Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Dalam tutorial ini, Anda menggunakan Kode Genie untuk menjalankan segmentasi pelanggan end-to-end langsung di dalam buku catatan Databricks. Mulai dari himpunan data kampanye pemasaran mentah, Genie Code menangani pembuatan profil data, rekayasa fitur, pengklusteran K-means, dan pembuatan persona — semuanya dari satu prompt.
Persyaratan
- Ruang kerja Databricks dengan Genie Code diaktifkan.
- Fitur AI yang didukung mitra diaktifkan untuk akun dan ruang kerja. Lihat Fitur AI yang didukung mitra.
- Pratinjau mode Agen Kode Genie diaktifkan. Lihat Kelola Pratinjau Azure Databricks.
Langkah 1: Dapatkan himpunan data
Untuk tutorial ini, Anda menggunakan himpunan data kampanye pemasaran.
- Unduh himpunan data Kampanye Pemasaran dari Kaggle.
- Klik
>. - Klik Buat atau ubah tabel.
- Klik telusuri atau seret dan letakkan file yang diunduh ke zona drop.
- Pilih katalog dan skema target di Katalog Unity.
- (Opsional) Edit nama tabel.
- Klik Buat tabel.
Langkah 2: Buka buku catatan
- Di bar samping, klik Baru dan pilih Buku Catatan.
- Beri nama buku catatan Data Kampanye Pemasaran.
- Lampirkan buku catatan untuk menghitung atau menggunakan komputasi tanpa server.
Langkah 3: Luncurkan Kode Genie dalam mode Agen
Kode Genie dalam mode Agen dapat merencanakan dan menjalankan tugas multi-langkah secara otonom — kode tersebut membaca output sel, memperbaiki kesalahan, dan menyesuaikan pendekatannya berdasarkan hasil.
- Di sudut kanan atas buku catatan, klik
untuk membuka panel Kode Genie.
- Di pemilih mode di bagian bawah panel Kode Genie, pilih Agen.
Langkah 4: Kirim permintaan segmentasi Anda
Analisis segmentasi biasanya dilakukan oleh pengklusteran pelanggan yang memiliki pola pembelian serupa bersama-sama. Misalnya, segmen mungkin didasarkan pada pendapatan, demografi, atau perilaku pembelian tertentu. Salah satu pendekatan umum adalah pengklusteran K-means, teknik yang secara otomatis mengelompokkan pelanggan serupa ke dalam segmen yang berbeda, yang disebut "kluster."
Masukkan perintah berikut dan tekan Enter atau klik :
Help me cluster my customers from my marketing campaign to profile them. I want to identify interesting segments that may be useful for marketing purposes.
Kode Genie memecah perintah ke dalam langkah-langkah dan menjalankannya:
- Memahami konteks — Kode Genie membaca perintah Anda dan status notebook saat ini.
- Menemukan data yang relevan — Kode Genie mencari Unity Catalog untuk aset data yang relevan dan memuatnya untuk analisis.
- Menghasilkan dan menjalankan kode — Kode Genie mengedit sel buku catatan mengikuti alur kerja ilmu data standar: mengimpor pustaka, melakukan praproses data, melatih model, dan memvisualisasikan hasil.
- Meringkas hasil — Kode Genie memiliki ringkasan bahasa biasa tentang apa yang ditemukannya.
Kode Genie meminta persetujuan Anda sebelum menjalankan kode. Tinjau setiap langkah dan klik Izinkan. Anda juga dapat memilih Izinkan di utas ini untuk menyetujui semua langkah dalam percakapan saat ini, atau Selalu izinkan untuk melewati permintaan persetujuan di masa mendatang.
Langkah 5: Tinjau hasilnya
Setelah Kode Genie selesai, tinjau sel notebook yang dihasilkan dan ringkasan di panel Kode Genie. Ringkasan ini menjelaskan setiap segmen pelanggan yang diidentifikasi, termasuk karakteristik demografis, perilaku pembelian, dan saran tentang cara melibatkan setiap grup.
Misalnya, Genie Code dapat mengidentifikasi segmen seperti Premium Loyalists (pembeli berpenghasilan tinggi yang sering membeli) dan Pencari Diskon (sensitif terhadap harga dan didorong oleh promosi).
Langkah 6: Haluskan dengan petunjuk tindak lanjut
Gunakan petunjuk tindak lanjut untuk menggali lebih dalam analisis:
Are there any other clustering techniques we should consider?What happens if we increase the number of clusters?Filter to customers who have made a purchase in the last 90 days.
Setiap perintah lanjutan dibuat berdasarkan hasil sebelumnya tanpa memulai kembali.