Configurar uma instância do Customer AI

O Customer AI, como parte dos Serviços inteligentes, permite gerar pontuações de propensão personalizadas sem se preocupar com o aprendizado de máquina.

Os Serviços inteligentes fornecem a API do cliente como um serviço de Adobe Sensei simples de usar que pode ser configurado para diferentes casos de uso. As seções a seguir fornecem etapas para configurar uma instância do Customer AI.

Configurar a instância

Na interface do usuário da plataforma, selecione Services no painel de navegação esquerdo. O navegador Services é exibido e exibe todos os serviços disponíveis à sua disposição. No contêiner do Customer AI, selecione Open.

A interface do usuário Customer AI é exibida e exibe todas as instâncias de serviço.

  • Você pode encontrar a métrica Total profiles scored localizada no lado inferior direito do contêiner Create instance . Essa métrica rastreia o número total de perfis pontuados pelo Customer AI para o ano civil atual, incluindo todos os ambientes sandbox e quaisquer instâncias de serviço excluídas.

As instâncias de serviço podem ser editadas, clonadas e excluídas usando os controles no lado direito da interface do usuário. Para exibir esses controles, selecione uma instância de seu Service instances existente. Os controles contêm o seguinte:

  • Editar: Selecionar ​Editar permite modificar uma instância de serviço existente. É possível editar o nome, a descrição e a frequência de pontuação da instância.
  • Clonar: Selecionar ​Clonecopia a configuração da instância de serviço atualmente selecionada. Em seguida, você pode modificar o workflow para fazer pequenos ajustes e renomeá-lo como uma nova instância.
  • Excluir: Você pode excluir uma instância de serviço, incluindo quaisquer execuções históricas.
  • Fonte de dados: Um link para o conjunto de dados usado por esta instância.
  • Detalhes da última execução: Isso só é exibido quando uma execução falha. Informações sobre por que a execução falhou, como códigos de erro, são exibidas aqui.
  • Definição de pontuação: Uma visão geral rápida da meta que você configurou para esta instância.

Para criar uma nova instância, selecione Create instance.

O fluxo de trabalho de criação da instância é exibido, começando na etapa Setup.

Abaixo estão informações importantes sobre valores que você deve fornecer à instância com:

  • O nome da instância é usado em todos os lugares onde as pontuações do Customer AI são exibidas. Assim, os nomes devem descrever o que as pontuações de previsão representam, por exemplo, "Probabilidade de cancelar a assinatura de uma revista".

  • O tipo de propensão determina a intenção da pontuação e da polaridade da métrica. Você pode escolher Churn ou Conversion. Consulte a nota em resumo de pontuação no documento de insights de descoberta para obter mais informações sobre como o tipo de propensão afeta sua instância.

  • A fonte de dados é onde os dados estão localizados. Conjunto de dados é o conjunto de dados de entrada usado para prever pontuações. Por design, o Customer AI usa os dados do Evento de experiência do consumidor, do Adobe Analytics e do Adobe Audience Manager para calcular as pontuações de propensão. Ao selecionar um conjunto de dados no seletor suspenso, somente aqueles que são compatíveis com a API do cliente serão listados.

  • Por padrão, as pontuações de propensão são geradas para todos os perfis, a menos que uma população qualificada seja especificada. Você pode especificar uma população elegível definindo condições para incluir ou excluir perfis com base em eventos.

Forneça os valores necessários e selecione Next.

Definir uma meta

A etapa Definir meta é exibida e fornece um ambiente interativo para que você defina visualmente uma meta de previsão. Um objetivo é composto por um ou mais eventos, em que a ocorrência de cada evento se baseia na condição que ele contém. O objetivo de uma instância do Customer AI é determinar a probabilidade de atingir sua meta em um determinado período.

Para criar uma meta, selecione Inserir nome do campo e selecione um campo na lista suspensa. Selecione a segunda entrada e selecione uma cláusula para a condição do evento, em seguida, forneça o valor de destino para concluir o evento. Eventos adicionais podem ser configurados selecionando Adicionar evento. Por fim, conclua a meta aplicando um período de previsão em número de dias e selecione Next.

Ocorrerá e não ocorrerá

Ao definir sua meta, você tem a opção de selecionar Will occur ou Will not occur. Selecionar Ocorrerá significa que as condições do evento que você definir precisam ser atendidas para que os dados do evento de um cliente sejam incluídos na interface do usuário do insights.

Por exemplo, se você deseja configurar um aplicativo para prever se um cliente fará uma compra, você pode selecionar Will occur seguido por All of e inserir commerce.purchase.id e exists como operador.

ocorrerá

No entanto, pode haver casos em que você esteja interessado em prever se algum evento não acontecerá em um determinado período. Para configurar uma meta com essa opção, selecione Will not occur na lista suspensa de nível superior.

