Zusammenfassung und Vorteile

Herzlichen Glückwunsch und vielen Dank für Ihre Zeit in das Lernen über Data Science Workspace und Adobe Experience Platform!
In diesem Modul haben Sie gelernt, wie Sie mithilfe von Data Science Workspace Daten aus Adobe Experience Platform in einen Datenrahmen in JupyterLab lesen können. Sie haben dann eine Funktionspipeline erstellt, in der Sie die Daten herausgefiltert haben, die für Ihr Modell relevant waren, und Sie haben eine Visualisierung dieser Daten durchgeführt. Sie haben auch ein Rezept aus Ihrem ML-Modell erstellt, das dann einfach wiederverwendet werden kann, um Kunden und deren Verhalten zu trainieren und zu bewerten. Schließlich ist die Ausgabe des Modells eine Liste von Kundenempfehlungen, die dann Teil ihres Echtzeit-Kundenprofils in Adobe Experience Platform wurden, sodass die Empfehlungen dazu verwendet werden können, das Kundenerlebnis auf Online- und Offline-Kanälen zu personalisieren.

Die Kunden von heute erwarten, dass Marken wissen, wer sie sind, und jede Begegnung mit einer Marke personalisieren. Um ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten, müssen Marken die Bedürfnisse ihrer Kunden kennen und vorhersehen. Data Science Workspace ermöglicht es Ihnen, im Laufe der Zeit mehr über die Gewohnheiten Ihrer Kunden zu erfahren und personalisierte, relevante Empfehlungen vorzuschlagen, die die Umrechnung steigern und Kunden zu Markenvertretern machen.

Vorteile

Lassen Sie uns die Vorteile der Verwendung von Data Science Workspace mit Adobe Experience Platform hervorheben:

  • Datenwissenschaftler verbringen heute viel Zeit mit der Modellierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Wenn sie Datenwissenschaftler darüber fragen, antworten sie normalerweise, dass 80 % ihrer Zeit für das Verständnis und die Modellierung von Daten aufgewendet wird. Mit Adobe Experience Platform sind alle Daten bereits mit XDM modelliert, was bedeutet, dass der Datenwissenschaftler jetzt in der Lage sein wird, 80 % ihrer Zeit für die Erstellung und Optimierung des Modells auszugeben.
  • Mit Data Science Workspace und Adobe Experience Platform wird ein weiteres Problem für Datenwissenschaftler auf elegante Weise gelöst. Heute, wenn ein Datenwissenschaftler ein Modell entwickelt hat, das beispielsweise Tendenzwerte liefert, besteht die Herausforderung darin, diese Tendenzwerte so schnell wie möglich in die verschiedenen Anwendungen zu bringen, die verwendet werden, um mit dem Kunden zu sprechen. Das erfordert eine Menge benutzerspezifischer Workflows und Integrationen und ist oft eine große Hürde. Mit Adobe Experience Platform kann jede Ausgabe eines Modells sofort an das Echtzeit-Kundenkonto-Profil zurückgeschrieben werden, von wo aus sie von jeder Anwendung genutzt werden kann, die mit Adobe Experience Platform verbunden ist. Damit wird der Einfluss eines Modells verstärkt und garantiert eine intelligente Personalisierung in einer Omnichannel-Welt.
  • Um die oben genannten Punkte zu erreichen, Data Science Workspace-Angebote data Wissenschaftler 2 SDKs, um Daten von der Plattform zu lesen und Daten zurück an die Plattform zu schreiben.
  • Mit Adobe Experience Platform wird die Datenwissenschaft zu einem Kernbestandteil Ihres Erfahrungsarbeitsablaufs und ist nicht mehr eine separate Insel im Ökosystem.

Sie können jetzt:

  • Beschleunigen Sie Ihre Wertschöpfungszeit, indem Sie vordefinierte Funktionen verwenden, z. B. die Bereitschaft, Daten zu verwenden, die mit dem XDM modelliert wurden, und die Einblicke über alle Kanal hinweg aktivieren.
  • Skalieren Sie Ihre Datenanalysebemühungen durch die Operationalisierung von Modellen in Selbstbedienungsrezepte und -dienste, damit nicht-technische Stakeholder die gesamte Organisation nutzen können.
  • Verwenden Sie maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung, um das Verhalten und die Präferenzen eines Kunden im Laufe der Zeit zu erfahren und zu antizipieren, um personalisierte Produktempfehlungen für Cross-Sell- und Upsell-Verkäufe zum richtigen Zeitpunkt vorzustellen.
  • Lassen Sie Empfehlungen Teil des Echtzeit-Profils für Kunden werden, um ein umfassenderes Profil zu erstellen, das in Echtzeit verwendet werden kann.
  • Nutzen Sie die Empfehlungen für die gesamte Journey, um eine ansprechende Omniannel-Erfahrung zu schaffen, die die Einkaufsabsicht und die Kundenzufriedenheit erhöht.
  • Personalisieren Sie Erlebnisse mit verschiedenen Datentypen, z. B. demografische und firmografische Daten, in neue Kanal, wie z. B. chatbots und intelligente Geräte.

Lesen Sie dies

Zurück zu Modul 8

Zurück zu allen Modulen

Auf dieser Seite