순위 지정 방법 rankings
등급 지정 방법을 사용하면 특정 프로필에 표시할 항목의 등급을 지정할 수 있습니다. 순위 지정 방법이 생성되면 이를 선택 전략에 할당하여 먼저 선택해야 하는 항목을 정의할 수 있습니다.
두 가지 유형의 순위 방법을 사용할 수 있습니다.
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수식 을 사용하면 항목의 우선 순위 점수를 고려하지 않고 먼저 표시할 항목을 결정하는 규칙을 정의할 수 있습니다.
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AI 모델 을 사용하면 여러 데이터 포인트를 활용하는 훈련된 모델 시스템을 사용하여 먼저 표시할 항목을 결정할 수 있습니다.
등급 메서드 만들기 create
등급 방법을 만들려면 다음 단계를 수행합니다.
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전략 설정 메뉴로 이동한 다음 사용할 순위 유형에 따라 공식 또는 AI 모델 메뉴를 선택하십시오.
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화면 오른쪽 상단의 수식 만들기 또는 AI 모델 만들기 단추를 클릭합니다.
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필요에 맞게 공식 또는 AI 모델을 구성한 다음 저장합니다.
등급 수식 및 AI 모델을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 의사 결정 관리 문서에서 확인할 수 있습니다.
note note NOTE 순위 수식의 중첩 깊이는 30개 수준으로 제한됩니다. 이는 PQL 문자열에서 )닫는 괄호를 계산하여 측정됩니다. 규칙 문자열의 크기는 UTF-8 인코딩 문자의 경우 최대 8KB까지 가능합니다. 이는 8,000개의 ASCII 문자(각각 1바이트) 또는 2,000-4,000개의 비 ASCII 문자(각각 2-4바이트)에 해당합니다. 의사 결정 보호 및 제한에 대해 자세히 알아보기
의사 결정 정책은 선택 전략과 의사 결정 항목을 합하여 최대 10개까지 지원한다. 의사 결정 보호 및 제한에 대해 자세히 알아보기
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| 이 기능은 관리자 권한이 있는 Customer Journey Analytics 고객만 사용할 수 있습니다. |
| 시작하기 전에 Journey Optimizer 데이터 세트를 기본 데이터 보기로 내보내기 위해 Customer Journey Analytics과 Journey Optimizer을 통합했는지 확인하십시오. 데이터를 활용하는 방법 알아보기 Journey Optmizer 데이터 입력 Customer Journey Analytics |
개인화된 최적화 모델은 비즈니스 목표를 정의하고 고객 데이터를 활용하여 비즈니스 지향 모델을 교육하여 개인화된 오퍼를 제공하고 KPI를 극대화할 수 있도록 하는 일종의 AI 모델입니다. 개인화된 AI 모델을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 의사 결정 관리 설명서를 참조하세요.
기본적으로 개인화된 최적화 모델은 오퍼 클릭 수 를 최적화 지표로 사용합니다. Customer Journey Analytics을(를) 사용하여 작업하는 경우 Decisioning을(를) 사용하면 사용자 지정 지표를 활용하여 모델을 최적화할 수 있습니다.
이렇게 하려면 개인화된 AI 모델 만들기 화면에 액세스하고 전환 이벤트 드롭다운을 확장합니다. 기본 Customer Journey Analytics 데이터 보기의 모든 지표가 목록에 표시됩니다. 모델을 최적화할 지표를 선택한 다음 평소대로 AI 모델 생성을 완료합니다.
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| 기본적으로 Customer Journey Analytics의 지표는 "마지막 터치" 속성 모델을 사용하며, 이 속성 모델은 전환 전에 가장 최근에 발생하는 접점에 크레딧의 100%를 할당합니다. |
| 속성 모델을 수정할 수 있지만 모든 속성 모델이 AI 모델 최적화에 이상적이지는 않습니다. 모델의 정확도와 성능을 보장하기 위해 최적화 목표에 맞는 속성 모델을 신중하게 선택하는 것이 좋습니다. |
| 사용 가능한 속성 모델 및 사용 지침에 대한 자세한 내용은 Customer Journey Analytics 설명서를 참조하세요. |
공식에서 의사 결정 항목 속성 활용 items
등급 수식은 PQL 구문 으로 표시되며 프로필 특성, 컨텍스트 데이터 및 결정 항목과 관련된 특성과 같은 다양한 특성을 활용할 수 있습니다.
수식에서 결정 항목과 관련된 속성을 활용하려면 등급 수식 코드에서 아래 구문을 따라야 합니다. 자세한 내용을 보려면 각 섹션을 확장하십시오.
