Résumé et avantages

Félicitations et merci d'avoir investi votre temps à découvrir Data Science Workspace et Adobe Experience Platform !
Dans ce module, vous avez appris à utiliser Data Science Workspace pour lire les données de Adobe Experience Platform dans un cadre de données de JupyterLab. Vous avez ensuite créé un pipeline de fonctionnalités dans lequel vous avez filtré les données pertinentes pour votre modèle et vous avez réalisé une visualisation de ces données. Vous avez également créé une recette à partir de votre modèle ML qui pourrait ensuite être réutilisée facilement pour former et noter les clients et leur comportement. Enfin, la sortie du modèle est une liste de recommandations destinées aux clients, qui est ensuite devenue partie intégrante de leur Profil client en temps réel à Adobe Experience Platform afin que les recommandations puissent être utilisées pour personnaliser l’expérience client sur les canaux en ligne et hors ligne.

Les consommateurs d’aujourd’hui s’attendent à ce que les marques sachent qui elles sont et personnalisent chaque rencontre avec une marque. Pour offrir une expérience client exceptionnelle, les marques doivent connaître et anticiper les besoins de leurs clients. Data Science Workspace vous permet d’en savoir plus sur les habitudes de vos clients au fil du temps et de proposer des recommandations personnalisées et pertinentes qui augmenteront les conversions et transformeront les clients en défenseurs de la marque.

Avantages

Mettons en évidence les avantages de l'utilisation de Data Science Workspace avec Adobe Experience Platform :

  • Aujourd'hui, les chercheurs en données passent beaucoup de temps à modéliser des données provenant de diverses sources. Lorsqu'ils interrogent les spécialistes des données à ce sujet, ils répondent généralement que 80 % de leur temps est consacré à la compréhension et à la modélisation des données. Avec Adobe Experience Platform, toutes les données sont déjà modélisées par rapport à XDM, ce qui signifie que le chercheur en données pourra désormais consacrer 80 % de son temps à la création et à l'optimisation du modèle.
  • Avec Data Science Workspace et Adobe Experience Platform, un autre problème pour les chercheurs en données est résolu de manière élégante. Aujourd'hui, lorsqu'un chercheur en données a construit un modèle qui fournit par exemple des scores de propension, le défi consiste à obtenir ces scores de propension aussi rapidement que possible dans les diverses applications utilisées pour parler avec le client. Cela nécessite de nombreux workflows et intégrations personnalisés et est souvent un gros obstacle. Avec Adobe Experience Platform, toute sortie de n’importe quel modèle peut être réécrite immédiatement au Profil client en temps réel, d’où elle peut être consommée par toute application connectée à Adobe Experience Platform. Avec cela, l'impact d'un modèle est amplifié et garantit une personnalisation intelligente dans un monde de nichannel.
  • Pour accomplir les points ci-dessus, Data Science Workspace offre les scientifiques de données 2 SDK pour lire les données de la plateforme et les réécrire à la plateforme.
  • Avec Adobe Experience Platform, la science des données devient un élément central de votre flux d'expérience et n'est plus une île distincte dans votre écosystème.

Vous pouvez maintenant :

  • Accélérez votre temps de valorisation en utilisant des fonctionnalités prêtes à l'emploi, telles que les données prêtes à l'emploi modélisées par rapport au modèle XDM et en activant les statistiques sur tous les canaux.
  • Optimisez vos efforts en matière de science des données en mettant en oeuvre des modèles dans des recettes et des services en libre-service pour les intervenants non techniques afin de tirer parti de l'ensemble de l'organisation.
  • Utilisez l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive pour apprendre et anticiper le comportement et les préférences d’un client au fil du temps afin de présenter des recommandations de produit personnalisées pour la vente croisée et la vente consécutive au bon moment.
  • Les recommandations sont-elles intégrées au profil client en temps réel afin de créer un profil client plus complet qui puisse être utilisé en temps réel ?
  • Tirez parti des recommandations sur l'ensemble du parcours client pour créer une expérience d'entreprise attrayante qui augmentera l'intention d'achat et la satisfaction des clients.
  • Personnalisez l’expérience avec plusieurs types de données, tels que les données démographiques traditionnelles et les données fimographiques, pour les données de canal émergentes, telles que les robots de messagerie instantanée et les dispositifs intelligents.

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