점수 매기기 프레임워크 예측
고객의 금융 자산 구매 가능성을 분석하여 고객에게 적절한 제품을 제공하고 매출을 향상합니다. 고객의 감소 가능성을 기반으로 조치를 취하여 고객 감소를 줄입니다. 예측을 기반으로 관심 있는 고객에게 자산을 판매하고 관리 중인 고객 자산을 늘립니다. 계정 및 연락처의 데이터를 기반으로 예측 점수를 가져옵니다.
필수 Edition
| 지원 제품: Financial Services Cloud, Financial Services Cloud용 CRM Analytics, AI Accelerator, 점수 매기기 프레임워크가 활성화된 Lightning Experience의 엔터프라이즈, 성능 및 무제한 에디션 |
고객의 금융 자산 구매 가능성, 자산 추가 가능성 또는 자산 추가 가능성에 대한 예측을 가져오려면 예측 점수(Financial Services Cloud)를 사용하여 점수 매기기 프레임워크에서 템플릿 구성 유형으로 CRM Analytics 템플릿 구성을 만듭니다.
- 사전 정의된 대상 변수를 정의하여 고객이 금융 자산을 구매할 가능성에 대한 예측을 가져오려면 새로 구매한 금융 계정이 있는 계정(구입 가능성) 또는 마감된 관련 기회가 있는 계정(구입 가능성)을 선택합니다.
- 사전 정의된 대상 변수를 정의하여 고객의 이탈 가능성에 대한 예측을 가져오려면 계정 상태가 비활성( 이탈 가능성)으로 변경됨을 선택합니다.
- 사전 정의된 대상 변수를 정의하여 고객이 자산을 추가할 가능성에 대한 예측을 가져오려면 계정의 관리 중인 자산 증가(자산 추가 가능성)를 선택합니다.
계정 및 연락처의 데이터를 기반으로 예측을 가져오려면 계정 또는 연락처에 대한 예측 점수를 사용하는 점수 매기기 프레임워크(Financial Services Cloud)에서 템플릿 구성 유형으로 CRM Analytics 템플릿 구성을 만들고 사용자 정의 대상 변수를 정의합니다.
템플릿 구성을 기반으로 생성된 앱에는 다음의 사전 구성된 레시피가 포함되어 있습니다.
| 레시피 | 설명 | 출력 |
|---|---|---|
| 예제 데이터 집합을 생성할 데이터 가져오기 | 레시피는 계정 스냅샷 데이터, 금융 계정 스냅샷 데이터, 과업, 이벤트, 사례, 모델을 교육하기 위해 선택한 개체의 데이터를 평가하여 예제 데이터 집합을 생성하는 데 사용되는 데이터 집합을 만듭니다. | 데이터 집합 예 |
| 예제 데이터 집합 가져오기 | 레시피는 계정 스냅샷 데이터, 금융 계정 스냅샷 데이터, 모델을 교육하기 위해 선택된 개체의 데이터를 평가하여 Einstein 학습하는 데이터 집합을 생성합니다. | 데이터 집합 예 |
| 예측 데이터 집합 | 레시피는 Einstein 금융 계정, 금융 계정 요금 및 수수료, 리드, 과업, 사례, 예측을 가져올 개체의 데이터를 평가하여 예측을 생성하는 데이터 집합을 기반으로 합니다. | 예측 데이터 집합 |
| Financial Services Cloud 예측 가져오기 | 레시피는 예측 데이터 집합을 평가하여 예측 및 예측에 영향을 미칠 수 있는 상위 3가지 요소를 생성합니다. | 점수 매기기 프레임워크에서 템플릿 구성을 설정할 때 선택한 쓰기 저장 개체의 필드에 예측 세부 사항 및 상위 3개의 예측 변수를 작성합니다. |
다음 시나리오에서 레시피를 수정할 수 있습니다.
- 스키마가 Financial Services Cloud 스키마와 다릅니다.
- 기존 엔티티의 사용자 정의 필드가 변경된 경우
- 기능 데이터의 저장소가 기존 엔티티에서 사용자 정의 엔티티로 변경된 경우
- 데이터가 올바르게 로드되지 않은 경우
- 데이터 값 오류로 인해 앱이 작동을 멈춘 경우
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