Crear una predicción de evento
Una predicción es una instancia de un modelo de aprendizaje automático entrenado y todos los parámetros y datos que utiliza. Para saber más sobre Predictive Events, consulta el resumen de Predictive Events.
En Braze, ve a Analytics > Predictive Events.
En esta página, verás una lista de predicciones de eventos activas actuales y alguna información básica sobre ellas. Aquí puedes renombrar, archivar y crear nuevas predicciones. Las predicciones archivadas están inactivas y no actualizan las puntuaciones de los usuarios.
Paso 1: Crear una nueva predicción
- Elige Create Prediction y selecciona una nueva Event Prediction.
Hay un límite de cinco predicciones activas simultáneamente. Antes de comprar Predictive Events, el límite es una predicción de vista previa activa. Una predicción con vista previa no actualizará regularmente las puntuaciones ni los usuarios objetivo basándose en los resultados de la predicción. Ponte en contacto con tu director de cuentas para obtener más información.
- Dale a tu predicción un nombre único. También puedes proporcionar una descripción para guardar cualquier nota relevante.
- Haz clic en Forward para pasar al siguiente paso.
Opcionalmente, puedes hacer clic en Generar ahora para utilizar toda la configuración predeterminada y pasar al último paso de la creación. Tendrás la oportunidad de revisar la configuración antes de iniciar el proceso de construcción. Además, puedes volver a cualquier paso más tarde haciendo clic en él en la barra superior.
Paso 2: Especificar seguimiento de eventos
Especifica si los eventos de tus usuarios se almacenan en Braze como eventos de compra, eventos personalizados o el evento de pedido realizado.
Aquí verás si el método seleccionado proporciona suficientes datos para que Braze cree un modelo de aprendizaje automático. Si no se cumple el requisito, intenta seleccionar el otro método de registro si también lo utiliza tu aplicación. Desafortunadamente, si no es así, Braze no puede crear una predicción con la cantidad de datos disponibles. Si crees que estás viendo este error de forma incorrecta, ponte en contacto con tu administrador del éxito del cliente.
Ventana de eventos
La ventana de eventos es el intervalo de tiempo en el que quieres predecir si un usuario realizará el evento. Se puede configurar hasta 60 días. Esta ventana se utiliza para consultar datos históricos para entrenar la predicción. Además, después de crear la predicción y de que los usuarios reciban puntuaciones, la puntuación de probabilidad indica la probabilidad de que un usuario realice el evento en el número de días especificado por la ventana de eventos.
Paso 3: Filtra tu audiencia de predicción (opcional)
Tu audiencia de predicción es el grupo de usuarios cuya puntuación de probabilidad te gustaría predecir. Si lo deseas, puedes realizar una predicción sobre toda tu población de usuarios. Para ello, deja seleccionada la opción predeterminada All Users.
Dependiendo de tu caso de uso, es posible que desees utilizar filtros para especificar los usuarios que deseas evaluar para el modelo. Para ello, selecciona Define my own prediction audience y elige tus filtros de audiencia. Por ejemplo, es posible que quieras centrarte en los usuarios que han estado utilizando tu aplicación durante al menos 30 días seleccionando el filtro “First Used App” establecido en 30 días. Al configurar esta audiencia, le indicas a Braze que deseas que tu modelo aprenda específicamente de los usuarios que (en el momento en que se ejecuta el modelo) han utilizado la aplicación durante al menos 30 días.
Centra tus filtros en las características de los usuarios relevantes para tu caso de uso, como usuarios activos, nuevos usuarios, usuarios de alto valor o usuarios de un país específico. Evita filtrar tu audiencia de predicción en función de si los usuarios ya han realizado el evento que estás prediciendo. La audiencia de predicción define de quién quieres que aprenda el modelo, no el resultado del evento en sí. El modelo debe observar tanto a los usuarios que han completado el evento como a los que no lo han hecho para aprender con precisión y predecir la probabilidad de que se complete el evento en el futuro.
