las puntuaciones de tendencia. Al seleccionar un conjunto de datos, solo se muestran los que son compatibles con la AI del cliente. Para seleccionar un conjunto de datos, seleccione el (+) junto al nombre del conjunto de datos o seleccione la casilla de verificación para agregar varios conjuntos de datos a la vez. Utilice la opción de búsqueda para encontrar rápidamente los conjuntos de datos que le interesen.

Seleccionar y buscar un conjunto de datos

Después de seleccionar los conjuntos de datos que desea utilizar, seleccione la Agregar para agregar los conjuntos de datos al panel de vista previa del conjunto de datos.

Seleccionar conjuntos de datos

Selección del icono de información icono de información junto al conjunto de datos se abre la ventana emergente de vista previa del conjunto de datos.

Seleccionar y buscar un conjunto de datos

La vista previa del conjunto de datos contiene datos como la hora de la última actualización, el esquema de origen y una vista previa de las diez primeras columnas.

Select Guardar para guardar los borradores a medida que avanza por el flujo de trabajo. También puede guardar configuraciones de modelo de borrador y pasar al siguiente paso del flujo de trabajo. Uso Guardar y continuar para crear y guardar borradores durante las configuraciones del modelo. La función permite crear y guardar borradores de la configuración del modelo y es especialmente útil cuando tiene que definir muchos campos en el flujo de trabajo de configuración.

El flujo de trabajo Crear de la pestaña AI del cliente de Data Science Services con Guardar y guardar y continuar resaltado.

Complejidad del conjunto de datos

Hay un valor de porcentaje de integridad del conjunto de datos en la vista previa del conjunto de datos. Este valor proporciona una instantánea rápida de cuántas columnas del conjunto de datos están vacías o nulas. Si un conjunto de datos contiene muchos valores que faltan y estos valores se capturan en otra parte, se recomienda que incluya el conjunto de datos que contiene los valores que faltan. En este ejemplo, el ID de persona está vacío, pero el ID de persona se captura en un conjunto de datos independiente que se puede incluir.

NOTA

La integridad del conjunto de datos se calcula mediante la ventana de formación máxima para Customer AI (un año). Esto significa que no se tienen en cuenta los datos que tengan más de un año al mostrar el valor de integridad del conjunto de datos.

Complejidad del conjunto de datos

Seleccionar una identidad

Ahora puede unir varios conjuntos de datos entre sí según el mapa de identidad (campo). Debe seleccionar un tipo de identidad (también conocido como "área de nombres de identidad") y un valor de identidad dentro de ese área de nombres. Si ha asignado más de un campo como identidad dentro del esquema en el mismo espacio de nombres, todos los valores de identidad asignados aparecerán en la lista desplegable de identidad precedida por el área de nombres, como EMAIL (personalEmail.address) o EMAIL (workEmail.address).

seleccionar el mismo espacio de nombres

IMPORTANTE

Se debe utilizar el mismo tipo de identidad (área de nombres) para cada conjunto de datos que seleccione. Aparece una marca de verificación verde junto al tipo de identidad dentro de la columna de identidad que indica que los conjuntos de datos son compatibles. Por ejemplo, al utilizar el área de nombres de Phone y mobilePhone.number como identificador, todos los identificadores para los conjuntos de datos restantes deben contener y utilizar el área de nombres de Phone.

Para seleccionar una identidad, seleccione el valor subrayado ubicado en la columna de identidad. Aparecerá la ventana Seleccionar una identidad.

seleccionar el mismo espacio de nombres

En el caso de que haya más de una identidad disponible en un área de nombres, asegúrese de seleccionar el campo de identidad correcto para el caso de uso. Por ejemplo, hay dos identidades de correo electrónico disponibles en el área de nombres del correo electrónico, un trabajo y un correo electrónico personal. Según el caso de uso, es más probable que se rellene un correo electrónico personal, que sea más útil en predicciones individuales. Esto significa que EMAIL (personalEmail.address) se seleccionaría como identidad.

