모델 구축

Name 모델(예: Demo model)을 입력하십시오. Description(예: Demo model to explore AI features of Mix Modeler)을(를) 입력하십시오.

다음 단계로 진행하려면 Next​을(를) 선택하십시오. 모델 구성을 취소하려면 Cancel​을(를) 선택하십시오.

Conversion goal 섹션에서:

1. Conversion 드롭다운 메뉴에서 전환을 선택합니다. 사용 가능한 전환은 Harmonized datasets에서 전환의 일부로 정의한 전환입니다. 예: Online Conversion.

2. 모델 구성 내에서 직접 변환을 만들려면 Create a conversion​을(를) 선택할 수 있습니다.

Marketing touchpoints 섹션에서 Harmonized datasets에 마케팅 접점의 일부로 정의한 마케팅 접점에 해당하는 마케팅 접점을 하나 이상 선택할 수 있습니다.

1. Touchpoint include 드롭다운 메뉴에서 하나 이상의 마케팅 터치포인트를 선택합니다.

   • 을(를) 사용하여 터치포인트를 제거할 수 있습니다.
   • Clear all​을(를) 사용하여 모든 터치포인트를 제거할 수 있습니다.

2. Create a touchpoint​을(를) 선택하여 모델 구성 내에서 직접 마케팅 접점을 만들 수 있습니다.

기본적으로 점수는 사용자의 조화로운 보기에 있는 모든 데이터에 대해 생성됩니다. 모집단의 하위 집합에만 점수를 매기려면 Eligible data population 섹션에서 컨테이너를 사용하여 하나 이상의 필터를 정의합니다.

• 각 컨테이너에 대해 이벤트를 하나 이상 정의합니다.

  1. 각 이벤트에 대해:

     1. 통합 필드 선택​에서 지표 또는 차원을 선택합니다.

     2. 적절한 연산자(equals, not equals, less than, greater than, starts with, doesn’t start with, ends with, doesn’t end with, contains, doesn’t contain, is in 또는 is not in)를 선택하십시오.

     3. 값을 입력하거나 선택하십시오.

  2. 컨테이너에 이벤트를 추가하려면 Add event​을(를) 선택하십시오.

  3. 컨테이너에서 이벤트를 제거하려면 를 선택합니다.

  4. 컨테이너에 정의된 모든 이벤트 또는 여러 이벤트를 사용하여 필터링하려면 Any of 또는 All of​을(를) 선택합니다. 레이블이 Include … Or …​에서 Include … And …(으)로 변경됩니다.

• 적합한 데이터 채우기 컨테이너를 추가하려면 Add eligible population​을(를) 선택하십시오.

• 적격한 데이터 채우기 컨테이너를 제거하려면 컨테이너 내에서 를 선택하고 상황에 맞는 메뉴에서 Remove container​을(를) 선택합니다.

• 적격 데이터 모집단에 대해 보다 복잡한 정의를 만들려면 컨테이너 사이에 And 및 Or​을(를) 선택하십시오.

Factor dataset 섹션에서 내부 또는 외부 요소가 포함된 데이터 세트를 관리할 수 있습니다.

• 요소 데이터 집합을 추가하려면 Add Factor​을(를) 선택하십시오. 모델에 최대 30개의 요소를 추가할 수 있습니다.

  1. 드롭다운 메뉴에서 Factor dataset​을(를) 선택합니다. 사용 가능한 계수는 데이터 집합 규칙에서 조화된 필드를 정의한 계수입니다.
     선택한 데이터 집합에 따라 Factor type​은(는) Internal 또는 External​입니다.

  2. 드롭다운 메뉴에서 Impact on conversion​을(를) 선택합니다. 사용 가능한 옵션은 Auto, Positive 또는 Negative​입니다. 기본 옵션은 Auto​이며, 이를 통해 모델이 계수 데이터 세트의 영향을 결정할 수 있습니다.

• 요소 데이터 집합을 삭제하려면 을(를) 선택하십시오.

모델에 대한 전환 확인 기간을 정의하려면 Define lookback window 섹션에서 Give contribution credit to touchpoints occurring within… weeks prior to the conversion​에 1에서 52 사이의 값을 입력하십시오.

모델에 대한 교육 기간을 정의하려면 Define training window​에서 채점 전환을 시작할 위치를 선택합니다.

다음 중 하나를 선택할 수 있습니다.

• Have Mix Modeler select a helpful training window 및

• Manually input a training window. 선택한 경우 Include events the following years prior to a conversion​의 연도 수를 정의합니다.

이 입력은 모델에 필요합니다. 연도 수는 Advanced 단계에서 구성할 수 있는 채널 adstock의 제한 방법을 결정합니다.

다음 단계로 진행하려면 Next​을(를) 선택하십시오. 추가 구성이 필요한 경우 빨간색 윤곽선과 텍스트가 추가 구성이 필요한 사항을 설명합니다.
이전 단계로 돌아가려면 Back​을(를) 선택하십시오.
모델 구성을 취소하려면 Cancel​을(를) 선택하십시오.

기본적으로 Absolute values​인 Rule type​을(를) 선택하십시오.

Contribution proportion 열을 사용하여 Name 아래에 나열된 채널에 대한 기여도 백분율을 지정하십시오.

필요한 경우 각 채널에 대해 Level of confidence 백분율을 추가할 수 있습니다.

필요한 경우 Clear all​을(를) 사용하여 Contribution proportion 및 Level of confidence 열에 대한 모든 입력 값을 지웁니다.

Enable scheduled model scoring and training​을(를) 켭니다.

Scoring frequency 선택:

• Daily: 올바른 시간(예: 05:22 pm)을 입력하거나 를 사용하여 시간을 정의합니다.
• Weekly: 요일을 선택하고 올바른 시간(예: 05:22 pm)을 입력하거나 를 사용하여 시간을 정의합니다.
• Monthly: 모든 드롭다운 메뉴에서 요일을 선택하고 올바른 시간(예: 05:22 pm)을 입력하거나 를 사용하여 시간을 정의합니다.

드롭다운 메뉴에서 Training frequency​을(를) 선택합니다. Monthly, Quarterly, Yearly 또는 None.