Approfondimenti modello
Ogni visualizzazione nelle informazioni sul modello è progettata per aiutarti a:
- Visualizza e quantifica l’impatto delle attività di marketing della tua organizzazione.
- Identifica i canali con prestazioni elevate.
- Identifica i canali che potrebbero necessitare di ottimizzazione.
Queste informazioni aiutano a supportare la definizione delle priorità e l’allocazione delle risorse.
Per visualizzare le informazioni sul modello, nell'interfaccia
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Dalla tabella Models, selezionare il nome di un modello con Last run status di ● Success.
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Dal menu di scelta rapida, selezionare Model Insights.
Sono disponibili le seguenti schede:
- Approfondimenti modello
- Fattori [beta]{class="badge informative"}
- Attribuzione (solo per modelli abilitati per MTA)
- Diagnostica
- Panoramica cronologica.
Puoi modificare il periodo di data su cui si basano le visualizzazioni in ciascuna scheda. Immettere un periodo di data o selezionare
Deriva modello
Se nel modello viene rilevata una deriva del modello, viene visualizzata una finestra di dialogo Model drift detected con opzioni da ricordare in seguito o per Retrain immediatamente il modello. Se selezioni Remind me later, riceverai un promemoria il giorno successivo o all'accesso successivo.
Model insights
La scheda Approfondimenti modello mostra le visualizzazioni per Contributo per data e supporto di base, Contributo per canale, Riepilogo prestazioni marketing e Curve di risposta marginali. La scheda fornisce anche una tabella con raggruppamento punto di contatto.
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Puoi passare il cursore sopra i singoli elementi del grafico in ogni visualizzazione per visualizzare un elemento a comparsa con ulteriori dettagli.
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Per scaricare un file CSV contenente i dati per la visualizzazione, seleziona
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Per scaricare i dati completi di Approfondimenti modello in formato Microsoft® Excel, seleziona
Contributo per data e media di base.
Questa visualizzazione con grafico in pila è ordinata come segue:
- La base viene visualizzata nella parte inferiore.
- I canali non spesi vengono visualizzati al centro.
- I canali di spesa sono visualizzati in alto.
Questa visualizzazione rappresenta la proporzione di contributo ottenuta per base, per canali di spesa e per canali non di spesa in un intervallo di date. Questa visualizzazione è utile per mostrare l’incrementalità. La base rappresenta ciò che sarebbe successo senza alcun marketing e i canali non spesi più i canali spesi (oltre alla base) attribuiscono all’impatto del marketing. In breve, il valore non speso più spesa equivale all’impatto incrementale delle attività di marketing e la visualizzazione fornisce ad insight informazioni semplici sul valore generato dal marketing.
Contributo per canale
Una visualizzazione ad anello che mostra una distribuzione del contributo tra vari canali. Questa visualizzazione mostra l’incrementalità attraverso l’obiettivo dei primi tre canali con prestazioni (escluse le categorie base e Tutte le altre). La visualizzazione consente di supportare la definizione delle priorità e l’allocazione del budget.
Riepilogo prestazioni marketing.
Visualizzazione con grafico a barre orizzontale che visualizza le prestazioni del ROI o CPA per ciascun canale. Questa visualizzazione evidenzia il ROI/CPA dei tuoi investimenti di marketing. I canali sono ordinati in ordine decrescente in base al ROI/CPA. La visualizzazione consente di identificare quali canali sono più efficaci e quali potrebbero necessitare di ottimizzazione.
Curve di risposta marginale.
Il grafico a linee visualizza e confronta i rendimenti marginali generati dall’investimento nei canali di marketing. Identifica inoltre il punto di pareggio in cui il ritorno incrementale è inferiore alla spesa incrementale. Di conseguenza, questa visualizzazione ti aiuta a capire quando l’investimento marketing inizia a diventare meno incisivo.
La curva, il punto di pareggio e i valori corrispondenti vengono calcolati in base all’intervallo di dati selezionato e al canale selezionato.
Per cambiare il canale:
- Selezionare un canale dal menu a discesa Channel per aggiornare la visualizzazione per un canale specifico.