Clave de conjunto de datos no seleccionada

NOTA

Si no existe ningún tipo de identidad válido (área de nombres) para un conjunto de datos, debe establecer una identidad principal y asignarla a un área de nombres de identidad mediante la variable editor de esquemas. Para obtener más información sobre áreas de nombres e identidades, visite Espacios de nombres del servicio de identidad documentación.

Definir objetivo

La variable Definir objetivo y proporciona un entorno interactivo para que defina visualmente un objetivo de predicción. Un objetivo está compuesto por uno o más eventos, donde la ocurrencia de cada evento se basa en la condición que contiene. El objetivo de una instancia de Customer AI es determinar la probabilidad de alcanzar su objetivo en un lapso de tiempo determinado.

Para crear un objetivo, seleccione Introducir nombre de campo y seguido de un campo de la lista desplegable. Seleccione la segunda entrada, una cláusula para la condición del evento y, a continuación, proporcione de forma opcional el valor objetivo para completar el evento. Para configurar eventos adicionales, seleccione Agregar evento. Por último, complete el objetivo aplicando un intervalo de tiempo de predicción en cantidad de días y, a continuación, seleccione Siguiente.

Ocurrirá y no ocurrirá

Al definir el objetivo, tiene la opción de seleccionar Ocurrirá o No ocurrirá. Selección Ocurrirá significa que las condiciones de evento que defina deben cumplirse para que los datos de evento de un cliente se incluyan en la interfaz de usuario de perspectivas.

Por ejemplo, si desea configurar una aplicación para predecir si un cliente realizará una compra, puede seleccionar Ocurrirá seguido de Todo y, a continuación, introduzca commerce.purchases.id (o un campo similar) y existe como operador.

ocurrirá

Sin embargo, puede haber casos en los que le interese predecir si algún evento no se producirá en un intervalo de tiempo determinado. Para configurar un objetivo con esta opción, seleccione No ocurrirá en la lista desplegable de nivel superior.

Por ejemplo, si le interesa predecir qué clientes participan menos y no visitan la página de inicio de sesión de su cuenta en el mes siguiente. Select No ocurrirá seguido de Todo y, a continuación, introduzca web.webInteraction.URL (o un campo similar) y es igual que como operador con inicio de sesión de cuenta como valor.

no se producirá

Todos y cualquiera de

En algunos casos, es posible que desee predecir si se producirá una combinación de eventos y, en otros, es posible que desee predecir la aparición de cualquier evento de un conjunto predefinido. Para predecir si un cliente tendrá una combinación de eventos, seleccione la opción Todo en la lista desplegable de segundo nivel de la Definir objetivo página.

Por ejemplo, es posible que desee predecir si un cliente compra un producto en particular. Este objetivo de predicción se define mediante dos condiciones: a commerce.order.purchaseID existe y productListItems.SKU es igual que algún valor específico.

Todos los ejemplos

Para predecir si un cliente tendrá algún evento de un conjunto determinado, puede usar la variable Cualquiera de .

Por ejemplo, es posible que desee predecir si un cliente visita una determinada dirección URL o una página web con un nombre determinado. Este objetivo de predicción se define mediante dos condiciones: web.webPageDetails.URL comienza con un valor determinado y web.webPageDetails.name comienza con un valor en particular.

Cualquiera de los ejemplos

Población elegible (opcional)

De forma predeterminada, se generan puntuaciones de tendencia para todos los perfiles a menos que se especifique una población apta. Puede especificar una población apta definiendo condiciones para incluir o excluir perfiles según eventos.

población elegible

Eventos personalizados (opcional)

Si tiene información adicional además del campos de evento estándar utilizado por Customer AI para generar puntuaciones de tendencia, se proporciona una opción de eventos personalizada. El uso de esta opción le permite añadir eventos adicionales que considere influyentes, lo que puede mejorar la calidad del modelo y ayudar a proporcionar resultados más precisos. Si el conjunto de datos seleccionado incluye eventos personalizados definidos en el esquema, puede agregarlos a la instancia.

