Data Science Workspace
Adobe Experience Platform Data Science Workspace은(는) 머신 러닝 및 인공 지능을 사용하여 Experience Platform 내에 저장된 데이터를 통해 통찰력을 얻습니다. 데이터 과학자는 Data Science Workspace을(를) 사용하여 고객 및 고객 활동에 대한 기록 및 시계열 데이터를 기반으로 레시피를 만들 수 있습니다. 이러한 레시피는 개인이 인식하고 사용할 가능성이 높은 구매 성향 및 추천 오퍼와 같은 예측을 용이하게 합니다. 쿼리 서비스를 JupyterLab에 통합하여 Data Science Workspace 내의 SQL을 사용하여 Adobe Analytics 데이터를 탐색, 변환 및 분석할 수 있습니다. Data Science Workspace이(가) 쿼리 서비스와 상호 작용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Data Science Workspace 개요 및 Jupyter 전자 필기장 연결 안내서를 참조하십시오.
Segmentation Service
Adobe Experience Platform 세분화 서비스를 사용하여 고객을 유사한 트레이트를 공유하는 더 작은 그룹으로 나눕니다. 그런 다음 이러한 대상을 평가하여 실시간 고객 프로필 데이터에 대한 더 나은 분석을 제공할 수 있습니다. 쿼리 서비스 를 사용하여 데이터 레이크 내에서 이 대상 데이터에 대한 쿼리를 실행하고 분석을 제공할 수 있습니다. 대상을 분석하는 방법에 대한 자세한 내용은 세그먼테이션 서비스 개요 및 Profile Query Language (PQL) 안내서를 참조하십시오.
사용 사례
쿼리 서비스 는 다양한 용도로 사용되는 데이터 처리에 대한 유연한 접근 방식을 제공합니다. 그 중에서도 마케터의 세그멘테이션 부담을 덜고 실행 가능한 대상 및 의미 있는 비즈니스 통찰력을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 사용 사례에서는 쿼리 서비스의 기능에 대한 보다 심층적인 예를 제공합니다.
Adobe Analytics 찾아보기 포기
이 찾아보기 포기 예제는 특정 실행 가능한 대상을 만들기 위해 Adobe을 사용하는 것을 중심으로 Analytics합니다. Query Service는 세분화를 위한 복잡한 논리를 수용하여 다운스트림에서 사용할 다양한 개인화된 특성을 계산하거나 대상을 구성하는 방법을 크게 단순화합니다.
사용자 정의 대시보드를 사용하여 인사이트 생성
Adobe Experience Platform을 사용하면 행동, CRM 및 판매 시점 데이터를 포함하여 저장된 모든 데이터 세트를 수집, 저장, 구조 및 가져올 수 있습니다. Experience Platform’s Query Service을(를) 사용하여 이러한 데이터 세트를 쿼리하고 비즈니스에 대한 특정 질문에 답변한 다음 효과적인 통찰력을 생성할 수 있습니다. 맞춤형 위젯을 만들고, 추가하고, 편집하여 사용자 정의 대시보드를 통해 주요 지표를 시각화할 수 있는 사용자 정의 대시보드를 만들고 관리하는 방법을 알아봅니다. Real-time Customer Data Platform Insights 데이터 모델과 함께 SQL 쿼리를 사용하여 마케팅 및 KPI 사용 사례를 위해 자체 Real-Time CDP 보고서를 사용자 지정할 수도 있습니다.
