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알고리즘 모델 개요

알고리즘 모델링 소개

Audience Manager의 알고리즘 모델링은 데이터 과학을 사용하여 기존 고객을 확장하거나 개인화로 분류하는 것을 말합니다.
이 작업은 두 가지 유형의 알고리즘을 통해 수행됩니다. Look-Alike Modeling 및 Predictive AudiencesAdobe

유사 잠재고객 모델링

Look-Alike Modeling 자동화된 데이터 분석을 통해 고유한 새로운 고객을 발견할 수 있습니다. 트레이트 또는 세그먼트, 시간 간격, 첫 번째 및 타사 데이터 소스를 선택하면 프로세스가 시작됩니다. 선택 사항은 알고리즘 모델에 대한 입력을 제공합니다. 분석 프로세스가 실행되면 선택한 모집단의 공유 특성을 기반으로 적격한 사용자를 찾습니다.
완료되면 이 데이터를 트레이트 빌더에서 사용할 수 있으며 여기에서 정확도와 도달 수에 따라 트레이트를 만들 수 있습니다. 또한 알고리즘 트레이트와 규칙 기반 트레이트를 결합하는 세그먼트를 만들고 부울 표현식 및 비교 연산자로 기타 자격 요구 사항을 추가할 수 있습니다.
Look-Alike Modeling 사용 가능한 모든 트레이트 데이터에서 값을 동적으로 추출할 수 있는 방법을 제공합니다.
자세한 내용은 유사 모델링 Look-Alike Modeling이해를 참조하십시오 .

예측 고객

Predictive Audiences 고급 데이터 과학 기술을 사용하여 알 수 없는 고객을 고유한 개인으로 실시간으로 분류할 수 있습니다.
마케팅 컨텍스트에서는 방문자, 사용자 또는 잠재 구매자가 정의한 고객 세그먼트로, 인구 통계, 탐색 습관, 쇼핑 내역 등과 같은 특정 트레이트를 공유합니다.
Predictive Audiences 모델은 Audience Manager의 머신 러닝 기능을 사용하여 알 수 없는 고객을 별개의 개인으로 자동 분류함으로써 이러한 개념을 한 단계 더 발전시켰습니다. Audience Manager는 알려진 대상자 세트에 대해 알 수 없는 대상의 경향을 계산하여 이를 달성합니다.
자세한 내용은 예측 Predictive Audiences대상 개요를 참조하십시오 .