דלג לתוכן הראשי

מודלי ML

עמוד ML Models מציג את מודלי למידת המכונה שמפעילים את התחזיות בסביבת העבודה שלכם - ומאפשר לבדוק את הסטטוס שלהם, לראות מתי אומנו לאחרונה ולהפעיל אימון ידנית.

נווטו אל Settings → ML Models בסרגל הצד.

המודלים​

בעמוד מופיעים שישה מודלים ברמת סביבת העבודה:

מודלמה הוא עושה
Send-Time Optimizationחוזה את השעה והיום הטובים ביותר לשליחת הודעות למעורבות מרבית
Personalized Pathsחוזה איזה מסלול ניסוי ימיר הכי טוב עבור כל משתמש
Churn Predictionמזהה משתמשים בסיכון להפוך ללא-פעילים
Channel Preferenceחוזה את ערוץ ההודעות המתאים ביותר לכל משתמש
Engagement Scoringציון 0-100 המחושב מנוסחה מפורסמת - לא מודל מאומן, ולכן מדויק ותמיד עדכני
Predicted CLVחוזה את ההוצאה הצפויה של כל לקוח ב-90 הימים הבאים, וגם את הסבירות שהוא עדיין פעיל (ערך חיי לקוח חזוי)

כל מודל מתאמן בנפרד לכל סביבת עבודה, על נתוני האירועים שלה בלבד - לא על נתונים משותפים של לקוחות אחרים.

קריאת כרטיס מודל​

כל כרטיס מציג:

  • Status - אחד מאלה:

    Statusמשמעות
    Not Trainedעדיין לא קיים מודל בסביבת העבודה
    Training...משימת אימון רצה כעת
    Trainedקיים מודל והוא משרת תחזיות
    Failedניסיון האימון האחרון נכשל; הכרטיס מציג את הודעת השגיאה

  • Version - גרסת המודל הנוכחית, מוצגת ברגע שקיים מודל.

  • Last Trained - זמן יחסי של האימון המוצלח האחרון, או Never.

  • Accuracy - מדד ההערכה של המודל מריצת האימון האחרונה, כשהוא זמין.

הסטטוסים מתרעננים אוטומטית כל 30 שניות כשהעמוד פתוח.

המודלים מופעלים ככל שנצברים נתונים​

מודלים לא יכולים להתאמן על סביבת עבודה ריקה. כל מודל צריך מספיק היסטוריית אירועים - ומספיק גיוון בתוכה - לפני שהוא מפיק משהו:

  • אם אין מספיק נתונים, האימון נכשל עם הודעה בסגנון "Not enough data to train - continue using the platform to generate training data".
  • אם לנתונים חסר גיוון (למשל, חיזוי נטישה צריך גם משתמשים פעילים וגם לא-פעילים), האימון נכשל עם שגיאה מסבירה.

זה צפוי בסביבות עבודה חדשות. המשיכו לעקוב אחרי אירועים ולשלוח הודעות; המודלים מופעלים ומשתפרים ככל שנצברת תעבורה אמיתית. סטטוס Failed או Not Trained בתחילת הדרך אינו תקלה.

תדירות האימון​

ברגע שיש בסביבת העבודה פעילות אירועים, המודלים מתאמנים מחדש אוטומטית בלוח זמנים קבוע (כל השעות ב-UTC):

מודללוח זמנים
Engagement Scoringמחושב מחדש יומית ב-02:00 (ללא אימון - זו נוסחה)
Personalized Pathsיומי ב-03:30
Predicted CLVיומי
Churn Predictionשבועי, יום שני ב-03:00
Send-Time Optimizationשבועי, יום שלישי ב-03:00
Channel Preferenceשבועי, יום רביעי ב-03:00

אחרי כל אימון מתוזמן, הציונים ברמת המשתמש מתרעננים כך שסגמנטים שנבנו עליהם נשארים עדכניים.

הריצות המתוזמנות מכסות סביבות עבודה עם פעילות אירועים ב-90 הימים האחרונים; סביבת עבודה רדומה מדולגת עד שאירועים זורמים שוב.

אימון ידני​

לא חייבים לחכות ללוח הזמנים. לחצו על Train Now בכל כרטיס ואשרו כדי להתחיל ריצת אימון מיידית - שימושי אחרי גל של נתונים חדשים, או לניסיון חוזר אחרי כישלון.

  • האימון רץ ברקע ועשוי לקחת כמה דקות.
  • הכפתור מושבת בזמן שהמודל כבר מתאמן.
  • אם האימון נכשל, הכרטיס מציג את השגיאה כדי שתוכלו להבחין בין בעיית נתונים (המתינו לעוד תעבורה) לבין משהו שכדאי לדווח עליו.

היכן התחזיות משמשות​

  • Send-Time Optimization - מפעיל את אופטימיזציית זמן השליחה בעת תזמון הודעות.
  • Personalized Paths - מניע את צומת ה-Experiment במסע במצב מותאם אישית, ובוחר את המסלול הטוב ביותר לכל משתמש. עד שהמודל מאומן, הניסוי חוזר לפיצול אקראי רגיל.
  • Churn Prediction, Engagement Scoring, Channel Preference - הציונים שלהם לכל משתמש זמינים כמסננים בסגמנטים (ציון מעורבות, סיכון נטישה, העדפת ערוץ), כך שאפשר למקד קהלים לפיהם ישירות.
  • Predicted CLV - חוזה את ההוצאה הצפויה של כל לקוח בשנה הקרובה; נחשף כמסננים בסגמנט מסחר אלקטרוני (סכום ודרגת CLV חזוי). ראו ניתוח RFM.

מודלי סבירות לאירוע ספציפי (למשל "סבירות לרכישה ב-30 יום") מוגדרים בנפרד - ראו אירועים חזויים.

פתרון תקלות​

  • הכול מציג Not Trained - נורמלי בסביבת עבודה חדשה. המודלים צריכים קודם תעבורת אירועים אמיתית; המתינו לריצות המתוזמנות או לחצו על Train Now ברגע שיש נתונים משמעותיים.
  • Failed עם שגיאת גיוון נתונים - המודל צריך דוגמאות מנוגדות (למשל, גם משתמשים מעורבים וגם לא-פעילים). זה נפתר מעצמו ככל שהתנהגות הקהל מתגוונת.
  • Failed to load model status - העמוד לא הצליח להגיע לשירות ה-ML; הסטטוסים המוצגים עשויים להיות לא עדכניים. רעננו את העמוד.

הערות​

  • צפייה בעמוד דורשת הרשאת גישה להגדרות בתפקיד שלכם.
  • המודלים נשמרים ומשרתים לכל סביבת עבודה בנפרד; מעבר בין סביבות עבודה מציג את סטטוסי המודלים של אותה סביבה.

קשור​