Predicciones del marco de trabajo de puntuaciĆ³n
Presente los productos correctos a los clientes y potencie sus ingresos analizando la posibilidad de que los clientes adquieran activos financieros. Reduzca el desgaste del cliente realizando pasos basados en la posibilidad de abandono del cliente. Venda un activo a un cliente interesado basĆ”ndose en predicciones y aumente los activos de su cliente bajo gestiĆ³n. Obtenga puntuaciones de predicciĆ³n basĆ”ndose en los datos de sus cuentas y contactos.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Ediciones Enterprise, Performance y Unlimited de Lightning Experience donde Financial Services Cloud, CRM Analytics para Financial Services Cloud, Acelerador de IA y Marco de puntuaciĆ³n estĆ”n activados |
Para obtener predicciones sobre la posibilidad de que los clientes adquieran activos financieros, la posibilidad de abandono o la posibilidad de agregar activos, cree una configuraciĆ³n de plantilla de CRM Analytics en Marco de puntuaciĆ³n con Puntuaciones de predicciĆ³n (Financial Services Cloud) como el tipo de configuraciĆ³n de plantilla.
- Si desea definir una variable objetivo predefinida para obtener predicciones sobre la posibilidad de que los clientes adquieran activos financieros, seleccione Cuentas que tienen cuentas financieras reciƩn adquiridas (Probabilidad de compra) o Cuentas que tienen oportunidades asociadas cerradas (Probabilidad de compra).
- Si desea definir una variable de destino predefinida para obtener predicciones sobre la posibilidad de abandono de clientes, seleccione El estado de cuenta cambiĆ³ a Inactivo (Probabilidad de abandono).
- Si desea definir una variable de destino predefinida para obtener predicciones sobre la posibilidad de que los clientes agreguen activos, seleccione Activos bajo gestiĆ³n han aumentado para cuentas (Probabilidad de agregar activos).
Para obtener predicciones basadas en los datos de sus cuentas y contactos, cree una configuraciĆ³n de plantilla de CRM Analytics en Marco de puntuaciĆ³n con puntuaciones de predicciĆ³n para cuentas o contactos (Financial Services Cloud) como el tipo de configuraciĆ³n de plantilla y defina una variable de destino personalizada.
Las aplicaciones creadas basĆ”ndose en la configuraciĆ³n de plantilla contienen estas recetas preconfiguradas.
| Receta | DescripciĆ³n | Resultado |
|---|---|---|
| Obtener datos para generar un conjunto de datos de ejemplo | La receta crea un conjunto de datos que se utiliza para generar un conjunto de datos de ejemplo evaluando datos de instantƔneas de cuentas, datos de instantƔneas de cuentas financieras, tareas, eventos, casos y datos del objeto seleccionado para entrenar el modelo. | Conjunto de datos de ejemplo |
| Obtener conjunto de datos de ejemplo | La receta crea un conjunto de datos del que Einstein aprende evaluando datos de instantƔneas de cuentas, datos de instantƔneas de cuentas financieras, el conjunto de datos creado por la receta Obtener datos para generar conjuntos de datos de ejemplo y datos del objeto seleccionado para entrenar el modelo. | Conjunto de datos de ejemplo |
| Conjunto de datos de predicciĆ³n | La receta crea un conjunto de datos basado en el que Einstein genera predicciones evaluando cuentas financieras, cargos y comisiones de cuentas financieras, candidatos, tareas, casos y datos desde el objeto para el que desea obtener predicciones. | Conjunto de datos de predicciĆ³n |
| Obtener predicciones de Financial Services Cloud | La receta genera predicciones y los tres factores principales que posiblemente afectan a las predicciones evaluando el conjunto de datos de predicciĆ³n. | Escribe detalles de predicciĆ³n y los tres predictores principales en el campo del objeto de escritura no simultĆ”nea seleccionado al configurar la configuraciĆ³n de plantilla en Marco de puntuaciĆ³n. |
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 almacenamiento de datos de funciĆ³n cambiĆ³ 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.
