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Adobe Real-time Customer Data Platform, B2B 에디션에서 예측 리드 및 계정 점수 관리

마지막 업데이트: 2023-11-21
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노트

B2B AI 관리 권한이 있는 사용자만 점수 목표를 생성, 변경 및 삭제할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 예측 리드 및 계정 점수 책정 서비스의 점수 목표를 관리하는 단계를 안내합니다. 점수 목표는 개인 프로필 또는 계정 프로필에 대한 것일 수 있습니다.

새 점수 만들기

새 점수를 만들려면 다음을 선택합니다. 서비스 사이드바에서 를 클릭하고 를 선택합니다. 점수 만들기.

plas-new-score

다음 기본 정보 프로필 유형을 선택하고 이름 및 설명(선택 사항)을 입력하라는 메시지가 표시되는 화면입니다. 완료되면 다음을 선택합니다. 다음.

plas-enter-basic-information

다음 목표 정의 화면이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 유형을 선택합니다.

plas-select-a-goal

다음 목표 세부 사항 대화 상자가 열립니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 필드 이름 을 선택합니다.

plas-select-a-goal-field-name

다음 목표 조건 선택 항목이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 조건 을 선택합니다.

plas-goal-specifications-condition

다음 목표 값 필드가 나타납니다. 그런 다음 을(를) 구성합니다 목표 세부 사항. 다음 항목 선택 필드 값 입력 패널 을 만들고 목표 값을 입력합니다.

노트

여러 목표 값을 추가할 수 있습니다.

plas-goal-details-field-value

필드를 추가하려면 다음을 선택합니다. 필드 추가.

plas-goal-specifications-add-event

예측 기간을 구성하려면 드롭다운 화살표를 선택한 다음 선택한 기간을 선택합니다.

plas-prediction-timeframe

선택한 병합 정책은 개인 프로필의 필드 값을 선택하는 방법을 결정합니다. 드롭다운 화살표를 사용하여 선택한 병합 정책을 선택한 다음 을 선택합니다. 완료.

다음 채점 설정이 완료되었습니다. 새 점수가 생성되었음을 확인하는 대화 상자가 나타납니다. 선택 확인.

plas-score-complete

노트

각 채점 프로세스가 완료되는 데 최대 24시간이 소요될 수 있습니다.

(으)로 돌아갑니다. 서비스 점수 목록에서 만든 새 점수를 확인할 수 있는 탭입니다.

plas-score-created

마지막 실행 세부 정보에 대한 세부 정보 및 추가 정보를 보려면 점수를 선택합니다.

plas-score-additional-information

마지막 실행 세부 정보에서 볼 수 있는 오류 코드에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하십시오. 리드 AI 파이프라인 오류 코드 이 문서에서.

점수 편집

점수를 편집하려면 다음에서 점수를 선택합니다. 서비스 탭하고 선택 편집 (화면의 오른쪽에 있는 추가 세부 정보 패널)

plas-edit-score

다음 인스턴스 편집 점수에 대한 설명을 편집할 수 있는 대화 상자가 나타납니다. 변경 및 선택 저장.

plas-edit-save

노트

이 경우 모델 재교육 및 재점수가 트리거되므로 점수 구성을 변경할 수 없습니다. 점수를 삭제하고 새 점수를 만드는 것과 같습니다. 점수의 구성을 편집하려면 이 점수를 복제하거나 새 점수를 만들어야 합니다.

(으)로 돌아갑니다. 서비스 탭. 화면 오른쪽의 추가 세부 정보 패널에서 업데이트된 설명 세부 정보를 보려면 점수를 선택합니다.

점수 복제

점수를 복제하려면 다음에서 점수를 선택합니다. 서비스 탭하고 선택 복제 (화면의 오른쪽에 있는 추가 세부 정보 패널)

plas-clone-score

다음 기본 정보 화면이 나타납니다. 프로필 유형, 이름 및 설명이 원래 점수에서 복제됩니다. 이러한 세부 사항을 수정하고 을(를) 선택합니다 다음.

plas-clone-basic-info

다음 목표 정의 화면이 나타납니다. 새 점수를 만들 때와 마찬가지로 목표 섹션을 완료하고 을 선택합니다. 완료.

(으)로 돌아갑니다. 서비스 목록에서 새로 복제된 점수를 확인할 수 있는 탭입니다.

노트

다음 목표 정의 섹션은 원래 점수에서 복제되지 않습니다.

점수 삭제

점수를 삭제하려면 다음 목록에서 점수를 선택합니다 서비스 탭하고 선택 삭제 (화면의 오른쪽에 있는 추가 세부 정보 패널)

plas-delete-score

다음 설명서 삭제 확인 대화 상자가 나타납니다. 삭제​를 선택합니다.

plas-delete-score-confirmation

노트

점수 정의를 삭제하면 개인 프로필 또는 계정 프로필에 대한 모든 예상 점수가 삭제되지만, 점수 정의에 대해 생성된 필드 그룹은 삭제되지 않습니다. 필드 그룹은 데이터 모델에서 "고립됨" 상태로 유지됩니다.

(으)로 돌아갑니다. 서비스 목록에서 더 이상 점수를 볼 수 없는 탭입니다.

리드 AI 파이프라인 오류 코드

오류 코드 오류 메시지
401 오류 401. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 계정 점수에 유효한 계정이 충분하지 않음. 계정 수: {}.
402 오류 402. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 연락처 점수에 대해 유효한 연락처가 충분하지 않음. 연락처 수: {}.
403 오류 403. 리드 AI 파이프라인 중단됨: 모델 교육에 대한 활동 볼륨이 충분하지 않습니다. 이벤트 수: {}.
404 오류 404. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 모델 교육에 대한 전환이 충분하지 않음. 전환 수: {}.
405 오류 405. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 유효한 모델 교육에 대해 활동이 너무 스파스 상태입니다. 전용 {} 계정의 퍼센트에 활동이 있습니다.
406 오류 406. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 유효한 모델 교육에 대해 활동이 너무 스파스 상태입니다. 전용 {} 연락처의 비율에 활동이 있습니다.
407 오류 407. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 점수 데이터 활동 유형이 교육 데이터와 일치하지 않습니다.
408 오류 408. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 활동 기능에 대한 누락 비율이 너무 높습니다. 누락 비율: {}.
409 오류 409. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 테스트 auc가 너무 낮습니다. 테스트 auc: {}.
410 오류 410. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 매개 변수 조정 후 테스트 auc가 너무 낮습니다. 테스트 auc: {}.
411 오류 411. 리드 AI 파이프라인 중단됨: 교육 데이터에 신뢰할 수 있는 모델을 생성할 수 있는 충분한 전환이 없습니다. 전환: {}.
412 오류 412. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 테스트 데이터에 AUC-ROC를 계산하는 전환이 없습니다.
경고/정보 코드 메시지
100 정보 100. 잠재 고객 AI 품질 검사: 계정 수는 다음과 같습니다. {}.
101 정보 101. 잠재 고객 AI 품질 검사: 연락처 수는 다음과 같습니다. {}.
102 정보 102. 잠재 고객 AI 품질 검사: 기회 수는 다음과 같습니다. {}.
103 정보 103. AI 품질 검사 리드: 테스트 auc가 낮습니다. 매개변수 조정을 시작합니다. 테스트 Auc: {}.
200 경고 200. AI 품질 검사 리드: 펌웨어 기능 누락 비율은 다음과 같습니다. {}.
201 경고 201. 리드 AI 품질 검사: 활동 기능의 누락 비율은 다음과 같습니다. {}.

다음 단계

이제 이 자습서를 따라 점수를 만들고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

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