Adobe Real-time Customer Data Platform, B2B 에디션에서 예측 리드 및 계정 점수 관리
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.
다음 기본 정보 프로필 유형을 선택하고 이름 및 설명(선택 사항)을 입력하라는 메시지가 표시되는 화면입니다. 완료되면 다음을 선택합니다. 다음.
다음 목표 정의 화면이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 유형을 선택합니다.
다음 목표 세부 사항 대화 상자가 열립니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 필드 이름 을 선택합니다.
다음 목표 조건 선택 항목이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 조건 을 선택합니다.
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.
여러 목표 값을 추가할 수 있습니다.
필드를 추가하려면 다음을 선택합니다. 필드 추가.
예측 기간을 구성하려면 드롭다운 화살표를 선택한 다음 선택한 기간을 선택합니다.
선택한 병합 정책은 개인 프로필의 필드 값을 선택하는 방법을 결정합니다. 드롭다운 화살표를 사용하여 원하는 병합 정책을 선택한 다음 을 선택합니다. 완료.
다음 채점 설정이 완료되었습니다. 새 점수가 생성되었음을 확인하는 대화 상자가 나타납니다. 선택 확인.
각 채점 프로세스가 완료되는 데 최대 24시간이 소요될 수 있습니다.
(으)로 돌아갑니다. 서비스 점수 목록에서 만든 새 점수를 확인할 수 있는 탭입니다.
마지막 실행 세부 정보에 대한 세부 정보 및 추가 정보를 보려면 점수를 선택합니다.
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)
다음 인스턴스 편집 점수에 대한 설명을 편집할 수 있는 대화 상자가 나타납니다. 변경 및 선택 저장.
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)
다음 기본 정보 화면이 나타납니다. 프로필 유형, 이름 및 설명이 원래 점수에서 복제됩니다. 이러한 세부 사항을 수정하고 을(를) 선택합니다 다음.
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.
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)
다음 설명서 삭제 확인 대화 상자가 나타납니다. 삭제를 선택합니다.
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. {}%의 계정에서만 활동이 있습니다. |
| 406 | 오류 406. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 유효한 모델 교육에 대해 활동이 너무 스파스 상태입니다. {}%의 연락처에만 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. 리드 AI 품질 검사: 계정 수: {}. |
| 101 | 정보 101. 잠재 고객 AI 품질 검사: 연락처 수: {}. |
| 102 | 정보 102. 잠재 고객 AI 품질 검사: 기회 수: {}. |
| 103 | 정보 103. AI 품질 검사 리드: 테스트 auc가 낮습니다. 매개변수 조정을 시작합니다. Auc 테스트: {}. |
| 200 | 경고 200. AI 품질 검사 리드: 펌웨어 기능 누락 비율: {}. |
| 201 | 경고 201. 리드 AI 품질 검사: 활동 기능의 누락 비율은 {}입니다. |
다음 단계
이제 이 자습서를 따라 점수를 만들고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.
Business.Adobe.com 리소스
