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Modello di propensione all'acquisto (beta)
Il modello Propensione all'acquisto stabilisce un punto di partenza per prevedere quale cliente acquisterà un prodotto o una categoria di prodotti in un determinato intervallo di tempo. Il modello preconfigura i dettagli del modello, gli input delle previsioni e seleziona un algoritmo. Per allineare il modello ai dati, personalizzare le variabili predefinite e impostare una finestra di previsione, ovvero il numero di giorni utilizzati per calcolare la probabilità di acquisto. Dopo l'addestramento del modello, il Generatore di modelli genera punteggi di probabilità di acquisto sui record in modo che sia possibile identificare segmenti di clienti di valore elevato e promuovere campagne di marketing mirate.
Oggetti e campi obbligatori
Per utilizzare il modello e addestrare correttamente il modello, mappare questi oggetti modello di dati (DMO) e campi. Gli altri campi sono facoltativi ma possono migliorare le previsioni.
| Oggetto modello di dati (DMO) | Campi |
|---|---|
| Persona (ssot__Persona__dlm) |
|
| Indirizzo referente (ssot__ContactPointAddress__dlm) |
|
| Prodotto (ssot__GoodsProduct__dlm) |
|
| Categoria di prodotto (ssot__ProductCategory__dlm) |
|
| Prodotto ordine di vendita (ssot__SalesOrderProduct__dlm) |
|
| Product Browse Engagement (ssot__ProductBrowseEngagement__dlm) |
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| Sales Order (ssot__SalesOrder__dlm) |
|
| Coinvolgimento carrello (ssot__ShoppingCartEngagement__dlm) |
|
- Configurazione di un modello di propensione all'acquisto (beta)
Configurare il modello Propensione all'acquisto (beta) per creare automaticamente le trasformazioni dati, gli oggetti modello di dati di output e il modello predittivo necessari per generare i punteggi di propensione. Eseguire una query sui punteggi per valutare la probabilità di un cliente di effettuare un acquisto entro la finestra di previsione specificata.
