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使用AI助理的自然語言預估
您可以使用適用於Adobe Experience Platform的AI Assistant的自然語言估計功能,根據簡單的對話問題來估計受眾人數和預測受眾傾向。 透過此功能,您可以讓對象深入分析更易於存取且更直覺。 這對於您的業務與行銷營運使用案例特別實用,尤其是如果您每天都會管理對象,並依賴這些見解來打造有效行銷策略時。
有了AI Assistant的自然語言處理功能,您可以問這樣的問題:「我在25到35歲之間有多少設定檔」或「我們有多少高價值客戶?」 甚至「下個月可能購買的受眾比例為何?」 AI Assistant接著會解譯這些問題,並傳回預估或傾向分數,讓您用來做出以資料為主的決策。
請閱讀本檔案,瞭解如何使用AI Assistant的自然語言估計功能。
重要術語和定義 key-terminology-and-definitions
請參閱下表以取得重要術語及其對應定義的清單。
使用案例範例 use-case-examples
AI Assistant的自然語言估計功能對於下列使用案例特別實用:
行銷作業
身為行銷營運專業人員,您的職責可能包括管理和監控對象資料,以確保符合業務目標。 有了AI Assistant的自然語言預估功能,您就可以快速收集對象人數和傾向性的深入分析,而不需要先建立對象,或廣泛的資料分析知識。
協助他們在工作流程中維持一致且資料導向的方法。
業務使用者和行銷人員
身為業務使用者和行銷人員,快速存取對象資料對於行銷活動規劃、目標定位和評估的成功至關重要。 透過AI Assistant的自然語言預估功能,您可以簡化對象資訊的存取,直接提出問題,並獲得有助於對象建立和促銷活動最佳化的可操作分析。
主要功能
對象人數預估
您可以使用自然語言查詢來要求AI助理預估特定對象的大小。 此功能在評估目標對象的觸及範圍和影響時特別有用。 例如,身為行銷策略師,您可以提出下列問題:
- 「紐約有多少設定檔存留?」
- 「我有多少個設定檔擁有電子郵件,並已同意?」
使用此功能可簡化預估對象規模的程式,且無需導覽複雜的資料篩選器或區段定義即可取得即時答案。
對象傾向估計
您可以使用對象傾向估計來識別對象中特定行為或動作的可能性。 例如,您可以提出以下問題:
- 「我目前受眾中有多少百分比可能在下個月購買?」
- 「我有多少個設定檔具有轉換的高傾向?」
透過詢問自然語言問題,您可以擷取傾向分數,其指出對象成員展示特定行為的百分比或可能性,幫助您對行銷活動或保留策略進行主動調整。
對象人數和傾向預估的範例問題
以下是您可以向AI Assistant詢問的範例問題,以協助您瞭解對象人數和行為傾向:
對象人數預估
- 「我有多少個設定檔包含電子郵件或行動電話號碼?」
- 「我在紐約有多少設定檔?」
- 「我的客戶居住的前5個州是哪個?」
對象傾向估計
- 「下個月內,我的對象中可能購買產品的比例為何?」
- 「預計下個季度將轉換多少客戶?」
您可以使用自然語言查詢所提供的彈性,快速深入瞭解對象動態,而不需要技術專業知識。
常見問題集
請閱讀本小節,以解答有關使用AI助理進行自然語言估計的常見問題。
AI助理多久重新整理一次對象資料?
AI助理的資料每24到48小時會重新整理一次。 因此,預估可能會反映輕微的延遲。 這表示當您詢問「目前」資料時,回應會反映最新的快照,該快照可能長達48小時。
我可以透過自訂日期範圍詢問受眾人數或傾向性嗎?
目前,AI助理支援預先定義的日期範圍,例如「上個月」或「未來30天」。 Alpha階段不完全支援這些預先定義選項以外的自訂日期範圍。 如果請求自訂時間範圍,AI助理會根據最接近的可用時間範圍提供深入分析。
AI Assistant如何計算傾向分數?
傾向分數是使用Customer AI計算。 AI Assistant使用機器學習模型,在請求的時間範圍內預測特定對象行為(例如購買和流失)的可能性。 在Alpha階段中,AI Assistant中的傾向分數計算不使用體驗事件或行為資料。
AI Assistant會根據即時資料來預估對象人數或傾向嗎?
否,即時資料目前無法使用。 預估是根據最近資料快照而定,每24到48小時更新一次。 在Alpha階段期間,即時更新不在範圍之內。
傾向性是如何計算的?
AI Assistant仰賴Customer AI模型來回答任何可能性或傾向分數。
超出範圍的功能
目前不支援下列功能:
根據行為資料事件的受眾人數估計
AI助理目前無法根據行為資料回答問題,例如: 「在過去30天內有多少使用者將產品新增到購物車」。 不過,您可以在Real-Time CDP中建立計算屬性,以便預先計算這類值。 這些計算屬性隨後可在AI助理中使用。 如需詳細資訊,請閱讀有關計算屬性的檔案。
即時資料更新
AI Assistant提供的預估值是根據最近使用的資料快照,而非即時資料快照。 資料每24到48小時會重新整理一次,因此深入分析會反映此延遲。 此限制表示如果區段或資料集在短時間內發生重大變更,使用者將無法收到即時更新。