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예측 대상 보고

모델을 저장한 후 Audience Manager에서 Predictive Audiences 교육을 시작합니다. 계산된 모델은 몇 시간 내에 데이터 수집 서버에서 대상 분석을 시작합니다 . 보고 기능은 다음 날에 사용할 수 있습니다.
분류 결과를 보려면 Predictive Audiences > Audience Data Models ​로 이동하여 목록에서 모델을 클릭합니다.
왼쪽의 필터링 옵션을 사용하여 모델 이름을 검색하거나 모델 유형을 기준으로 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 :모델이 초기화되고 있으며 곧 결과를 생성합니다.
    • Active :모델이 성공적으로 실행되고 결과를 생성합니다.
    • Warning :데이터가 부족하여 모델이 결과를 생성하지 못했습니다(즉, 기준선 수가 적으면 사용자 프로필이 풍부하지 않음).
    • Error :모델을 실행하지 못했습니다. Adobe 담당자에게 문의하십시오.

모델 개요 보고서

모델을 선택하면 해당 보고 페이지가 로드됩니다. 페이지 상단에서 1일 실시간 구현을 기반으로 가장 큰 상위 5개의 예측 세그먼트를 볼 수 있습니다. 모델은 대상 고객을 분류했습니다. 이 Other 카테고리에는 상위 5개의 가장 큰 예측 세그먼트에 포함되지 않은 나머지 개인 정보가 포함됩니다.
Audience Manager는 색상별로 구분된 도넛 차트와 타임라인 그래프를 표시합니다 Predictive Audiences.
페이지 상단의 개인 탭을 클릭하면 차트와 그래프에서 해당 탭이 추가되거나 제거됩니다.
도넛형 차트는 타겟 대상의 성향 기반 분류를 보여주는 반면, 그래프는 지난 6일 동안 예측 세그먼트의 실시간 인구 트렌드를 보여줍니다.
모델 상태가 Pending또는 Error인 경우 그래프 대신 모델 상태가 표시됩니다.
보고서 테이블은 각 Predictive Audiences 세그먼트에 대한 다음 정보를 보여줍니다.
  1. SEGMENT ID :각 페르소나와 연관된 자동 생성된 세그먼트의 세그먼트 ID;
  2. NAME :페르소나 이름;
  3. STATUS :세그먼트의 상태 Predictive Audiences :
    • Succeeded :사용자는 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 페르소나에 대한 세그먼트 재지정 수입니다.
  5. 1 DAY REAL TIME POPULATION % :전체 모델 모집단의 지난 24시간 동안 각 페르소나에 대한 세그먼트 재정의의 비율.

영향력 있는 트레이트

Influential Traits 방문자의 페르소나 분류를 결정하기 위해 알고리즘이 가장 강력한 예측자로 검색된 특성입니다. Predictive Audiences
해당 기호는 트레이트가 있는지(+) 또는 감소하는지(-)가 선택한 페르소나에 속하는 사용자의 가능성을 나타냅니다.
모든 성향에 영향을 미치는 트레이트를 보려면 을 클릭합니다 View All Influential Traits.
이 Influential Traits 창에는 선택한 모델의 각 가상 사용자에 대한 다음 정보가 표시됩니다.
  1. TRAIT ID :선택한 페르소나의 각 영향력 있는 트레이트의 특성 ID
  2. NAME :선택한 페르소나의 각 영향력 있는 트레이트의 이름
  3. DESCRIPTION :선택한 페르소나의 각 영향력 있는 트레이트에 대한 설명
  4. WEIGHT :선택한 사람에 대한 각 영향력 있는 트레이트의 무게. Influential Traits 기본적으로 가중치별로 정렬되어 내림차순으로 정렬됩니다. 가중치의 값은 예측 능력을 나타냅니다. 기호는 트레이트가 있는지(+) 또는 감소하는지(-)가 페르소나에 속할 가능성을 나타냅니다.
  5. 30 DAY REAL TIME POPULATION :지난 30일 동안 선택한 페르소나의 각 영향력 있는 트레이트에 대한 고유한 트레이트 실현의 수입니다.