Terminologia e definizioni chiave
Per un elenco di terminologie importanti e delle relative definizioni, consulta la tabella seguente.
Terminologia | Definizione |
---|---|
Modifica significativa | Una modifica significativa è un’ampia modifica basata su percentuale delle dimensioni del pubblico o del set di dati, definita da soglie specifiche (ad esempio, 10% per i tipi di pubblico di grandi dimensioni). Modifiche significative aiutano a identificare le anomalie che influiscono sulla stabilità dei dati. |
Anomalie | Le anomalie sono variazioni impreviste nei dati, ad esempio una crescita improvvisa del 20% in un pubblico di acquirenti di valore elevato. Un’anomalia può essere causata da un potenziale problema di acquisizione dei dati o da una modifica nella definizione del pubblico. |
Dati storici | I dati storici si riferiscono a dati a lungo termine, di solito da uno a tre anni. Puoi utilizzare i dati storici per tenere traccia dei pattern. Nota: durante la fase di Alpha, l'Assistente IA fornisce dati storici fino a 13 mesi. |
Dati emergenti/recenti | I dati emergenti o recenti si riferiscono a punti di dati osservati in un breve periodo, in genere per una settimana o fino a 30 giorni. Puoi utilizzare dati emergenti o recenti per evidenziare tendenze immediate e apportare modifiche rapide. |
Previsione | Le previsioni sono previsioni del pubblico futuro o della dimensione del set di dati in base alle tendenze passate. È possibile utilizzare i dati di previsione per supportare la pianificazione a lungo termine. |
Dimensione pubblico | La dimensione del pubblico si riferisce al numero totale di profili all’interno di un pubblico. La dimensione del pubblico viene aggiornata a ogni iterazione di acquisizione dei dati. |
Intervallo di tempo per il confronto | L’Assistente IA utilizza intervalli di tempo di confronto predefiniti. Per impostazione predefinita, le anomalie recenti si ripetono dopo sette giorni, mentre quelle passate durano 30 giorni. Le tendenze storiche si estendono su un periodo di 13 mesi. |
Esempi di casi d’uso
La capacità di AI Assistant di monitorare cambiamenti significativi e prevedere i tipi di pubblico può essere particolarmente utile per i seguenti casi d’uso:
Operazioni di marketing
I professionisti delle operazioni di marketing (operazioni di marketing) hanno la responsabilità di garantire l’integrità e la coerenza dei dati sul pubblico. In qualità di membro di un team di addetti al marketing, le tue responsabilità possono includere il monitoraggio della qualità dei dati, la risposta a spostamenti imprevisti e il mantenimento di una base stabile per tutte le attività di marketing. Puoi utilizzare il rilevamento delle anomalie dell’Assistente AI per rilevare e risolvere modifiche significative a livello di pubblico o set di dati, evitando in tal modo interruzioni che potrebbero influire sulle prestazioni della campagna.
Utenti aziendali e addetti al marketing
In qualità di utente aziendale e di addetto al marketing, puoi contare su informazioni accurate sul pubblico per prendere decisioni basate sui dati e garantire che le campagne raggiungano efficacemente il pubblico a cui sono destinate. Con le funzionalità di previsione di AI Assistant, puoi prevedere la crescita o la riduzione del pubblico e consentire adeguamenti strategici delle risorse e del targeting nel tempo.