Pontuação de propensão

A pontuação de propensão permite que você defina os clientes com base na possibilidade de uma conversão ou conclusão bem-sucedida de um evento especificado. Permite maximizar o impacto potencial dos esforços antes de executar um processo ou direcionar uma campanha.

O valor da Pontuação de propensão

A pontuação de propensão permite que você realize a descoberta de dados para identificar comportamentos ou padrões ocultos que existem nos dados. Especificamente, a pontuação de propensão ajuda a identificar clusters de clientes semelhantes que usam meios mais objetivos e centralizados, em vez de filtragem ou segmentação simples. Além disso, a pontuação de propensão permite que você configure recursos preditivos para identificar comportamentos de clientes importantes para a sua empresa.

Depois de identificar o público-alvo de grande importância, você pode engajá-los para atingir o efeito principal. Por exemplo, se você for Empresa a Empresa, poderá ter clientes potenciais de vendas que lhe permitem pontuar os clientes potenciais e identificar sua probabilidade de conversão offline. Devido ao custo de cada lead, a criação de um incentivo para identificar possíveis clientes com a maior probabilidade de conversão de uma venda é a maneira mais eficaz e econômica de focar nos seus recursos.

A pontuação de propensão fornece a capacidade de identificar os fatores mais preditivos de uma classificação específica, ou de identificar a probabilidade da ocorrência de um evento, mas também pode ser aplicada para responder às seguintes questões: O cliente fará conversões? O cliente responderá a um email? O cliente fará outras compras? A pontuação de propensão permite que você responda a essas perguntas e identifique visitantes que tenham uma inclinação a ações que podem ser configuradas e classificadas.

Além disso, você pode usar filtros para definir um subconjunto de visitantes a serem pontuados usando o recurso opcional Training Filter . Se nenhum filtro for aplicado, todos os visitantes serão direcionados para a pontuação.

Recursos da Visualização de Pontuação de propensão

Para abrir a Visualização de pontuação de propensão, clique em Add > Visualization > Predictive Analytics > Scoring > Propensity Score.

A Visualização da Pontuação de propensão inclui estes recursos acessíveis em sua barra de ferramentas:

Recurso da barra de ferramentas Descrição
Ir Clique para executar o processo de pontuação após configurar os parâmetros.
Reset Limpe todas as configurações na visualização.
Load Carrega um ScoreDim criado anteriormente que permite alterar e/ou recriar o modelo de pontuação.
Salvar Salve a visualização de pontuação de propensão como um arquivo Dim para ser acessado e aberto, conforme necessário.
Enviar Enviar tarefa de pontuação para processamento no servidor.
Opções Defina o Filtro de treinamento para limitar o subconjunto de visitantes. O filtro padrão é Train on Everyone, mas você pode alterá-lo fazendo seleções de espaço de trabalho ou criando um filtro usando o Filter Editor.
Definir meta Defina a variável dependente.
Métrica Adicionar métricas como variáveis independentes.
Elementos Arraste elementos de Dimensão usando as teclas <Ctrl> + <Alt> das tabelas de Dimensão.

Consulte também:

  • Os gráficos Ganho e Levantamento. Essas exibições podem ser abertas de um modelo de pontuação completo ou de Add Visualization> Predictive Analytics > Scoring.
  • O Visualizador de modelos. Essas exibições podem ser abertas de um modelo de pontuação completo ou de Add Visualization> Predictive Analytics > Scoring.
  • O recurso Descrição de filtro complexo.

Usando a visualização de Pontuação de propensão

  • Defina um ou mais filtros para definir a população do visitante para a pontuação. Essa opção opcional Training Filter permite direcionar os visitantes com base nos critérios selecionados. Se nenhum filtro de treinamento for aplicado, todos os visitantes serão direcionados para a pontuação. Se o Filtro de treinamento estiver definido, o resultado da pontuação será significativo para a população de visitantes definida, embora cada visitante ainda receba uma pontuação.

  • Identifique os visitantes positivos. Para definir a variável dependente para especificar um filtro de destino identificando os visitantes positivos que correspondem ao resultado desejado. Isso pode ser tão simples quanto Receita > $10, ou um filtro muito mais complexo.

  • O filtro Target não pode ser igual ao filtro Treinamento. Logicamente, o Filtro de meta deve ser uma adição ao Filtro de treinamento, resultando em um subconjunto positivo da população de visitantes a ser pontuado.

  • Selecione variáveis de interesse (variáveis independentes) como entradas para o algoritmo de Pontuação de propensão. Podem ser Métricas ou elementos individuais de uma Dimensão. A Pontuação de propensão iniciará o pré-processamento, assim como no Agrupamentode visitantes. O sistema começa a capturar uma determinada quantidade de amostras que corresponde à definição do filtro de treinamento definido anteriormente (se houver). Atualmente, o tamanho da amostra é definido como 10% da população de pontuação (definida pelo filtro de treinamento), com um mínimo de 20 mil e máximo de 100 mil, e está vinculado ao tamanho da população de pontuação.

  • Uma Dimensão de pontuação tem elementos que variam de 0% a 100% que determinam a probabilidade dos visitantes corresponderem à variável do Target.

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