La audiencia de predicción define el grupo de usuarios que el modelo de aprendizaje automático analiza para aprender del pasado. Braze te mostrará el tamaño estimado de tu audiencia de predicción. Si especificas la audiencia deseada y no cumples con los requisitos mínimos para ejecutar el modelo, intenta especificar un filtro más amplio o utiliza la opción All Users. Ten en cuenta que muchos casos de uso no requieren que selecciones una audiencia de predicción específica. Por ejemplo, si tu caso de uso consiste en dirigirte a los usuarios de la región de la UE con mayor probabilidad de abandono, puedes ejecutar tu modelo en todos los usuarios y, a continuación, incluir un filtro para la región de la UE en el segmento de la Campaign.
La audiencia de la predicción no puede superar los 100 millones de usuarios.
Cuando la ventana de eventos es de 14 días o menos, la ventana de tiempo para los filtros que empiezan por “Last…”, como “Last Used App” y “Last placed an order”, no puede superar la ventana de eventos especificada en el seguimiento de eventos. Por ejemplo, si la ventana de eventos está configurada en 14 días, la ventana de tiempo para los filtros “Last…” no puede superar los 14 días.
Modo de filtro completo
Para construir inmediatamente una nueva predicción, solo se admite un subconjunto de filtros de segmentación de Braze. El modo de filtro completo te permite utilizar todos los filtros de Braze, pero necesitará una ventana de eventos para construir la predicción.
Por ejemplo, si la ventana de eventos se establece en 14 días, se tardará 14 días en recopilar los datos de usuario y construir la predicción cuando se utilicen filtros solo admitidos en el modo de filtro completo. Además, algunas estimaciones sobre el tamaño de la audiencia no estarán disponibles en el modo de filtro completo.
Paso 4: Elige el calendario de actualización
El modelo de aprendizaje automático generará puntuaciones de probabilidad de eventos para los usuarios, y esas puntuaciones se actualizarán en función del calendario que selecciones aquí. Podrás dirigirte a los usuarios en función de su puntuación de probabilidad de evento.
Selecciona la frecuencia máxima de actualizaciones que te resulte útil. Por ejemplo, si estás haciendo una predicción de pedidos y planeas enviar una promoción semanal, configura la frecuencia de actualización en Weekly en el día y la hora que elijas.
La vista previa y la predicción de demostración nunca actualizarán las puntuaciones de probabilidad de los usuarios.
Paso 5: Construir predicción
Comprueba que los datos que has proporcionado son correctos y elige Build Prediction. También puedes guardar tus cambios en forma de borrador seleccionando Guardar como borrador para volver a esta página y construir el modelo más tarde.
Después de hacer clic en Build Prediction, comenzará el proceso que genera el modelo. Esto puede tardar entre 30 minutos y unas horas, dependiendo del volumen de datos. Para esta predicción, verás una página en la que se explica que el entrenamiento está en curso mientras dure el proceso de construcción del modelo. El modelo de Braze tiene en cuenta eventos personalizados, eventos de compra, eventos de comercio electrónico, eventos de interacción con Campaign y datos de sesión.
Una vez completado, la página cambiará automáticamente a la vista de análisis, y recibirás un correo electrónico informándote de que la predicción y los resultados están listos. En caso de error, la página volverá al modo de edición con una explicación de lo que ha ido mal.
La predicción se reconstruirá (“reentrenará”) automáticamente cada dos semanas para mantenerla actualizada con los datos disponibles más recientes. Ten en cuenta que este es un proceso distinto del que se produce cuando se obtienen las puntuaciones de probabilidad de los usuarios, el resultado de la predicción. Esto último viene determinado por la frecuencia de actualización que elegiste en el paso 4.
Predicciones archivadas
Las predicciones archivadas dejarán de actualizar las puntuaciones de los usuarios. Cualquier predicción archivada que se desarchive seguirá actualizando las puntuaciones de los usuarios en su calendario predeterminado. Las predicciones archivadas nunca se eliminan y permanecen en la lista.