- Visão geral do tutorial
- Visão geral da arquitetura
- Visão geral do vídeo
- Medição da conclusão
- 0 - Introdução
- Visão geral
- 0.1 Usar o sistema de demonstração Ao lado da configuração da propriedade do cliente Adobe Experience Platform Data Collection
- 0.2 Criar o conjunto de dados
- 0.3 Criar a ID de configuração de ativação
- 0.4 Usar o site
- 0.5 Usar o aplicativo móvel
- 0.6 Instale a extensão do Chrome para obter a documentação do Experience League
- 1 - Coleta de dados da Adobe Experience Platform e extensão do SDK da Web
- Visão geral
- 1.1 Noções básicas sobre a coleta de dados do Adobe Experience Platform
- 1.2 Rede de borda, conjuntos de dados e coleta de dados do lado do servidor
- 1.3 Introdução à coleta de dados do Adobe Experience Platform
- 1.4 Coleta de dados da Web do lado do cliente
- 1.5 Implementar o Adobe Analytics e o Adobe Audience Manager
- 1.6 Implementar o Adobe Target
- Requisitos do esquema XDM 1.7 no Adobe Experience Platform
- Resumo e benefícios
- 2 - Ingestão de dados
- 3 - Perfil do cliente em tempo real
- Visão geral
- 3.1 Visite o site
- 3.2 Visualizar seu próprio perfil de cliente em tempo real - Interface do usuário
- 3.3 Visualizar seu próprio perfil de cliente em tempo real - API
- 3.4 Criar um segmento - Interface do usuário
- 3.5 Criar um segmento - API
- 3.6 Veja o Perfil do cliente em tempo real em ação na central de atendimento
- Resumo e benefícios
- 4 - Assistente de voz - Amazon Alexa
- 5 - Ferramentas ETL
- Visão geral
- 5.1 Criar e configurar sua conta Informatica
- 5.2 Configurar um bucket do AWS S3
- 5.3 Conectar informações ao seu bucket do AWS S3
- 5.4 Assimilar eventos de pedido offline no Adobe Experience Platform
- 5.5 Assimilar dados de terceiros e da segunda parte no Adobe Experience Platform
- Opcional: Instalar o OpenSSL no Windows
- Resumo e benefícios
- 6 - Adobe Journey Optimizer: Orquestração
- 7 - Serviço de query
- 8 - Data Science Workspace - Recommendations baseado em popularidade
- 9 - Assimilação de dados usando o Google Tag Manager e o Google Analytics
- Visão geral
- 9.0 Criar uma conta do Google
- 9.1 Criar uma propriedade do Gerenciador de tags da Google
- 9.2 Configurar Google Analytics e vinculá-lo ao GTM
- 9.3 Configurar variáveis do GTM
- 9.4 Recuperar conjuntos de dados na plataforma
- 9.5 Configurar Tags e acionadores do GTM
- 9.6 Publicar a propriedade do GTM
- 9.7 Implementar a tag do GTM no site de demonstração da plataforma
- 9.8 Verificar a assimilação de dados do site na plataforma
- Resumo e benefícios
- 10 - Serviços inteligentes
- 11 - CDP em tempo real - Crie um segmento e execute ações!
- Visão geral
- 11.1 Criar um segmento e ativar a segmentação de streaming
- 11.2 Revise como configurar o destino DV360 usando destinos
- 11.3 Tome medidas: enviar seu segmento para o DV360
- 11.4 Tome medidas: enviar seu segmento para um destino S3
- 11.5 Tome medidas: enviar seu segmento para a Adobe Target
- Resumo e benefícios
- 12 - Adobe Journey Optimizer: Fontes de dados externas e ações personalizadas
- 13 - Customer Journey Analytics - Criar um painel usando o Analysis Workspace sobre o Adobe Experience Platform
- Visão geral
- Customer Journey Analytics 13.1 101
- 13.2 Conectar conjuntos de dados do Adobe Experience Platform no Customer Journey Analytics
- 13.3 Criar uma visualização de dados
- 13.4 Preparação dos dados no Customer Journey Analytics
- 13.5 Visualização usando Customer Journey Analytics
- Resumo e benefícios
- 14 - Offer decisioning
- Visão geral
- 14.1 Offer decisioning 101
- 14.2 Configurar suas ofertas e decisão
- 14.3 Preparar a propriedade do cliente de coleta de dados do Adobe Experience Platform e a configuração do SDK da Web para o Offer Decisioning
- 14.4 Teste sua decisão usando o site de demonstração
- 14.5 Teste sua decisão usando a API
- 14.6 Teste sua decisão usando o Journey Orchestration
- Resumo e benefícios
- 15 - Data Science Workspace - Propensão de vendas do seguro automóvel
- Visão geral
- 15.1 Introdução ao MÚTUO365
- 15.2 Interagir com dados no Adobe Experience Platform de um ambiente local do JupyterLab
- 15.3 Operacionalize seu modelo usando uma Receita
- 15.4 Treino e pontuação da receita
- 15.5 Publicar a receita como um serviço programado
- Resumo e benefícios
- Perguntas frequentes
- 16 - Assimilar e analisar dados do Google Analytics no Adobe Experience Platform com o Conector de fonte BigQuery
- Visão geral
- 16.1 Criar a conta da Google Cloud Platform
- 16.2 Criar sua primeira query no BigQuery
- 16.3 Conectar GCP e BigQuery ao Adobe Experience Platform
- 16.4 Carregar dados do BigQuery no Adobe Experience Platform
