機械学習のインサイトによる Real-Time Customer Profile の強化

Adobe Experience Platform Data Science Workspace は、機械学習モデルを作成、評価および活用してデータの予測とインサイトを生み出すためのツールとリソースを提供します。 機械学習のインサイトが Profile 対応データセットに取り込まれると、その同じデータが Profile レコードとして取り込まれ、Adobe Experience Platform Segmentation Service を使用してセグメント化できます。

セグメント化のプロセスは、オーディエンスの評価方法に応じて異なります。 オーディエンスが ストリーミング として設定されている場合、モデルによってプロファイルに書き込まれた新しい更新はすべてリアルタイムで処理されます。 ただし、オーディエンスが バッチ 評価用に設定されている場合、新しい値は次のバッチで評価されます。

このドキュメントでは、機械学習のインサイトを活用して Real-Time Customer Profile ーザーを強化できるチュートリアルへのリンクを提供します。

はじめに

以下のチュートリアルを完了するには、データの取り込みとオーディエンスの作成に関する十分な知識 Profile 必要です。 このチュートリアルを開始する前に、次のサービスのドキュメントを確認してください。

上記のドキュメントに加え、スキーマおよびスキーマエディターに関する次のガイドも確認することを強くお勧めします。

出力スキーマとデータセットの作成と設定 create-an-output-schema-and-dataset

スコアリングインサイトで Real-Time Customer Profile を充実させる最初のステップは、データが定義する現実世界のオブジェクト（人物など）を知ることです。 データを理解することで、リレーショナルデータベースを設計するのと同様に、意味を追加する構造を記述し、設計できます。

クラスを割り当てることで、スキーマの構成が開始されます。クラスは、スキーマに含まれるデータ（レコードまたは時系列）の行動面を定義します。独自のスキーマの作成を開始するには、 スキーマエディターを使用したスキーマの作成に関するチュートリアルの手順に従います。 データセットの Profile を有効にする前に、データセットのスキーマをプライマリ ID フィールドを持つように設定してから、スキーマの Profile を有効にする必要があります。 データが Profile 対応データセットに取り込まれると、その同じデータも Profile レコードとして取り込まれます。

Schema Registry API を使用してスキーマを作成する場合は、Schema Registry 開発者ガイドを参照してから、API を使用したスキーマの作成に関するチュートリアルを試してください。

スキーマとデータセットを準備したら、適切なモデルを使用してスコアリング実行を実行することで、スコアリングデータを生成してデータセットに取り込むことができます。

Segment Builder を使用したオーディエンスの作成 create-audiences-using-the-segment-builder

スコアリングデータインサイトを生成して Profile 対応データセットに取り込んだら、Segment Builder を使用して動的オーディエンスを作成できます。

Segment Builder のワークスペースには、Profile のデータ要素を操作できる豊富な機能があります。 ワークスペースには、ルールを作成および編集するための直感的なコントロールがあります。例えば、データプロパティを表示する際に使用するドラッグ&ドロップタイルなどです。 Segment Builder ユーザーガイドに従って、次の内容を学習します。

次の手順 next-steps

オーディエンスと Segment Builder ーディエンスについて詳しくは、 セグメント化サービスの概要を参照してください。

Real-Time Customer Profile について詳しくは、 リアルタイム顧客プロファイルの概要を参照してください。