Mix Modeler 워크플로

Mix Modeler의 사용자 워크플로에 대한 소개는 이 비디오 를 참조하십시오.

Mix Modeler의 일반적인 워크플로우는 다음 활동으로 구성됩니다.

대체 텍스트

활동
설명
데이터 {width="100"}
데이터 수집
Experience Platform(예: Adobe Analytics, Web SDK, 기타 소스)의 이벤트 데이터, 마케팅 채널의 집계 데이터(예: TV, 담벼락 정원, 이메일, 소유 및 운영 활동), 고객의 외부 요인 데이터(예: 구독 서비스의 가격 변경) 및 내부 요인 데이터(예: 휴일 플랜)를 수집합니다.
DataCheck {width="100"}
데이터 조화
매핑 규칙 및 충돌 해결 규칙을 구성하여 Mix Modeler에서 캠페인 성과를 측정하고 계획하는 데 필요한 다양한 마케팅 데이터 세트를 병합합니다.
파일 구성 {width="100"}
모델 구성
마케팅 접점(예: 채널), 전환 정의 및 내부 및 외부 요인으로 모델 인스턴스를 구성합니다.
파일 데이터 {width="100"}
교육 및 점수 모델
머신 러닝 교육 및 채점을 사용하여 집계 및 이벤트 수준 점수를 만드십시오.
파일 차트 {width="100"}
계획 만들기
Mix Modeler 모델의 결과를 사용하여 비즈니스 목표를 달성하기 위한 마케팅 자금의 최상의 할당을 결정합니다.
대시보드 {width="100"}
개요 대시보드
다양한 구성 가능한 위젯을 사용하여 결합된 데이터, 모델 및 플랜에 대한 통찰력을 얻으십시오.

아래의 자세한 데이터 기반 순서도는 다음 방법을 보여 줍니다.

  • harmonized data는 다음을 기반으로 합니다.

    • 경험 이벤트 데이터(Analytics 소스 커넥터에서 시작되고, Experience Platform SDK 및 API를 통해 수집되고, 소스 커넥터를 통해 수집되거나, 스트리밍 수집 사용),
    • 벽으로 둘러싸인 정원(예: Facebook, YouTube), 트래픽 소스 또는 오프라인 광고 데이터의 집계 또는 요약 데이터
    • harmonized fields 및 dataset 규칙의 정의.
  • 모델은 다음을 기반으로 합니다.

    • 통합 데이터 및 로 인한 전환 및 마케팅 접점 정의
    • 내부 또는 외부 요소가 포함된 비마케팅 집계 또는 요약 데이터입니다.
  • 다중 터치 속성 이벤트 점수는 후속 모델 구성, 교육 및 점수에 사용하기 위해 Experience Platform 데이터 레이크로 피드백될 수 있습니다.

포괄적인 워크플로우

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