설명서Audience ManagerAudience Manager 사용 안내서

Predictive Audiences 보고

Last update: Mon Jul 22 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Predictive Audiences 모델을 저장하면 Audience Manager에서 교육을 시작합니다. 몇 시간 이내에 계산된 모델이 데이터 수집 서버의 대상 분석을 시작합니다. 보고는 다음 날에 사용할 수 있습니다.

Predictive Audiences 분류의 결과를 보려면 Audience Data > Models(으)로 이동하여 목록에서 모델을 클릭하십시오.

왼쪽의 필터링 옵션을 사용하여 모델 이름을 검색하거나 모델 유형을 기반으로 결과를 필터링합니다.

predictive-audiences-filter

모델 테이블에는 다음 정보가 표시됩니다.

  • ID: 모델 ID는 Audience Manager 계정의 각 모델을 고유하게 식별합니다.

  • Name: 모델 만들기 단계에서 제공한 이름;

  • Description: 모델 만들기 단계에서 제공한 설명입니다.

  • Model Type: 각 모델의 유형(Look-Alike Modeling 또는 Predictive Audiences);

  • Status: 각 모델의 상태:

    • Pending: 모델을 초기화하고 있으며 곧 결과를 생성하기 시작합니다.
    • Active: 모델이 성공적으로 실행되고 있으며 결과가 나옵니다.
    • Warning: 데이터 부족(즉, 기준선 모집단이 낮고 사용자 프로필이 풍부하지 않음)으로 인해 모델이 결과를 생성하지 못했습니다.
    • Error: 모델을 실행하지 못했습니다. Adobe 담당자에게 문의하십시오.

모델 개요 보고서 model-report

모델을 선택하면 해당 보고 페이지가 로드됩니다. 페이지 상단에서 모델이 타겟 대상자를 분류한 기준 1일 실시간 실현을 기반으로 하는 상위 5개의 가장 큰 예측 세그먼트를 볼 수 있습니다. Other 카테고리에는 상위 5개의 가장 큰 예측 세그먼트에 포함되지 않은 나머지 가상 사용자가 포함됩니다.

Audience Manager은 Predictive Audiences에 대해 색상으로 구분된 도넛 차트와 타임라인 그래프를 모두 표시합니다.

페이지 상단에 있는 가상 사용자 탭을 클릭하면 차트 및 그래프에서 가상 사용자가 추가되거나 제거됩니다.

도넛 차트는 타겟 대상의 성향 기반 분류를 보여 주는 반면 그래프는 지난 6일 동안의 예측 세그먼트의 1일 실시간 모집단 트렌드를 보여 줍니다.

모델 상태가 Pending, Warning 또는 Error인 경우 그래프 대신 모델 상태가 표시됩니다.

smart-persona-report

보고서 표에는 각 Predictive Audiences 세그먼트에 대한 다음 정보가 표시됩니다.

  1. SEGMENT ID: 각 담당자와 연결된 자동 생성된 세그먼트의 세그먼트 ID;

  2. NAME: 사용자 이름;

  3. STATUS: Predictive Audiences 세그먼트의 상태:

    • Succeeded: 사용자가 이 세그먼트로 분류되고 있습니다.
    • Pending: 세그먼트가 아직 초기화 중입니다.
    • Insufficient Training Data: 데이터가 부족하여 사용자가 이 세그먼트로 분류되지 않습니다. 총 기준 모집단이 너무 낮아서 학습할 데이터를 충분히 제공하지 않습니다.

  4. 1 DAY REAL TIME POPULATION: 지난 24시간 동안 각 성향에 대한 세그먼트 실현 수입니다.

  5. 1 DAY REAL TIME POPULATION %: 지난 24시간 동안 총 모델 모집단 중 각 성향에 대한 세그먼트 실현 비율입니다.

영향력 있는 트레이트 influential-traits

Influential Traits은(는) Predictive Audiences 알고리즘이 방문자의 성향 분류를 결정하는 가장 강력한 예측 변수로 검색된 트레이트입니다.

이 기호는 트레이트가 있는지(+) 또는 사용자가 선택한 성향에 속할 가능성이 증가하는지(-) 여부를 나타냅니다.

모든 가상 사용자에 대한 영향력 있는 특성을 보려면 View All Influential Traits을(를) 클릭하세요.

Influential Traits 창에는 선택한 모델의 각 담당자에 대한 다음 정보가 표시됩니다.

영향력 있는 트레이트

  1. TRAIT ID: 선택한 담당자에 대해 영향을 주는 각 트레이트의 트레이트 ID;
  2. NAME: 선택한 성향에 대해 영향을 주는 각 특성의 이름;
  3. DESCRIPTION: 선택한 성향에 대해 영향을 주는 각 특성에 대한 설명;
  4. WEIGHT: 선택한 성향에 대해 영향을 주는 각 특성의 가중치입니다. Influential Traits은(는) 기본적으로 내림차순으로 중량 기준으로 정렬됩니다. 가중치의 값은 이들의 예측 능력을 나타낸다. 기호는 트레이트의 존재가 어떤 성향에 속할 가능성을 증가(+)하는지 아니면 감소(-)하는지를 나타낸다.
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION: 지난 30일 동안 선택한 성향에 대해 영향을 주는 각 트레이트에 대한 고유한 트레이트 실현 수입니다.
recommendation-more-help
de293fbf-b489-49b0-8daa-51ed303af695