Creare modelli

Immetti il modello Name, ad esempio Demo model. Immetti un Description, ad esempio Demo model to explore AI features of Mix Modeler.

Seleziona Next per continuare con il passaggio successivo. Selezionare Cancel per annullare la configurazione del modello.

Nella sezione Conversion goal:

1. Selezionare una conversione dal menu a discesa Conversion. Le conversioni disponibili sono quelle definite come parte di Conversioni in Harmonized datasets. Ad esempio, Online Conversion.

2. È possibile selezionare Create a conversion per creare una conversione direttamente dalla configurazione del modello.

Nella sezione Marketing touchpoints puoi selezionare uno o più punti di contatto marketing, corrispondenti ai punti di contatto marketing definiti come parte di punti di contatto marketing in Harmonized datasets.

1. Selezionare uno o più punti di contatto di marketing dal menu a discesa Touchpoint include.

   • È possibile utilizzare per rimuovere un punto di contatto.
   • È possibile utilizzare Clear all per rimuovere tutti i punti di contatto.

2. È possibile selezionare Create a touchpoint per creare un punto di contatto di marketing direttamente dalla configurazione del modello.

Per impostazione predefinita, viene generato un punteggio per tutti i dati nella vista armonizzata. Per valutare solo un sottoinsieme della popolazione, definire uno o più filtri utilizzando i contenitori nella sezione Eligible data population.

• Per ogni contenitore, definisci uno o più eventi.

  1. Per ogni evento:

     1. Selezionare una metrica o una dimensione da Selezionare un campo armonizzato.

     2. Selezionare l'operatore appropriato: equals, not equals, less than, greater than, starts with, doesn’t start with, ends with, doesn’t end with, contains, doesn’t contain, is in o is not in.

     3. Immettere o selezionare un valore in Immettere o selezionare un valore.

  2. Per aggiungere un evento aggiuntivo nel contenitore, selezionare Add event.

  3. Per rimuovere un evento dal contenitore, selezionare .

  4. Per filtrare utilizzando tutti o più eventi definiti nel contenitore, selezionare Any of o All of. L'etichetta cambia di conseguenza da Include … Or … a Include … And ….

• Per aggiungere un contenitore di popolamento dati idoneo, selezionare Add eligible population.

• Per rimuovere un contenitore di popolamento dati idoneo, all'interno del contenitore, selezionare e selezionare Remove container dal menu di scelta rapida.

• Selezionare And e Or tra i contenitori per creare definizioni più complesse per la popolazione di dati idonea.

È possibile gestire set di dati contenenti fattori interni o esterni nella sezione Factor dataset.

• Per aggiungere un set di dati fattore, selezionare Add Factor. Potete aggiungere un massimo di 30 fattori a un modello.

  1. Selezionare Factor dataset dal menu a discesa. I fattori disponibili sono i fattori per i quali hai definito un campo armonizzato in regole set di dati.
     In base al set di dati selezionato, il Factor type è Internal o External.

  2. Selezionare Impact on conversion dal menu a discesa. Opzioni disponibili: Auto, Positive o Negative. L'opzione predefinita è Auto, che consente al modello di determinare l'impatto del set di dati dei fattori.

• Per eliminare un set di dati di fattore, selezionare .

Per definire la finestra di ricerca per il modello, immettere un valore compreso tra 1 e 52 in Give contribution credit to touchpoints occurring within … weeks prior to the conversion nella sezione Define lookback window.

Seleziona Next per continuare con il passaggio successivo. Se è necessaria più configurazione, una struttura e un testo rossi spiegano quale configurazione aggiuntiva è necessaria.
Selezionare Back per tornare al passaggio precedente.
Selezionare Cancel per annullare la configurazione del modello.

Nella sezione Spend share:

• Per utilizzare i rapporti di investimento marketing storici per informare il modello quando i dati di marketing sono sparsi, attivare Allow spend share. Questa impostazione è consigliata, in particolare nei seguenti scenari:

  • Un canale non contiene abbastanza osservazioni (ad esempio, bassa frequenza di spesa, impressioni o clic).
  • Stai modellando contenuti multimediali ad alto contenuto ma regolari e potenzialmente molto spesi (come la TV per alcuni marchi), in cui i dati possono essere scarsi.

  note note
  NOTE
  Per gli investimenti una tantum (ad esempio un annuncio per il Super Bowl), considera l’inclusione di tali dati come fattore invece di fare affidamento sulla quota di spesa.

Nella sezione MTA enabled:

• Per abilitare le funzionalità MTA per il modello, attiva MTA enabled. Se hai abilitato l’MTA, gli approfondimenti sull’attribuzione multi-touch sono disponibili dopo aver addestrato e valutato il modello. Consulta la scheda Attribuzione in Informazioni sul modello.

Nella sezione Prior knowledge:

1. Selezionare Rule type, che per impostazione predefinita è Absolute values.

2. Specificare le percentuali di contributo per uno qualsiasi dei canali elencati in Name, utilizzando la colonna Contribution proportion.

3. Se necessario, puoi aggiungere una percentuale di Level of confidence per ogni canale.

4. Se necessario, utilizzare Clear all per cancellare tutti i valori di input per le colonne Contribution proportion e Level of confidence.

Attiva Enable scheduled model scoring and training.

Seleziona Scoring frequency:

• Daily: immettere un'ora valida (ad esempio 05:22 pm) oppure utilizzare .
• Weekly: selezionare un giorno della settimana e immettere un'ora valida (ad esempio 05:22 pm) oppure utilizzare .
• Monthly: selezionare un giorno del mese dal menu a discesa Esegui su ogni e immettere un'ora valida (ad esempio 05:22 pm) oppure utilizzare .

Selezionare Training frequency dal menu a discesa: Monthly, Quarterly, Yearly o None.