Predicția câmpurilor cu Zia

Poți folosi constructorul de predicții Zia pentru a prognoza creșterea anuală, costurile, taxele, cheltuielile salariale, probabilitatea de a câștiga sau pierde o tranzacție, probabilitatea ca un utilizator să cumpere un produs și multe altele.

Permisiunea de profil pentru configurarea Constructorului de predicții Zia

1. Gestionare configurație: Doar cei care au activată gestionarea configurației pentru profilul lor pot crea, edita, vizualiza, activa, dezactiva sau șterge o regulă.
   
2. Vizualizare rezultate: Utilizatorii cu această permisiune pot doar vizualiza rezultatele predicției.
   

Notă:

Implicit, vizualizarea rezultatelor va fi activată pentru profiluri când permisiunea de predicție este activată. Gestionarea configurației trebuie activată manual.

1. Mergi la Setup > Users and Control > Security Control.
   
2. Selectează un profil.
   
3. Mergi la Setup Permissions > click pe Zia > activează Prediction.
   
4. Bifează Manage Configuration sau View Result.
   

Scenariu de business

Predicția probabilității de achiziție a asigurării: Zylker oferă soluții de asigurare la prețuri competitive atât clienților locali, cât și celor internaționali. Baza lor de clienți este formată din afaceri mici și medii din diferite industrii. Deoarece cerințele fiecărui client sunt diferite, reprezentanții Zylker sunt încurajați să aibă discuții față în față, să viziteze birourile clienților, să împărtășească noi polițe și planuri și să efectueze sondaje pentru a afla mai multe despre nevoile lor. Pentru ca firma să-și atingă potențialul, vor să poată prezice:

• Diferitele tipuri de asigurare pe care un anumit client este probabil să le cumpere
  
• Probabilitatea ca o anumită poliță de asigurare să fie cumpărată de un client specific
  
• Venitul mediu generat de diferiți clienți în funcție de tipul de asigurare pe care îl achiziționează
  
• Orice variații în creșterea de la an la an
  

Aceste predicții îi pot ajuta să facă oferte mai bune clienților lor, să modifice strategiile existente de vânzări și marketing și să ajusteze procesele actuale pentru a crește randamentul general.

1. Numărul de lead-uri care vor fi convertite.
   
2. Numărul de tranzacții care vor fi închise ca câștigate sau pierdute.
   
3. Timpul aproximativ de închidere a tranzacției.
   
   

Specificațiile Constructorului de predicții Zia

Tipuri de date acceptate

• Dată/oră
  
• Dată
  
• Procent
  
• Zecimal
  
• Număr
  
• Monedă
  
• Boolean / Casetă de bifare
  
• Picklist simplu
  

Module acceptate

Constructorul de predicții este acceptat atât în modulele standard, cât și în cele personalizate.

Limita de date

Algoritmul de predicție va funcționa doar dacă ai cel puțin 200 de înregistrări care corespund criteriilor pe care le-ai folosit pentru a antrena Zia.

Aspecte de luat în considerare

1. Folosește un nume unic pentru fiecare predicție pentru identificare ușoară. Numele pe care îl alegi va fi folosit ca etichetă de câmp pentru a reprezenta rezultatul predicției în modul. Numele configurației nu poate fi editat după ce predicția este salvată.
   
2. Dacă prezici date pentru un câmp picklist, fiecare valoare trebuie să aibă cel puțin 75 de înregistrări pentru ca modelul de predicție să funcționeze corect. Dacă una dintre valorile picklist-ului are mai multe înregistrări decât celelalte, atunci există șanse de a obține un rezultat distorsionat deoarece datele vor fi orientate către un singur tip de valoare. Zia poate face predicții pentru maximum 10 valori de picklist.
   
3. Dacă toate înregistrările existente au aceeași valoare pentru un câmp numeric, Zia nu va putea face predicții. De exemplu, dacă un câmp personalizat - "număr de copii", are 2 ca valoare pentru majoritatea înregistrărilor, atunci Zia nu va avea date pentru comparații și nu poate face o predicție.
   
4. Dacă faci o predicție bazată pe timp, Zia va considera câmpuri precum ora creării ca puncte de referință pentru a calcula puncte viitoare în timp.
   
5. Predicțiile nu pot fi făcute pentru câmpuri generate prin integrare. Acele câmpuri vor fi totuși considerate ca factori contribuitori pentru realizarea predicțiilor.
   
6. Zia va avea nevoie de 24 de ore din momentul configurării pentru a face predicții. Programatorul va urma fusul orar al organizației.
   