Por exemplo, se você estiver interessado em prever quais clientes se tornam menos envolvidos e não visitar sua página de logon de conta no próximo mês. Selecione Will not occur seguido por All of e digite web.webInteraction.URL e equal como operador com account-login como o valor.

não ocorrerá

Todos e qualquer um de

Em alguns casos, você pode desejar prever se uma combinação de eventos ocorrerá e, em outros casos, pode prever a ocorrência de qualquer evento a partir de um conjunto predefinido. Para prever se um cliente terá uma combinação de eventos, selecione a opção All of no menu suspenso de segundo nível na página Define Goal.

Por exemplo, você pode querer prever se um cliente compra um produto específico. Essa meta de previsão é definida por duas condições: um commerce.order.purchaseID existe e productListItems.SKU é igual a a um valor específico.

Todos os exemplos

Para prever se um cliente terá algum evento de um determinado conjunto, você pode usar a opção Qualquer um de.

Por exemplo, você pode querer prever se um cliente visita um determinado URL ou uma página da Web com um nome específico. Essa meta de previsão é definida por duas condições: web.webPageDetails.URL começa com um valor específico e web.webPageDetails.name começa com um valor específico.

Qualquer exemplo

Eventos personalizados (opcional)

Se você tiver informações adicionais além dos campos de evento padrão usados pela AI do cliente para gerar pontuações de propensão, uma opção de eventos personalizados será fornecida. Se o conjunto de dados selecionado incluir eventos personalizados definidos no esquema, é possível adicioná-los à instância.

recurso de evento

Para adicionar um evento personalizado, selecione Adicionar evento personalizado. Em seguida, insira um nome de evento personalizado e o mapeie para o campo de evento no esquema . Os nomes de evento personalizados são exibidos no lugar do valor dos campos, ao analisar fatores influentes e outros insights. Isso significa que a ID do usuário, a ID da reserva, as informações do dispositivo e outros valores personalizados são listados com o nome do evento personalizado, em vez da ID/valor do evento. Esses eventos personalizados adicionais são usados pela API do cliente para melhorar a qualidade do modelo e fornecer resultados mais precisos.

Campo de evento personalizado

Em seguida, selecione o operador que deseja usar no menu suspenso operadores disponíveis. Somente operadores compatíveis com o evento são listados.

Operador de evento personalizado

Por fim, insira os valores do campo se o operador selecionado exigir um. Neste exemplo, precisamos apenas ver se existe uma reserva de hotel ou restaurante. No entanto, se quisermos ser mais exatos, poderemos usar o operador equals e inserir um valor exato no prompt de valor.

Valor do campo Evento personalizado

Depois de concluir, selecione Next no canto superior direito para continuar.

Configurar um agendamento (opcional)

A etapa Avançado é exibida. Essa etapa opcional permite configurar um agendamento para automatizar execuções de previsão, definir exclusões de previsão para filtrar determinados eventos ou selecionar Finalizar se nada for necessário.

Configure um agendamento de pontuação configurando a Frequência de Pontuação. As execuções de previsão automatizada podem ser programadas para serem executadas semanalmente ou mensalmente.

Exclusões de previsão

Se o conjunto de dados continha colunas adicionadas como dados de teste, é possível adicionar essa coluna ou evento a uma lista de exclusão selecionando Adicionar exclusão e depois inserindo o campo que deseja excluir. Isso impede que os eventos que atendem a determinadas condições sejam avaliados ao gerar pontuações. Esse recurso pode ser usado para filtrar entradas de dados irrelevantes ou determinadas promoções.

Para excluir um evento, selecione Adicionar exclusão e defina o evento. Para remover uma exclusão, selecione os elipses () na parte superior direita do contêiner de evento, em seguida, selecione Remover contêiner.

Exclua eventos conforme necessário e selecione Finish para criar a instância.

Se a instância for criada com êxito, uma execução de previsão será imediatamente acionada e as execuções subsequentes serão executadas de acordo com sua programação definida.

OBSERVAÇÃO

Dependendo do tamanho dos dados de entrada, as execuções de previsão podem levar até 24 horas para serem concluídas.

Ao seguir esta seção, você configurou uma instância do Customer AI e uma execução de previsão foi executada. Após a conclusão bem-sucedida da execução, os insights pontuados preenchem automaticamente os perfis com pontuações previstas. Aguarde até 24 horas antes de continuar para a próxima seção deste tutorial.

Próximas etapas

Ao seguir este tutorial, você configurou com sucesso uma instância do Customer AI e gerou pontuações de propensão. Agora você pode optar por usar o Construtor de segmentos para criar segmentos de clientes com pontuações previstas ou descobrir insights com o Customer AI.

Recursos adicionais

O vídeo a seguir foi criado para oferecer suporte à compreensão do fluxo de trabalho de configuração do Customer AI. Além disso, práticas recomendadas e exemplos de casos de uso são fornecidos.

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