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决策服务概述

决策服务提供了在Adobe Experience Platform上运行的应用程序中创建个性化、优化和精心编排的体验的功能。 使用决策服务,您可以从一组可用 选项中 ,确定最佳选项。 这些选项也称为替代选项,可以是优惠、产品推荐、Web体验的内容组件、对话脚本和要执行的操作。 目前支持优惠决策的用例和域 ** ,其中决策选项被特别建模为优惠,并支持未来更多的使用案例。
借助决策服务,客户可以重复使用业务逻辑,并跨渠道和应用程序共享一系列选项。 现在,无论客户的最终用户与企业或组织进行何时、如何和在何种渠道交互,都可以利用决策选项和选择策略,而不是在应用程序中深入管理决策选项和策略。
决策策略可以考虑客户在许多渠道和应用程序中进行的许多交互。 例如,呼叫中心应用程序活动可以在投诉后启用或禁止一段时间的营销消息,该消息本身可能基于客户进行的购买和发布的评论。
决策服务有助于改进体验个性化。
体验决策之前
体验决策之后
在一个渠道或少量体验接触点中个性化和优化其用户体验。
体验是精心编排的跨交互响应。
优化集中在最终用户旅程的单个且通常较短的阶段
决策基于从过去检测到的行为到最新情景环境的整个交互历史。
选项和选择客户体验期间展示的策略通常深入应用程序中。
选择最佳选项的策略是在特定渠道的应用程序之外定义的,并且可重用。
客户体验是根据一个简单化的目标进行个性化和优化的,例如增加网页上成功结帐的次数或接受与代表进行交互时所呈现的优惠。
基于对客户当前需求的全面了解来优化客户体验,并适应用户拥有的所有体验(好或坏)。 例如,营销活动可能不适合最近投诉过产品或服务的客户。
决策服务将您的体验个性化功能从单一渠道定位转向确定客户与独立于渠道的品牌互动的生命周期中的整个阶段。 生命周期阶段比细分会员资格复杂得多,并且几乎始终基于复杂的事件流、业务规则和预测属性。
产品和服务为提供类似用例而使用的其他条款:
  • 实时交互管理(RTIM)
  • 旅程管理
  • 全渠道营销和个性化
  • 实时决策

决策服务的工作原理是什么?

客户通过入站渠道(如网站或移动应用程序)与您的品牌互动时,可以使用决策服务实时自定义体验。 决策还可用于通过出站渠道(如电子邮件或推送通知)自定义消息。
决策可以通过多种方式做出。 一种方法是连续地消除选项,直到仅剩下一个或已缩减选项,并且剩余部分或从缩减集合中随机选取优胜者。 此方法的变体,用于根据计算公式选择入选方案。 合格选项的排名是使用函数完成的。 对于优惠决策,该函数可以计算成本、对业务的优惠值,并使用预定的优惠被最终用户接受的可能性。 结果得分可用于对优惠进行排序。
或者,或者另外,战略可以基于先前与建议的类似选择的类似客户进行互动时收集的结果。 在该策略中,学习计算优先级值的函数。 最优结果值与活动目标相关,预测的绩效指标是在提出选择后取得结果的频率。

决策策略

决策策略通过称为活动的对象 配置 。 每个决策策略本质上是以N个选项{o1,o2,...oN}为输入并产生选项的有序列表(o1,o2,...oK)的算法或函数,由此根据优化标准将列表中的第一选项视为最佳选项,然后将结果列表中的第二选项视为第二最佳选项等。
在客户旅程中的任何给定时间,都会根据最新的上下文变量、规则和约束集重新评估给定活动的最佳选项。 上下文变量包括存储在实时客户用户档案中的记录。 中央记录实体是客户的用户档案,但运营业务数据等其他实体同样可供活动使用。
产生top-K选项列表的算法或函数会因用例而异。 对于不同的用例,该算法的内部组件是不同的。 这些组件在设计时在存储库中定义,并“编译”为用例特定决策策略的说明。

使用决策服务

决策服务与其他平台服务一样,采用API第一理念。 这意味着API是通过API提供所有功能(包括管理功能)的主要接口。 这也意味着其他平台服务、Adobe解决方案和第三方集成使用相同的API。
您可以在由简单的HTTP REST API推动的同步请求——响应交互模式中使用决策服务。 API调用为单个用户档案返回当前最佳选项。 “当前最佳选项”选择将根据应用于给定活动考虑的所有选项的规则和约束而改变。 REST API允许同时为多个活动获得下一个最佳选项。 这允许在渠道之间仲裁选项。 当一起获得多个活动的响应时,可应用附加规则。

与其他平台工作流集成

使用决策服务是可选的,除了创建和管理用户档案实体所需的典型步骤外,只需几个步骤。
为了充分利用实时客户用户档案,决策服务直接与用户档案商店集成。 API调用只需要指示给定用户档案的某个身份。
构建开始的典型步骤顺序:
  • 验证到Experience Platform。
  • 根据模式类定义用户档案,并根据体验事件类(可选)定义模式。
  • 配置数据集以将记录和时间序列数据上传到客户用户档案。
  • 通过上一步中配置的数据集添加数据,或通过管道流实例数据。
  • 将体验事件流化到平台中,以利用行为数据丰富用户档案。
此外,要使用决策服务,请执行以下步骤:
  • 使用存储库API定义决策组件。 这些是构成决策策略的业务逻辑实体。 决策组件将自动编译为决策服务运行时使用的格式。 存储库API在下图的左侧进行说明。
  • 调用运行时API以根据上一步中定义的业务逻辑获得最佳选项。 决策服务运行时API在下图的右侧进行说明。
业务逻辑实体的激活是自动和连续的。 一旦新选项保存在存储库中并标记为“approved”,它将成为要包含在一组可用选项中的候选选项。 一旦更新了决策规则,规则集将重新组合并准备以执行运行时。 在此自动激活步骤中,将评估由业务逻辑定义的任何不依赖于运行时上下文的约束。 此激活步骤的结果将发送到缓存,在缓存中决策服务运行时可用。 如下图所示。
在激活选项集、规则集和约束并将其推送到决策服务节点后,使用一个简单的API发布决策请求。 API通常由投放服务调用,该服务随后采用建议的选项(例如,下一最佳操作或下一最佳优惠)并组合体验或执行操作。 如果提议是优惠,则查找表示该优惠的内容并将其插入交付给最终用户的体验中。 如下图所示。
投放服务会为决策请求收集数据。 它决定了用户档案实体的ID,其最佳选项被决定。 它还汇集未存储在客户用户档案中但可能由决策逻辑使用的任何上下文数据。
决策逻辑由活动组织,每个活动为应该为此考虑的选项子集指定过滤器,并指定单个回退选项。
通过首先应用约束来减少选项的数量,然后对剩余的选项进行排序来做出每个决定。 尽管大部分逻辑都在决策服务中进行评估,但是各种附属服务被用于帮助处理这两个方面。 例如,限制服务管理选项在任何决策中使用的频率的上界,而另一服务可承载用于计算用户档案和选项得分的机器学习模型。
要进一步了解如何使用存储库API,请参阅有关使用API管 理决策实体和规则的教程
要了解有关使用决策服务运行时的更多信息,请参阅有关使用 API使用决策服务运行时的教程