HPE容器化了机器学习模型的开发

Adobe Inc.今天在其Adobe Analytics产品中添加了一个新工具，旨在为公司提供有关其客户行为的更高级的见解。

新产品“客户旅程分析”利用了来自多个企业系统的数据，试图为用户提供有关客户如何与其品牌互动的更好视角。

Adobe认为这是大多数公司都在努力的事情。它说，大多数客户旅程是跨越数字和物理接触点的复杂交互，并且这些接触点上的数据倾向于分散在众多信息技术系统中。结果，大多数公司的客户旅程数据是不完整的，这意味着无法从中得出任何见解。

Adobe Analytics中的Customer Journey Analytics是Adobe试图解决此问题的尝试。该服务基于Adobe Experience Platform，该平台为每个客户创建个人资料并跟踪他们与品牌的互动。它将来自客户与公司的每次互动的数据汇总在一起，从而提供了有关其行为的更完整的信息。

这项新服务还可以从Photoshop的“基础逻辑”中获得启发，从而使多通道数据层彼此堆叠，从而为客户参与度创造新的视角。反过来，这使员工可以利用他们的客户数据来发挥创造力，混合和匹配各种信息以发现更多的见解。

简而言之，Adobe的目标是使公司更容易策划和探索其客户数据，并提供一些有趣的好处。

该公司表示，这些服务使品牌可以比较客户群，分析辐射行为并发现高效的旅程。例如，零售商可以开始了解实体店和电子商务之间的相互作用。

Adobe还引入了许多预构建的机器学习模型，这些模型可以在Customer Journey Analytics的数据上进行训练。它们使用户可以创建预测模型，为下一步的最佳步骤提供建议，并使一些较麻烦的过程自动化。例如，订阅服务可以查看用户细分何时会停用其成员资格，并找出内容或促销内容来保留它们。

该服务还迎合了数据科学家等更高级的用户。通过其查询服务，可以使用结构化查询语言查询数据集，并与常见的商业智能工具(例如Microsoft Power BI)集成。

Constellation Research首席分析师兼创始人Ray Wang告诉SiliconANGLE，Adobe客户旅程分析产品的范围非常宏大。

Wang说：“成功的客户旅程分析既需要在微服务级别协调流程的能力，又需要建立数字反馈回路的能力。” “从本质上讲，这是业务流程管理与机器人流程自动化以及旅程映射的结合。迄今为止，很少有供应商成功地提供了此功能。”

图片：Adobe

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