NOTA

Para obtener una explicación detallada sobre cómo los eventos personalizados afectan a los resultados de puntuación de AI del cliente, visite Ejemplo de evento personalizado para obtener más información.

función de evento

Para agregar un evento personalizado, seleccione Añadir evento personalizado. A continuación, introduzca un nombre de evento personalizado y asígnelo al campo de evento del esquema. Los nombres de evento personalizados se muestran en lugar del valor de los campos al consultar factores influyentes y otras perspectivas. Esto significa que se utilizará el nombre de evento personalizado en lugar del ID/valor del evento. Para obtener más información sobre cómo se muestran los eventos personalizados, consulte la sección de ejemplo de evento personalizado. La Customer AI utiliza estos eventos personalizados adicionales para mejorar la calidad del modelo y ofrecer resultados más precisos.

Campo Evento personalizado

A continuación, seleccione el operador que desee utilizar en la lista desplegable de operadores disponibles. Solo se muestran los operadores compatibles con el evento.

Operador de eventos personalizados

Por último, introduzca los valores de campo si el operador seleccionado requiere uno. En este ejemplo, solo necesitamos ver si existe una reserva de hotel o restaurante. Sin embargo, si queremos ser más exactos, podríamos utilizar el operador equals e introducir un valor exacto en el símbolo del sistema.

Valor del campo Evento personalizado

Una vez finalizada, seleccione Siguiente en la parte superior derecha para continuar.

Atributos de perfil personalizados (opcional)

Puede definir campos importantes del conjunto de datos de perfil (con marcas de tiempo) en los datos, además del campos de evento estándar utilizado por Customer AI para generar puntuaciones de tendencia. El uso de esta opción le permite agregar atributos de perfil adicionales que considere influyentes, lo que puede mejorar la calidad del modelo y proporcionar resultados más precisos. Además, la adición de atributos de perfil personalizados permite al AI del cliente mostrar mejor cómo terminaron los perfiles particulares en un bloque de inclinación.

NOTA

La adición de un atributo de perfil personalizado sigue el mismo flujo de trabajo que la adición de un evento personalizado. De forma similar a los eventos personalizados, los atributos de perfil personalizados afectan a la puntuación del modelo del mismo modo. Para obtener una explicación detallada, visite Ejemplo de evento personalizado para obtener más información.

añadir un atributo de perfil personalizado

Seleccione los atributos de perfil en la exportación de instantáneas de perfil

También puede optar por incluir atributos de perfil de la exportación diaria de instantáneas de perfil. Estos atributos se sincronizan con la exportación de instantáneas de perfil y muestran el valor disponible más recientemente.

ADVERTENCIA

Tenga cuidado de no seleccionar un atributo de perfil que se actualice como resultado del objetivo de predicción o que esté altamente correlacionado con el objetivo de predicción. Esto causa fugas de datos y sobreajuste del modelo. Un ejemplo de este atributo es total_purchases_in_the_last_3_months que predice la conversión de compra.

NOTA

La compatibilidad con el uso de atributos de perfil de la exportación de instantáneas de UPS está disponible en la interfaz de usuario bajo petición.

Adición de un ejemplo de evento personalizado

En el siguiente ejemplo, se añade un evento personalizado y un atributo de perfil a una instancia de Customer AI. El objetivo de la instancia de Customer AI es predecir la probabilidad de que un cliente compre otro producto de Luma en los próximos 60 días. Normalmente, los datos del producto están vinculados a un SKU del producto. En este caso, el SKU es prd1013. Una vez entrenado/puntuado el modelo Customer AI, este SKU se puede vincular a un evento y mostrarse como un factor influyente para un bloque de propensión.

