Upptäck insikter med kundens AI

Kundens AI, som en del av de intelligenta tjänsterna, ger marknadsförarna möjlighet att utnyttja Adobe Sensei för att förutse vad kunderna kommer att göra härnäst. Kund-AI används för att generera anpassade benägenhetspoäng som omsättning och konvertering för enskilda profiler i stor skala. Detta uppnås utan att man behöver omvandla affärsbehoven till maskininlärningsproblem, välja en algoritm, utbildning eller driftsättning.

Det här dokumentet är en guide för interaktion med Service Instance Insights i användargränssnittet för AI för Intelligent Services.

Komma igång

För att kunna utnyttja insikter om kundens AI måste du ha en tjänstinstans med status lyckad körning tillgänglig. Om du vill skapa en ny tjänstinstans går du till Konfigurera en AI-instans för kund. Om du nyligen har skapat en tjänstinstans och den fortfarande håller på att träna och betygsätta, kan du vänta i 24 timmar tills den är klar.

Översikt över tjänstinstans

I Adobe Experience Platform Gränssnitt, välj Services i den vänstra navigeringen. The Tjänster webbläsaren visas och visar tillgängliga intelligenta tjänster. I behållaren för kundens AI väljer du Open.

Åtkomst till din instans

Kundens AI-tjänstsida visas. På den här sidan visas tjänstinstanser för kundens AI och information om dem, inklusive namnet på instansen, typ av benägenhet, hur ofta instansen körs och status för den senaste uppdateringen.

NOTE
Det är bara tjänstinstanser som har slutfört poängsättningen som har insikter.

Skapa instans

Välj ett tjänstinstansnamn som ska börja.

Skapa instans

Därefter visas informationssidan för den aktuella tjänstinstansen med alternativet att välja Latest scores eller Performance summary. Standardfliken Latest scores innehåller visualiseringar av dina data. Visualiseringarna och vad du kan göra med data beskrivs mer ingående i den här handboken.

The Performance summary visas de faktiska bortfall- eller konverteringsfrekvenserna för varje prioritetsbucket. Mer information finns i avsnittet om nyckeltal.

konfigurationssida

Information om tjänstinstans

Det finns två sätt att visa tjänstinstansinformation: från kontrollpanelen eller i tjänstinstansen.

Instrumentpanel för tjänstinstans

Om du vill visa en översikt över tjänstinstansinformationen på kontrollpanelen väljer du en tjänstinstansbehållare och undviker hyperlänken som är kopplad till namnet. Då öppnas en högerrät som innehåller ytterligare information. Kontrollerna innehåller följande:

  • Edit: Markering Edit gör att du kan ändra en befintlig tjänstinstans. Du kan redigera instansens namn, beskrivning och bedömningsfrekvens.
  • Clone: Markering Clone kopierar den valda tjänstinstansen. Du kan sedan ändra arbetsflödet för att göra mindre ändringar och byta namn på det som en ny instans.
  • Delete: Du kan ta bort en tjänstinstans, inklusive alla tidigare körningar.
  • Data source: En länk till den datauppsättning som används av den här instansen.
  • Run Frequency: Hur ofta en poängsättning görs och när.
  • Score definition: En snabb översikt över målet som du konfigurerade för den här instansen.

NOTE
Om en poängkörning misslyckas visas ett felmeddelande. Felmeddelandet visas under Information om senaste körning i den högra listen, som bara är synlig för misslyckade körningar.

meddelande om misslyckad körning

Visa fler insikter i listrutan

Det andra sättet att visa ytterligare information för en tjänstinstans finns på sidan med insikter. Välj Show more i det övre högra hörnet för att fylla i en listruta. Detaljer visas, till exempel poängdefinitionen, när den skapades, typ av benägenhet och vilka datamängder som används. Mer information om egenskaperna finns på Konfigurera en AI-instans för kund.

visa mer

Förhandsgranskning av AI-datauppsättning för kund

Om mer än en datauppsättning används av kundens AI, är en hyperlänk märkt Multiple följt av antalet datauppsättningar inom hakparentes () anges.

flera datauppsättningar

Om du väljer länken för flera datauppsättningar öppnas förhandsvisningsprogrammet för kundens AI-datauppsättning. Varje färg i förhandsvisningen representerar en datauppsättning som visas av färgnyckeln till vänster om datauppsättningens kolumner. I det här exemplet kan du se att bara Datauppsättning 1 innehåller PROP1 kolumn.

visa mer

Redigera en instans

Om du vill redigera en instans markerar du Edit i den övre högra navigeringen.

