Prädiktive Lead- und Kontobewertung in Adobe Real-time Customer Data Platform, B2B Edition verwalten

HINWEIS

Nur Benutzer mit der Berechtigung B2B AI verwalten können Bewertungsziele erstellen, ändern und löschen.

Dieses Tutorial führt Sie durch die Schritte zum Verwalten der Bewertungsziele des prädiktiven Lead- und Kontoauswertungsdienstes. Score-Ziele können entweder für das Personenprofil oder das Kontoprofil festgelegt werden.

Neues Ergebnis erstellen

Um eine neue Punktzahl zu erstellen, wählen Sie die Dienste in der Seitenleiste und wählen Sie Ergebnis erstellen.

plas-new-score

Die Basisinformationen angezeigt, in dem Sie aufgefordert werden, einen Profiltyp auszuwählen, einen Namen und eine optionale Beschreibung einzugeben. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Weiter.

plas-enter-basic-information

Die Ziel definieren angezeigt. Wählen Sie den Dropdown-Pfeil aus und wählen Sie dann einen Zieltyp aus dem angezeigten Dropdown-Fenster aus.

plas-select-a-target

Die Zielspezifikationen wird geöffnet. Wählen Sie den Dropdown-Pfeil aus und wählen Sie dann im angezeigten Dropdown-Fenster den Zielfeldnamen aus.

plas-select-a-target-field-name

Die Zielbedingungen Auswahl angezeigt. Wählen Sie den Dropdown-Pfeil aus und wählen Sie dann die Bedingung aus dem angezeigten Dropdown-Fenster aus.

plas-target-specifics-condition

Die Zielwert angezeigt. Konfigurieren Sie als Nächstes Ihre Zielspezifikationen. Wählen Sie die Feldwert eingeben und geben Sie Ihren Zielwert ein.

HINWEIS

Es können mehrere Zielwerte hinzugefügt werden.

plas-target-specifics-field-value

Um weitere Felder hinzuzufügen, wählen Sie Feld hinzufügen.

plas-target-specifics-add-event

Um den Prognosezeitrahmen zu konfigurieren, wählen Sie den Dropdown-Pfeil aus und wählen Sie dann den gewünschten Zeitrahmen aus.

plas-prediction-timeframe

Die ausgewählte Zusammenführungsrichtlinie bestimmt, wie die Feldwerte eines Personenprofils ausgewählt werden. Wählen Sie mithilfe des Dropdown-Pfeils die gewünschte Zusammenführungsrichtlinie aus und klicken Sie auf Beenden.

Die Die Einrichtung der Auswertung ist abgeschlossen. angezeigt, in dem bestätigt wird, dass die neue Punktzahl erstellt wurde. Wählen Sie OK aus.

plas-score-complete

HINWEIS

Es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis jeder Scoring-Prozess abgeschlossen ist.

Sie kehren zum Dienste -Tab, wo Sie die neue Punktzahl sehen können, die in der Liste der Bewertungen erstellt wurde.

plas-score-created

Wählen Sie die Punktzahl aus, um Details und zusätzliche Informationen zu den letzten Ausführungsdetails anzuzeigen.

plas-score-additional-information

Ausführlichere Informationen zu den Fehlercodes, die unter den Details der letzten Ausführung angezeigt werden, finden Sie im Abschnitt unter Führt AI-Pipeline-Fehlercodes in diesem Dokument.

Ergebnis bearbeiten

Um eine Punktzahl zu bearbeiten, wählen Sie eine Punktzahl aus der Dienste Registerkarte und wählen Sie Bearbeiten über das Bedienfeld "Zusätzliche Details"auf der rechten Seite des Bildschirms.

plas-edit-score

Die Instanz bearbeiten angezeigt, in dem Sie die Beschreibung für das Ergebnis bearbeiten können. Nehmen Sie Ihre Änderungen vor und wählen Sie Speichern.

plas-edit-save

HINWEIS

Die Punktkonfiguration kann nicht geändert werden, da dies die Umschulung und Neubewertung von Triggern zur Folge hat. Dies entspricht dem Löschen der Punktzahl und dem Erstellen einer neuen Punktzahl. Um die Konfiguration der Punktzahl zu bearbeiten, müssen Sie diese Punktzahl klonen oder eine neue Punktzahl erstellen.

Sie kehren zum Dienste Registerkarte. Wählen Sie die Punktzahl aus, um die aktualisierten Beschreibungsdetails im Bedienfeld mit zusätzlichen Details auf der rechten Seite des Bildschirms anzuzeigen.

