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Predictive Audiences 보고

모델을 저장한 후 Audience Manager에서 Predictive Audiences 교육을 시작합니다. 몇 시간 내에 계산된 모델은 데이터 수집 서버에서 대상 분석을 시작합니다 . 보고 기능은 다음 날에 제공됩니다.
분류 결과를 Predictive Audiences 보려면 Audience Data > Models ​로 이동하고 목록에서 모델을 클릭합니다.
왼쪽의 필터링 옵션을 사용하여 모델 이름을 검색하거나 모델 유형에 따라 결과를 필터링합니다.
모델 테이블은 다음 정보를 보여줍니다.
  • ID : 모델 ID는 Audience Manager 계정의 각 모델을 고유하게 식별합니다.
  • Name : 모델 생성 단계에서 제공한 이름;
  • Description : 모델 생성 단계에서 제공한 설명;
  • Model Type : 각 모델의 유형(Look-Alike Modeling 또는 Predictive Audiences);
  • Status : 각 모델의 상태:
    • Pending : 모델을 초기화하고 있으며 결과를 곧 생성합니다.
    • Active : 모델이 성공적으로 실행되고 결과를 생성합니다.
    • Warning : 데이터가 부족하여 모델이 결과를 생성하지 못했습니다(즉, 기준선 모집단에서 사용자 프로필이 풍부하지 않음).
    • Error : 모델을 실행하지 못했습니다. Adobe 담당자에게 문의하십시오.

모델 개요 보고서

모델을 선택하면 해당 보고 페이지가 로드됩니다. 페이지 상단에는 모델이 대상 고객을 분류한 1일의 실시간 구현을 기반으로 가장 큰 상위 5개의 예측 세그먼트가 표시됩니다. 카테고리에는 상위 5개의 가장 큰 예측 세그먼트에 포함되지 않은 나머지 개인 정보가 포함됩니다. Other
Audience Manager은 색상 코딩된 도넛형 차트와 타임라인 그래프를 모두 표시합니다 Predictive Audiences.
페이지 상단의 개인 탭을 클릭하면 차트와 그래프에서 해당 탭을 추가하거나 제거합니다.
도넛형 차트는 대상 대상의 개인 기반 분류를 보여주지만 그래프는 지난 6일 동안 예측 세그먼트의 실시간 인구 트렌드를 보여주는 반면,
모델 상태가 Pending그래프가 Error아니라 모델 상태가 표시됩니다.
보고서 표는 각 세그먼트에 대한 다음 정보를 Predictive Audiences 보여줍니다.
  1. SEGMENT ID : 각 페르소나와 연관된 자동 생성된 세그먼트의 세그먼트 ID
  2. NAME : 페르소나 이름;
  3. STATUS : 세그먼트의 상태 Predictive Audiences :
    • Succeeded : 사용자가 이 세그먼트로 분류됩니다.
    • Pending : 세그먼트가 아직 초기화되고 있습니다.
    • Insufficient Training Data : 데이터가 부족하여 사용자가 이 세그먼트로 분류되지 않습니다. 전체 기준 모집단 수가 너무 낮아 데이터를 충분히 제공하지 않습니다.
  4. 1 DAY REAL TIME POPULATION : 지난 24시간 동안 각 가상 사용자에 대한 세그먼트 재지정 수입니다.
  5. 1 DAY REAL TIME POPULATION % : 전체 모델 인구 중 지난 24시간 동안 각 사용자에 대한 세그먼트 재할당의 백분율입니다.

영향력 있는 특성

Influential Traits 방문자의 페르소나 분류를 결정하는 데 가장 강력한 예측자로 검색된 특성입니다. Predictive Audiences
해당 기호는 트레이트 존재 여부가 선택한 가상 사용자에 속하는 사용자의 가능성을 증가하는지(+) 또는 감소시키는지 여부를 나타냅니다.
모든 성향에 영향을 미치는 요소를 보려면 을 클릭합니다 View All Influential Traits.
선택한 Influential Traits 모델의 각 사용자에 대한 다음 정보가 창에 표시됩니다.
  1. TRAIT ID : 선택한 페르소나에 대한 각 영향력 있는 트레이트의 특성 ID
  2. NAME : 선택한 사람에 대한 각 영향력 있는 트레이트의 이름;
  3. DESCRIPTION : 선택한 사람에 대한 각 영향력 있는 트레이트에 대한 설명
  4. WEIGHT : 선택한 사람에 대한 각각의 영향력 있는 특성들의 무게. Influential Traits 기본적으로 가중치별로 정렬되어 내림차순으로 정렬됩니다. 가중치의 값은 예측 능력을 나타냅니다. 기호는 트레이트의 존재 수가(+) 또는 감소하는지(-)가 페르소나에 속할 가능성을 나타냅니다.
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION : 지난 30일 동안 선택한 페르소나에 대한 각 영향력 있는 트레이트 특성에 대한 고유 트레이트 realigations 수입니다.