Modelos
La funcionalidad de modelo de Mix Modeler le permite configurar, entrenar y puntuar modelos específicos de sus objetivos comerciales. La formación y la puntuación admiten el aprendizaje de transferencia impulsado por IA entre la atribución multitáctil y el modelado de combinación de marketing.
Los modelos se basan en los datos armonizados que crea como parte del flujo de trabajo de la solicitud de Mix Modeler.
Un modelo en Mix Modeler es un modelo de aprendizaje automático empleado para medir y predecir un resultado especificado en función de las inversiones de un experto en marketing. Se pueden utilizar puntos de contacto de marketing y datos de nivel de resumen como entrada. Mix Modeler le permite crear variantes de modelos basadas en diferentes conjuntos de variables, dimensiones y resultados, como ingresos, unidades vendidas o posibles clientes.
Un modelo requiere:
- Una conversión.
- Uno o más puntos de contacto de marketing (canales) compuestos de datos de nivel de resumen, datos de punto de contacto de marketing (datos de evento) o ambos.
- Una ventana retrospectiva configurable.
- Una ventana de formación configurable.
Un modelo puede incluir de forma opcional:
- Factores externos.
- Factores internos.
- Conocimiento previo de las contribuciones de marketing de otras fuentes, como la experiencia previa de las partes interesadas, las pruebas graduales y otros modelos.
- Porcentaje de gasto, que utiliza el porcentaje de gasto relativo como proxy cuando los datos de marketing son escasos.
Creación de un modelo
Para crear un modelo, use el flujo de configuración del modelo guiado paso a paso del Mix Modeler disponible al seleccionar Open model canvas. Consulte Crear un modelo para obtener más información.
Administrar modelos
Para ver una tabla de los modelos actuales, en la interfaz del Mix Modeler:
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Seleccione
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Verá una tabla de los modelos actuales.
Las columnas de la tabla especifican detalles sobre el modelo.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 layout-auto Nombre de columna Detalles Nombre Nombre del modelo Descripción Descripción del modelo Evento de conversión La conversión que ha seleccionado para el modelo. Frecuencia de ejecución Frecuencia de ejecución del aprendizaje del modelo. Última ejecución La fecha y hora de la última formación del modelo. Estado El estado de la última ejecución de la formación del modelo.
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Para cambiar las columnas mostradas en la lista, seleccione
Puede realizar las siguientes acciones en un modelo específico.
Datos del modelo
La funcionalidad de perspectivas del modelo solo está disponible en modelos entrenados y puntuados correctamente.
Para ver las perspectivas de un modelo:
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Seleccione
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Seleccione el nombre del modelo.
Se le redirigirá a Información del modelo.
Ver detalles
Para ver más detalles de un modelo:
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Seleccione
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Seleccione
Duplicar
Puede duplicar rápidamente un modelo.
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Seleccione
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Seleccione
Editar
Puede editar el nombre, la descripción y la programación de la formación y la puntuación de un modelo.
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Seleccione
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Seleccione
En el diálogo Edit model:
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Escriba un nuevo(a) Name y Description.
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Para habilitar la programación, habilite Status. Solo se puede activar la programación de modelos que se hayan entrenado y clasificado.
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Seleccionar un Scoring frequency:
- Daily: escriba una hora válida (por ejemplo,
05:22 pm) o use
- Weekly: seleccione un día de la semana e introduzca una hora válida (por ejemplo,
05:22 pm) o use - Monthly: selecciona un día del mes en el menú desplegable Ejecutar en cada e introduce una hora válida (por ejemplo,
05:22 pm) o usa
- Daily: escriba una hora válida (por ejemplo,
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Seleccione un(a) Training frequency del menú desplegable: Monthly, Quarterly, Yearly o None.
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Seleccione Save.
Volver a entrenar
Volver a entrenar un modelo solo está disponible en modelos entrenados correctamente.
Considere la posibilidad de volver a entrenar un modelo cuando desee:
- Incluya nuevos datos de factor y marketing incremental. Por ejemplo: en el último trimestre, la dinámica del mercado ha cambiado o la distribución de datos de marketing ha cambiado significativamente.
Para volver a entrenar un modelo:
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Seleccione
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Seleccione
En el cuadro de diálogo Train model, seleccione la opción para:
- Train model with last 2 years of marketing data, o
- Train model using specific date range of data.
Especifique el intervalo de fecha. Puede usar el
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Seleccione Train para volver a entrenar el modelo.
Puntuación o repuntuación
Puede puntuar gradualmente un modelo basado en nuevos datos de marketing o volver a puntuar un modelo para un intervalo de fechas específico.
Considere la posibilidad de volver a puntuar un modelo cuando desee:
- Corrija los datos de marketing incorrectos. Por ejemplo, los datos de búsqueda de pago recientes que ha incluido en la formación y puntuación del modelo omiten una semana de datos.
- Utilice los nuevos datos de marketing incremental que están disponibles a través de las actualizaciones en los conjuntos de datos configurados como parte de los datos armonizados.
Para puntuar o volver a puntuar un modelo:
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Seleccione
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Seleccione
En el cuadro de diálogo Score marketing data, seleccione la opción para:
- **Score new marketing data from *mm/dd/aaaa ***, para puntuar el modelo gradualmente con nuevos datos de marketing, o
- Score specific date range of marketing data para volver a puntuar para un intervalo de fechas específico.
Especifique el intervalo de fecha. Puede usar el
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Seleccione Score. Al volver a calificar un modelo con un intervalo de datos específico, verá un cuadro de diálogo de Existing model is replaced que le pedirá que confirme que desea reemplazar el modelo con nuevas puntuaciones para el intervalo de fechas seleccionado. Seleccione Replace model para confirmar.
Eliminación de un modelo
Para eliminar un modelo:
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Seleccione
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Seleccione
Para eliminar varios modelos:
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Seleccione varios modelos.
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En la barra de acciones azul, seleccione
note warning WARNING El modelo se elimina inmediatamente.