Suddivisione punto di contatto
La tabella di suddivisione dei punti di contatto mostra i raggruppamenti settimanali dei punti di contatto per tutti i canali o per alcuni di essi, su base settimanale, visualizzando le metriche chiave associate a ciascuno di essi. La tabella consente un confronto semplice, l’identificazione delle tendenze e il tracciamento delle prestazioni a un livello di canale più granulare. Questa tabella integra esplicitamente la visualizzazione Contributo per data e supporto di base e la visualizzazione Contributo per canale.
Sono disponibili le seguenti colonne:
Per selezionare un canale specifico o tutti i canali, selezionare dal menu a discesa View.
Per scaricare il contenuto della tabella dei raggruppamenti dei punti di contatto, seleziona
Factors [beta]{class="badge informative"}
La scheda Fattori [beta]{class="badge informative"} mostra informazioni relative ai fattori esterni.
Questa visualizzazione ti aiuta a comprendere l’effetto incrementale che vari fattori interni ed esterni hanno sulla linea di base delle conversioni. Ad esempio, condizioni economiche o attività promozionali.
Utilizza il menu a discesa Factors per selezionare i fattori da visualizzare.
Per scaricare un file CSV contenente i dati per la tabella, seleziona
Se non sono disponibili dati, viene visualizzato un messaggio
Attribution
Utilizzando la scheda Attribution, puoi comprendere l’efficacia dei punti di contatto e delle campagne di marketing con dati a livello di evento. Vedi Genera modello.
Sono supportati i seguenti modelli di attribuzione:
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In base al modello selezionato in Mix Modeler:
- Algoritmica - Influenzato
- Algoritmica - Incrementale
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Basato su regole:
- Unità di decadimento
- Primo contatto
- Ultimo contatto
- Lineare
- Ushape
Consulta Attribuzione multi-touch per un'introduzione alla funzionalità di attribuzione multi-touch in Mix Modeler.
Selezionare uno o più modelli di attribuzione dal menu a discesa Attribution Model. I modelli di attribuzione selezionati si applicano a tutte le visualizzazioni nella scheda Attribuzione.
I punteggi dell’evento granulare di attribuzione multi-touch di Mix Modeler sono allineati ai punteggi e al ROI complessivi di Mix Modeler. Questi punteggi sono resi disponibili anche come set di dati in Experience Platform.
La scheda Attribuzione è costituita dalle seguenti visualizzazioni:
Overview
La visualizzazione Overview mostra, per i modelli di attribuzione selezionati, i totali e le percentuali di conversione. Selezionando più modelli si aggiungono ulteriori cerchi alla visualizzazione, ciascuno con il proprio colore corrispondente alla legenda.
Per visualizzare un pop-up con i dettagli di un modello di attribuzione, passa il cursore del mouse su uno dei cerchi nella visualizzazione.
Trends
La visualizzazione Daily trends, Weekly trends o Monthly trends mostra le tendenze di conversione giornaliere, settimanali o mensili per i modelli di attribuzione selezionati.
Per scegliere il periodo, selezionare Daily trends, Weekly trends o Monthly trends da
Per visualizzare i dettagli, passa il cursore del mouse sulla riga di dati di un modello di attribuzione specifico per visualizzare un elemento a comparsa che mostra il numero totale di conversioni per tali dati.
Breakdown
La visualizzazione Breakdown è una suddivisione per canale o punto di contatto delle conversioni per ciascuno dei modelli di attribuzione selezionati. Questa visualizzazione può essere utile per prendere decisioni sull’efficacia di ciascun canale o punto di contatto.
Per scegliere il tipo di suddivisione, selezionare Breakdown by channel o Breakdown by touchpoint da
Per visualizzare i dettagli, passa il cursore sopra uno degli elementi del grafico.
Top campaigns
La visualizzazione Campagne principali mostra una tabella delle campagne principali con colonne per Nome campagna, Canale, Tipo di media e Conversioni incrementali. Questa visualizzazione può aiutare a informare il team dell’efficacia di una campagna specifica per un dato canale e fornire informazioni sulle campagne in cui investire ulteriormente.
