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.

Criar uma instância

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

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

• Você pode encontrar a variável Total de perfis pontuados localizada no lado inferior direito da Criar instância contêiner. 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 do Instâncias do serviço. 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 Clonar copia 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. Se vários conjuntos de dados estiverem sendo usados, selecionar o texto do hiperlink abrirá o provedor de visualização do conjunto de dados.
• 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 Criar instância.

Configurar

O fluxo de trabalho de criação da instância é exibido, começando no Configurar etapa.

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

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

• Descrição: Uma descrição que indica o que você está tentando prever.

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

Forneça os valores necessários e selecione Próximo para continuar.

Selecionar dados

Por design, o Customer AI usa os dados Adobe Analytics, Adobe Audience Manager, Experience Events em geral e Consumer Experience Event para calcular as pontuações de propensão. Ao selecionar um conjunto de dados, somente os que são compatíveis com a API do cliente serão listados. Para selecionar um conjunto de dados, selecione o (+) ao lado do nome do conjunto de dados ou marque a caixa de seleção para adicionar vários conjuntos de dados ao mesmo tempo. Use a opção de pesquisa para encontrar rapidamente os conjuntos de dados em que você está interessado.

Depois de selecionar os conjuntos de dados que deseja usar, selecione o Adicionar para adicionar os conjuntos de dados ao painel de visualização do conjunto de dados.

Seleção do ícone de informações ao lado do conjunto de dados, o abre o provedor de visualização do conjunto de dados.

A visualização do conjunto de dados contém dados como a hora da última atualização, o schema de origem e uma pré-visualização das dez primeiras colunas.

Integridade do conjunto de dados

Há um valor percentual de integridade do conjunto de dados na visualização do conjunto de dados. Esse valor fornece um instantâneo rápido de quantas colunas do conjunto de dados estão vazias/nulas. Se um conjunto de dados contiver muitos valores ausentes e esses valores forem capturados em outro lugar, é altamente recomendável incluir o conjunto de dados que contém os valores ausentes. Neste exemplo, a ID de pessoa está vazia, no entanto, a ID de pessoa é capturada em um conjunto de dados separado que pode ser incluído.

Selecionar uma identidade

Agora é possível unir vários conjuntos de dados uns aos outros com base no mapa de identidade (campo ). Você deve selecionar um tipo de identidade (também conhecido como "namespace de identidade") e um valor de identidade dentro desse namespace. Se você atribuiu mais de um campo como uma identidade dentro do esquema sob o mesmo namespace, todos os valores de identidade atribuídos serão exibidos na lista suspensa de identidade anexada pelo namespace, como EMAIL (personalEmail.address) ou EMAIL (workEmail.address).

selecionar o mesmo namespace

Para selecionar uma identidade, selecione o valor sublinhado localizado na coluna de identidade. A opção selecionar um provedor de identidade é exibida.

selecionar o mesmo namespace

Caso haja mais de uma identidade disponível em um namespace, selecione o campo de identidade correto para o caso de uso. Por exemplo, duas identidades de email estão disponíveis no namespace de email, um email comercial e pessoal. Dependendo do caso de uso, é mais provável que um email pessoal seja preenchido e seja mais útil em previsões individuais. Isso significa que EMAIL (personalEmail.address) seria selecionada como a identidade.

Definir meta

O Definir meta é exibida e fornece um ambiente interativo para você definir 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 seguido por um campo da lista suspensa. Selecione a segunda entrada, uma cláusula para a condição do evento e, opcionalmente, forneça o valor do target para concluir o evento. Eventos adicionais podem ser configurados selecionando Adicionar evento. Por fim, complete a meta aplicando um período de previsão em número de dias e selecione Próximo.

Ocorrerá e não ocorrerá

Ao definir sua meta, você tem a opção de selecionar Ocorrerá ou Não ocorrerá. Selecionar Ocorrerá significa que as condições do evento definidas precisam ser cumpridas para que os dados de 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 Ocorrerá seguida de Todos os e então insira commerce.purchase.id (ou um campo semelhante) e existe como operador.

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 Não ocorrerá 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. Selecionar Não ocorrerá seguida de Todos os e então insira web.webInteraction.URL (ou um campo semelhante) e igual como operador com account-login como o valor.

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 o Todos os na lista suspensa de segundo nível na Definir meta página.

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

Para prever se um cliente terá algum evento de um determinado conjunto, você poderá usar o Qualquer um dos opção.

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.

População elegível (opcional)

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.

