Descubra perspectivas con Customer AI
La inteligencia artificial aplicada al cliente, como parte de los servicios inteligentes, proporciona a los especialistas en marketing la capacidad de aprovechar Adobe Sensei para anticipar cuál será la próxima acción de sus clientes. La AI del cliente se utiliza para generar puntuaciones de tendencia personalizadas, como la generación y la conversión de perfiles individuales a escala. Esto se logra sin tener que transformar las necesidades comerciales en un problema de aprendizaje automático, seleccionando un algoritmo, formación o implementación.
Este documento sirve como guía para interactuar con las perspectivas de la instancia de servicio en la interfaz de usuario de la inteligencia artificial aplicada al cliente de servicios inteligentes.
Introducción
Para utilizar las perspectivas para la inteligencia artificial aplicada al cliente, necesita tener disponible una instancia de servicio con un estado de ejecución correcto. Para crear una nueva instancia de servicio, visite Configuración de una instancia de inteligencia artificial aplicada al cliente. Si ha creado recientemente una instancia de servicio que aún se está entrenando y puntuando, espere 24 horas para que finalice la ejecución.
Resumen de instancia de servicio
En la interfaz de usuario Adobe Experience Platform, seleccione Servicios en el panel de navegación izquierdo. Aparecerá el explorador Services y se mostrarán los servicios inteligentes disponibles. En el contenedor de inteligencia artificial aplicada al cliente, seleccione Abrir.
Aparecerá la página Servicio de inteligencia artificial aplicada al cliente. Esta página enumera las instancias de servicio de la inteligencia artificial aplicada al cliente y muestra información sobre ellas, incluido el nombre de la instancia, el tipo de tendencia, la frecuencia con la que se ejecuta la instancia y el estado de la última actualización.
Seleccione el nombre de una instancia de servicio para empezar.
A continuación, aparecerá la página de información de esa instancia de servicio con la opción de seleccionar Puntuaciones más recientes o Resumen de rendimiento. La pestaña predeterminada Últimas puntuaciones proporciona visualizaciones de sus datos. Las visualizaciones y lo que puede hacer con los datos se explican con más detalle en esta guía.
La pestaña Resumen de rendimiento muestra las tasas de pérdida o conversión reales para cada bloque de tendencia. Para obtener más información, consulte la sección sobre métricas de resumen de rendimiento.
Detalles de instancia del servicio
Existen dos formas de ver los detalles de la instancia de servicio: desde el panel o dentro de la instancia de servicio.
Panel de instancia de servicio
Para ver una descripción general de los detalles de la instancia de servicio dentro del panel, seleccione un contenedor de instancia de servicio para evitar el hipervínculo adjunto al nombre. Esto abre un carril derecho que proporciona detalles adicionales. Los controles contienen lo siguiente:
- Editar: seleccionar Editar le permite modificar una instancia de servicio existente. Puede editar el nombre, la descripción y la frecuencia de puntuación de la instancia.
- Clonar: al seleccionar Clonar se copia la instancia de servicio seleccionada actualmente configurada. A continuación, puede modificar el flujo de trabajo para realizar ajustes menores y cambiarle el nombre como una nueva instancia.
- Eliminar: puede eliminar una instancia de servicio, incluidas las ejecuciones históricas.
- Origen de datos: vínculo al conjunto de datos utilizado por esta instancia.
- Frecuencia de ejecución: Con qué frecuencia se realiza una ejecución de puntuación y cuándo.
- Definición de puntuación: Una breve descripción general del objetivo que configuró para esta instancia.
Mostrar el menú desplegable de más perspectivas
La segunda forma de ver detalles adicionales de una instancia de servicio se encuentra en la página de perspectivas. Seleccione Mostrar más en la parte superior derecha para rellenar una lista desplegable. Se muestran detalles, como la definición de puntuación, cuándo se creó, el tipo de tendencia y los conjuntos de datos utilizados. Para obtener más información sobre cualquiera de las propiedades enumeradas, visite Configuración de una instancia de inteligencia artificial aplicada al cliente.
Ventana emergente de previsualización del conjunto de datos de Customer AI
Si la inteligencia artificial aplicada al cliente utiliza más de un conjunto de datos, se proporciona un hipervínculo etiquetado como Múltiple seguido del número de conjuntos de datos entre corchetes ().