↑ Per ordinare la tabella in ordine crescente o decrescente ↓ per le conversioni Canale, Tipo di file multimediale o Incrementale, seleziona l’intestazione della colonna e attiva/disattiva l’ordinamento.
Per espandere la tabella in una finestra di dialogo separata, selezionare Expand da
La finestra di dialogo espansa Prime campagne mostra la stessa tabella con colonne aggiuntive per
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Conversioni incrementali
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Conversioni influenzate
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Conversioni al primo contatto
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Conversioni ultimo contatto
Puoi selezionare ciascuna delle intestazioni di colonna aggiuntive per ordinare la tabella in ordine crescente o decrescente.
Per chiudere la finestra di dialogo Inizio campagne espansa, selezionare Close.
Breakdown by touchpoint position
La visualizzazione Breakdown by touchpoint position è una suddivisione delle conversioni attribuite per posizione del punto di contatto e punto di contatto in tutti i percorsi di conversione. Questo grafico consente di confrontare se un punto di contatto contribuisce meglio in una posizione rispetto alle posizioni rimanenti e ad altri punti di contatto in qualsiasi posizione.
Le posizioni Starter, Player e Closer sono definite come segue:
Top conversion paths
La visualizzazione Top conversion paths mostra i primi 5 percorsi di conversione in base ai modelli di attribuzione selezionati.
Per ogni percorso di conversione, vedi:
- il numero di canali che hanno un impatto,
- il totale dei percorsi attribuiti,
- la percentuale di percorsi attribuiti per questo percorso di conversione rispetto al totale dei percorsi attribuiti,
- per ogni canale, la percentuale di contributo del modello di attribuzione e
- la somma di queste percentuali di contributo del modello di attribuzione del canale.
Diagnostics diagnostics
La scheda Diagnostics mostra le visualizzazioni per:
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Model Assessment visualizzazioni, costituite da:
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Un grafico che puoi scomporre per conversioni effettive rispetto a quelle previste o residue.
Per suddividere la visualizzazione, selezionare una delle opzioni seguenti dall'elenco Breakdown.-
Actual vs Predicted: questa opzione confronta i valori reali con le previsioni del modello. Idealmente, i valori previsti dovrebbero allinearsi strettamente con i valori effettivi, anche se ci si aspetta una certa deviazione. Deviazioni o pattern ampi o sistematici possono indicare relazioni e dati mancanti o potenziali distorsioni.
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Residuals: questa opzione mostra la differenza tra i valori effettivi e quelli previsti. Un modello dalle prestazioni soddisfacenti presenta residui distribuiti in modo casuale, senza pattern chiari o diffusione crescente. Le tendenze strutturate o l'ampliamento dei residui possono segnalare l'assenza di relazioni e dati o problemi di varianza.
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Una tabella che mostra le seguenti colonne per ogni metrica di conversione:
- Actual Conversion
- Predicted Conversion
- Residual Conversion
- R2, un punteggio che indica se i dati si adattano al modello di regressione (bontà di adattamento).
- MAPE (errore percentuale assoluto medio), uno dei KPI più comunemente utilizzati per misurare la precisione della previsione ed esprime l'errore di previsione come percentuale del valore effettivo.
- RMSE (errore quadrato medio radice): indica l'errore medio, ponderato in base al quadrato dell'errore.
Per scaricare un file CSV contenente i dati per la tabella, seleziona
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Tabella Model training fit metrics, che visualizza per ogni metrica di conversione:
- Training R2: indica la proporzione di varianza nei valori effettivi spiegata dalle previsioni del modello, compresa tra 0 e 1.
- Training sMAPE (errore percentuale assoluto medio simmetrico): misura l’errore percentuale medio nei dati di apprendimento. Valori più bassi indicano una maggiore precisione.
- Training RMSE (errore radice quadrata media): misura l’errore percentuale medio nei dati di apprendimento. Penalizza gli errori più grandi rispetto a MAPE. Una RMSE più bassa suggerisce una maggiore precisione predittiva, ma è sensibile ai valori anomali.
