创建模型

输入您的模型​ Name，例如Demo model。 输入​ Description，例如Demo model to explore AI featues of Mix Modeler。

选择​ Next ​以继续下一步骤。 选择​ Cancel ​取消模型配置。

在​ Conversion goal ​部分中：

1. 从​ Conversion ​下拉菜单中选择转换。 可用转化是您在Harmonized datasets中定义为转化一部分的转化。 例如：Online Conversion。

2. 您可以选择 Create a conversion ​以直接从模型配置中创建转换。

在​ Marketing touchpoints ​部分中，您可以选择一个或多个营销接触点，对应于您在Harmonized datasets中定义为营销接触点一部分的营销接触点。

1. 从​ Touchpoint include ​下拉菜单中选择一个或多个营销接触点。

   • 您可以使用 删除接触点。
   • 您可以使用​ Clear all ​删除所有接触点。

2. 您可以选择 Create a touchpoint ​以直接从模型配置中创建营销接触点。

默认情况下，会对您协调视图中的所有数据生成一个分数。 要仅对群体的子集进行评分，请使用​ Eligible data population ​部分中的容器定义一个或多个过滤器。

• 对于每个容器，定义一个或多个事件。

  1. 对于每个事件：

     1. 从​ 选择协调字段 ​中选择量度或维度。

     2. 选择适当的运算符： 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 ​或​ is not in。

     3. 在​ 处输入或选择一个值输入或选择值。

  2. 若要在容器中添加其他事件，请选择 Add event。

  3. 要从容器中删除事件，请选择 。

  4. 要使用容器中定义的所有或多个事件进行筛选，请选择​ Any of ​或​ All of。 标签相应地从​ Include … Or … ​更改为​ Include … And …。

• 要添加符合条件的数据填充容器，请选择 Add eligible population。

• 要删除符合条件的数据填充容器，请在容器中选择 ，然后从上下文菜单中选择​ Remove marketing touchpoint。

要将包含外部因素的数据集添加到模型，请在​ External factors dataset ​部分中使用一个或多个容器。 外部因素的一个例子是标普指数。

• 对于每个容器：

  1. 输入​ External factor name，例如External Factors。

  2. 从​ Dataset ​下拉菜单中选择一个数据集。 您可以选择 来管理数据集。 有关详细信息，请参阅数据集。

  3. 从​ Impact on conversion ​下拉菜单中选择一个选项： Auto select、Positive ​或​ Negative。

• 要添加额外的外部因子数据集容器，请选择 Add external factor。

• 要删除外部因子数据集容器，请选择 。

要将包含内部因子的数据集添加到模型，请在​ Internal factors dataset ​部分中使用一个或多个容器。 电子邮件营销数据便是内部因素的示例。

• 对于每个容器：

  1. 输入​ Internal factor name，例如Email Marketing Data。

  2. 从​ 中选择数据集。 您可以选择 来管理数据集。 有关详细信息，请参阅数据集。

  3. 从​ Impact on conversion ​下拉菜单中选择一个选项： Auto select、Positive ​或​ Negative。

• 要添加其他内部因子数据集容器，请选择 Add internal factor。

• 要删除内部因子数据集容器，请选择 。

要定义模型的回顾时间范围，请在​ Give contribution credit to touchpoints occurring within … weeks prior to the conversion ​中输入一个介于1和52之间的值。

选择​ Next ​以继续下一步骤。 如果需要更多配置，请使用红色轮廓和文本说明需要哪些其他配置。
选择​ Back ​以返回上一步。
选择​ Cancel ​取消模型配置。

在​ Spend share ​部分中：

• 要在营销数据稀疏时使用历史营销投资比率通知模型，请激活​ Allow spend share。

在​ MTA enabled ​部分中：

• 要为模型启用MTA功能，请激活​ MTA enabled。 如果您已启用MTA，则在培训模型和为模型评分后，即可使用多点接触归因分析。 在模型分析中查看归因选项卡。

在​ Prior knowledge ​部分中：

1. 选择默认为​ Absolute values ​的​ Rule type。

2. 使用​ Contribution proportion ​列为​ Name ​下列出的任何渠道指定贡献百分比。

3. 在适当的情况下，您可以为每个渠道添加​ Level of confidence ​百分比。

4. 需要时，使用​ Clear all ​清除​ Contribution proportion ​和​ Level of confidence ​列的所有输入值。

在​ Schedule ​部分中，您可以计划模型训练和评分。

要计划模型评分和训练，请执行以下操作：

1. 打开​ Enable scheduled model scoring and training。

2. 选择​ Scoring frequency：

   • Daily：输入有效时间（例如05:22 pm）或使用 。
   • Weekly：选择一周中的某一天并输入有效时间（例如05:22 pm）或使用 。
   • Monthly：从“在每次运行时运行”下拉菜单中选择一个月中的某一天，并输入有效时间（例如05:22 pm）或使用 。

3. 从下拉菜单中选择​ Training frequency： Monthly、Quarterly、Yearly ​或​ None。

在​ Define training window ​部分中，选择：

• Have Mix Modeler select a helpful training window ​和

• Manually input a training window ​的问题。选中后，在​ Include events the following years prior to a conversion ​中定义年数。

选择​ Finish ​以完成模型配置。

• 在​ Create instance? ​对话框中，选择​ Ok ​以立即触发第一组训练和评分运行。 您的模型已列出，状态为 Awaiting training。

  选择要取消的​ Cancel。

• 如果需要更多配置，请使用红色轮廓和文本说明需要哪些其他配置。

选择​ Back ​以返回上一步。

选择​ Cancel ​取消模型配置。