15. Data Science Workspace - Propensione vendite assicurazione auto

In questo modulo imparerai i concetti di base di Data Science e inoltre come utilizzare Adobe Experience Platform Data Science Workspace per creare un modello di propensione alle vendite per l’assicurazione auto, pianificare il modello per il rinnovo e preparare il modello per il punteggio in tempo reale.

Guarda questo video per comprendere il valore, il percorso dei clienti e il processo di configurazione:

Finalità di apprendimento

In questo modulo…

  • Comprendere il MUTUAL365 caso d’uso di machine learning in tempo reale
  • Scopri come utilizzare Anaconda e un’istanza JupyterLab locale per interagire con i dati in Adobe Experience Platform per la creazione di un modello ML
  • Scopri come rendere operativo un modello ML creando una ricetta per addestrare e valutare la ricetta.
  • Scopri come pubblicare una ricetta come servizio per un training ricorrente e automatizzato.

Prerequisiti

IMPORTANTE

Questa esercitazione è stata creata per facilitare un particolare formato del workshop. Utilizza sistemi e account specifici a cui potresti non avere accesso. Anche senza accesso, pensiamo che si possa ancora imparare molto leggendo attraverso questo contenuto molto dettagliato. Se partecipi a uno dei workshop e hai bisogno delle tue credenziali di accesso, contatta il tuo rappresentante di Adobe che ti fornirà le informazioni richieste.

Panoramica dell’architettura

Scopri l’architettura riportata di seguito, che evidenzia i componenti che verranno discussi e utilizzati in questo modulo.

Panoramica dell’architettura

Contesto aziendale

MUTUAL365 è una tipica compagnia di assicurazioni con una grande rete di dealer-network offline e un sito web con un sacco di traffico.

MUTUAL365 sta cercando di personalizzare la comunicazione digitale da anni, ma è molto difficile personalizzare qualcosa se non sai a chi stai parlando. Poiché la maggior parte del traffico sul sito web proviene da utenti anonimi e sconosciuti che visitano il sito web solo una o due volte, è difficile per MUTUAL365 creare un profilo cliente profondo.

La maggior parte di questi sconosciuti e anonimi visitatori arrivano al sito web con un solo obiettivo: ottenere una rapida indicazione del costo di un'assicurazione, compilando un modulo che poi dà loro un'idea del costo di assicurazione.

A causa di questa limitata quantità di informazioni, MUTUAL365 ha difficoltà ad ottimizzare qualsiasi tipo di campagna digitale che porta a potenziali clienti bombardati da messaggi irrilevanti e incoerenti.

Di conseguenza, MUTUAL365 non è in grado di capire quali sono i clienti target interessanti e quali no, non è in grado di ottimizzare la spesa pubblicitaria e non è in grado di capire quali canali sono più utilizzati per interagire con un dato cliente.

Sandbox da utilizzare

Per questo modulo, utilizza questa sandbox: --aepSandboxId--.

NOTA

Non dimenticare di installare, configurare e utilizzare l’estensione Chrome come riferimento in 0.6 - Installa l'estensione Chrome per la documentazione di Experience League

Esercizi

15.1 Introduzione al RECIPROCO365

Scopri come utilizzare il marchio Demo MUTUAL365 e come demo il caso d’uso ML in tempo reale.

15.2 Interagire con i dati in Adobe Experience Platform da un ambiente JupyterLab locale

Installa Anaconda sul computer locale in modo da poter eseguire Jupyter Notebooks sul computer locale, per poi interagire con i dati in Adobe Experience Platform tramite Query Service.

15.3 Operazionalizzare il modello utilizzando una ricetta

Prendete il vostro modello e operatelo in Adobe Experience Platform creando una ricetta.

15.4 Treno e punteggio la tua ricetta

Treni e segnare la tua ricetta senza dover toccare di nuovo il codice.

15.5 Pubblica la tua ricetta come servizio pianificato

Seleziona il tuo esperimento migliore e pubblicalo come servizio pianificato che valuterà i clienti e la loro propensione ad acquistare su base ricorrente.

Riepilogo e vantaggi

Riepilogo di questo modulo e panoramica dei vantaggi.

Domande frequenti

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NOTA

Grazie per aver investito il tuo tempo nell'imparare tutto quello che c'è da sapere su Adobe Experience Platform. Se hai domande, vuoi condividere feedback generali su suggerimenti su contenuti futuri, contatta direttamente Wouter Van Geluwe, inviando un'e-mail a vangeluw@adobe.com.

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