klicka på knappen Redigera

Dialogrutan Redigera visas. Du kan redigera instansens namn, beskrivning, status och bedömningsfrekvens. Bekräfta ändringarna och stäng dialogrutan genom att välja Save längst ned till höger.

redigera poesi

Fler åtgärder

The More actions knappen finns i den övre högra navigeringen bredvid Edit. Markera More actions öppnar en listruta där du kan välja någon av följande åtgärder:

  • Clone: Markering Clone kopierar tjänstinstansens konfiguration. Du kan sedan ändra arbetsflödet för att göra mindre ändringar och byta namn på det som en ny instans.
  • Delete: Tar bort instansen.
  • Access scores: Markering Access scores öppnar en dialogruta med en länk till ladda ned poäng för kundens AI I självstudiekursen visas även det datauppsättnings-ID som krävs för att göra API-anrop.
  • View run history: En dialogruta med en lista över alla poäng som är associerade med tjänstinstansen visas.

fler åtgärder

Sammanfattning av poäng scoring-summary

Bedömningssammanfattning visar det totala antalet profiler som poängsatts och kategoriserar dem i grupper som innehåller hög, medelhög och låg benägenhet. Propensitetsbucketerna baseras på poängintervall, låg är mindre än 24, medel är 25 till 74 och hög är över 74. Varje hink har en färg som motsvarar teckenförklaringen.

NOTE
Om det är en konverteringsbenägenhetspoäng visas de höga poängen i grönt och de låga poängen i rött. Om du förutser kurvbenägenheten att detta vänds är de höga poängen röda och de låga poängen gröna. Mediefiltret förblir gult oavsett vilken typ av benägenhet du väljer.

poängsammanfattning

Du kan hovra över en färg i ringen om du vill visa ytterligare information, till exempel ett procenttal och det totala antalet profiler som tillhör en hink.

Distribution av bakgrundsmusik

The Distribution of Scores ger en synlig sammanfattning av populationen baserat på poängen. Färgerna som visas i Distribution of Scores kort representerar den typ av benägenhetspoäng som genereras. Genom att hovra över någon av poängfördelningarna får du det exakta antal som hör till den fördelningen.

fördelning av poäng

Influensafaktorer

För varje poänggrupp skapas ett kort som visar de tio viktigaste inflytelserika faktorerna för den aktuella bucket. Inflytelserika faktorer ger er ytterligare information om varför era kunder tillhör olika poänggrupper.

Influensafaktorer

Influentiella faktornivåreglagen

När du hovrar över någon av de viktigaste inflytelserika faktorerna bryts data ytterligare. Du får en översikt över varför vissa profiler tillhör en benägenhetsklocka. Beroende på faktorn kan du få tal, kategoriserade värden eller booleska värden. I exemplet nedan visas kategoriska värden per region.

detaljbild, bild

Dessutom kan du använda drolldowns för att jämföra en fördelningsfaktor om den förekommer i två eller flera benägenhetsintervall och skapa mer specifika segment med dessa värden. I följande exempel visas det första användningsfallet:

Du ser att det är mindre troligt att profiler med låg benägenhet att konvertera har gjort ett besök på adobe.com webbsidor nyligen. Faktorn"Dagar sedan senaste webVisit" har bara 8 % täckning jämfört med 26 % i medelstora prioritetsprofiler. Med hjälp av dessa tal kan du jämföra fördelningen inom varje hink för faktorn. Den här informationen kan användas för att dra slutsatsen att den senaste webbbesöket inte har lika stor inverkan på den låga benägenhetsknappen som den är i en större benägenhetsklocka.

Skapa ett segment

Markera Create Segment i någon av bucketerna för låg, medelstor och hög benägenhet dirigerar om dig till segmentbyggaren.

NOTE
The Create Segment är bara tillgängligt om kundprofilen i realtid är aktiverad för datauppsättningen. Mer information om hur du aktiverar kundprofilen i realtid finns på Översikt över kundprofiler i realtid.

Klicka för att skapa segment

Skapa ett segment

Segmentverktyget används för att definiera ett segment. Vid val Create Segment från Insights-sidan lägger Kund-AI automatiskt till den valda bukettinformationen i segmentet. Fyll i Namn och Beskrivning behållare som finns i den högra listen i användargränssnittet för segmentbyggaren. När du har gett segmentet ett namn och en beskrivning väljer du Save överst till höger.

NOTE
Eftersom benägenhetspoängen skrivs till den enskilda profilen är de tillgängliga i segmentbyggaren som andra profilattribut. När du navigerar till segmentbyggaren för att skapa nya segment kan du se alla olika benägenhetspoäng under din namnområdes-AI för kunder.

