SocialHub.AI
← Veri Mimarisi
Etkinlikler · Profiller · Metrikler

Soyutlama, ham kayıtları olaylara, profillere ve ölçümlere dönüştürür.

Bu katman, ham depodan okur ve onu aynı anda üç şekilde soyutlar. İlk olarak, ham davranış, kullanıcı eylemlerinin niyet çıkarımı için çıkarıldığı ve üye başına bir zaman çizelgesine derlendiği bir olay modeline soyutlanır. İkinci olarak, ham veriler, kullanıcı profilini veya portresini oluşturan üye etiketlerine soyutlanır. Üçüncü olarak, iş gerçeğini ifade eden yönetilen bir anlamsal katman olan metrikler haline getirilir. Üç soyutlama, aynı ham alt tabakadan paralel olarak üretilir.

Katman
Soyutlama

Ham veriler paralel olarak üç şekilde soyutlanır: niyet ve zaman çizelgesi için bir olay modeli, profil için üye etiketleri ve iş gerçeği için metrikler.

Neden Önemli?

Değer sadece teknik değil operasyoneldir.

Yapay zekanın ham kayıtları ayrıştırması gerekmez. Etkinlik modelinden bir üyenin çıkarımlanan amacını ve zaman çizelgesini, etiketlerden profilini ve metrik katmanından yönetilen iş numaralarını okur ve bunların tümü tutarlı bir şekilde aynı ham kaynaktan elde edilir.

Davranışı, niyet çıkarımı ve üye başına zaman çizelgesi için bir olay modeline dönüştürür.

Ham verileri kullanıcı profilini bir araya getiren üye etiketlerine özetler.

İş gerçeğini tutarlı bir şekilde ifade eden yönetilen bir ölçüm katmanını çıkarır.

Üç soyutlamayı da tek bir ham veri deposundan üretir, böylece birbirleriyle tutarlı kalırlar.

Mimarlık sözleşmesi

Bu katmanın sorumluluğu

1

Etkinlik modeli, kullanıcı davranışını amaç sinyallerine ve üye başına sıralı bir zaman çizelgesine çıkarır.

2

Etiket modeli, ham nitelikleri ve davranışları profili oluşturan üye etiketlerine dönüştürür.

3

Metrik katmanı yönetilen iş önlemlerini tanımlar, böylece sayılar her yerde aynı anlama gelir.

4

Her üçü de özel bir kopya tutmak yerine aynı ham alt yapıyı okuyor.

Perakende sinyal kapsamı

Neyi kullanılabilir hale getiriyor

davranışsal niyet sinyalleri: göz atma, arama, alışveriş yapma ve tekrar görüntüleme kalıplarıKanallar genelinde üye başına etkileşim zaman çizelgesiÜye profili etiketleri: yaşam döngüsü aşaması, tercihler ve yakınlıklarYönetilen iş ölçütleri: gelir, müşteri sadakati, kupon ve kampanya ölçütleri
Ajans Yapay Zekasının Etkisi

Katman yapay zeka kararlarını bu şekilde geliştirir.

Ortak bir soyutlama katmanı olmadan, niyet mantığı, profil etiketleri ve iş metrikleri her araçta yeniden tanımlanır. Bu, çelişkili sayılar, tutarsız segmentler ve kimsenin tam olarak güvenemeyeceği yapay zeka bağlamı üretir.

Ürün görüntülemelerinin bir dizisi, üyenin zaman çizelgesinde bir niyet sinyaline soyutlanabilir.

Bir üyenin ham nitelikleri ve davranışları, ham satırlar yerine profil etiketleri olarak özetlenebilir.

Bir kontrol paneli ve yapay zeka iş akışı aynı yönetilen metrik tanımına başvurabilir.

Mimariyi devam ettirin

Gerçek zamanlı yetenek, tüm zincirden gelir.