15.5 Publicar sua receita como um serviço programado

Por fim, você pode selecionar seu melhor experimento e publicá-lo como um Serviço programado que pontuará os clientes e sua propensão a comprar de forma recorrente.

Faça logon na Adobe Experience Platform acessando este URL: https://experience.adobe.com/platform.

Depois de fazer logon, você chegará na página inicial do Adobe Experience Platform.

Assimilação de dados

Antes de continuar, tem de selecionar uma caixa de proteção. O nome da caixa de proteção a ser selecionada é --aepSandboxId--. Para fazer isso, clique no texto Production Prod (Produto de produção) na linha azul na parte superior da tela.

Assimilação de dados

Depois de selecionar a caixa de proteção apropriada, você verá a tela mudar e agora está na sua caixa de proteção dedicada.

Assimilação de dados

No menu esquerdo, clique em Modelos.

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Neste exercício, usaremos uma receita pré-construída para criar um modelo para as previsões de vendas de seguros de automóveis.

In the top menu, click on Recipes.

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Em Fórmulas, você encontrará várias receitas. Procure sua própria receita na lista, que deve ser nomeada ldapCarInsurancePropensity. Clique na ldapCarInsurancePropensity fórmula para abri-la.

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Clique para abrir o Modelo criado no exercício anterior ldap - CarInsurancePropensity Model.

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Você verá isso:

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Clique no botão + Publicar.

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Você então tem que nomear seu Serviço.

Como nome, use ldap - Car Insurance Propensity Service.

Neste exemplo, para ldap vangeluw, o nome deve ser vangeluw - Car Insurance Propensity Service.

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Clique em Próximo.

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Na tela seguinte, é necessário selecionar uma Execução de treinamento para executar como parte deste Serviço.

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Em seguida, clique em Concluir.

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Seu serviço está quase sendo criado. Clique em Definir agendamento para configurar seu agendamento para este serviço.

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Configure sua programação para que seu Serviço seja executado no fim de semana, no sábado ou domingo. Você mesmo pode escolher a hora.

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Em seguida, é necessário selecionar o Conjunto de Dados de Pontuação e o Conjunto de Dados de Resultados da Pontuação.

O Conjunto de Dados de Pontuação deve ser Demo System - Event Dataset for Website (Global v1.1).

O Conjunto de Dados de Resultados da Pontuação deve ser Demo System - Profile Dataset for ML Predictions (Global v1.1).

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Em seguida, clique em Criar.

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E você terminou. Seu serviço agora é criado e o agendamento é definido.

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