15. 데이터 과학 작업 공간 - 자동차 보험 영업 성향

이 모듈에서는 기본 데이터 과학 개념 및 Adobe Experience Platform Data Science Workspace를 사용하여 자동차 보험 영업 성향 모델을 구축하고, 모델을 재교육하도록 예약하고 실시간 점수 지정 모델을 준비하는 방법을 살펴봅니다.

가치, 고객 여정 및 구성 프로세스를 이해하려면 이 비디오를 시청하십시오.

학습 목표

이 모듈에서는…

  • MUTUAL365 실시간 기계 학습 사용 사례 이해
  • ML 모델 구축을 위해 Anconda 및 로컬 JupiterLab 인스턴스를 사용하여 Adobe Experience Platform의 데이터와 상호 작용하는 방법을 살펴봅니다.
  • 레서피를 트레이닝하고 점수를 매기면서 ML 모델을 조작하는 방법을 살펴봅니다.
  • 반복적인 자동 트레이닝을 위한 서비스로 레서피를 게시하는 방법을 알아봅니다.

전제 조건

중요

이 자습서는 특정 워크숍 형식을 용이하게 하기 위해 만들어졌습니다. 액세스할 수 없는 특정 시스템 및 계정을 사용합니다. 액세스 권한이 없더라도 이러한 매우 자세한 내용을 통해 많은 것을 학습할 수 있습니다. 워크숍에 참여한 사람으로서 액세스 자격 증명이 필요한 경우 필요한 정보를 제공할 Adobe 담당자에게 문의하십시오.

아키텍처 개요

이 모듈에서 논의하고 사용할 구성 요소를 강조 표시하는 아래 아키텍처를 살펴보십시오.

아키텍처 개요

비즈니스 컨텍스트

MUTUAL365는 대규모 오프라인 딜러 네트워크와 많은 트래픽이 있는 웹 사이트를 제공하는 일반적인 보험 회사입니다.

MUTUAL365는 수년간 개인화된 디지털 커뮤니케이션을 제공해왔습니다. 그러나 현재 어떤 커뮤니케이션을 사용하고 있는지 모르는 경우 개인화하기가 매우 어렵습니다. 웹 사이트에 있는 트래픽의 대부분은 알려지지 않은 익명의 사용자가 웹 사이트를 한 번 또는 두 번만 방문하므로 MUTUAL365는 상세한 고객 프로파일을 작성하기가 어렵습니다.

이러한 알려지지 않은 익명의 방문자 대부분은 단 하나의 목표를 가지고 웹 사이트에 옵니다.보험 비용을 신속하게 명기하고, 그 양식에 보험 비용을 기입하여 보험 비용을 산출한다.

MUTUAL365는 제한된 양의 정보로 인해 잠재 고객에게 부적절하고 일관성이 없는 메시지가 제공되게 만드는 모든 유형의 디지털 캠페인을 최적화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

그 결과 MUTUAL365는 관심 있는 고객이 어떤 고객인지, 어떤 고객이 원하지 않는지, 광고 비용을 최적화하지 못했고, 어떤 채널을 통해 특정 고객과 상호 작용하기에 가장 적합한지를 파악할 수 없었습니다.

사용할 샌드박스

이 모듈의 경우 다음 샌드박스를 사용하십시오.--aepSandboxId--.

연습

15.1 MUTUAL365 소개

MUTUAL365 데모 브랜드 사용 방법 및 실시간 ML 사용 사례 데모 방법을 살펴봅니다.

15.2 로컬 JupiterLab 환경에서 Adobe Experience Platform의 데이터와 상호 작용

로컬 컴퓨터에 아나콘다를 설치하여 로컬 시스템에서 Jupiter Notebook을 실행한 다음 쿼리 서비스를 통해 Adobe Experience Platform의 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

15.3 레서피를 사용하여 모델 운영

레서피를 만들어 모델을 Adobe Experience Platform에서 운영 및 관리할 수 있습니다.

15.4 레서피 트레이닝 및 점수 매기기

코드를 다시 터치하지 않고도 레시피를 트레이닝하고 점수를 매길 수 있습니다.

15.5 레서피를 예약 서비스로 게시

최상의 실험을 선택하고 예약 서비스로 게시하여 고객 성향과 구매 성향에 대한 점수를 반복적으로 매깁니다.

요약 및 이점

이 모듈의 요약 및 이점에 대한 개요입니다.

FAQ

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노트

Adobe Experience Platform에 대해 알아야 할 모든 것을 배우는 데 시간을 할애해 주셔서 감사합니다. 질문이 있는 경우, 향후 컨텐츠에 대한 제안 사항에 대한 일반적인 피드백을 공유하려면 Wouter Van Geluwe에게 직접 연락하여 vangeluw@adobe.com​으로 이메일을 보내주십시오.

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