Modèles - Aperçu
Créé pour :
- Utilisateur ou utilisatrice
- Administration
La fonctionnalité de modèle de Mix Modeler vous permet de configurer, d’entraîner et de noter des modèles spécifiques à vos objectifs commerciaux. La formation et la notation prennent en charge l’apprentissage du transfert piloté par l’IA entre l’attribution multipoint et la modélisation du mix marketing.
Les modèles sont basés sur les données harmonisées que vous créez dans le cadre du workflow de l’application Mix Modeler.
Un modèle dans Mix Modeler est un modèle de machine learning utilisé pour mesurer et prédire un résultat spécifié en fonction des investissements d’un spécialiste marketing. Les points de contact marketing et les données au niveau du résumé peuvent être utilisés comme entrées. Mix Modeler vous permet de créer des variantes de modèles en fonction de différents ensembles de variables, dimensions et résultats, tels que les revenus, les unités vendues et les prospects.
Un modèle nécessite :
- Une conversion.
- Un ou plusieurs points de contact marketing (canaux) composés de données de niveau résumé, de données de point de contact marketing (données d’événement) ou les deux.
- Intervalle de recherche en amont configurable.
- Un créneau de formation configurable.
Un modèle peut éventuellement inclure :
- Facteurs externes.
- Facteurs internes.
- Connaissance préalable des contributions marketing provenant d’autres sources telles que l’expérience passée des parties prenantes, les tests incrémentiels, d’autres modèles.
- Le partage des dépenses, qui utilise le partage des dépenses relatives comme proxy lorsque les données marketing sont clairsemées.
Lorsqu’un modèle est créé pour la première fois, la création lance immédiatement le processus de formation et de notation. Une fois la formation initiale et l’exécution de notation terminées, les informations de modèle sont disponibles pour révision. Un modèle peut ensuite être entraîné à nouveau. En outre, des données peuvent être ajoutées au modèle, ce qui nécessite que vous lui attribuiez un nouveau score manuellement. Le recyclage et le reclassement sont un processus itératif à mesure que de nouveaux résultats et de nouvelles informations apparaissent et que des ajustements sont nécessaires pour obtenir un modèle qui correspond le mieux aux objectifs de votre entreprise.
Créer des modèles
Pour créer un modèle, utilisez le flux de configuration du modèle guidé pas à pas de Mix Modeler disponible lorsque vous sélectionnez Open model canvas. Voir Créer des modèles pour plus d’informations.
Gestion des modèles
Pour afficher un tableau de vos modèles actuels, dans l’interface de Mix Modeler :
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Sélectionnez
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Un tableau des modèles actuels s’affiche.
Les colonnes du tableau indiquent des détails sur le modèle.
Nom de la colonneDétailsNomNom du modèleDescriptionDescription du modèleÉvénement de conversionConversion sélectionnée pour le modèle.Fréquence d’exécutionFréquence d’exécution de l’entraînement du modèle.Dernière exécutionDate et heure du dernier entraînement du modèle.StatutStatut du modèle.L’état signalé du modèle dépend de l’emplacement d’un modèle dans son cycle de vie. Par exemple, si un modèle est créé, (ré)entraîné avec succès ou non, ou (ré)noté avec succès ou non.
Dans le tableau ci-dessous :
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StatutCréerEntraînerScoreRecyclerScoreEn cours
En cours
En cours
En cours
En cours
Echec de l'apprentissage
Echec de l'apprentissage
Formation réussie
Formation réussie
Échec de la notation
Échec de la notation
Notation réussie
Notation réussie
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Pour modifier les colonnes affichées pour la liste, sélectionnez
Vous pouvez effectuer les actions suivantes sur un modèle spécifique.
Informations sur le modèle
La fonctionnalité d’informations sur les modèles n’est disponible que sur les modèles entraînés et notés avec succès.
Pour afficher les informations d’un modèle :
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Sélectionnez
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Sélectionnez le nom du modèle.
Vous êtes redirigé vers Model Insights.
