고객의 실천 가능한 목록을 만들어 점수 매기기 프레임워크가 목록에서 생성하는 관련 예측의 우선 순위를 지정하고 표시합니다. 그러면 적절한 고객에게 집중할 수 있습니다.
필수 Edition
지원 제품: Financial Services Cloud, CRM Analytics for Financial Services Cloud, AI Accelerator, 점수 매기기 프레임워크, 실행 가능한 세분화가 활성화된 Lightning Experience의 엔터프라이즈, 성능 및 무제한 에디션
Salesforce 조직에는 산업 세일즈 우수성 추가 기능과 실천 가능한 세분화 권한 집합, Financial Services Cloud Growth 라이센스, Financial Services용 매출 인텔리전스 라이센스가 있어야 합니다.
점수 매기기 프레임워크에서 사용 사례에 대한 CRM Analytics 템플릿 구성을 설정할 때 예측 점수를 저장할 개체 및 필드를 선택합니다. 예측 점수를 저장하는 개체 및 필드에 대한 데이터 소스 노드를 포함하는 데이터 처리 엔진 정의를 사용하여 실천 가능한 목록 정의를 만듭니다.
예
금융 기관은 점수 매기기 프레임워크를 사용하여 고객이 회귀할 가능성을 예측합니다. 금융 기관의 Salesforce 관리자는 점수 매기기 프레임워크에서 CRM Analytics 템플릿 구성을 만들어 해당 예측을 가져와 계정 개체의 사용자 정의 필드인 이탈 점수에 저장합니다.
그런 다음, 관리자는 실천 가능한 목록 정의를 만들어 이탈할 가능성이 높은 우선 순위가 높은 고객을 위한 실천 가능한 목록을 생성합니다. 관련 데이터 처리 엔진 정의를 설정할 때 Salesforce 관리자는 계정 개체 및 이탈 점수 필드에 대한 데이터 소스 노드가 있는지 확인합니다. 이제 금융 기관은 고객의 감소 가능성을 기반으로 조치를 취하여 고객 감소를 줄이려고 합니다.
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