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Customer Data Hub
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iQ Tag Management
はじめに
はじめに
データレイヤーの基本
データレイヤーの基本: 共通変数の追加
タグの基本
タグの基本: タグの追加
タグの基本: 読み込みルールの追加
タグの基本: データマッピングの追加
拡張機能
拡張機能: 拡張機能の追加
保存と公開
変更の保存
公開環境
保存と公開
インストールとテスト
utag_dataとutag.jsのインストール
コードセンターの使用
Web Companionの検証
次のステップ
EventStream
はじめに
はじめに
データソース
データソース: データソースの追加
データソース: インストールとテスト
Live Events
イベント仕様
イベント仕様: 仕様の追加
イベント仕様: データ品質
イベントフィード
イベントフィード: フィードの追加
コネクタ
コネクタ: コネクタの追加
トレース
トレース: トレースでのテスト
保存と公開
次のステップ
AudienceStream
はじめに
はじめに
属性
属性: エンリッチメント
属性: バッジ
属性: オフラインデータ(オムニチャネル)
Visitor Stitching
Visitor Stitching: 訪問者ID
Visitor Stitching: パート1
Visitor Stitching: パート 2
Visitor Stitching: 検出
オーディエンス
コネクタ
コネクタ: コネクタの追加
トレース
トレース: トレースでのテスト
保存と公開
次のステップ
Predict ML
はじめに
概要
予測の紹介
用語集
使用可能な階層
前提条件
戦略と目的
複数のアプローチ
データの準備
モデルのスコアとレーティング
モデル作成
モデルについて
モデルの追加
確認とトレーニングの開始
モデル評価
トレーニング済みバージョンの評価
モデルの再トレーニング
モデルのデプロイ
モデルの削除
モデル監視
モデルの正常性の表示
デプロイ済みモデルの正常性スコア
オーディエンスの予測
オーディエンスの検討事項
高度なトピック
モデルの再トレーニングに関する推奨
Visitor Stitchingが予測モデルに影響を与える方法
データのコンプライアンスと使用方法
マシン ラーニングと人工知能 (AI) の比較
マシンラーニングのコンセプトとテクノロジー
はじめに
Tealium EventStreamを使い始める。
はじめに
Tealium EventStreamについて説明します。
データソース
EventStreamのデータソースについて説明します。
データソース: データソースの追加
EventStreamのデータソースを追加する方法について説明します。
データソース: インストールとテスト
EventStreamのデータソースをインストールしてテストする方法について説明します。
Live Events
EventStreamのLive Eventsについて説明します。
イベント仕様
EventStreamのイベント仕様について説明します。
イベント仕様: 仕様の追加
EventStreamのイベント仕様の追加について説明します。
イベント仕様: データ品質
EventStreamのイベント仕様のデータ品質について説明します。
イベントフィード
EventStreamのイベントフィードについて説明します。
イベントフィード: フィードの追加
EventStreamのイベントフィードの追加について説明します。
コネクタ
AudienceStreamのコネクタについて説明します。
コネクタ: コネクタの追加
EventStreamのコネクタの追加について説明します。
トレース
EventStreamのトレースについて説明します。
トレース: トレースでのテスト
EventStreamのトレースを使用したテストについて説明します。
保存と公開
EventStreamの保存と公開のプロセスについて説明します。
次のステップ
EventStreamの次のステップについて説明します。