Eventos personalizados (opcional)

Se você tiver informações adicionais além do campos de evento padrão usada pelo Customer AI para gerar pontuações de propensão, uma opção de eventos personalizados é fornecida. Usar essa opção permite adicionar eventos adicionais que você considera influentes, o que pode melhorar a qualidade do modelo e ajudar a fornecer resultados mais precisos. Se o conjunto de dados selecionado incluir eventos personalizados definidos no esquema, é possível adicioná-los à instância.

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 o nome do evento personalizado será usado em vez da ID/valor do evento. Para obter mais informações sobre como os eventos personalizados são exibidos, consulte a seção de exemplo de evento personalizado. Esses eventos personalizados adicionais são usados pela API do cliente para melhorar a qualidade do modelo e fornecer resultados mais precisos.

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

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.

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

Atributos de perfil personalizados (opcional)

Você pode definir campos importantes do conjunto de dados do Perfil (com carimbos de data e hora) nos seus dados, além do campos de evento padrão usada pela Customer AI para gerar pontuações de propensão. Usar essa opção permite adicionar atributos de perfil adicionais que você considera influentes, o que pode melhorar a qualidade do modelo e fornecer resultados mais precisos. Além disso, a adição de atributos de perfil personalizados permite que o Customer AI demonstre melhor como perfis específicos acabaram em um bucket de propensão.

Adicionar um exemplo de evento personalizado

No exemplo a seguir, um evento personalizado e um atributo de perfil são adicionados a uma instância do Customer AI. O objetivo da instância da API do cliente é prever a probabilidade de um cliente comprar outro produto Luma nos próximos 60 dias. Normalmente, os dados do produto são vinculados a um SKU de produto. Nesse caso, o SKU é prd1013. Depois que o modelo do Customer AI é treinado/pontuado, esse SKU pode ser vinculado a um evento e exibido como um fator influente para um bucket de propensão.

O Customer AI aplica automaticamente a geração de recursos, como "Dias desde" ou "Contagens de", contra eventos personalizados, como Compra de relógio. Se esse evento foi considerado um fator influente no motivo pelo qual os clientes têm alta, média ou baixa propensão, o Customer AI o exibe como Days since prd1013 purchase ou Count of prd1013 purchase. Ao criar esse evento como um evento Personalizado, você pode dar um novo nome ao evento, tornando os resultados muito mais fáceis de ler. Por exemplo, Days since Watch purchase. Além disso, o Customer AI usa esse evento em seu treinamento e pontuação, mesmo se o evento não for um evento padrão. Isso significa que é possível adicionar vários eventos que você acha que podem ser influentes e personalizar ainda mais seu modelo, incluindo dados como reservas, logs de visitantes e outros eventos. A adição desses pontos de dados aumenta ainda mais a precisão do modelo do Customer AI.

Definir opções

A etapa definir opções permite configurar um agendamento para automatizar execuções de previsão, definir exclusões de previsão para filtrar determinados eventos e alternar Perfil ligado/desligado.

Configurar um agendamento (opcional)

Para configurar um agendamento de pontuação, comece configurando o Frequência de pontuação. As execuções de previsão automatizada podem ser programadas para serem executadas semanalmente ou mensalmente.

Exclusões de previsão (opcional)

Se o conjunto de dados continha colunas adicionadas como dados de teste, é possível adicionar essa coluna ou evento a uma lista de exclusão ao selecionar Adicionar exclusão seguido por inserir 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 ou promoções de dados irrelevantes.

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

Ativar/desativar perfil

A opção Profile permite que o Customer AI exporte os resultados da pontuação para o Real-time Customer Profile. Desativar essa alternância impede que os resultados da pontuação de modelos sejam adicionados ao Perfil. Os resultados da pontuação do Customer AI ainda estão disponíveis com esse recurso desativado.

Ao usar o Customer AI pela primeira vez, é possível desativar esse recurso até estar satisfeito com os resultados de saída do modelo. Isso evita que você carregue vários conjuntos de dados de pontuação em seus Perfis de cliente e ajuste seu modelo. Depois de terminar de calibrar seu modelo, você pode clonar o modelo usando o opção clone do Instâncias do serviço página. Isso permite criar uma cópia do modelo e ativar o perfil.

Depois de ter seu agendamento de pontuação definido, exclusões de previsão incluídas e o perfil alternar onde deseja que esteja, selecione Concluir no canto superior direito para criar a instância do Customer AI.

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.

Ao seguir esta seção, você configurou uma instância do Customer AI e executou uma execução de previsão. Após a conclusão bem-sucedida da execução, os insights pontuados preenchem automaticamente os perfis com pontuações previstas se a alternância de perfil estiver ativada. 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 é possível optar por usar o Construtor de segmentos para criar segmentos de clientes com pontuações previstas ou descubra insights com a 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.