고객 AI 인스턴스 구성

고객 AI를 통해 머신 러닝에 대한 걱정 없이 개인화된 고객 성향 점수를 생성할 수 있습니다.

Intelligent Services는 고객 AI를 다른 사용 사례용으로 구성할 수 있는 사용이 간편한 Adobe Sensei 서비스로 제공합니다. 다음 섹션에서는 고객 AI 인스턴스를 구성하는 절차를 제공합니다.

인스턴스 설정

플랫폼 UI의 왼쪽 탐색 에서 서비스를 선택합니다. 서비스 ​브라우저가 나타나고 사용자가 언제든지 사용 가능한 모든 서비스가 표시됩니다. 고객 AI의 컨테이너에서 열기를 선택합니다.

고객 AI UI가 나타나고 모든 서비스 인스턴스가 표시됩니다.

  • 인스턴스 만들기 컨테이너의 오른쪽 하단에 있는 총 프로필 점수 지표를 찾을 수 있습니다. 이 지표는 모든 샌드박스 환경 및 삭제된 서비스 인스턴스를 포함하여 현재 달력 연도의 고객 AI에서 획득한 총 프로필 수를 추적합니다.

서비스 인스턴스는 UI 오른쪽의 컨트롤을 사용하여 편집, 복제 및 삭제할 수 있습니다. 이러한 컨트롤을 표시하려면 기존 서비스 인스턴스에서 인스턴스를 선택합니다. 컨트롤에는 다음이 포함됩니다.

  • 편집:편집 선택하면 기존 서비스 인스턴스를 수정할 수 있습니다. 인스턴스의 이름, 설명 및 점수 주기를 편집할 수 있습니다.
  • 복제:복제를 선택하면 현재 선택된 서비스 인스턴스 설정이 복사됩니다. 그런 다음 워크플로우를 수정하여 약간 수정하고 새 인스턴스로 이름을 변경할 수 있습니다.
  • 삭제:모든 기록 실행을 포함하는 서비스 인스턴스를 삭제할 수 있습니다.
  • 데이터 소스:이 인스턴스에서 사용하는 데이터 세트에 대한 링크입니다.
  • 마지막 실행 세부 정보:이는 실행이 실패할 때만 표시됩니다. 여기에 오류 코드와 같이 실행이 실패한 이유에 대한 정보가 표시됩니다.
  • 점수 정의:이 인스턴스에 대해 구성한 목표에 대한 빠른 개요입니다.

새 인스턴스를 만들려면 인스턴스 만들기를 선택합니다.

인스턴스 생성 워크플로우가 나타나고 설정 단계부터 시작됩니다.

다음은 인스턴스를 제공해야 하는 값에 대한 중요한 정보입니다.

  • 인스턴스 이름은 고객 AI 점수가 표시되는 모든 위치에서 사용됩니다. 따라서, 이름에는 "잡지 가입을 취소할 가능성"과 같이 예측 점수가 나타내는 내용을 설명해야 합니다.

  • 성향 유형은 점수와 지표 극성을 결정합니다. 이탈률 또는 전환 중 하나를 선택할 수 있습니다. 성향 유형이 인스턴스에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 인사이트 문서의 점수 요약 아래의 메모를 참조하십시오.

  • 데이터 소스는 데이터가 있는 곳입니다. 데이터 세트는 점수를 예측하는 데 사용되는 입력 데이터 집합입니다. 고객 AI는 고객 경험 이벤트 데이터를 사용하여 성향 점수를 계산합니다. 드롭다운 선택기에서 데이터 세트를 선택하면 고객 AI와 호환되는 데이터만 나열됩니다.

  • 기본적으로 자격 조건을 갖춘 인구를 지정하지 않으면 모든 프로필에 대해 성향 점수가 생성됩니다. 이벤트를 기반으로 프로파일을 포함하거나 제외하는 조건을 정의하여 적격한 인구를 지정할 수 있습니다.

필요한 값을 제공한 다음 다음을 선택합니다.

목표 정의

목표 정의 단계가 나타나며 예측 목표를 시각적으로 정의할 수 있는 대화형 환경을 제공합니다. 목표는 하나 이상의 이벤트로 구성되며, 여기서 각 이벤트의 발생은 이벤트가 보유하는 조건을 기준으로 합니다. 고객 AI 인스턴스의 목표는 주어진 기간 내에 목표 달성에 대한 가능성 의의를 결정하는 것입니다.

목표를 만들려면 필드 이름 입력을 선택하고 드롭다운 목록에서 필드를 선택합니다. 두 번째 입력을 선택하고 이벤트 조건에 대한 절을 선택한 다음 이벤트를 완료할 대상 값을 제공합니다. 이벤트 추가를 선택하여 추가 이벤트를 구성할 수 있습니다. 마지막으로, 예측 시간 프레임을 일 수로 적용하여 목표를 완료한 다음 다음을 선택합니다.

