概要と利点

Data Science WorkspaceとAdobe Experience Platformについて学ぶために時間を割いていただき、ありがとうございます。
このモジュールでは、Data Science Workspaceを使用して、Adobe Experience PlatformのデータをJupterLabのデータフレームに読み込む方法を学びました。 その後、フィーチャーパイプラインを構築し、モデルに関連するデータを除外し、そのデータのビジュアライゼーションを行いました。 また、XMLモデルからレシピを作成し、そのレシピを簡単に再利用して、顧客のトレーニングやスコアの設定を行うこともできます。 最後に、モデルの出力は顧客に対するレコメンデーションのリストです。これがAdobe Experience Platformのリアルタイム顧客プロファイルの一部となり、レコメンデーションを使用して、オンラインとオフラインのチャネルで顧客体験をパーソナライズできます。

今日の消費者は、ブランドが自分が何者かを知り、ブランドとの出会いのたびにパーソナライズできるよう期待しています。 ブランドが卓越した顧客体験を提供するには、自社の顧客のニーズを把握し、予測する必要があります。 Data Science Workspaceを使用すると、長期的な顧客の習慣についてより多くの知識を得ることができ、コンバージョンを高め、顧客をブランド支持者に変えるための、パーソナライズされた関連性の高いレコメンデーションを提案できます。

メリット

Data Science WorkspaceをAdobe Experience Platformと共に使用する利点を強調します。

  • 今日のデータ科学者は、様々なソースからのデータのモデリングに多くの時間を費やしています。 データ科学者にこのことを尋ねると、通常は80%の時間がデータの理解とモデリングに費やされていると答えます。 Adobe Experience Platformでは、すべてのデータがXDMをモデルとしているので、データサイエンティストはその時間の80%をモデルの作成と最適化に費やすことができます。
  • Data Science WorkspaceとAdobe Experience Platformを使うと、データ科学者にとってのもう1つの問題がエレガントな方法で解決されます。 今日、データサイエンティストが、例えば傾向スコアを得るモデルを構築した場合、難しいのは、顧客との話し合いに使用される様々なアプリケーションに、その傾向スコアをできるだけ早く組み込むことです。 それには多くのカスタムワークフローと統合が必要で、多くの場合大きな障害となります。 Adobe Experience Platformを使用すると、任意のモデルの出力を即座にリアルタイム顧客プロファイルに書き戻し、Adobe Experience Platformに接続されている任意のアプリケーションでそのモデルを使用できます。 これにより、モデルの影響は増幅され、オムニチャネルの世界での知的なパーソナライゼーションが保証されます。
  • 上記のポイントを達成するために、Data Science Workspaceは、Data Sciencients 2 SDKをオファーし、プラットフォームからデータを読み取り、プラットフォームにデータを書き込みます。
  • Adobe Experience Platformではデータ科学が経験ワークフローの中核となり生態系の中で独立した島ではなくなりました

次が可能になりました。

  • XDMに基づいてモデル化されたデータをすぐに使用できる機能を使用し、すべてのチャネルでインサイトをアクティブ化するなど、すぐに利用できる機能を使用して、価値を高める時間を短縮できます。
  • モデルをセルフサービスのレシピやサービスにまとめて、幅広い組織で活用できるように、データ科学の取り組みを拡張します。
  • 機械学習と予測モデリングを使用して、時間の経過に伴う顧客の行動と好みを学び予測し、それらを対象に、適切なタイミングでクロス販売やアップセルのためのパーソナライズされた商品の推奨事項を提示します。
  • レコメンデーションをリアルタイムの顧客プロファイルの一部にして、より包括的な顧客プロファイルを作成し、リアルタイムで使用できるようにします。
  • お客様のジャーニー全体で推奨事項を活用し、魅力的なオムニチャネル体験を作り出すことで、購入意図と顧客満足度を高めます。
  • 従来の人口統計データや最初のデータなど、複数のデータタイプを使用して、チャットやスマートデバイスなどの新しいチャネルデータにエクスペリエンスをパーソナライズします。

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