Customer AI aplica automáticamente la generación de funciones como "Días transcurridos" o "Recuentos de" a eventos personalizados como Compra de Watch. Si este evento se consideró un factor influyente en el motivo por el que los clientes son de alta, media o baja tendencia, Customer AI lo muestra como Days since prd1013 purchase o Count of prd1013 purchase. Al crearlo como un evento personalizado, puede darle al evento un nuevo nombre que facilite la lectura de los resultados. Por ejemplo, Days since Watch purchase. Además, Customer AI utiliza este evento en su formación y puntuación incluso si el evento no es un evento estándar. Esto significa que puede agregar varios eventos que considere influyentes y personalizar aún más el modelo mediante la inclusión de datos como reservas, registros de visitantes y otros eventos. Añadir estos puntos de datos aumenta aún más la precisión y precisión del modelo de AI del cliente.

ejemplo de un evento personalizado

Definir opciones

El paso set options permite configurar una programación para automatizar ejecuciones de predicciones, definir exclusiones de predicciones para filtrar ciertos eventos y alternar Perfil encendido/apagado.

Configuración de una programación (opcional)

Para configurar una programación de puntuación, comience configurando la variable Frecuencia de puntuación. Las ejecuciones de predicciones automatizadas se pueden programar para que se ejecuten de forma semanal o mensual.

Exclusiones de predicción (opcional)

Si el conjunto de datos contiene columnas agregadas como datos de prueba, puede agregar esa columna o evento a una lista de exclusión seleccionando Añadir exclusión seguido de introducir el campo que desea excluir. Esto evita que los eventos que cumplen determinadas condiciones se evalúen al generar puntuaciones. Esta función se puede usar para filtrar las entradas o promociones de datos irrelevantes.

Para excluir un evento, seleccione Añadir exclusión y defina el evento. Para eliminar una exclusión, seleccione los puntos suspensivos () en la parte superior derecha del contenedor de eventos y, a continuación, seleccione Quitar contenedor.

Alternar perfil

La opción Perfil permite que la AI del cliente exporte los resultados de puntuación en Perfil del cliente en tiempo real. Al desactivar esta opción, se evita que los resultados de puntuación de los modelos se agreguen al perfil. Los resultados de puntuación de Customer AI siguen disponibles con esta función deshabilitada.

Al utilizar Customer AI por primera vez, puede desactivar esta función hasta que esté satisfecho con los resultados de salida del modelo. Esto evita que cargue varios conjuntos de datos de puntuación en los perfiles del cliente mientras ajusta el modelo. Una vez que haya terminado de calibrar el modelo, puede clonar el modelo utilizando la variable opción clone de la variable Instancias de servicio página. Esto le permite crear una copia del modelo y activar el perfil.

Alternar perfil

Una vez que haya configurado el programa de puntuación, incluidas las exclusiones de predicción y el botón de alternancia de perfil en el que desea que esté, seleccione Finalizar en la parte superior derecha para crear la instancia de Customer AI.

Si la instancia se crea correctamente, se activa inmediatamente una ejecución de predicción y las ejecuciones posteriores se ejecutan según la programación definida.

NOTA

Según el tamaño de los datos de entrada, las ejecuciones de predicciones pueden tardar hasta 24 horas en completarse.

Al seguir esta sección, ha configurado una instancia de Customer AI y ejecutado una ejecución de predicciones. Una vez finalizada correctamente la ejecución, las perspectivas puntuadas rellenan automáticamente los perfiles con puntuaciones predichas si está habilitada la opción de alternancia de perfiles. Espere hasta 24 horas antes de continuar con la siguiente sección de este tutorial.