7. Modelul va fi reantrenat o dată la două săptămâni.
   

Când să folosești fiecare tip de câmp

Poți planifica și modifica (dacă este necesar) tipurile de date din CRM în funcție de informațiile pe care vrei să le poți prezice:

• Dacă vrei să prezici salariul, creșterea așteptată sau venitul, numărul de tranzacții închise de un reprezentant sau suma reclamației de asigurare, va trebui să ai aceste date în câmpuri numerice sau de monedă.
  
• Dacă vrei să prezici dacă un client va cumpăra un produs, probabilitatea de a câștiga o tranzacție sau dacă un abonament va fi reînnoit, datele vor trebui să fie într-un câmp de tip picklist.
  
• Dacă vrei să faci predicții bazate pe timp, cum ar fi când se va închide o tranzacție, sau când va fi livrat un produs, luna probabilă în care se va face o reclamație de asigurare, datele vor trebui să fie într-un câmp de tip dată/oră.
  
• Dacă vrei să prezici probabilitatea pentru date binare adevărat/fals sau da/nu (aceste valori pot fi în câmpuri de tip picklist sau casetă de bifare), atunci rezultatul predicției va fi reprezentat sub formă de procent între 0 și 100.
  

Unde poți vedea rezultatul predicției?

În imaginea de mai sus, poți vedea că

1. Rezultatul prezis este Health (pentru câmpul Insurance type)
   
   
2. Există o șansă de 80% ca predicția să fie corectă, iar tendința este ascendentă.
   
   
3. Câmpurile Any past hospitalisation și Other medical insurance trebuie completate pentru a îmbunătăți calitatea predicției.
   
   

Când dai click pe Learn More, poți vedea lista câmpurilor care contribuie pozitiv și negativ la această predicție.

Notă

Implicit, termenul "prediction" va fi adăugat la câmpul personalizat, așa că recomandăm să nu introduci termenul "prediction" în numele predicției.

Proiectarea modelului de predicție

Odată ce ai decis ce vrei să prezici, câmpul care reprezintă valoarea și modulul care conține câmpul, ești pregătit să construiești modelul de predicție.

Constructorul de predicții Zia este format din următoarele componente:

1. Numele predicției: Introdu un nume unic pentru constructorul de predicții pentru identificare ușoară în cadrul organizației tale. Numele pe care îl introduci aici va fi folosit ca etichetă de câmp pentru rezultatele predicției.
   
2. Modulul sursă: Alege modulul care conține câmpul pe care vrei să-l prezici. Poate fi un modul standard sau personalizat.
   
3. Ce vrei să prezici?: Selectează câmpul care conține informațiile relevante pentru ceea ce vrei ca Zia să prezică. Dacă Zylker vrea să prezică probabilitatea ca asigurarea de sănătate să fie cumpărată de companii IT, va selecta câmpul picklist numit "Insurance type".
   
4. Selectează manual valoarea sursă: Acest câmp va fi afișat doar dacă este selectat un câmp picklist pentru predicție. Poți să-l activezi dacă vrei ca Zia să prezică un rezultat doar pentru valorile selectate. Dacă Zylker vrea să prezică probabilitatea de achiziție a asigurării de sănătate, vom selecta valoarea picklist "Health".
   Poți selecta mai multe valori picklist într-o valoare sursă, de exemplu, "health" și "personal accident". În acest caz, Zia va crea o predicție pentru valorile selectate.
   
   

• Definește valorile negative: Valorile care nu sunt legate de datele pe care vrei să le prezici sunt valorile negative. Prin definirea acestor valori, vei stabili o limită pentru ce date sunt relevante pentru Zia. În exemplul nostru, ai putea selecta asigurarea "automobile" ca valoare negativă.
  

Opțiunea de a selecta o valoare negativă va fi afișată doar dacă ai selectat o singură valoare în câmpul sursă. Dacă selectezi cel puțin două valori în câmpul sursă, atunci Zia nu te va solicita să definești o valoare negativă.

• Ce înregistrări ar trebui să considere Zia ca date de învățare: Dacă vrei să prezici un câmp picklist, nu este obligatoriu să definești date de învățare. Implicit, Zia va lua în considerare toate înregistrările existente pentru a face o predicție - ar trebui să ai cel puțin 200 de înregistrări cu date legate de ceea ce vrei să prezici. Totuși, poți distinge înregistrările care au valorile corecte selectându-le în mod specific.
  
  
  
  De exemplu, dacă istoricul medical al familiei, venitul anual, alte asigurări medicale, starea civilă sau vârsta au valori care vor ajuta Zia să facă predicția, atunci poți selecta aceste câmpuri ca date de învățare.
  