발생하며 발생하지 않음

목표를 정의하는 동안 발생함 또는 발생하지​않을 옵션을 선택할 수 있습니다. 발생함 을 선택하면 고객 이벤트 데이터가 인사이트 UI에 포함되려면 정의한 이벤트 조건을 충족해야 합니다.

예를 들어 고객이 구매할지 여부를 예측하기 위해 앱을 설정하려면 [ 모두 ]와 [ 모두를] 차례로 ​선택한 다음 commerce.purchases.id를 입력한 다음exists연산자로존재할 수 있습니다.

발생함

하지만 특정 기간에 어떤 이벤트가 발생하지 않을 것인지 예측하는 데 관심이 있는 경우가 있을 수 있습니다. 이 옵션을 사용하여 목표를 구성하려면 최상위 수준 드롭다운에서 발생하지 않음을 선택합니다.

예를 들어 어떤 고객이 덜 참여하는지 예측하고자 하는 경우 다음 달에 계정 로그인 페이지를 방문하지 마십시오. 다음 에 모두모두 발생하지는 않음을 선택한 다음 web.webInteraction.URL 같음을 다음으로 연산자로Account-login을 입력합니다.

발생하지 않음

모든 항목 및

경우에 따라 사전 정의된 집합에서 이벤트의 발생 여부를 예측할 수도 있습니다. 고객이 이벤트의 조합을 가질 것인지 여부를 예측하려면 [목표 정의] 페이지의 두 번째 수준 드롭다운에서 모두 옵션을 선택합니다 .

예를 들어 고객이 특정 제품을 구매하는지 여부를 예측할 수 있습니다. 이 예측 목표는 다음 두 가지 조건에 의해 정의됩니다.가 commerce.order.purchaseID 존재하며 ​equals productListItems.SKU some specific ​value.

모든 예

고객이 특정 세트의 이벤트를 가질 것인지 여부를 예측하려면 [ 모두 옵션을 사용할] 수 있습니다.

예를 들어 고객이 특정 URL을 방문하는지 또는 특정 이름을 가진 웹 페이지를 방문하는지를 예측할 수 있습니다. 이 예측 목표는 다음 두 가지 조건에 의해 정의됩니다. web.webPageDetails.URL 특정 값으로 web.webPageDetails.name 시작하고 특정 값으로 시작합니다 .

예

일정 구성 (선택 사항)

고급 단계가 나타납니다. 이 선택 단계에서는 예측 실행을 자동화하는 일정을 구성하거나, 특정 이벤트를 필터링하는 예측 제외를 정의하거나, 필요한 것이 없으면 마침을 선택할 수 있습니다.

점수 지정 빈도를 구성하여 점수 지정 일정을 설정합니다. 자동화된 예측 실행은 주별 또는 월별 기준으로 실행되도록 예약할 수 있습니다.

일정 구성 아래에서는 점수를 생성할 때 특정 조건을 충족하는 이벤트가 평가되지 않도록 예측 제외를 정의할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 관련 없는 데이터 입력을 필터링할 수 있습니다.

특정 이벤트를 제외하려면 제외 추가를 선택하고 목표가 정의된 방법과 동일한 방식으로 이벤트를 정의합니다. 제외를 제거하려면 이벤트 컨테이너 오른쪽 상단의 줄임표()를 선택한 다음 [컨테이너 제거를 선택합니다].

필요에 따라 이벤트를 제외하고 마침을 선택하여 인스턴스를 만듭니다.

인스턴스가 성공적으로 생성되면 예측 실행이 즉시 트리거되고 정의된 일정에 따라 후속 실행이 실행됩니다.

노트

입력 데이터의 크기에 따라 예측 실행을 완료하는 데 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다.

이 섹션을 통해 고객 AI 인스턴스를 구성했으며 예측 실행이 실행되었습니다. 실행이 성공적으로 완료되면 점수에서 얻은 인사이트가 예측된 점수로 프로파일을 자동으로 채웁니다. 이 튜토리얼의 다음 섹션으로 이동하기 전에 최대 24시간을 기다려 주십시오.

다음 단계

이 튜토리얼을 따라 고객 AI의 인스턴스와 성향 점수를 성공적으로 구성했습니다. 이제 세그먼트 빌더를 사용하여 예상 점수가 있는 고객 세그먼트를 만들거나 고객 AI를 통해 인사이트를 검색할 수 있습니다.

Journey Orchestration용

다음 비디오는 고객 AI에 대한 구성 워크플로우에 대한 이해를 지원하기 위해 만들어졌습니다. 또한 모범 사례와 사용 사례 예가 제공됩니다.

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