요약 및 이점

데이터 과학 작업 공간과 Adobe Experience Platform에 대한 학습 시간을 보내주셔서 감사합니다.
이 모듈에서는 데이터 과학 작업 영역을 사용하여 Adobe Experience Platform의 데이터를 JupiterLab의 데이터 프레임으로 읽는 방법을 알아보았습니다. 그러면 해당 모델에 적합한 데이터를 필터링하여 해당 데이터의 시각화를 수행하면 되는 피쳐 파이프라인이 만들어집니다. 또한 ML 모델에서 고객과 고객의 행동을 교육하고 평가하는 데 손쉽게 재사용할 수 있는 레시피를 제작했습니다. 마지막으로, 모델의 결과는 고객을 위한 추천 목록입니다. 권장 사항은 Adobe Experience Platform의 실시간 고객 프로필의 일부이므로 온라인 및 오프라인 채널에서 고객 경험을 개인화하는 데 사용됩니다.

오늘날의 소비자는 브랜드가 있는 모든 것을 개인화하고 자신이 누군지 인식하기를 기대합니다. 탁월한 고객 경험을 제공하려면 고객의 요구 사항을 파악하고 예측해야 합니다. 데이터 과학 작업 영역을 사용하면 시간이 지남에 따라 고객의 습관에 대해 자세히 알아볼 수 있고 전환율을 높이고 고객을 브랜드 옹호자로 전환할 수 있는 연관성 있는 개인화된 추천을 제안할 수 있습니다.

이점

Adobe Experience Platform에서 데이터 과학 작업 영역을 사용할 때 얻을 수 있는 이점

  • 오늘날 데이터 과학자들은 다양한 소스의 데이터를 모델링하는 데 많은 시간을 할애하고 있습니다. 데이터 과학자들에게 이에 대해 질문할 때, 일반적으로 그 시간의 80%가 데이터를 이해하고 모델링에 사용된다고 답합니다. Adobe Experience Platform을 사용하면 모든 데이터가 이미 XDM을 기반으로 모델링되므로 데이터 과학자는 대신 모델을 만들고 최적화하는 데 80%의 시간을 할애할 수 있습니다.
  • 데이터 과학 작업 공간과 Adobe Experience Platform을 함께 사용하면 데이터 과학자의 또 다른 문제가 세련된 방식으로 해결됩니다. 오늘날 데이터 과학자가 인스턴스 성향 점수에 대한 모델을 작성하는 경우 고객과 소통하는 데 사용되는 다양한 애플리케이션에서 가능한 한 빨리 성향 점수를 얻는 것이 당면 과제입니다. 이를 위해서는 많은 사용자 정의 워크플로우와 통합이 필요하고 종종 큰 장애물이 됩니다. Adobe Experience Platform을 사용하면 모든 모델의 출력을 Adobe Experience Platform에 연결된 모든 애플리케이션에서 사용할 수 있는 실시간 고객 프로파일에 기록할 수 있습니다. 이 덕분에 모델의 영향은 증폭되어 옴니채널 환경에서 지능적인 개인화를 보장합니다.
  • 데이터 과학 작업 공간은 위의 점을 달성하기 위해 데이터 과학자에게 플랫폼에서 데이터를 읽고 다시 플랫폼에 데이터를 기록할 수 있는 2개의 SDK를 제공합니다.
  • 데이터 과학은 Adobe Experience Platform을 통해 경험 워크플로우의 핵심 부분이 되었으며 더 이상 에코시스템에서 별도의 섬이 아닙니다.

이제 다음을 수행할 수 있습니다.

  • XDM을 기준으로 모델링된 데이터를 즉시 사용할 수 있고 모든 채널에서 인사이트를 활성화할 수 있는 등 즉시 사용할 수 있는 기능을 사용하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다.
  • 모델을 셀프 서비스 레서피와 서비스로 조작하여 데이터 과학을 확대함으로써 기술 지식이 없는 이해 관계자는 광범위한 조직을 활용할 수 있습니다.
  • 머신 러닝 및 예측 모델링을 사용하여 시간의 경과에 따른 고객의 행동 및 선호도를 파악하여 적절한 시기에 크로스셀링 및 업셀링용 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.
  • 실시간으로 사용할 수 있는 보다 포괄적인 고객 프로필을 만들기 위해 추천을 실시간 고객 프로필의 일부로 만들어야 합니다
  • 전체 고객 여정에서 추천을 활용하여 구매 의사 결정 및 고객 만족도를 높일 수 있는 매력적인 옴니채널 경험을 제작할 수 있습니다.
  • 일반적인 인구 통계학적 데이터, 최초 통계 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 채팅 보트 및 스마트 디바이스와 같은 신생 채널 데이터로 경험 개인화

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