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Variables actionnables et prescriptions
Dans le Générateur de modèle Einstein Studio, qui utilise les données de Data 360, les variables actionnables sont des champs d'un modèle créé de toutes pièces (créé par Einstein) que vous pouvez modifier pour influencer un résultat prédictif. Contrairement à d'autres champs que vous ne pouvez pas modifier, tels que l'emplacement, le sexe et l'âge d'un client, les variables actionnables peuvent être modifiées. Ces variables sont importantes, car elles suggèrent des actions (prescriptions) que les utilisateurs peuvent exécuter pour des résultats plus réussis.
Voici quelques variables actionnables et comment les ajuster.
- Limite de crédit : Offrir une augmentation de limite
- Taux d'intérêt : Définir le tarif pour différents groupes de clients
- Prix du produit : Augmenter le prix unitaire d'un produit
- Option d'expédition : Offrez la livraison gratuite ou plus rapide
Après avoir défini des variables actionnables pour votre modèle prédictif, vous pouvez utiliser ces intégrations Salesforce pour obtenir des prescriptions.
Transformation de données par lot
Utilisez une transformation de données batch pour exécuter un modèle sur un jeu de données volumineux. Le modèle génère des prédictions pour chaque point de données en fonction des variables actionnables que vous définissez dans le Générateur de modèle. Les transformations de données par lot utilisent des variables actionnables pour traiter les prescriptions. Ces prescriptions sont ajoutées aux colonnes en regard de chaque prédiction du jeu de données et sont utiles pour les outils de décision tels que les tableaux de bord.
[Nom de la variable] : [Nouvelle valeur] - Discount_Offered : 10 %
[Valeur d'impact] - 20 (Cette valeur signifie que si vous changez la remise de 5 % à 10 %, le score de conversion prédit augmente de 20 points).
Flux
Utilisez des flux automatisés pour transformer les connaissances prédictives en actions automatisées, personnalisées et prescriptives, par exemple pour mettre à jour les prix ou initier des offres. Cela améliore l'explicabilité et la confiance dans les décisions. Après avoir défini des variables actionnables :
- Le modèle ne renvoie pas seulement un score de prédiction.
- Le modèle peut également renvoyer des prescriptions qui suggèrent les actions à exécuter pour améliorer un résultat. Nous recommandons d'utiliser le Générateur de répliques pour une sortie plus conviviale telle que : Prolongez une période d'offre de 7 jours.
Ces prescriptions deviennent des champs de sortie dans une action invocable (cdpMlPrediction) dans Flux. Vous pouvez créer des écrans qui montrent les modifications à apporter à des clients, des produits ou des régions spécifiques. Les flux peuvent également :
- Ajustez dynamiquement la messagerie, les remises ou l'acheminement en fonction des valeurs prescrites.
- Segmentez les clients en fonction des actions susceptibles d'avoir le plus d'impact. Par exemple, offrez une remise ou une escalade à un agent de service.
Si votre flux contient des éléments d'écran, par exemple un flux d'écran créé pour les commerciaux, vous pouvez :
- Décrivez l'ordonnance plus en détail.
- Offrez une extensibilité aux utilisateurs. Par exemple : Offrez une remise de 10 %, car elle peut augmenter la probabilité d'achat de 20 %.
Examinons la logique de flux lorsqu'une nouvelle piste est ajoutée à un système.
- Déclencheur : Nouvelle piste
- Prédiction : Faible probabilité de conversion
- Prescription : Suggérer un suivi dans les 24 heures
- Résultat du flux : Attribuez la piste au meilleur agent de service et planifiez un appel le même jour.
Ce flux ferme la boucle : vous ne calculez pas seulement le score d'une piste, vous prescrivez et automatisez également une action afin de permettre à un commercial de suivre la piste.
- Définition de variables actionnables
Dans le Générateur de modèle, les variables actionnables sont des champs que vous pouvez modifier pour influencer le résultat prédit d'un modèle. La définition de variables actionnables permet au modèle de fournir des prescriptions (actions suggérées qu'un utilisateur peut exécuter pour améliorer un résultat).
