Recetas y conjuntos de datos de GestiĆ³n de comentarios y Perspectivas de opiniones para predecir el abandono de clientes de Retail Banking
La aplicaciĆ³n creada utilizando la plantilla GestiĆ³n de comentarios y funciones de Perspectivas de opiniones ejecuta dos recetas para generar conjuntos de ejemplo y predicciones.
Ediciones necesarias
Disponible en: Professional Edition, Enterprise Edition y Unlimited Edition con la licencia Inteligencia de ingresos para Financial Services
Las funciones de GestiĆ³n de comentarios estĆ”n disponibles con la licencia GestiĆ³n de comentarios: principiante o la licencia GestiĆ³n de comentarios: crecimiento.
Las funciones de Perspectivas de opiniones estĆ”n disponibles con la licencia GestiĆ³n de comentarios: principiante o la licencia GestiĆ³n de comentarios: crecimiento y la licencia Perspectivas de opiniones.
Recetas y conjuntos de datos
Receta
DescripciĆ³n
Conjunto de datos generado
Conjunto de datos de ejemplo
La receta evalĆŗa los datos de cuenta y contacto de sus clientes, sus respuestas a encuestas de preguntas de encuestas de satisfacciĆ³n del cliente (CSAT) y PuntuaciĆ³n de promotor neto (NPS) y la opiniĆ³n detrĆ”s de sus respuestas para crear un conjunto de ejemplo (conjunto de entrenamiento) del que Einstein aprende.
Conjunto de datos de ejemplo
Conjunto de datos de predicciĆ³n
La receta evalĆŗa los datos de cuenta y contacto de sus clientes, sus respuestas de encuestas a preguntas de encuestas de satisfacciĆ³n del cliente (CSAT) y PuntuaciĆ³n de promotor neto (NPS) y la opiniĆ³n detrĆ”s de sus respuestas para crear un conjunto de predicciones (conjunto de puntuaciĆ³n) para el que Einstein obtiene predicciones.
Conjunto de datos de predicciĆ³n
Puede modificar las recetas en estos escenarios:
Su esquema se desvĆa del esquema de Financial Services Cloud.
Un campo personalizado de una entidad existente cambia.
El uso de datos de funciĆ³n cambia de una entidad existente a una entidad personalizada.
Cuando los datos no se cargan adecuadamente.
La aplicaciĆ³n deja de funcionar debido a valores de datos incorrectos.
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