데이터 세트 조화 개요
Mix Modeler의 데이터는 데이터 소스에 따라 그 성격이 다릅니다. 데이터는 다음과 같을 수 있습니다.
- 집계 또는 요약 데이터(예: 담으로 둘러싸인 정원 데이터 소스에서 수집되거나 빌보드 캠페인, 이벤트 또는 물리적 광고 캠페인을 실행하여 수집된(지출) 오프라인 광고 데이터)
- 이벤트 데이터(예: 자사 데이터 소스). 이 이벤트 데이터는 Adobe Analytics의 Adobe Analytics 소스 커넥터, Experience Platform 웹 또는 Mobile SDK 또는 Edge Network API를 통해 수집된 데이터 또는 소스 커넥터를 사용하여 수집된 데이터일 수 있습니다.
Mix Modeler의 조화 서비스는 집계 및 이벤트 데이터를 일관된 데이터 보기로 통합합니다. 내부 및 외부 요인 데이터와(과) 결합된 이 데이터 보기는 Mix Modeler의 모델에 대한 원본입니다. 이 서비스는 여러 데이터 세트에서 가장 높은 세부 기간을 사용합니다. 예를 들어, 한 데이터 세트에 월간 세부 기간이 있고 나머지 데이터 세트에 주별 및 일별 세부 기간이 있는 경우, 조화 서비스는 월간 세부 기간을 사용하여 데이터 보기를 만듭니다.
요소
요소는 모델 구축의 핵심이며 비즈니스에 미치는 영향을 전체적으로 이해하고자 합니다. 요소는 마케팅 데이터와 관련이 없을 수 있습니다.
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내부 요인은 조직에 따라 다르며 전환에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 판매 시즌, 프로모션 등이 있습니다.
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외부 요인은 조직의 제어 범위를 벗어나는 요인이지만, 사용자의 전환에 영향을 줄 수 있습니다. CPI, S&P 500 등을 예로 들 수 있습니다.
조정된 데이터의 예
Mix Modeler에 다음 데이터 세트를 사용할 수 있다고 가정해 보겠습니다.
데이터 집합 1
집계 데이터의 세부기간을 일별로 설정하여 YouTube의 마케팅 노력 데이터 세트를 포함합니다.
데이터 집합 2
집계 데이터의 세부기간이 주간으로 설정된 Facebook의 마케팅 활동 데이터 세트를 포함합니다.
데이터 집합 3
집계 데이터의 세부기간이 일별로 설정된 전환 데이터 세트입니다.
데이터 집합 4
고객의 샘플 경험 이벤트 데이터 세트(웹 SDK 이벤트).
세부기간을 주별로 설정하여 조화된 데이터 세트를 만들려고 합니다. 이벤트 데이터는 주 세부 기간으로 집계되고, 조정된 데이터 세트에 추가됩니다. 결과는 다음과 같습니다.
통합 데이터 세트
조화로운 데이터 설정
간소화된 예제에서와 같이 통합 데이터 집합을 만들려면 다음 단계를 수행해야 합니다.
조화로운 데이터 보기
Mix Modeler 인터페이스에서 조정된 데이터를 보려면 다음을 수행하십시오.
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왼쪽 레일에서
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상단 표시줄에서 Harmonized data 을(를) 선택합니다. 정의한 필드, 데이터 세트 규칙, 마케팅 접점 및 전환을 기반으로 조정된 데이터의 요약이 표시됩니다.
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결합된 데이터의 다시 캡을 기준으로 하는 기간을 다시 정의하려면 Date range 의 날짜 범위를 입력하거나
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Harmonized 데이터 테이블에 표시되는 Harmonized 필드 열을 수정하려면
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AVAILABLE COLUMNS 에서 하나 이상의 열을
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SELECTED COLUMNS 에서 하나 이상의 열을
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DEFAULT SORT 에서 열을 선택하고 Ascending 또는 Descending 간에 전환합니다.
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표시되는 열의 순서를 변경하려면 끌어다 놓기 를 통해 SELECTED COLUMNS 의 열을 위아래로 이동할 수 있습니다.
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열 설정 변경 내용을 제출하려면 Submit 을(를) 선택하십시오. 변경 내용을 취소하려면 Close 을(를) 선택하십시오.
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사용할 수 있는 페이지가 더 있는 경우
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선택적으로 조화된 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
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- 팝업에서
- Report name(예:
Test Report
)을(를) 입력하십시오. -
입력한 보고서 이름, 현재 날짜 및 시간(예:
Test Report_2025_04_23_9-5-18.csv
)을 기반으로 제목이 있는 CSV 보고서가 기본 다운로드 폴더에 다운로드됩니다. -
모범 사례
조정된 데이터 세트를 빌드할 때 다음 모범 사례를 적용하십시오.
스키마
- 데이터 유형 불일치 방지 수집된 데이터 세트 레코드에 있는 필드의 데이터 유형이 기본 스키마의 해당 필드에 대해 구성한 데이터 유형과 일치하지 않으면 불일치가 발생합니다.
- 잘못된 스키마 유형을 사용하지 마십시오. 해당 데이터에 대한 스키마와 일치하지 않는 데이터 세트를 사용하여 특정 유형의 데이터를 수집하려고 하면 잘못된 스키마 유형이 발생합니다. 예를 들어 외부 요소 데이터 세트를 사용하여 요약 데이터를 수집하려고 합니다.
데이터 매핑
- 각 이벤트 데이터 세트에 대해 ID를 올바르게 설정했는지 확인합니다.
데이터 품질
- 타임스탬프가 지정된 데이터가 필요한 데이터 세트의 모든 레코드에 대해 날짜 형식 및 시간 형식을 일관되게 사용해야 합니다.
- 집계 또는 요약 데이터 세트의 레코드에 대해 동일한 세부기간(일 또는 주)을 사용해야 합니다.
데이터 계산
- 데이터 세트에 행이 중복되지 않도록 합니다.
- 업로드하는 각 데이터 세트가 고유한 채널 및 전환 유형에 따라 달라지는지 확인합니다. 여러 데이터 세트 간에 중복된 접점 또는 전환은 모델 출력 및 품질에 영향을 줍니다.