Segmentfyllning in

Om du vill visa det nya segmentet i användargränssnittet för plattformen väljer du Segments i den vänstra navigeringen. The Browse visas och alla tillgängliga segment visas.

Alla segment

Historiska prestanda historical-performance

The Performance summary På fliken visas de faktiska bortfall- eller konverteringsfrekvenserna, som är indelade i de olika benägenhetsintervall som kunden har angett som AI.

Fliken Prestandasammanfattning

Inledningsvis visas bara förväntade frekvenser (prickade linjer). Förväntade hastigheter visas när en poängkörning inte har utförts och data ännu inte är tillgängliga. När ett resultatfönster har passerat ersätts den förväntade hastigheten med en faktisk hastighet (heldragen linje).

När du hovrar över raderna visas datumet och den faktiska/förväntade frekvensen för den dagen i den hakparken.

Exempel på Bucket

Du kan filtrera tidsramen för de förväntade och faktiska frekvenserna som visas. Välj kalenderikon icon välj sedan ett nytt datumintervall. Resultaten i varje bucket uppdateras för att visas inom det nya datumintervallet.

Datumväljare

Enskilda poängsättningsgrader

Den undre halvan av Performance summary visar resultaten för varje enskild poängkörning. Välj listdatumet i det övre högra hörnet om du vill visa resultat för en annan poängkörning.

Beroende på om du förutser bortfall eller konvertering kan Distribution of Scores I diagrammet visas fördelningen av profiler som är kurvformade/konverterade och inte kurvformade/inte konverterade i varje steg.

individuell poängsättning

Modellutvärdering model-evaluation

Förutom att följa upp de förväntade och faktiska resultaten över tid på fliken Historiska prestanda har marknadsförarna ännu större transparens över modellkvalitet på fliken Modellutvärdering. Du kan använda diagrammen Lyft och Vinst för att avgöra skillnaderna när det gäller att använda en prediktiv modell jämfört med målinriktning slumpmässigt. Dessutom kan du bestämma hur många positiva utfall som ska tas vid varje poängutfall. Detta är användbart för segmentering och för att anpassa avkastningen på investeringar till marknadsföringsåtgärder.

Lyft diagram

lyfta diagram

Lyftdiagrammet mäter förbättringen av användningen av en prediktiv modell i stället för slumpmässig målinriktning.

Exempel på indikatorer för högkvalitetsmodeller är:

  • Höga höjdvärden i de första decimalerna. Det innebär att modellen är bra på att identifiera de användare som har störst benägenhet att vidta intressanta åtgärder.
  • Fallande lyftvärden. Det innebär att kunder med högre poäng är mer benägna att vidta intressanta åtgärder än personer med lägre poäng.

Vinster

vinstdiagram

Diagrammet över kumulativa vinster mäter andelen positiva resultat som erhållits genom målresultat över ett visst tröskelvärde. Efter att ha sorterat kunderna efter benägenhetspoäng från hög till låg delas populationen in i deciler - 10 lika stora grupper. En perfekt modell skulle fånga alla positiva utfall i de högsta poängdecimalerna. En målinriktningsmetod som baslinje hämtar positiva resultat proportionellt mot gruppens storlek - 30 % av användarna fångar 30 % av resultaten.

Exempel på indikatorer för högkvalitetsmodeller är:

  • De kumulativa vinsterna når upp till 100 % snabbt.
  • Den kumulativa kurvan för modellen ligger närmare diagrammets övre vänstra hörn.
  • Diagrammet över kumulativa vinster kan användas för att fastställa poängbortfall för segmentering och målinriktning. Om modellen till exempel fångar 70 % av de positiva resultaten i de två första poängen kommer målgruppsanvändare med PercentileScore > 80 att förväntas fånga upp cirka 70 % av de positiva resultaten.

AUC (yta under kurvan)

AUC återspeglar styrkan i relationen mellan rangordningen efter poäng och förekomsten av det förväntade målet. An AUC av 0,5 betyder att modellen inte är bättre än en slumpmässig gissning. An AUC av 1 innebär att modellen kan förutsäga exakt vem som kommer att vidta den relevanta åtgärden.

Nästa steg

I det här dokumentet beskrevs de insikter som en kundens AI-tjänstinstans har gett. Nu kan du fortsätta med självstudiekursen på ladda ned poäng i kundens AI eller bläddra bland andra Adobe Intelligent Services stödlinjer som erbjuds.

Ytterligare resurser

I följande videofilm visas hur du använder AI från kunder för att se resultatet av modellerna och de inflytelserika faktorerna.

recommendation-more-help
8959a20a-a58f-4057-9f82-870706c576e9