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Actifs de l'application CRM Analytics pour la probabilité de prédictions référentes de parrains
La configuration de modèle que vous avez créée pour prédire la probabilité que les parrains recommandent leurs amis installe une application CRM Analytics. Le modèle d'application Probabilité de recommandation des parrains contient des recettes préconfigurées qui génèrent des jeux de données, un modèle et un tableau de bord.
Éditions requises
| Disponible avec : Lightning Experience |
| Disponible avec : Enterprise Edition, Performance Edition, Unlimited Edition et Developer Edition avec Marketing de parrainage |
Recettes et jeux de données
L'application CRM Analytics, installée sur la base de la configuration du modèle que vous avez créé, contient les recettes préconfigurées ci-dessous.
| Recette | Description | Sortie |
|---|---|---|
| Obtenir Cntc, Rfrl, et Trxn Exemple Dtast | Cette recette crée des jeux de données qui stockent les fonctionnalités d'entrée en utilisant les données de contacts, de commandes, de référents et d'autres entités, en fonction d'une activité sélectionnée Durée. Les enregistrements créés pendant cette durée d'activité sont exclus du calcul des fonctionnalités. Ces jeux de données sont utilisés pour générer l'exemple de jeu de données pour entraîner le modèle. Par exemple, si vous évaluez la probabilité de recommandation pour les 30 prochains jours, la recette renvoie 30 jours en arrière et calcule les fonctionnalités en conséquence. Les recommandations effectuées pendant cette période sont utilisées pour créer la variable cible d'entraînement du modèle. |
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| Obtenir un exemple de jeu de données | La recette crée un jeu de données à partir duquel Einstein apprend en évaluant les requêtes existantes, et les jeux de données du programme de contact et de référent, du référent, du journal des transactions et du coupon. Cette recette crée des fonctionnalités pour deux périodes (première moitié et deuxième moitié) basées sur des durées spécifiées. | Exemple de jeu de données |
| Obtenir Cntc, Rfrl et Trxn Prediction Dtast | Cette recette crée des jeux de données qui stockent les fonctionnalités d'entrée en utilisant les données de contacts, de commandes, de référents et d'autres entités. Ces jeux de données sont utilisés dans la recette Get Prediction Dataset pour créer le jeu de données Prediction. |
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| Obtenir un jeu de données de prédiction | La recette crée un jeu de données qu'Einstein utilise pour générer des prédictions basées sur des requêtes existantes, et les jeux de données du programme de contact et de référent, du référent, du journal des transactions et du coupon. Cette recette est similaire à l'exemple de recette, mais sans exclure la durée de l'activité. | Jeu de données de prédiction |
| Obtention de la probabilité prédite de recommandations | Cette recette crée un jeu de données qui contient les scores prédits pour les enregistrements. Cette recette utilise le modèle Einstein au jeu de données Prédiction pour générer des scores de 0 à 100, indiquant la probabilité de recommandations. | Jeu de données Probabilité prédite de recommandations |
Modifiez les recettes dans l'un des cas ci-dessous.
- Votre schéma diffère du schéma Marketing de parrainage.
- Un champ personnalisé d'une entité existante change.
- Le stockage des données de fonctionnalité change d'une entité existante en entité personnalisée.
- Les données n'ont pas été chargées correctement.
- L'application ne fonctionne plus en raison de valeurs de données incorrectes.
Modèle
L'application CRM Analytics, installée sur la base de la configuration du modèle que vous avez créé, contient le modèle Prédictions de probabilité client de réclamation de garantie. Le nœud Prédire la probabilité de recommandations de la recette Obtenir la probabilité de recommandations utilise ce modèle pour générer des prédictions.
Tableau de bord
Le tableau de bord Probabilité de recommandation des parrains affiche les prédictions générées par la recette Obtenir une prédiction de la probabilité de recommandation et inclut des données uniquement pour les membres parrains.
Le tableau de bord présente la probabilité moyenne que les parrains recommandent leurs amis, le nombre de recommandations et le nombre unique de parrains par État, ville et score de probabilité de recommandation. Utilisez les graphiques pour afficher le nombre de parrains par état, la prédiction basée sur la durée d'adhésion et les détails des transactions par plage. Dans le graphique Détails des transactions de l'avocat par plages, chaque vignette de métrique représente une plage de valeurs spécifique.
Les vignettes des métriques avec la teinte la plus foncée représentent les défenseurs qui ont la plus grande possibilité de référence. La vignette avec la teinte la plus foncée (Quartile 1) indique un potentiel de recommandation plus élevé et doit être prioritaire. Le deuxième niveau, représenté par la nuance plus foncée suivante, comprend les défenseurs qui ont une forte possibilité de référencer et de constituer une partie importante de la base des membres. Les plages de métriques du graphique servent de filtres. Vous pouvez identifier et classer les parrains ou les contacts en fonction de leur possibilité de recommandation.
