프로필 강화를 위한 맞춤형 데이터 과학 블루프린트
프로필 강화를 위한 사용자 지정 데이터 과학 블루프린트는 데이터를 사용하여 모델을 교육하고 배포하고 평가하여 데이터 과학 및 기계 학습 도구에서 Experience Platform 및 Real-Time Customer Data Platform에 기계 학습 통찰력을 제공하는 방법을 보여 줍니다.
모델링된 인사이트를 Experience Platform에 수집하여 실시간 고객 프로필을 보강할 수 있습니다. 머신 러닝 인사이트의 예로는 생애 가치 평가, 제품 및 카테고리 관심도, 전환 경향 또는 이탈 경향 등이 있습니다.
사용 사례
- 고객 데이터에서 인사이트를 끌어내고 패턴을 발견하며, 이 데이터로 모델을 교육하고 평가합니다.
- 모델 기반 인사이트와 특성으로 Real-time Customer Profile을 강화하여 개인화를 개선하고 여정을 최적화합니다.
- 모델을 훈련 및 사용하여 고객 생애 가치, 전환 또는 이탈 경향, 제품과 콘텐츠 관련성 및 참여도 점수를 확인합니다.
아키텍처
가드레일
- 데이터 과학 결과를 Experience Platform(으)로 수집하는 데 필요한 세부 보호 기능 및 종단 간 지연 시간을 알아보려면 실시간 고객 프로필에서 배포 보호 기능 문서에 참조된 데이터 수집 보호 기능 및 지연 시간 다이어그램을 참조하십시오.
구현 시 고려 사항
- 대부분의 경우 모델 결과는 경험 이벤트가 아니라 프로필 속성으로 수집해야 합니다. 모델 결과는 단순한 속성 문자열일 수 있습니다. 수집할 모델 결과가 여러 개 있는 경우 배열이나 맵 유형 필드를 사용하면 좋습니다.
- 통합 프로필 속성 데이터를 일 단위로 내보낸 일별 프로필 스냅샷 데이터 세트를 활용하여 프로필 속성 데이터에 대한 모델을 교육할 수 있습니다. 프로필 스냅샷 데이터 세트 설명서는 여기에서 확인할 수 있습니다.
관련 설명서
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