FAQ

Sur cette page, vous trouverez les réponses aux questions les plus courantes liées à ce modèle ML spécifique.

Quelle est l'architecture derrière ce cas d'utilisation ?

DSW

Quels sont les ensembles de données concernés ?

Le modèle repose sur deux jeux de données :

  • AEP Demo - Car Insurance Interactions. Il s’agit du jeu de données d’entrée de formation et de notation. Tous les comportements des clients, tels que Obtenir un devis et Assurance ​Achat - événements, sont stockés dans ce jeu de données.

  • AEP Demo - ML Predictions. Il s’agit du jeu de données de sortie de score. Lorsque le modèle ML calcule un score de propension, il stocke ce score dans ce jeu de données.

À quoi ressemblent les données de formation ?

Lorsqu’un client clique sur le bouton Obtenir le devis , ces données sont collectées :

{
  "header": {
    "datasetId": "5e18200afe31e818a8d616b6",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "8194664889569.993",
      "web": {
        "webPageDetails": {
          "URL": "https://platformdemo.net/fsi_carinsurance.html",
          "name": "Car Insurance Simulator"
        }
      },
      "eventType": "carInsuranceGetQuote",
      "timestamp": "2020-03-12T22:55:26Z",
      "--aepTenantId--": {
        "carinsurance": {
          "insuranceKm": "+50000",
          "insuranceAge": "37",
          "insuranceCity": "Brussels",
          "insuranceGender": "female",
          "insuranceCarType": "hatchback",
          "insuranceCountry": "belgium",
          "insuranceLeasing": "yes",
          "insuranceCarBrand": "alfaromeo",
          "insuranceGetQuote": 1,
          "insuranceFullPrice": "1025",
          "insuranceBasicPrice": "574",
          "insuranceMediumPrice": "820",
          "insuranceNationality": "belgium",
          "insurancePrimaryDriver": "yes"
        },
        "identification": {
          "ecid": "39948201868485073490150335797615706955"
        }
      }
    }
  }
}

Lorsqu’un client achète une assurance automobile, ces données sont collectées :

{
  "header": {
    "datasetId": "5e18200afe31e818a8d616b6",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/cc85bf9611e1df1c6ef9d0a237c3e9ec",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "6155761227236.238",
      "web": {
        "webPageDetails": {
          "URL": "https://platformdemo.net/fsi_carinsurance.html",
          "name": "Car Insurance Simulator"
        }
      },
      "eventType": "carInsurancePurchase",
      "timestamp": "2020-03-12T22:56:30Z",
      "--aepTenantId--": {
        "carinsurance": {
          "insurancePurchase": "yes"
        },
        "identification": {
          "ecid": "39948201868485073490150335797615706955"
        }
      }
    }
  }
}

Comment l'ensemble de données de formation est-il créé ?

Le jeu de données de formation est renseigné en temps réel, en fonction des interactions des clients sur le site Web. Le jeu de données est configuré pour collecter les données en flux continu et est activé pour le Profil.
Comme indiqué dans les questions précédentes, le jeu de données collecte les deux événements-devis comme événements d' achat.
Les données sont collectées sur le site Web par le biais de Launch et alloy.jsqui transfère les données en temps réel vers Adobe Experience Platform.

Qu’est-ce que la variable Predictor de Cible ?

La variable d’indicateur de Cible est le champ ci-dessous. Il s’agit de la valeur qui indique le comportement souhaité, à savoir un achat.

"_experienceplatform": {
 "carinsurance": {
  "insurancePurchase": "yes"
},

Comment le trafic est-il transféré de Pipeline vers le point de terminaison RTML ?

Dans cet environnement de démonstration, le transfert côté serveur de lancement est utilisé pour transférer des données du pipeline vers le point de terminaison RTML. Cette fonctionnalité est actuellement en version bêta et sera disponible plus tard cette année.

Quelle est la latence ?

La latence de bout en bout, du clic sur le bouton Obtenir le devis à la diffusion d’une expérience par Adobe Target, en fonction du score calculé par le point de terminaison RTML, est de 1 à 1,5 secondes.

Comment la sortie du point de terminaison RTML est-elle renvoyée à Platform ?

Dans la mesure où il s’agit d’une implémentation personnalisée, la manière d’envoyer la sortie du score à Adobe Experience Platform consiste à envoyer une charge XDM à un point de terminaison d’API HTTP.

Nous réutilisons un identifiant DCS Inlet ID existant, qui a été créé via l’extension de plate-forme dans Launch.

Le RTML réécrit dans le jeu de EMEA ML Predictions (API) données qui est le jeu de données de sortie de score. Lorsque le modèle ML calcule un score de propension, il stocke ce score dans ce jeu de données en envoyant une charge utile XDM à l’ID de l’entrée DCS.

Il s’agit d’un exemple de charge utile XDM envoyée par le point de terminaison RTML à l’ID d’entrée DCS :

{
  "header": {
    "datasetId": "5d918f445dad97163733422e",
    "imsOrgId": "907075E95BF479EC0A495C73@AdobeOrg",
    "source": {
      "name": "vangeluw Launch 2"
    },
    "schemaRef": {
      "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/8d8773d1cffdd8ed8de7f6d42778a527",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
    }
  },
  "body": {
    "xdmMeta": {
      "schemaRef": {
        "id": "https://ns.adobe.com/experienceplatform/schemas/8d8773d1cffdd8ed8de7f6d42778a527",
        "contentType": "application/vnd.adobe.xed-full+json;version=1"
      }
    },
    "xdmEntity": {
      "_id": "6749627040993.491",
      "_experienceplatform": {
        "identification": {
          "ecid": "50684336701781569260739091385360831781"
        },
        "salesPrediction": {
          "carInsuranceSalesPrediction": 82
        }
      }
    }
  }
}

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