Afficher les détails
Pour afficher plus de détails sur un modèle :
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Sélectionnez
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Sélectionnez
Dupliquer
Vous pouvez rapidement dupliquer un modèle.
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Sélectionnez
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Sélectionnez
Vous êtes redirigé vers les étapes de création d’un modèle, avec un nom proposé composé du nom du modèle d’origine suivi de (Copy) (n).
Modifier
Vous pouvez modifier le nom, la description, la planification de l’entraînement et la notation d’un modèle.
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Sélectionnez
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Sélectionnez
Dans la boîte de dialogue Edit model :
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Saisissez un nouveau Name et une nouvelle Description.
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Pour activer la planification, activez Status. Vous pouvez uniquement activer la planification pour les modèles entraînés et notés.
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Sélectionner un Scoring frequency :
- Daily : saisissez une heure valide (par exemple,
05:22 pm) ou utilisez - Weekly : sélectionnez un jour de la semaine et saisissez une heure valide (par exemple,
05:22 pm) ou utilisez - Monthly : sélectionnez un jour du mois dans le menu déroulant Exécuter sur chaque et saisissez une heure valide (par exemple
05:22 pm) ou utilisez
- Daily : saisissez une heure valide (par exemple,
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Sélectionnez un Training frequency dans le menu déroulant : Monthly, Quarterly, Yearly ou None.
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Sélectionnez Save.
Recycler
La réentraînement d’un modèle n’est disponible que sur les modèles entraînés avec succès.
Pensez à recycler un modèle lorsque vous souhaitez :
- Incluez les nouvelles données relatives aux facteurs et au marketing incrémentiel. Par exemple, au cours du dernier trimestre, la dynamique du marché a changé ou votre répartition des données marketing a considérablement changé.
Pour recycler un modèle :
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Sélectionnez
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Sélectionnez
Dans la boîte de dialogue Train model, sélectionnez l’option pour :
- Train model with last 2 years of marketing data, ou
- Train model using specific date range of data.
Spécifiez la période. Vous pouvez utiliser le
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Sélectionnez Train pour entraîner à nouveau le modèle.
Score ou score
Vous pouvez attribuer un score incrémentiel à un modèle en fonction de nouvelles données marketing ou attribuer un score à un modèle pour une période spécifique.
Pensez à attribuer un score à un modèle lorsque vous souhaitez :
- Corriger les données marketing incorrectes. Par exemple, les données de référencement payant récentes que vous avez incluses dans la formation et la notation du modèle ont manqué une semaine de données.
- Utilisez les nouvelles données de marketing incrémentielles qui sont devenues disponibles par le biais des mises à jour dans les jeux de données que vous avez configurés dans le cadre de vos données harmonisées.
Pour noter ou noter un modèle :
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Sélectionnez
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Sélectionnez
Dans la boîte de dialogue Score marketing data, sélectionnez l’option pour :
- **Score new marketing data from *jj/mm/aaaa ***, pour noter votre modèle de manière incrémentielle à l’aide de nouvelles données marketing, ou
- Score specific date range of marketing data d’attribuer un score pour une période spécifique.
Spécifiez la période. Vous pouvez utiliser le
-
Sélectionnez Score. Lors de la nouvelle notation d’un modèle à l’aide d’une période spécifique, une boîte de dialogue Existing model is replaced s’affiche, vous invitant à confirmer le remplacement du modèle par de nouveaux scores pour la période sélectionnée. Sélectionnez Replace model pour confirmer.
Suppression de modèles
Pour supprimer un modèle :
- Sélectionnez
- Sélectionnez
- Sélectionnez Delete dans la boîte de dialogue de confirmation de Delete model pour supprimer le modèle. Sélectionnez Cancel pour annuler.
Pour supprimer plusieurs modèles :
- Sélectionnez plusieurs modèles.
- Dans la barre d’actions bleue, sélectionnez
- Sélectionnez Delete dans la boîte de dialogue de confirmation **Delete x models pour supprimer les modèles. Sélectionnez Cancel pour annuler.