Notă

Este obligatoriu să selectezi date de învățare pentru câmpurile de tip număr, dată/oră și boolean.

Crearea unui model de predicție

Poți construi un model de predicție atât pentru modulele standard, cât și pentru cele personalizate.

Pentru a crea un model de predicție

1. Mergi la Setup > General Settings > Zia.
   
2. Sub tab-ul Predictions, click pe New Prediction.
   
3. Introdu Prediction Name [Opting for health insurance] și selectează un modul din lista derulantă [de exemplu, Insurances].
   
4. În What do you want to predict? selectează câmpul corespunzător din lista derulantă.
   
5. Activează Select Source Value Manually pentru a specifica câmpurile.
   
6. Alege câmpul (câmpurile) [Health].
   Doar dacă selectezi un câmp picklist pentru predicție și alegi o singură valoare sursă, trebuie să menționezi și valoarea negativă. [Automobile].
7. Click pe All records [Insurances] sau Specific records [Industry is IT] din lista derulantă.
   
8. În Which records should Zia use for learning?, selectează câmpurile și valorile de utilizat pentru predicție [marital status, family medical history, income etc.].
   
9. Click pe Save.
   
10. În popup-ul de atenționare pentru crearea câmpului personalizat, click pe Yes, Create.
    

Pagina de detalii a predicției

1. Rezumat
   
2. Câmp personalizat
   
3. Acuratețea modelului
   
4. Acuratețea predicției
5. Factori contribuitori
   
6. Informații suplimentare
   
7. În așteptarea datelor
   

Rezumat

1. modulul pentru care este configurată predicția.
   
2. câmpul care este prezis.
   
3. înregistrările care vor fi prezise. Dacă predicția este configurată pentru înregistrări specifice, atunci criteriile vor fi afișate.
   

Câmp personalizat

Acuratețea modelului

Fosta componentă Learning Pattern Score a fost redenumită în Model accuracy.

1. Mai puțin de 50: Predicție slabă.
   
2. 51 - 80: Predicție moderată.
   
3. 81 - 100: Predicție excelentă.
   

1. Vizualizează istoricul versiunilor
   
2. Compară acuratețile modelelor
   

Vizualizează și compară versiunile modelului

Notă:

1. Factorii incluși și excluși în timpul învățării sunt definiți de Zia în versiunea corespunzătoare și un utilizator nu îi poate modifica. Totuși, poți modera acei factori contribuitori și se va reflecta în programul viitor de învățare.
   
2. Jurnalele de date indică programul de reantrenare prin care trece regula ta de predicție.

În plus, pentru a evalua eficacitatea învățării Zia, poți compara până la trei versiuni cu configurația creată.

Acuratețea predicției

Factori contribuitori

Câmpurile care influențează predicția sunt câmpurile contribuitoare. Aceste câmpuri sunt identificate automat de sistem. Un utilizator nu poate schimba sau modifica câmpurile care apar aici. Practic, aceste câmpuri vor arăta datele care au fost luate în considerare de Zia pentru predicție. De exemplu, pentru a prezice statusul prospectului, Zia poate fi folosit următoarele câmpuri pentru a găsi tipare: sursa prospectului, numărul de angajați, industria și venitul anual.

Această secțiune te va ajuta să înțelegi ce influențează predicția Zia. Dacă este necesar, poți revizui aceste câmpuri și valori și poți face modificări conform cerințelor pentru a vedea dacă predicția diferă.

Informații suplimentare

Această secțiune oferă o reprezentare grafică a datelor care sunt cel mai probabil să fie prezise de Zia. De exemplu, dacă asigurarea de sănătate este tipul de asigurare cel mai preferat în compania ta, atunci probabilitatea ca noii solicitanți să aleagă asigurarea de sănătate este mai mare comparativ cu alte tipuri de asigurare.

În așteptarea datelor

Această secțiune va apărea doar când Zia nu poate face predicții din cauza înregistrărilor insuficiente (Zia are nevoie de minimum 200 de înregistrări pentru a prezice). Afișează numărul de înregistrări disponibile pentru ca Zia să învețe. În imaginea următoare, Zia este configurată să prezică Expected Revenue pentru modulul Deals. Secțiunea de așteptare a datelor arată că în prezent sunt 0 înregistrări, prin urmare predicția nu poate fi făcută.

Utilizatorul va primi, de asemenea, o notificare în Panoul de notificări Zia că Zia nu a putut prezice rezultatul din cauza înregistrărilor insuficiente.