- Out-of-sample sMAPE: valuta la percentuale di errore sui dati non visualizzati, bilanciando le previsioni eccessive e insufficienti. Aiuta a valutare la generalizzazione. Attualmente, Mix Modeler valuta la percentuale di errore utilizzando l’ultimo trimestre dei dati di formazione come set di dati di sospensione.
- Out-of-sample RMSE: valuta la percentuale di errore sui dati non visualizzati, bilanciando le previsioni eccessive e insufficienti. Aiuta a valutare la generalizzazione. Attualmente, Mix Modeler valuta la percentuale di errore utilizzando l’ultimo trimestre dei dati di formazione come set di dati di sospensione. RMSE penalizza gli errori più grandi rispetto a MAPE.
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Tabella Touchpoint effectiveness, che rappresenta il risultato del modello algoritmico di IA per l’attribuzione.
I dati per questa tabella vengono generati solo per periodi di tempo specifici. Seleziona **As of *xx/xx/xx, xx:xx TZ ***
La visualizzazione mostra, in ordine decrescente di Efficiency measure
- Paths touched: visualizza la percentuale di percorsi che raggiungono la conversione e la percentuale di percorsi che non raggiungono la conversione. Per un punto di contatto, puoi vedere più conversioni attribuite quando il rapporto di conversione dell’attribuzione è elevato. Questo rapporto confronta la percentuale di percorsi che portano alla conversione rispetto alla percentuale di percorsi che portano alla conversione not.
- Efficiency measure: generato dal modello di attribuzione algoritmica, la misura di efficienza indica l'importanza relativa di un punto di contatto verso la conversione, indipendentemente dal volume del punto di contatto. L'efficienza è misurata su una scala da 1 a 5. Tieni presente che un volume di punti di contatto più elevato non garantisce una misura di efficienza più elevata.
- Total volume: numero aggregato di volte in cui un utente tocca un punto di contatto. Il numero include i punti di contatto visualizzati in un percorso che raggiunge la conversione e i percorsi non che determinano la conversione.
Rilevamento della deriva del modello
Se viene rilevata una deriva del modello, viene visualizzata una notifica Model drift detected nella parte superiore.
Selezionare Hide per nascondere la notifica. La notifica riapparirà il giorno successivo o al successivo accesso.
Historical overview
La scheda Cronologia mostra le visualizzazioni per:
Conversione e spesa per trimestre fiscale e prodotto
Questa visualizzazione rappresenta la conversione e la distribuzione della spesa tra vari trimestri all’interno dell’intervallo di date specificato. La visualizzazione consente di identificare i trimestri con prestazioni elevate in cui la spesa sta guidando le conversioni.
Spesa per canale
Questa visualizzazione rappresenta la distribuzione della spesa tra vari canali all’interno dell’intervallo di date specificato. La visualizzazione consente di identificare rapidamente quali canali ricevono più spese.
Spesa punto di contatto
Questa visualizzazione rappresenta la distribuzione della spesa tra punti di contatto pagati per ogni trimestre all’interno dell’intervallo di date specificato. La visualizzazione consente di comprendere quali punti di contatto sono prioritari all’interno di canali e trimestri specifici. La visualizzazione consente di identificare i modelli e le tendenze di spesa dei canali, in particolare quelli con spesa bassa e non frequente nel tempo.
Per selezionare un canale alternativo basato sulla spesa da visualizzare per questa visualizzazione:
- Selezionare un canale da Channels.
Volume punto di contatto
Questa visualizzazione rappresenta la distribuzione del volume in tutti i punti di contatto per ogni trimestre all’interno dell’intervallo di date specificato.
Per selezionare un canale alternativo basato sul volume da visualizzare per questa visualizzazione:
- Selezionare un canale da Channels.
Edit
Puoi modificare il nome, la descrizione e la pianificazione dell’apprendimento e del punteggio del modello.
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Seleziona
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Nella finestra di dialogo Edit model:
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Immettere un nuovo Name e Description.
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Per abilitare la pianificazione, abilitare Status. Puoi abilitare la pianificazione solo per i modelli che sono stati addestrati e valutati.
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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
- Daily: immettere un'ora valida (ad esempio
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Selezionare Training frequency dal menu a discesa: Monthly, Quarterly, Yearly o None.
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Seleziona Save.