Présentation des modèles algorithmiques

Qu’est-ce que la modélisation algorithmique ? what-algo-modeling

La modélisation algorithmique dans Audience Manager fait référence à l’utilisation de la science des données pour étendre vos audiences existantes ou les classer en rôles.

Pour ce faire, deux types d’algorithmes sont utilisés : Look-Alike Modeling et Predictive Audiences.

Modélisation analogue lam

Look-Alike Modeling vous permet de découvrir de nouvelles audiences uniques grâce à l’analyse automatisée des données. Le processus démarre lorsque vous sélectionnez une caractéristique ou un segment, un intervalle de temps, ainsi que des sources de données propriétaires et tierces. Vos choix fournissent les entrées du modèle algorithmique. Lorsque le processus d’analyse s’exécute, il recherche les utilisateurs éligibles en fonction des caractéristiques partagées de la population sélectionnée.

Une fois l’opération terminée, ces données sont disponibles dans créateur de caractéristiques où vous pouvez les utiliser pour créer des caractéristiques basées sur précision et portée. De plus, vous pouvez créer des segments qui combinent des caractéristiques algorithmiques avec des caractéristiques basées sur des règles et ajouter d’autres exigences de qualification avec des expressions booléennes et des opérateurs de comparaison.

Look-Alike Modeling vous offre un moyen dynamique d’extraire de la valeur de toutes vos données de caractéristiques disponibles.

Pour en savoir plus sur Look-Alike Modeling, voir Comprendre la modélisation analogue.

Audiences prédictives predictive-audiences

Predictive Audiences vous permet de classer une audience inconnue en personnages distincts, en temps réel, à l’aide de techniques avancées de science des données.

Dans un contexte marketing, une personne est un segment d’audience défini par les visiteurs, les utilisateurs ou les acheteurs potentiels qui partagent un ensemble spécifique de caractéristiques, telles que les données démographiques, les habitudes de navigation, l’historique d’achats, etc.

Predictive Audiences modèles poussent ce concept un peu plus loin, en utilisant les fonctionnalités de machine learning d’Audience Manager pour classer automatiquement les audiences inconnues en personnages distincts. Audience Manager y parvient en calculant la propension de votre audience inconnue pour un ensemble d’audiences connues.

Pour en savoir plus sur les Predictive Audiences, voir Présentation des audiences prédictives.