DocumentaçãoMix ModelerManual do Mix Modeler

fluxo de trabalho do Mix Modeler

Last update: Mon Sep 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Criado para:

  • Usuário
  • Administrador

Assista a este vídeo para obter uma introdução ao fluxo de trabalho do usuário no Mix Modeler.

https://video.tv.adobe.com/v/3424854/?learn=on

Um fluxo de trabalho típico no Mix Modeler consiste nas seguintes atividades:

Texto alternativo

Atividade
Descrição
Dados {width="100"}
Assimilar dados
Assimilar dados do evento do Experience Platform (por exemplo, Adobe Analytics, SDK da Web, outras fontes), dados agregados de canais de marketing (por exemplo, TV, jardins murados, email, atividades próprias e operadas), dados de fatores externos de clientes (por exemplo, alterações de preço no serviço de assinatura) e dados de fatores internos (por exemplo, planos de feriados).
VerificaçãoDeDados {width="100"}
Harmonizar dados
Configure regras de mapeamento e regras de resolução de conflitos para mesclar os vários conjuntos de dados de marketing necessários para medir e planejar o desempenho da campanha no Mix Modeler.
ConfigArquivo {width="100"}
Configurar modelos
Configure instâncias de modelo com pontos de contato de marketing (por exemplo, canais), definições de conversão e fatores internos e externos.
DadosDoArquivo {width="100"}
Treinar e pontuar modelos
Crie pontuações agregadas e em nível de evento usando treinamento e pontuação de aprendizado de máquina do.
GráficoDeArquivos {width="100"}
Criar planos
Determine a melhor alocação de fundos de marketing para atingir um objetivo comercial usando a saída de modelos de Mix Modeler.
Painel {width="100"}
Painel de visão geral
Obtenha insights sobre dados, modelos e planos harmonizados usando várias visualizações configuráveis.

O fluxograma detalhado orientado por dados abaixo ilustra como:

  • dados harmonizados baseia-se:

    • dados do evento de experiência (originários do conector de origem do Analytics, coletados por meio de SDKs e APIs do Experience Platform, assimilados por meio de conectores de origem ou usando a assimilação de streaming),
    • agregar dados de resumo de jardins murados (como Facebook, YouTube), fontes de tráfego ou dados de publicidade offline e
    • definições de campos harmonizados e regras de conjuntos de dados.

  • um modelo se baseia em:

    • as definições dos pontos de contato de conversão e de comercialização resultantes dos dados e
    • dados agregados ou resumidos de não comercialização que contenham fatores internos ou externos.

  • as pontuações de evento de atribuição multitoque podem potencialmente ser realimentadas no data lake do Experience Platform para uso em configurações, treinamentos e pontuações de modelo subsequentes.

Fluxo de trabalho abrangente

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