Predicciones del marco de trabajo de puntuaje en listas con capacidad de acción
Cree una lista con capacidad de acción de los clientes para priorizar y mostrar las predicciones relevantes que el Marco de trabajo de puntuaje genera en la lista de modo que pueda centrarse en los clientes correctos.
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, Marco de trabajo de puntuaje y Segmentación con capacidad de acción están activadas
La organización de Salesforce debe tener el complemento Industry Sales Excellence con el conjunto de permisos Segmentación con capacidad de acción, la licencia Financial Services Cloud Growth y la licencia Inteligencia de ingresos para Financial Services.
Al configurar la configuración de plantilla de CRM Analytics para su caso de uso en Marco de trabajo de puntuaje, seleccione un objeto y un campo para almacenar el puntuaje de predicción. Cree una definición de lista con capacidad de acción con la definición del Motor de procesamiento de datos que contiene un nodo de origen de datos para el objeto y el campo que almacenan el puntuaje de predicción.
Ejemplo
Una institución financiera utiliza Marco de trabajo de puntuaje para predecir la probabilidad de abandono de clientes. El administrador de Salesforce de la institución financiera crea una configuración de plantilla de CRM Analytics en Marco de trabajo de puntuaje para obtener estas predicciones y almacenarlas en un campo personalizado, Puntuaje de abandono, en el objeto Cuenta.
A continuación, el administrador crea una definición de lista con capacidad de acción para generar una lista con capacidad de acción para clientes de alta prioridad que tienen probabilidad de abandonar. Al configurar la definición del Motor de procesamiento de datos relacionada, el administrador de Salesforce se asegura de que existe un nodo de origen de datos para el objeto Cuenta y el campo Puntuaje de abandono. Ahora, la institución financiera intenta reducir el desgaste del cliente realizando pasos basados en la probabilidad de abandono del cliente.
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