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Adobe Real-time Customer Data Platform, B2B 에디션에서 예측 리드 및 계정 점수 관리

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

작성 대상:

  • 관리자
NOTE
B2B AI 관리 권한이 있는 사용자만 점수 목표를 생성, 변경 및 삭제할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 예측 리드 및 계정 점수 책정 서비스의 점수 목표를 관리하는 단계를 안내합니다. 점수 목표는 개인 프로필 또는 계정 프로필에 대한 것일 수 있습니다.

새 점수 만들기

새 점수를 만들려면 사이드바에서 서비스 ​를 선택하고 점수 만들기 ​를 선택하십시오.

plas-new-score

기본 정보 화면이 나타나고 프로필 유형을 선택하고 이름 및 설명(선택 사항)을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. 완료되면 다음 ​을 선택합니다.

plas-enter-basic-information

목표 정의 화면이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 유형을 선택합니다.

plas-select-a-goal

목표 세부 정보 대화 상자가 열립니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 목표 필드 이름 을 선택합니다.

plas-select-a-goal-field-name

목표 조건 선택이 나타납니다. 드롭다운 화살표를 선택한 다음 표시되는 드롭다운 창에서 조건 을 선택합니다.

plas-goal-specifications-condition

목표 값 필드가 나타납니다. 다음으로 목표 세부 사항을 구성하십시오. 필드 값 입력 패널을 선택하고 목표 값을 입력하십시오.

NOTE
여러 목표 값을 추가할 수 있습니다.

plas-goal-specifications-field-value

필드를 추가하려면 필드 추가 ​를 선택하십시오.

plas-goal-specifications-add-event

예측 기간을 구성하려면 드롭다운 화살표를 선택한 다음 선택한 기간을 선택합니다.

plas-prediction-timeframe

선택한 병합 정책은 개인 프로필의 필드 값을 선택하는 방법을 결정합니다. 드롭다운 화살표를 사용하여 선택한 병합 정책을 선택한 다음 마침 ​을 선택합니다.

채점 설정이 완료되었습니다 대화 상자가 표시되어 새 점수가 생성되었음을 확인합니다. 확인 ​을 선택합니다.

plas-score-complete

NOTE
각 채점 프로세스가 완료되는 데 최대 24시간이 소요될 수 있습니다.

점수 목록에서 만든 새 점수를 볼 수 있는 서비스 탭으로 돌아갑니다.

plas-score-created

마지막 실행 세부 정보에 대한 세부 정보 및 추가 정보를 보려면 점수를 선택합니다.

plas-score-additional-information

마지막 실행 세부 정보에서 볼 수 있는 오류 코드에 대한 자세한 내용은 이 문서의 리드 AI 파이프라인 오류 코드 섹션을 참조하십시오.

점수 편집

점수를 편집하려면 서비스 탭에서 점수를 선택하고 화면 오른쪽의 추가 세부 정보 패널에서 편집 ​을 선택합니다.

plas-edit-score

점수에 대한 설명을 편집할 수 있는 인스턴스 편집 대화 상자가 나타납니다. 변경 내용을 적용한 다음 저장 ​을 선택하세요.

plas-edit-save

NOTE
이 경우 모델 재교육 및 재점수가 트리거되므로 점수 구성을 변경할 수 없습니다. 점수를 삭제하고 새 점수를 만드는 것과 같습니다. 점수의 구성을 편집하려면 이 점수를 복제하거나 새 점수를 만들어야 합니다.

서비스 탭으로 돌아갑니다. 화면 오른쪽의 추가 세부 정보 패널에서 업데이트된 설명 세부 정보를 보려면 점수를 선택합니다.

점수 복제

점수를 복제하려면 서비스 탭에서 점수를 선택하고 화면 오른쪽의 추가 세부 정보 패널에서 복제 ​를 선택합니다.

plas-clone-score

기본 정보 화면이 나타납니다. 프로필 유형, 이름 및 설명이 원래 점수에서 복제됩니다. 이러한 세부 정보를 수정하고 다음 ​을(를) 선택하십시오.

plas-clone-basic-info

목표 정의 화면이 나타납니다. 새 점수를 만들 때와 마찬가지로 목표 섹션을 완료하고 완료 ​를 선택합니다.

목록에서 새로 복제된 점수를 볼 수 있는 서비스 탭으로 돌아갑니다.

NOTE
목표 정의 섹션이 원래 점수에서 복제되지 않았습니다.

점수 삭제

점수를 삭제하려면 서비스 탭에서 점수를 선택하고 화면 오른쪽의 추가 세부 정보 패널에서 삭제 ​를 선택합니다.

plas-delete-score

문서 삭제 확인 대화 상자가 나타납니다. 삭제 ​를 선택합니다.

plas-delete-score-confirmation

NOTE
점수 정의를 삭제하면 개인 프로필 또는 계정 프로필에 대한 모든 예상 점수가 삭제되지만, 점수 정의에 대해 생성된 필드 그룹은 삭제되지 않습니다. 필드 그룹은 데이터 모델에서 "고립됨" 상태로 유지됩니다.

목록에서 더 이상 점수를 볼 수 없는 서비스 탭으로 돌아갑니다.

리드 AI 파이프라인 오류 코드

오류 코드
오류 메시지
401
오류 401. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 계정 점수에 유효한 계정이 충분하지 않음. 계정 수: {}.
402
오류 402. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 연락처 점수에 대해 유효한 연락처가 충분하지 않음. 연락처 수: {}.
403
오류 403. 리드 AI 파이프라인 중단됨: 모델 교육에 대한 활동 볼륨이 충분하지 않습니다. 이벤트 수: {}.
404
오류 404. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 모델 교육에 대한 전환이 충분하지 않음. 전환 수: {}.
405
오류 405. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 유효한 모델 교육에 대해 활동이 너무 스파스 상태입니다. {}%의 계정만 활동을 가지고 있습니다.
406
오류 406. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 유효한 모델 교육에 대해 활동이 너무 스파스 상태입니다. {}%의 연락처만 활동을 가지고 있습니다.
407
오류 407. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 점수 데이터 활동 유형이 교육 데이터와 일치하지 않습니다.
408
오류 408. 잠재 고객 AI 파이프라인 중단됨: 활동 기능에 대한 누락 비율이 너무 높습니다. 누락된 비율: {}.
409
오류 409. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 테스트 auc가 너무 낮습니다. 테스트 auc: {}.
410
오류 410. 리드 AI 파이프라인 중지됨: 매개 변수 조정 후 테스트 auc가 너무 낮습니다. 테스트 auc: {}.
411
오류 411. 리드 AI 파이프라인 중단됨: 교육 데이터에 신뢰할 수 있는 모델을 생성할 수 있는 충분한 전환이 없습니다. 전환: {}.
412
오류 412. 잠재 고객 AI 파이프라인 중지됨: 테스트 데이터에 AUC-ROC를 계산하는 전환이 없습니다.
경고/정보 코드
메시지
10
정보 100. 리드 AI 품질 검사: 계정 수는 {}개입니다.
101
정보 101. 잠재 고객 AI 품질 검사: 연락처 수: {}.
102
정보 102. 잠재 고객 AI 품질 검사: 기회 수: {}.
103
정보 103. AI 품질 검사 리드: 테스트 auc가 낮습니다. 매개변수 조정을 시작합니다. Auc 테스트: {}.
200
경고 200. AI 품질 검사 리드: 펌웨어 기능 누락 비율: {}.
201
경고 201. 잠재 고객 AI 품질 검사: 활동 기능 누락 비율은 {}입니다.

다음 단계

이제 이 자습서를 따라 점수를 만들고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오.

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