사용자 정의 점수 모델 만들기
Adobe Marketo Optimizer의 Scoring Studio 스킬은(는) 잠재 고객 스코어링 모델을 만들고, 구성하고, 게시할 수 있도록 하는 AI 기반 잠재 고객 스코어링 솔루션을 제공합니다. Studio는 에이전트 기반 워크플로를 시각적 UI와 결합합니다. 동료 채팅 인터페이스에서 자연어 프롬프트를 통해 또는 UI 컨트롤과 직접 상호 작용하여 채점 모델을 만들 수 있습니다.
- 스킬 -
scoring-studio - 호출 - 슬래시 명령을 사용하여 Scoring Studio를 엽니다. 예: “Scoring Studio를 엽니다.”
- 읽기/쓰기 대상 - Marketo Optimizer 채점 서비스, Marketo Engage 리드 필드 및 활동 유형 읽기
시작 시 Coworker는 활동 유형, 리드 필드, 개인 목록 및 기존 점수 목록을 포함한 관련 컨텍스트를 자동으로 가져와서 데이터에 제안 사항을 반영합니다.
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채점 모델 만들기 create-model
Scoring Studio를 열면 Coworker는 정적 목록과 채점된 활동 세트로 미리 채워진 관련 예제 채점 모델을 제안합니다. 이 제안된 시작점을 수락하거나 사용자 정의 모델을 정의하라는 메시지를 제공할 수 있습니다.
모델 미리 보기 preview-model
프롬프트를 제공한 후 Coworker는 변경하기 전에 모델 미리보기를 생성합니다. 미리보기 서피스:
- 사용 중인 채점 차원
- 채점 중인 속성 및 활동
- 세그먼트로 적용된 정적 목록 또는 스마트 목록
- 모델 목표, 타겟 세그먼트 및 기본 신호에 대한 요약
미리보기를 검토하고 이를 기반으로 모델을 만들도록 선택하거나, 채팅을 계속 세분화하여 최종적으로 완성할 수 있습니다.
모델 구조 model-structure
만든 모델은 차원 및 신호(으)로 구성됩니다. UI의 속성 패널을 사용하여 각 신호를 구성할 수 있습니다.
- 신호 형식 — 활동 기반 또는 특성 기반
- 활동 또는 특성 — 점수를 매길 특정 항목
- 신호 매개 변수 — 신호에 대한 조정 가능한 설정
자연어를 사용하여 Coworker를 통해 완전히 모델을 구축 및 구성하거나 UI 컨트롤과 직접 상호 작용할 수 있습니다.
채점 모델 게시 publish-model
모델이 완성되면 Coworker에 게시하도록 지시합니다. 게시 프로세스는 다음을 자동으로 처리합니다.
게시 후 수동 실행을 트리거하여 점수를 즉시 처리할 수도 있습니다.
채점 결과 보기 view-results
채점 실행이 완료되면 잠재 고객 가져오기 프로세스를 통해 점수가 Marketo Engage에 다시 기록됩니다. 가져오기가 완료되면 업데이트된 점수를 Marketo Engage에서 직접 확인할 수 있습니다.
각 실행 후 다음을 보여주는 결과 요약을 볼 수 있습니다.
- 몇 명이 채점받았습니까
- 개인별 점수 변경
감사 로그는 추가 실행 세부 정보를 검토하는 데 사용할 수 있습니다.