학습 속성

학습 모듈은 방문자 속성 및 오퍼 수락 데이터를 사용하여 학습합니다. 모니터링할 방문자 속성을 선택할 수 있습니다. 대화식 플로차트에서 참조하는 차원 테이블에 저장된 속성 또는 실시간으로 수집하는 일부 이벤트 매개변수를 포함하여 고객 프로파일에 포함된 모든 방문자 속성을 모니터링할 수 있습니다.

모니터링하도록 구성할 수 있는 속성의 개수에는 제한이 없지만, IBM의 다음 가이드라인에 따라 정적 및 동적 학습 속성 중에서 10개 이내의 학습 속성을 구성하는 것이 좋습니다.

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유사한 속성은 선택하지 않습니다. 예를 들어 Salary(급여)를 기준으로 계산되는 HighValue 속성을 정의한 경우 HighValue와 Salary 속성을 둘 다 모니터링하도록 선택하지 마십시오. 유사한 속성은 학습 알고리즘에 도움이 되지 않습니다.
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속성의 값이 범위일 경우 각 범위가 서로 정확하게 구분되는 값을 선택해야 합니다. 예를 들어 Salary(급여) 속성에 대해 20,000 ~ 30,000 범위를 A, 30,001 ~ 40,000 범위를 B로 지정하여 각 범위가 서로 겹치지 않도록 값을 지정해야 합니다.
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성능 요구 사항 및 설치된 Interact에 따라 추적할 수 있는 속성의 수가 달라집니다. 가능하다면 다른 모델링 도구(예: PredictiveInsight)를 사용하여 예측 가능한 주요 속성을 파악하십시오. 성능에 영향을 주지만 예측할 수 없는 속성은 자동으로 제외하도록 학습 모듈을 구성할 수 있습니다.

모니터링하는 속성의 수 및 속성당 모니터링할 값의 수를 정의하여 성능을 관리할 수 있습니다. maxAttributeNames 속성은 추적할 방문자 속성의 한도를 정의합니다. maxAttributeValues 속성은 속성당 추적할 값의 한도를 정의합니다. 그 외의 모든 값은 otherAttributeValue 속성의 값으로 정의된 범주에 지정됩니다. 그러나 학습 엔진은 발생된 첫 번째 값만 추적합니다. 예를 들어 방문자의 눈동자 색상 속성을 추적한다고 가정합니다. 눈동자 색상이 파란색, 갈색 및 녹색인 경우만 추적하려고 하므로 maxAttributeValues에 3을 지정합니다. 하지만 처음 세 방문자의 눈동자 색상이 파란색, 갈색 및 엷은 갈색입니다. 이 경우 눈동자 색상이 녹색인 모든 방문자에게 otherAttributeValue가 지정됩니다.

동적 학습 속성을 사용하여 보다 구체적으로 학습 기준을 정의할 수 있습니다. 동적 학습 속성을 사용하면 두 가지 속성의 조합을 단일 항목으로 학습할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 프로파일 정보가 있다고 가정합니다.

표준 학습 속성을 사용할 경우 카드 유형과 잔액을 개별적으로만 학습할 수 있습니다. 방문자 1과 2는 카드 유형에 따라 동일한 그룹으로 분류되며 방문자 2와 방문자 4는 카드 잔액에 따라 같은 그룹으로 분류됩니다. 이 경우 오퍼 수락 동작을 정확하게 예측할 수 없습니다. 골드 카드 소유자가 잔액이 더 많은 경향이 있으면 방문자 2와 방문자 4의 행위가 완전히 다를 수 있으므로 표준 학습 속성이 왜곡될 수 있습니다. 하지만 동적 학습 속성을 사용하면 이러한 방문자를 개별적으로 학습할 수 있으므로 보다 정확한 예측이 가능합니다.

동적 학습 속성을 사용하고 방문자가 하나의 속성에 대하여 두 가지 유효한 값을 갖는 경우, 학습 모듈은 발견되는 첫 번째 값을 선택합니다.

enablePruning 속성을 yes로 설정하면 학습 모듈은 예측할 수 없는 속성을 파악하고 가중치를 적용할 때 이러한 속성을 고려하지 않습니다. 예를 들어 머리 색상을 나타내는 속성을 추적하는 경우 학습 모듈은 방문자의 머리 색상과 오퍼 수락 패턴 사이에 상관 관계가 없다고 확인한 후에는 더 이상 머리 색상 속성을 고려하지 않습니다. 속성은 학습 집계 프로세스가 실행될 때마다 재평가됩니다(aggregateStatsIntervalInMinutes 속성에 의해 정의됨). 동적 학습 속성도 제외됩니다.



IBM Unica Interact
 
8.5.0
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