تخطّ إلى المحتوى الرئيسي

الأحداث التنبؤية

تتيح لك الأحداث التنبؤية اختيار أي حدث تتبعه - عملية شراء أو تجديد اشتراك أو إشارة توقف - وتدريب نموذج تعلم آلي يمنح كل مستخدم درجة لاحتمال تنفيذ ذلك الحدث خلال نافذة تختارها. تتراوح الدرجات من 0 إلى 100 ويمكن تحويلها مباشرة إلى شرائح للاستهداف.

انتقل من الشريط الجانبي إلى التحليلات → الأحداث التنبؤية. هذه الصفحة هي المكان الواحد لضبط التنبؤات (الإضافة والتدريب والحذف) وعرض التحليلات الناتجة.

آلية عمل التنبؤات​

لكل حدث تنبؤي تضبطه، تدرّب Joryio مصنف XGBoost على سجل أحداث مساحة عملك: المستخدمون الذين نفذوا الحدث ضمن نافذة التنبؤ أمثلة إيجابية، والذين لم ينفذوه أمثلة سلبية. ثم يمنح النموذج المدرّب جمهورك كله درجة احتمال من 0 إلى 100.

تكون التنبؤات بجودة البيانات التي تستند إليها، وليست فورية:

  • يتدرب النموذج على الزيارات الحقيقية. لا يمكن لمساحة عمل جديدة تمامًا، أو لحدث له سجل قليل، إنتاج درجات مفيدة بعد. واصل إرسال الأحداث وستتحسن النماذج مع تراكم البيانات.
  • يتطلب التدريب النتيجتين. يحتاج النموذج إلى بعض المستخدمين الذين نفذوا الحدث في النافذة وبعضهم ممن لم ينفذوه. إذا لم ينفذه أحد (أو نفذه الجميع)، يفشل التدريب برسالة توضيحية ولا تُنتج درجات.
  • تظهر الدرجات بعد اكتمال التدريب والتقييم. إلى أن يدرّب النموذج ويقيّم جمهورك، تعرض صفحة التحليلات حالة فارغة صادقة بدل أرقام مؤقتة.

عند وجود نموذج، يظل محدثًا تلقائيًا:

  • إعادة تقييم يومية - يوميًا عند 04:00 UTC، يُعاد تقييم كل المستخدمين بالنموذج الحالي لتعكس الدرجات السلوك الحديث.
  • إعادة تدريب أسبوعية - كل أحد عند 03:00 UTC، يُبنى النموذج ذاته من جديد بأحدث البيانات، ثم يُعاد تقييم كل المستخدمين.

إضافة حدث تنبؤي​

  1. انقر إضافة تنبؤ.
  2. اختر الحدث المراد التنبؤ به من أسماء الأحداث المتتبعة (قابلة للبحث).
  3. اختر نافذة التنبؤ: 7 أو 14 أو 30 أو 60 أو 90 يومًا. هذا هو الأفق الذي تشير إليه الدرجة: «ما احتمال أن ينفذ المستخدم الحدث خلال N يومًا؟»
  4. اضبط اختياريًا تسمية (مثل «مرجح للشراء»)؛ وهي اسم العرض الذي يظهر في البطاقة وأسماء الشرائح المُنشأة.
  5. انقر إضافة.

لا يمكن ضبط كل حدث إلا مرة واحدة؛ ويُرفض إضافة نسخة مكررة.

تدريب نموذج​

يبدأ التنبؤ المضاف حديثًا بحالة غير مدرّب. انقر تدريب في بطاقته لبدء التدريب. يعمل التدريب في الخلفية ويستغرق عادةً بضع دقائق، حسب حجم الجمهور.

تعرض كل بطاقة حالة النموذج:

الحالةالمعنى
غير مدرّبمضبوط، لكن لا يوجد نموذج بعد
تدريبمهمة تدريب قيد التشغيل
مدرّبيوجد نموذج ويمكن تقييم المستخدمين
فشلفشلت آخر محاولة تدريب (مثل عدم كفاية البيانات)

يتاح عرض التحليلات في البطاقة بعد تدريب النموذج.

قراءة التحليلات​

انقر بطاقة (أو عرض التحليلات) لفتح صفحة تفاصيل ذلك الحدث. تعرض درجات احتمال أن ينفذ المستخدمون الحدث:

بطاقات الملخص​

  • إجمالي المستخدمين المُقيّمين - عدد المستخدمين الذين لديهم درجة لهذا الحدث.
  • متوسط الدرجة - متوسط درجة الاحتمال عبر المستخدمين المُقيّمين.
  • احتمال مرتفع - المستخدمون الذين سجلوا 75 أو أكثر.
  • احتمال منخفض - المستخدمون الذين سجلوا أقل من 25.

توزيع الدرجات​

مدرج تكراري للدرجات عبر جمهورك، ملوّن حسب النطاق (أخضر لـ 75+، وكهرماني لـ 50-74، وأحمر لـ 25-49، ورمادي لأقل من 25). يعرض النموذج السليم عادةً توزيعًا: معظم المستخدمين بدرجات منخفضة وذيل أصغر باحتمال مرتفع.

مجموعات الجمهور​

يُجمع المستخدمون في أربع مجموعات حسب الدرجة:

المجموعةنطاق الدرجة
مرتفع75 - 100
متوسط50 - 74
منخفض25 - 49
منخفض جدًا0 - 24

تعرض بطاقة كل مجموعة عدد مستخدميها وزر إنشاء شريحة.

الاستهداف حسب الاحتمال​

انقر إنشاء شريحة في أي مجموعة لإنشاء شريحة من المستخدمين في مجموعة احتمال ذلك الحدث. تنتقل مباشرة إلى محرر الشرائح، حيث يمكنك تنقيحها ثم استخدامها أينما تستخدم الشرائح: استهداف الحملات ودخول الرحلات والاستثناءات.

استخدامات شائعة:

  • احتمال شراء مرتفع - استثنِ الخصومات للمستخدمين الذين يرجح أن يشتروا على أي حال، أو سرّع توجيههم إلى رسائل إتمام الشراء.
  • احتمال متوسط - جمهور الرعاية التقليدي؛ قد يدفعهم حافز إلى القرار.
  • احتمال منخفض / منخفض جدًا - استثنِهم من القنوات المكلفة أو اختبر محتوى استعادة.

تتوفر قيمة الاحتمال الأساسية أيضًا كفلتر شريحة (احتمال الحدث التنبؤي)، لذا يمكنك بناء شروطك الخاصة بدل البدء من مجموعة.

حذف تنبؤ​

انقر زر الحذف في بطاقة وأكد. يزيل ذلك إعداد الحدث التنبؤي، وتُفقد بيانات النموذج المدرّب له. يتطلب إنشاء الحدث نفسه لاحقًا تدريبًا جديدًا.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها​

  • «لم ينفذ أي مستخدم الحدث خلال آخر N يومًا» - يحتاج التدريب إلى أمثلة إيجابية داخل النافذة. اختر حدثًا أكثر شيوعًا أو نافذة أطول، أو انتظر المزيد من الزيارات.
  • صفحة التحليلات فارغة بعد التدريب - قد لا يكون التقييم قد اكتمل بعد، أو لم يكن للجمهور بيانات خصائص صالحة. تتجدد الدرجات يوميًا أيضًا، لذا تحقق بعد تشغيل التقييم التالي.
  • تبدو الدرجات قديمة - تعاد حساب الدرجات يوميًا ويعاد بناء النموذج أسبوعيًا؛ يظهر تغير السلوك المفاجئ بعد التشغيل التالي لا فورًا.

ذات صلة​