Klonen einer Punktzahl

Um eine Punktzahl zu klonen, wählen Sie eine Punktzahl aus der Dienste Registerkarte und wählen Sie Klonen über das Bedienfeld "Zusätzliche Details"auf der rechten Seite des Bildschirms.

plas-clone-score

Die Basisinformationen angezeigt. Der Profiltyp, der Name und die Beschreibung werden aus der ursprünglichen Punktzahl geklont. Ändern Sie diese Details und wählen Sie Nächste.

plas-clone-basic-info

Die Ziel definieren angezeigt. Füllen Sie den Zielabschnitt wie bei der Erstellung einer neuen Punktzahl aus und wählen Sie Beenden.

Sie kehren zum Dienste -Tab, wo Sie die neu geklonte Punktzahl in der Liste sehen können.

HINWEIS

Die Ziel definieren -Abschnitt nicht aus der ursprünglichen Punktzahl geklont.

Löschen eines Punkts

Um eine Punktzahl zu löschen, wählen Sie eine Punktzahl aus der Dienste Registerkarte und wählen Sie Löschen über das Bedienfeld "Zusätzliche Details"auf der rechten Seite des Bildschirms.

plas-delete-score

Die Dokumentation löschen Bestätigungsdialogfeld angezeigt. Wählen Sie Löschen aus.

plas-delete-score-validation

HINWEIS

Wenn Sie die Punktzahl-Definition löschen, werden auch alle prognostizierten Werte für das Personenprofil oder Kontoprofil gelöscht, nicht jedoch die für die Punktzahl-Definition erstellte Feldergruppe. Die Feldergruppe bleibt im Datenmodell "verwaist".

Sie kehren zum Dienste -Tab, wo die Punktzahl nicht mehr in der Liste angezeigt wird.

Führt AI-Pipeline-Fehlercodes aus

Fehler-Code Fehlermeldung
401 FEHLER 401. Lead-AI-Pipeline angehalten: nicht genügend gültige Konten für die Kontobewertung. Zählung der Konten: {}.
402 FEHLER 402. Lead-AI-Pipeline angehalten: nicht genügend gültige Kontakte für die Auswertung von Kontakten. Anzahl der Kontakte: {}.
403 FEHLER 403. Lead-AI-Pipeline angehalten: für das Modelltraining nicht genügend Aktivitätsvolumen. Anzahl der Ereignisse: {}.
404 FEHLER 404. Lead-AI-Pipeline angehalten: nicht genügend Konversionen für das Trainieren von Modellen. Zählung der Konversionen: {}.
405 FEHLER 405. Lead-AI-Pipeline angehalten: -Aktivität zu sparsam für eine gültige Modellschulung. Nur {} Prozent der Konten haben Aktivitäten.
406 FEHLER 406. Lead-AI-Pipeline angehalten: -Aktivität zu sparsam für eine gültige Modellschulung. Nur {} Prozent der Kontakte haben Aktivität.
407 FEHLER 407. Lead-AI-Pipeline angehalten: Die Aktivitätstypen für Scoring-Daten stimmen nicht mit den Trainings-Daten überein.
408 FEHLER 408. Lead-AI-Pipeline angehalten: Die fehlende Rate ist für Aktivitätsfunktionen zu hoch. Fehlende Rate: {}.
409 FEHLER 409. Lead-AI-Pipeline angehalten: Die Testauc ist zu niedrig. Testauc: {}.
410 FEHLER 410. Lead-AI-Pipeline angehalten: Die Testauc ist nach der Parameteroptimierung zu niedrig. Testauc: {}.
411 FEHLER 411. Lead-AI-Pipeline angehalten: Schulungsdaten verfügen nicht über genügend Konversionen, um ein zuverlässiges Modell zu erstellen. Konversionen: {}.
412 FEHLER 412. Lead-AI-Pipeline angehalten: Testdaten haben keine Konversion zur Berechnung von AUC-ROC.
Warn-/Info-Code Nachricht
100 INFO 100. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: Die Rechnungsanzahl beträgt: {}.
101 INFO 101. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: die Anzahl der Kontakte: {}.
102 INFO 102. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: Die Anzahl der Möglichkeiten beträgt: {}.
103 INFO 103. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: Testauc ist gering. Parameteroptimierung starten. Testauc: {}.
200 WARNUNG 200. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: Die fehlende Rate von firmografischen Funktionen ist: {}.
201 WARNUNG 201. Führt eine KI-Qualitätsprüfung durch: Die fehlende Rate von Aktivitätsfunktionen lautet: {}.

Nächste Schritte

In diesem Tutorial können Sie jetzt erfolgreich Bewertungen erstellen und verwalten. Weiterführende Informationen finden Sie in folgenden Dokumenten:

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