Al seleccionar el vínculo de varios conjuntos de datos, se abre la ventana emergente de vista previa del conjunto de datos de inteligencia artificial aplicada al cliente. Cada color de la previsualización representa un conjunto de datos como se muestra mediante la tecla de color a la izquierda de las columnas del conjunto de datos. En este ejemplo, puede ver que solo Conjunto de datos 1 contiene la columna PROP1.
Edición de una instancia
Para editar una instancia, seleccione Editar en la barra de navegación superior derecha.
Aparecerá el cuadro de diálogo de edición, que le permitirá editar el nombre, la descripción, el estado y la frecuencia de puntuación de la instancia. Para confirmar los cambios y cerrar el cuadro de diálogo, selecciona Guardar en la esquina inferior derecha.
Más acciones
El botón Más acciones se encuentra en la barra de navegación superior derecha, junto a Editar. Al seleccionar Más acciones, se abre una lista desplegable que le permite seleccionar una de las siguientes operaciones:
- Clonar: al seleccionar Clonar se copia la instancia de servicio configurada. A continuación, puede modificar el flujo de trabajo para realizar ajustes menores y cambiarle el nombre como una nueva instancia.
- Eliminar: elimina la instancia.
- Puntuaciones de acceso: al seleccionar Puntuaciones de acceso, se abre un cuadro de diálogo que proporciona un vínculo a las puntuaciones de descarga para el tutorial de inteligencia artificial aplicada al cliente. El cuadro de diálogo también proporciona la ID del conjunto de datos necesaria para realizar llamadas a la API.
- Ver historial de ejecución: Aparece un cuadro de diálogo que contiene una lista de todas las ejecuciones de puntuación asociadas a la instancia de servicio.
Resumen de las puntuaciones scoring-summary
Resumen de puntuación muestra el número total de perfiles marcados y los clasifica en bloques que contienen alta, media y baja tendencia. Los bloques de tendencia se determinan en función del intervalo de puntuación, el bajo es menor que 24, el medio es de 25 a 74 y el alto es mayor que 74. Cada cubo tiene un color correspondiente a la leyenda.
Puede situarse sobre cualquier color del anillo para ver información adicional, como un porcentaje y un número total de perfiles pertenecientes a un bloque.
Distribución de puntuaciones
La tarjeta Distribución de puntuaciones te ofrece un resumen visual de la población en función de la puntuación. Los colores que se ven en la tarjeta Distribución de puntuaciones representan el tipo de puntuación de tendencia generada. Al pasar el ratón por encima de cualquiera de las distribuciones de puntuación, se proporciona el recuento exacto que pertenece a esa distribución.
Factores influyentes
Para cada bloque de puntuación, se genera una tarjeta que muestra los 10 factores influyentes principales para ese bloque. Los factores influyentes le proporcionan detalles adicionales sobre por qué sus clientes pertenecen a varios bloques de puntuación.
Desgloses de factores influyentes
Al pasar el ratón por encima de cualquiera de los principales factores influyentes, los datos se desglosan aún más. Se le proporciona una descripción general de por qué ciertos perfiles pertenecen a un bloque de tendencia. Según el factor, se le pueden dar valores numéricos, categóricos o booleanos. El ejemplo siguiente muestra valores categóricos por región.
Además, con los desgloses detallados, puede comparar un factor de distribución si se produce en dos o más bloques de tendencia y crear segmentos más específicos con estos valores. El siguiente ejemplo ilustra el primer caso de uso:
Se puede ver que es menos probable que los perfiles con baja tendencia a la conversión hayan realizado una visita reciente a las páginas web adobe.com. El factor "Días transcurridos desde la última visita web" tiene solo un 8 % de cobertura en comparación con el 26 % de los perfiles de tendencia medios. Con estos números, puede comparar la distribución dentro de cada bloque para el factor. Esta información se puede utilizar para inferir que la actualización de la visita web no es tan influyente en el bloque de baja tendencia como en el bloque de tendencia medio.
Crear un segmento
Al seleccionar el botón Crear segmento en cualquiera de los contenedores para baja, media y alta tendencia, se le redirigirá al generador de segmentos.
El generador de segmentos se utiliza para definir un segmento. Al seleccionar Crear segmento de la página Información, la inteligencia artificial aplicada al cliente agrega automáticamente la información de bloques seleccionada al segmento. Para finalizar la creación del segmento, rellene los contenedores Name y Description ubicados en el carril derecho de la interfaz de usuario del generador de segmentos. Después de asignar un nombre y una descripción al segmento, seleccione Guardar en la parte superior derecha.
