15. Data Science Workspace - Propensão de vendas do seguro automóvel

Neste módulo, você aprenderá conceitos básicos de Ciência de dados e também como usar o Adobe Experience Platform Data Science Workspace para criar um Modelo de propensão de seguro de carro, programar o modelo para treinar novamente e preparar o modelo para Pontuação em tempo real.

Assista a este vídeo para entender o valor, a jornada do cliente e o processo de configuração:

Objetivos de aprendizagem

Neste módulo, você…

  • Entenda o MUTUAL365 caso de uso de aprendizagem de máquina em tempo real
  • Saiba como usar Anaconda e uma instância JupyterLab local para interagir com dados no Adobe Experience Platform para criar um Modelo ML
  • Saiba como operacionalizar um modelo ML criando uma receita para treinar e pontuar essa receita.
  • Saiba como publicar uma fórmula como um serviço para treinamento recorrente e automatizado.

Pré-requisitos

IMPORTANTE

Este tutorial foi criado para facilitar um formato específico de workshop. Ele usa sistemas e contas específicos aos quais você pode não ter acesso. Mesmo sem acesso, achamos que você ainda pode aprender muito lendo esse conteúdo muito detalhado. Se você participar de um dos workshops e precisar de suas credenciais de acesso, entre em contato com o representante do Adobe, que fornecerá as informações necessárias.

Visão geral da arquitetura

Consulte a arquitetura abaixo, que destaca os componentes que serão discutidos e usados neste módulo.

Visão geral da arquitetura

Contexto comercial

MUTUAL365 é uma típica Companhia de Seguros com uma grande rede de traficantes offline e um site com muito tráfego.

MUTUAL365 tem tentado personalizar sua comunicação digital por anos, mas é muito difícil personalizar qualquer coisa se você não sabe com quem está falando. Como a maior parte do tráfego no site é de usuários desconhecidos e anônimos que visitam o site apenas uma ou duas vezes, é difícil para o MUTUAL365 criar um perfil de cliente profundo.

A maioria desses visitantes desconhecidos e anônimos chega ao site somente com um objetivo: obter uma indicação rápida do custo de um seguro, preenchendo um formulário que lhes dê uma ideia do custo do seguro.

Devido a esta quantidade limitada de informação, a MUTUAL365 tem dificuldades em otimizar qualquer tipo de campanha digital que leve a que as perspectivas sejam bombardeadas com mensagens irrelevantes e inconsistentes.

Como consequência, o MUTUAL365 não pode entender quais clientes são alvos interessantes e quais clientes não são, eles não podem otimizar seus gastos com anúncios e não podem entender quais canais são mais usados para interagir com qualquer cliente específico.

Sandbox para usar

Para este módulo, use esta sandbox: --aepSandboxId--.

OBSERVAÇÃO

Não se esqueça de instalar, configurar e usar a Extensão do Chrome, conforme referenciado em 0.6 - Instalar a extensão do Chrome para a documentação do Experience League

Exercícios

15.1 Introdução ao MÚTUO365

Saiba como usar a Marca de demonstração MUTUAL365 e como demonstrar o caso de uso ML em tempo real.

15.2 Interagir com dados no Adobe Experience Platform de um ambiente local do JupyterLab

Instale o Anaconda em sua máquina local para executar os Notebooks Jupyter em sua máquina local, para então interagir com os dados no Adobe Experience Platform por meio do Serviço de query.

15.3 Operacionalize seu modelo usando uma Receita

Pegue seu modelo e operacionalize-o no Adobe Experience Platform criando uma receita.

15.4 Treino e pontuação da receita

Treine e marque sua receita sem precisar tocar no código novamente.

15.5 Publicar a receita como um serviço programado

Selecione seu melhor experimento e Publique-o como um serviço programado que pontuará os clientes e sua propensão a comprar de forma recorrente.

Resumo e benefícios

Resumo deste módulo e visão geral dos benefícios.

Perguntas frequentes

Vá para Perguntas frequentes

OBSERVAÇÃO

Obrigado por investir seu tempo em aprender tudo o que há para saber sobre a Adobe Experience Platform. Em caso de dúvidas, queira compartilhar comentários gerais de ter sugestões sobre conteúdo futuro, entre em contato diretamente com Wouter Van Geluwe, enviando um email para vangeluw@adobe.com.

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