프로필 강화를 위한 맞춤형 데이터 과학 블루프린트

Last update: Sat Jul 20 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

개발자
사용자

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

사용자 정의 데이터 과학을 통한 프로필 강화 블루프린트용 참조 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 단계

모델의 결과를 실시간 고객 프로필에 수집하려면 데이터를 수집하기 전에 다음 작업을 수행해야 합니다.

수집한 데이터를 통합 프로필로 결합할 수 있도록 스키마에 올바른 ID와 ID 네임스페이스를 구성합니다.
프로필에 대해 스키마와 데이터 세트를 활성화합니다.

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.
Experience Platform에서 데이터를 추출하는 경우 다음 메서드를 사용할 수 있습니다
- 데이터 액세스 SDK
  - 데이터는 원시 파일 형태
  - 프로필 경험 이벤트 데이터는 통합되지 않은 원시 상태로 유지됩니다.
- RTCDP 대상
  - 프로필 속성 및 세그먼트 멤버십을 내보낼 수 있습니다.