Das Lernmodul erlernt die Verwendung von Besucherattributen und Angebotsannahmedaten. Sie können auswählen, welche Besucherattribute überwacht werden sollen. Bei diesen Besucherattributen kann es sich um beliebige Daten in einem Kundenprofil handeln, einschließlich eines Attributs, das in einer Dimensionstabelle gespeichert ist, auf die Sie in einem interaktiven Flowchart verweisen, oder auch eines Ereignisparameters, der in Echtzeit erfasst wird.
Sie können eine beliebige Anzahl zu überwachender Attribute konfigurieren. Unica empfiehlt jedoch, dass Sie nicht mehr als zehn Lernattribute (statisch und dynamisch) konfigurieren und folgende Richtlinien befolgen.
Sie können die Leistung verwalten, indem Sie sowohl die Anzahl der zu überwachenden Attribute als auch die Anzahl der Werte pro zu überwachendem Attribut definieren. Mit der Eigenschaft maxAttributeNames wird die maximale Anzahl der zu verfolgenden Besucherattribute definiert. Mit der Eigenschaft maxAttributeValues wird die maximale Anzahl der pro Attribut zu verfolgenden Werte definiert. Alle anderen Werte werden einer Kategorie zugeordnet, die durch den Wert der Eigenschaft otherAttributeValue definiert wird. Das Lernmodul verfolgt jedoch nur die ersten gefundenen Werte. So möchten Sie beispielsweise das Benutzerattribut Augenfarbe verfolgen. Da Sie nur an den Werten Blau, Braun und Grün interessiert sind, legen Sie den Wert für maxAttributeValues auf 3 fest. Die ersten drei Besucher weisen jedoch die Werte Blau, Braun und Haselnussbraun auf. Dies bedeutet, dass allen Besuchern mit grünen Augen das Attribut otherAttributeValue zugeordnet wird.
Sie können auch dynamische Lernattribute verwenden, wodurch Sie Ihre Lernkriterien genauer festlegen können. Mithilfe dynamischer Lernattribute können Sie Informationen aus der Kombination zweiter Attribute in einer Einheit erhalten. Betrachten Sie als Beispiel die folgenden Profilinformationen.
Wenn Sie Standard-Lernattribute verwenden, erhalten Sie Informationen zu Kartentyp und -guthaben nur einzeln. Besucher und 2 werden aufgrund des Kartentyps und Besucher 2 und 4 aufgrund des Kartenguthabens in einer Gruppe zusammengefasst. Dies ist möglicherweise kein ideales Prognoseverfahren für das Angebotsakzeptanzverhalten. Wenn Besitzer der Gold-Karte über ein höheres Guthaben verfügen, verhält Besucher 2 sich vielleicht grundverschieden zu Besucher 4, was die Standard-Lernattribute ungenau machen würde. Wenn Sie jedoch dynamische Lernattribute verwenden, wird jeder Benutzer einzeln betrachtet, und die Prognose ist präziser.
Wenn Sie dynamische Lernattribute verwenden und der Besucher über zwei gültige Werte für ein Attribut verfügt, wählt das Lerndienstprogramm den ersten gefundenen Wer aus.
Wenn Sie die Eigenschaft enablePruning auf yes festlegen, bestimmt das Lerndienstprogramm algorithmisch, welche Attribute nicht prognostizierbar sind und berücksichtigt bei der Gewichtsberechnung diese Attribute nicht. Wenn Sie beispielsweise das Benutzerattribut Haarfarbe verfolgen möchten und das Lerndienstprogramm festlegt, dass aufgrund der Haarfarbe eines Besuchers kein Muster für die Angebotsannahme festzustellen ist, so verfolgt das Lerndienstprogramm das Haarfarbenattribut nicht weiter. Bei jeder Ausführung des zusammenfassenden Lernprozesses werden Attribute neu bewertet (definiert durch die Eigenschaft aggregateStatsIntervalInMinutes). Dynamische Lernattribute werden auch angepasst.