Políticas de gobernanza

Una vez que revise el flujo de trabajo para crear una instancia y enviar la configuración del modelo, la variable aplicación de políticas comprueba si hay alguna infracción. Si se produce una infracción de política, aparece una ventana emergente que indica que se han violado una o más políticas. Esto sirve para garantizar que las operaciones de datos y las acciones de marketing dentro de Platform sean compatibles con las políticas de uso de datos.

popover que muestra una infracción de directiva

La ventana emergente proporciona información específica sobre la infracción. Puede resolver estas infracciones mediante la configuración de directivas y otras medidas que no están directamente relacionadas con el flujo de trabajo de configuración. Por ejemplo, puede cambiar las etiquetas para que se puedan usar ciertos campos con fines científicos de datos. Como alternativa, también puede modificar la configuración del modelo en sí para que no use nada con una etiqueta en ella. Consulte la documentación para obtener más información sobre cómo configurar políticas.

Control de acceso basado en atributos

IMPORTANTE

El control de acceso basado en atributos está disponible actualmente solo en una versión limitada.

Control de acceso basado en atributos es una función de Adobe Experience Platform que permite a los administradores controlar el acceso a objetos específicos o a funciones basadas en atributos. Los atributos pueden ser metadatos agregados a un objeto, como una etiqueta agregada a un campo o segmento de esquema. Un administrador define políticas de acceso que incluyen atributos para administrar los permisos de acceso de los usuarios.

Esta funcionalidad le permite etiquetar campos de esquema del Modelo de datos de experiencia (XDM) con etiquetas que definen ámbitos organizativos o de uso de datos. En paralelo, los administradores pueden utilizar la interfaz de administración de usuarios y funciones para definir las políticas de acceso que rodean los campos de esquema XDM y administrar mejor el acceso dado a los usuarios o grupos de usuarios (usuarios internos, externos o de terceros). Además, el control de acceso basado en atributos permite a los administradores administrar el acceso a segmentos específicos.

Mediante el control de acceso basado en atributos, los administradores de su organización pueden controlar el acceso de los usuarios a los datos personales confidenciales (SPD) y a la información de identificación personal (PII) en todos los flujos de trabajo y recursos de Platform. Los administradores pueden definir funciones de usuario que solo tengan acceso a campos y datos específicos que se correspondan con esos campos.

Debido al control de acceso basado en atributos, algunos campos y funcionalidades tendrían acceso restringido y no estarían disponibles para ciertas instancias de servicio de Customer AI. Algunos ejemplos son "Identidad", "Definición de puntuación" y "Clonar".

El espacio de trabajo de Customer AI con los campos restringidos de la instancia de servicio resultados resaltados.

En la parte superior del espacio de trabajo de Customer AI página perspectivas, observe que los detalles en la barra lateral, la definición de puntuación, la identidad y los atributos de perfil muestran "Acceso restringido".

Espacio de trabajo de Customer AI con los campos restringidos del esquema resaltados.

Cuando se obtienen vistas previas de conjuntos de datos con esquema restringido en la variable Flujo de trabajo de creación de instancias , aparece una advertencia que indica que Debido a las restricciones de acceso, cierta información no se muestra en la vista previa del conjunto de datos.

Espacio de trabajo de Customer AI con los campos restringidos de los conjuntos de datos de vista previa con resultados de esquema restringidos resaltados.

Después de crear una instancia con información restringida y continuar con el Definir objetivo , aparece una advertencia en la parte superior: Debido a restricciones de acceso, cierta información no se muestra en la configuración.

El espacio de trabajo de Customer AI con los campos restringidos de la instancia de servicio resultados resaltados.

Pasos siguientes

Al seguir este tutorial, ha configurado correctamente una instancia de Customer AI y ha generado puntuaciones de tendencia. Ahora puede elegir usar el Generador de segmentos para crear segmentos de clientes con puntuaciones predichas o descubra perspectivas con Customer AI.

Recursos adicionales

El siguiente vídeo está diseñado para comprender el flujo de trabajo de configuración de Customer AI. Además, se proporcionan prácticas recomendadas y ejemplos de casos de uso.

IMPORTANTE

El siguiente vídeo está desactualizado. Para obtener la información más actualizada, consulte la documentación.

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