Infine, puoi selezionare il tuo esperimento migliore e pubblicarlo come servizio pianificato che valuterà i clienti e la loro propensione ad acquistare su base ricorrente.
Accedi a Adobe Experience Platform andando a questo URL: https://experience.adobe.com/platform.
Dopo aver effettuato l'accesso, si aprirà la homepage di Adobe Experience Platform.
Prima di continuare, devi selezionare un sandbox. La sandbox da selezionare è denominata --aepSandboxId--
. Per eseguire questa operazione, fai clic sul testo Produzione Prod nella linea blu sopra lo schermo.
Dopo aver selezionato la sandbox appropriata, visualizzerai la modifica dello schermo e ora ti trovi nella sandbox dedicata.
Dal menu a sinistra, fai clic su Modelli.
In questo esercizio utilizzeremo una ricetta precostruita per creare un modello per le previsioni di vendita delle assicurazioni auto.
Nel menu principale, fai clic su Ricette.
In Ricette troverete diverse ricette. Cerca la tua ricetta nell'elenco, che dovrebbe essere chiamato ldapCarInsurancePropensity
. Fai clic sul pulsante ldapCarInsurancePropensity
ricetta per aprirla.
Fare clic per aprire il modello creato nell'esercizio precedente, ldap - CarInsurancePropensity Model
.
Vedrai questo:
Fai clic sul pulsante + Pubblica.
Devi quindi assegnare un nome al servizio.
Come nome, utilizza ldap
- Servizio di propensione di assicurazione auto.
In questo esempio, per ldap vangeluw
, il nome deve essere vangeluw - Car Insurance Propensity Service
.
Fai clic su Avanti.
Nella schermata successiva, devi selezionare un’esecuzione di formazione come parte di questo servizio.
Quindi, fai clic su Fine.
Il servizio è quasi stato creato. Fai clic su Imposta pianificazione per configurare la pianificazione per questo servizio.
Configura la pianificazione in modo che il servizio venga eseguito nel fine settimana, sabato o domenica. Puoi scegliere da solo l'ora.
Quindi, devi selezionare la Set di dati di valutazione e Set di dati dei risultati del punteggio.
La Set di dati di valutazione devono Demo System - Event Dataset for Website (Global v1.1)
.
La Set di dati dei risultati del punteggio devono Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1)
.
Quindi, fai clic su Crea.
E hai finito. Il servizio è stato creato e la pianificazione è impostata.
Passaggio successivo: Riepilogo e vantaggi