Predicciones del marco de trabajo de puntuaje
Lance 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 probabilidad de abandono del cliente. Venda un activo a un cliente interesado basándose en predicciones y aumente los activos de su cliente bajo gestión. Obtenga puntuajes de predicción basándose 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 trabajo de puntuaje están activados |
Para obtener predicciones sobre la probabilidad de que los clientes adquieran activos financieros, la probabilidad de abandono o la probabilidad de agregar activos, cree una configuración de plantilla de CRM Analytics en Marco de trabajo de puntuaje con Puntuajes de predicción (Financial Services Cloud) como el tipo de configuración de plantilla.
- Si desea definir una variable de destino predefinida para obtener predicciones sobre la probabilidad de que los clientes adquieran activos financieros, seleccione Cuentas con cuentas financieras recién adquiridas (Probabilidad de compra) o Cuentas con 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 cambió 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 Los activos bajo gestión aumentaron para cuentas (Probabilidad de agregar activos).
Para obtener predicciones basadas en los datos de sus cuentas y contactos, cree una configuración de plantilla de CRM Analytics en Marco de trabajo de puntuaje con puntuajes de predicción para cuentas o contactos (Financial Services Cloud) como el tipo de configuración de plantilla y defina una variable de destino personalizada.
Las aplicaciones creadas basándose en la configuración de plantilla contienen estas recetas preconfiguradas.
| Receta | Descripción | 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 instantáneas de cuentas, datos de instantáneas de cuentas financieras, tareas, eventos, casos y datos desde el 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 instantáneas de cuentas, datos de instantáneas 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 predicción | La receta crea un conjunto de datos basado en el que Einstein genera predicciones evaluando cuentas financieras, cargos y comisiones de cuentas financieras, prospectos, tareas, casos y datos desde el objeto para el que desea obtener predicciones. | Conjunto de datos de predicción |
| 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 predicciones. | Escribe detalles de predicción y los tres predictores principales en el campo del objeto de escritura no simultánea que se selecciona al configurar la configuración de plantilla en Marco de trabajo de puntuaje. |
Puede modificar las recetas en estos escenarios.
- Su esquema se desvía del esquema de Financial Services Cloud.
- Un campo personalizado de una entidad existente cambia.
- El almacenamiento de datos de función cambió de una entidad existente a una entidad personalizada.
- Cuando los datos no se cargan adecuadamente.
- La aplicación deja de funcionar debido a valores de datos incorrectos.