- 16.5 Analisar dados do Google Analytics usando o Customer Journey Analytics
- Resumo e benefícios
- 17 - Adobe Experience Platform e Microsoft Dynamics 365
- Visão geral
- 17.1 Criar a conta do Microsoft Dynamics 365
- 17.2 Conectar o Microsoft Dynamics 365 ao Adobe Experience Platform via Conector de origem
- 17.3 Criar um contato no Microsoft Dynamics 365 usando Adobe Journey Optimizer & Importar dados do Microsoft Dynamics
- 17.4 Atualizar um contato no Microsoft Dynamics 365 e acionar uma jornada automaticamente
- Resumo e benefícios
- 18 - Ativação de segmento para o Hub de eventos do Microsoft Azure
- Visão geral
- 18.0 Configurar o ambiente
- 18.1 Configurar o ambiente do Microsoft Azure EventHub
- 18.2 Configurar o destino do Hub de eventos do Azure no Adobe Experience Platform
- 18.3 Criar segmentos de transmissão
- 18.4 Ativar segmento
- 18.5 Criar o projeto do Microsoft Azure
- 18.6 Cenário completo
- Resumo e benefícios
- 19 - Adobe Experience Platform e ServiceNow: conexão do serviço ao marketing e vendas
- Visão geral
- 19.1 Configurar a instância do desenvolvedor do ServiceNow
- 19.2 Instalar e configurar a integração entre ServiceNow e Adobe Experience Platform por meio do Adobe I/O
- 19.3 Configurar o ambiente ServiceNow
- 19.4 Configurar a interface do usuário do ServiceNow
- 19.5 Configurar o fluxo do ServiceNow
- 19.6 Preparar demonstração completa
- 19.7 Demonstração completa
- Resumo e benefícios
- 20 - Aplicativos de chat alimentados por IA e bate-papo ao vivo fornecidos pelo Stackchat
- Visão geral
- 20.1 Integração ao empilhamento
- 20.2 Crie seu bot Luma
- 20.3 Crie seu bot Luma - Funções de nuvem
- 20.4 Use o Journey Orchestration para acionar um e-mail de acompanhamento após interagir com seu chatbot
- 20.5 Configurar a integração entre o Stackchat e o Adobe Experience Platform
- 20.6 Teste seu chatbot no site de demonstração
- 20.7 Conecte seu chatbot ao Facebook Messenger
- 20.8 Testar a integração com o WeChat
- Resumo e benefícios
- 21 - Coleta de dados do Adobe Experience Platform e encaminhamento de eventos em tempo real com a coleta de dados do Adobe Experience Platform
- Visão geral
- 21.1 Criar uma propriedade de Encaminhamento de evento de coleta de dados do Adobe Experience Platform
- 21.2 Atualize seu conjunto de dados para disponibilizar os dados para sua propriedade do Servidor de coleta de dados da Adobe Experience Platform
- 21.3 Criar e configurar um webhook personalizado
- 21.4 Criar e configurar uma função da Google Cloud
- 21.5 Criar e configurar uma Função do Microsoft Azure
- 21.6 Testar e solucionar problemas de sua coleta de dados
- Resumo e benefícios
- 22 - Crie seu próprio painel em tempo real usando o Adobe I/O - Project Firefly e Adobe Experience Platform
- 23 - Adobe Journey Optimizer
- Visão geral
- 23.1 Introdução ao Adobe Journey Optimizer: criar uma mensagem de email
- 23.2 Configurar uma jornada baseada em acionador - Criação de conta
- 23.3 Configurar uma jornada baseada em acionador - Confirmação de pedido
- 23.4 Configurar uma jornada de boletim informativo em lote
- 23.5 Aplicar personalização em uma mensagem de email
- 23.6 Configurar e usar notificações por push para iOS
- 23.7 Criar uma jornada de evento comercial
- Resumo e benefícios
- 24 - Transmitir dados do Apache Kafka para o Adobe Experience Platform
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.
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.
Depois de selecionar a caixa de proteção apropriada, você verá a tela mudar e agora está na sua caixa de proteção dedicada.
No menu esquerdo, clique em Modelos.
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.
Em Fórmulas, você encontrará várias receitas. Procure sua própria receita na lista, que deve ser nomeada ldapCarInsurancePropensity. Clique na ldapCarInsurancePropensity fórmula para abri-la.
Clique para abrir o Modelo criado no exercício anterior ldap - CarInsurancePropensity Model.
Você verá isso:
Clique no botão + Publicar.
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.
Clique em Próximo.
Na tela seguinte, é necessário selecionar uma Execução de treinamento para executar como parte deste Serviço.
Em seguida, clique em Concluir.
Seu serviço está quase sendo criado. Clique em Definir agendamento para configurar seu agendamento para este serviço.
Configure sua programação para que seu Serviço seja executado no fim de semana, no sábado ou domingo. Você mesmo pode escolher a hora.
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).
Em seguida, clique em Criar.
E você terminou. Seu serviço agora é criado e o agendamento é definido.
Próxima etapa: Resumo e benefícios
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