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Retail Banking 客戶的流失預估
透過分析其流失分數,取得有可能流失的「零售管理」客戶預估,並降低流失可能性。流失預估是根據客戶帳戶的資料。您也可以從與客戶帳戶相關聯的連絡人包含「回饋意見管理」和「情感洞察」功能。
重要 「流失風險」機器學習模型使用數個變數來產生預估,包括潛在敏感的個人資訊,例如年齡和婚姻狀態。您可以移除或調整這些變數的使用方式。如需詳細資訊,請參閱 使用 Einstein Discovery 說明、預估和採取動作。
- 啟用 CRM Analytics 並指派權限集以流失 Retail Banking 客戶的預估
啟用 CRM Analytics,將必要權限集指派給您的管理員、使用者和 Analytics Cloud 整合使用者。 - 預估 Retail Banking 客戶流失的資料需求
機器學習模型需要來自某些 Salesforce 物件和資料集的功能。 - Retail Banking 的回饋意見管理與情感洞察功能
若要取得客戶流失預估,您可以選擇為與客戶帳戶相關聯的連絡人包含「回饋意見管理」和「情感洞察」功能。 - Retail Banking 客戶流失預估
使用「Retail Banking 的客戶流失風險」範本建立應用程式,以取得有可能流失的 Retail Banking 客戶預估。
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