Zugriff auf und Analyse umfangreicher Kundendaten

Steigern Sie die Produktivität und Effektivität Ihrer Data Scientists, indem Sie ihnen Zugang zu den umfangreichen Analysedaten geben, die in Evergage erfasst und gepflegt werden.

Als Teil von Evergage Gears bietet die Data Science Workbench Unternehmen die Möglichkeit, auf die detaillierten Verhaltensdaten, Kontextinformationen und expliziten Umfrageantworten zuzugreifen, die Evergage trackt und für jeden einzelnen Besucher, Kunden und Account verwaltet. Mit der Workbench können Data Scientists Datendurchsuchen, Visualisierungen erstellen, Datentransformationen durchführen sowie numerische Simulationen und statistische Modelle ausführen. Die Ergebnisse dieser Analysen und Modelle können wiederum als Profilattribute in Evergage zurückgeführt werden, so dass diese Erkenntnisse zur Verbesserung der Echtzeit-Personalisierung genutzt werden können.

MMit der Evergage Data Science Workbench können Data Scientists auf umfangreiche Kunden-, Katalog- und Transaktionsdaten zugreifen – die nativ von Evergage erfasst wurden – um die Daten zu erforschen, numerische Simulationen durchzuführen und statistische Modellierungen mit einem vorkonfigurierten Cluster auszuführen.

Umfangreiche Kundendaten
Mit der Data Science Workbench von Evergage können Unternehmen auf eine Fundgrube an reichhaltigen Kundendaten zugreifen. Evergage pflegt einheitliche Kundenprofile für alle Besucher, Kunden und Accounts, die mit Ihrer Website oder Ihrer mobilen App interagieren, in denen Details des Engagements sowie ein kontextbezogenes Verständnis des Verhaltens eines Besuchers gespeichert werden. Profile können auch explizite Daten aus Umfragen und Attributdaten beinhalten, die von externen Quellen an die Customer Data Plattform (CDP) von Evergage übermittelt werden.

Zugriff auf Katalog- und Transaktionsdaten
Evergage trackt auch detaillierte Engagement-Statistiken auf Produkt- und/oder Inhaltsebene sowie Transaktionsdaten wie Downloads, Käufe, Add-to-Cart usw. Mit der Data Science Workbench können diese Informationen von Data Scientists abgerufen und analysiert werden, um Trends und Muster im Zusammenhang mit ihren Produkt- und/oder Inhaltskatalogen zu identifizieren. So könnte beispielsweise ein Data Scientists, welcher Daten eines Einzelhändlers analysiert, Modelle anwenden um spezifische saisonale Muster in bestimmten Regionen identifizieren.

Vorkonfigurierte Umgebungen
Benutzer der Data Science Workbench erhalten einen dedizierten Cluster, in dem sie über einen sicheren und schreibgeschützten Proxy auf die Daten von Evergage zugreifen können. Der Cluster ist mit einer Reihe bekannter Tools vorinstalliert, die auf Apache Spark laufen. Apache Zeppelin stellt ein Notebook zur Verfügung, in dem Python, R und Scala zusammen verwendet werden können, und Daten sprachübergreifend austauschen. Darüber hinaus ermöglichen Bibliotheken, dass Daten aus Evergage in Spark DataFrames auf klare und gut dokumentierte Weise abgerufen werden können.

Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer Modelle mit Evergage auf bestmögliche Weise
Ihre Data Scientist sind nicht nur in der Lage, benutzerdefinierte Modelle mit den von Evergage verwalteten Daten zu erstellen – sie erhalten auch einen Weg, diese Erkenntnisse wieder in Evergage zu integrieren. Dies geschieht, indem Sie die Ergebnisse Ihrer Modellierung als benutzerdefinierte Attribute hochladen. So können Sie beispielsweise bestimmte Kunden aufgrund Ihrer Analyse als „hochwertig“, „saisonabhängig“ oder „abwanderungswahrscheinlich“ kennzeichnen.

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