Modèles d’IA section-overview
Les modèles d’IA d’Adobe Journey Optimizer vous permettent de diffuser la bonne offre au bon moment en classant et en personnalisant les recommandations en fonction de vos objectifs commerciaux et des interactions de la clientèle. Que vous souhaitiez optimiser globalement le nombre de clics et de conversions ou personnaliser les offres en fonction d’audiences spécifiques, ces modèles utilisent des techniques avancées telles que le machine learning pour rendre la prise de décision plus intelligente et plus efficace. Vous allez explorer deux types clés : l’optimisation automatique pour les performances globales et l’optimisation personnalisée pour les recommandations spécifiques à l’audience. Vous apprendrez également à créer des modèles, à gérer des défis tels que le problème du démarrage à froid et à suivre les résultats. Tirez parti de toute la puissance de la prise de décision axée sur les données avec confiance et précision.
Modèles d’IA dans Adobe Journey Optimizer
Commencer avec les modèles d’IA
Découvrez les types, les objectifs et les étapes de création et d’utilisation de modèles d’IA pour le classement des offres dans Adobe Journey Optimizer.
Modèles d’optimisation automatique
Découvrez comment fonctionnent les modèles d’optimisation automatique, y compris l’échantillonnage de Thompson et l’inférence bayésienne, pour optimiser les KPI tels que les taux de conversion.
Modèles d’optimisation personnalisée
Découvrez comment les modèles d’optimisation personnalisée exploitent les données de la clientèle pour recommander des offres personnalisées et améliorer les KPI métier.
Guide détaillé : création de modèles d’IA
Suivez un tutoriel détaillé sur la création de modèles d’IA pour classer les offres en fonction des objectifs commerciaux et des mesures d’optimisation.