Pontuação de propensão

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

O valor da Classificação de propensão

A pontuação de propensão permite executar a descoberta de dados para identificar comportamentos ou padrões ocultos existentes 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 classificação 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 é de empresa de negócios, pode ter leads de vendas que permitem sua classificação e a identificação da 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 classificação 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 a conversão? O cliente responderá a um email? O cliente fará uma nova compra? A classificação 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 classificados 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 de pontuação de propensão inclui esses recursos acessíveis em sua barra de ferramentas:

Recurso da barra de ferramentas Descrição
Ir Clique em para executar o processo de pontuação após configurar os parâmetros.
Redefinir Limpar 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 Pontuação de propensão como um arquivo Dim para ser acessado e aberto conforme necessário.
Submit Envie uma 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 Filter Editor.
Definir Target Defina a variável dependente.
Métrica Adicionar métricas como variáveis independentes.
Elementos Arraste elementos Dimension usando as teclas <Ctrl> + <Alt> das tabelas de Dimension.

Consulte também:

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

Usar a visualização de Pontuação de propensão

  • Defina um ou mais filtros para definir a população de visitantes para pontuação. Essa opção 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 tenha uma pontuação.

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

  • O filtro Target não pode ser o mesmo que o filtro Treinamento. Logicamente, o Filtro de direcionamento deve ser uma adição ao Filtro de treinamento, resultando em um subconjunto positivo da população do visitante a ser pontuada.

  • Selecione variáveis de interesse (variáveis independentes) como entradas do algoritmo de Pontuação de propensão . Essas podem ser métricas ou elementos individuais de um Dimension. A Pontuação de propensão começará o pré-processamento como em Cluster do visitante. O sistema começa a capturar uma certa quantidade de amostras que correspondem à definição do filtro de treinamento definido anteriormente (se houver). Atualmente, o tamanho da amostra é definido como 10% da população de pontuação (definida por filtro de treinamento), com no mínimo 20.000 e no máximo 100.000, e está vinculado ao tamanho da população de pontuação.

  • Uma Dimension de Pontuação tem elementos que variam de 0% a 100% que determina a probabilidade dos visitantes corresponderem à variável do Target.

Nesta página