识别Retail Banking客户可能流失的模式和数据集

使用 Customer Churn Risk for Retail Banking 模板创建的应用程序会创建三个模式。模式创建示例、历史、预测和预测分数数据集。

适用于：具有 Revenue Intelligence for Financial Services 许可证的 Professional、Enterprise 和 Unlimited Edition

反馈管理功能适用于反馈管理 - 入门许可证或反馈管理 - Growth 许可证。

情绪见解功能适用于反馈管理 - 入门许可证或反馈管理 - Growth 许可证，以及情绪见解许可证。

模式和数据集
模式	描述	输出
Retail Banking 流失示例数据集	该模式评估客户快照数据、财务客户快照数据和来自配置对象的数据，以创建 Einstein 学习的示例数据集。如果您在创建应用程序时选择包含反馈管理和情绪见解功能，模式还会评估包含这些功能的示例集。	示例数据集
Retail Banking 流失功能数据集	该模式评估客户快照数据、财务客户快照数据和来自配置对象的数据，以创建包含以前可能流失的客户详细信息的历史数据集。该模式还会创建一个预测数据集，根据该数据集识别可能流失的 Retail Banking 客户。如果您在创建应用程序时选择包含反馈管理和情绪见解功能，模式还会评估包含这些功能的预测集。	历史数据集预测数据集
Retail Banking 流失预测数据集	评估预测数据集，以获取客户的流失分数，以及可能导致流失的前三个因素。	预测分数和热门贡献系数数据集

您可以在这些情况下修改模式：

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