Para ver el nuevo segmento en la interfaz de usuario de Platform, seleccione Segmentos en el panel de navegación izquierdo. Aparecerá la página Examinar y se mostrarán todos los segmentos disponibles.
Rendimiento histórico historical-performance
La pestaña Resumen de rendimiento muestra las tasas de pérdida o conversión reales, separadas en cada uno de los bloques de tendencia marcados por la inteligencia artificial aplicada al cliente.
Inicialmente solo se muestran las tasas esperadas (líneas punteadas). Las tasas esperadas se muestran cuando no se ha producido una ejecución de puntuación y los datos aún no están disponibles. Sin embargo, una vez transcurrido un periodo de resultados, la tasa esperada se sustituye por una tasa real (línea continua).
Al pasar el ratón por encima de las líneas, se muestran la fecha y la tasa real/esperada de ese día en ese bloque.
Puede filtrar el periodo de tiempo para las tasas esperadas y reales que se muestran. Seleccione el icono de calendario
Tasas de ejecución de puntuación individual
La mitad inferior de la ficha Resumen de rendimiento muestra los resultados de cada ejecución de puntuación individual. Seleccione la fecha desplegable en la parte superior derecha para mostrar los resultados de una ejecución de puntuación diferente.
Dependiendo de si está prediciendo una pérdida o conversión, el gráfico Distribución de puntuaciones muestra la distribución de perfiles cancelados/convertidos y no cancelados/no convertidos en cada incremento.
Evaluación de modelo model-evaluation
Además de rastrear los resultados predichos y reales a lo largo del tiempo en la pestaña Rendimiento histórico, los especialistas en marketing tienen incluso más transparencia sobre la calidad del modelo con la pestaña Evaluación del modelo. Puede utilizar los gráficos de alza y ganancias para determinar las diferencias entre el uso de un modelo predictivo y el direccionamiento aleatorio. Además, puede determinar cuántos resultados positivos se capturarían en cada límite de puntuación. Esto resulta útil para la segmentación y para alinear el retorno de la inversión con las acciones de marketing.
Gráfico de alza
El gráfico de elevación mide la mejora de utilizar un modelo predictivo en lugar de una segmentación aleatoria.
Los indicadores del modelo de alta calidad incluyen:
- Valores altos de elevación en los primeros deciles. Esto significa que el modelo es bueno para identificar a los usuarios con la mayor tendencia a realizar la acción de interés.
- Valores de alza descendente. Esto significa que es más probable que los clientes con puntuaciones más altas realicen la acción de interés que las personas con puntuaciones más bajas.
Gráfico de ganancias
El gráfico de ganancias acumuladas mide el porcentaje de resultados positivos capturados por puntuaciones de objetivos por encima de un determinado umbral. Después de ordenar los clientes por puntuación de tendencia de alta a baja, la población se divide en deciles: 10 grupos del mismo tamaño. Un modelo perfecto capturaría todos los resultados positivos en los deciles de mayor puntuación. Un método de direccionamiento aleatorio de línea de base captura los resultados positivos proporcionalmente al tamaño del grupo: segmentar 30% de los usuarios capturaría 30% de los resultados.
Los indicadores del modelo de alta calidad incluyen:
- Las ganancias acumuladas se acercan al 100% rápidamente.
- La curva de ganancias acumuladas del modelo está más cerca de la esquina superior izquierda del gráfico.
- El gráfico de ganancias acumuladas se puede utilizar para determinar los límites de puntuación para la segmentación y el direccionamiento. Por ejemplo, si el modelo registra el 70 % de los resultados positivos en los dos primeros deciles de puntuación, se espera que la segmentación de usuarios con una puntuación del percentil > 80 capture aproximadamente el 70 % de los resultados positivos.
AUC (área bajo la curva)
El AUC refleja la fuerza de la relación entre la clasificación por puntuación y la ocurrencia del objetivo previsto. Un AUC de 0,5 significa que el modelo no es mejor que una suposición aleatoria. Un AUC de 1 significa que el modelo puede predecir perfectamente quién tomará la acción relevante.
Pasos siguientes
Este documento describe las perspectivas proporcionadas por una instancia del servicio de inteligencia artificial aplicada al cliente. Ahora puede continuar con el tutorial sobre descarga de puntuaciones en inteligencia artificial aplicada al cliente o examinar las otras guías de Servicios inteligentes de Adobe que se ofrecen.
Recursos adicionales
El siguiente vídeo describe cómo utilizar la inteligencia artificial aplicada al cliente para ver la salida de los modelos y los factores influyentes.