客戶人工智慧的輸入與輸出

以下檔案概述Customer AI中使用的不同輸入和輸出。

客戶人工智慧輸入資料

客戶人工智慧使用消費者體驗事件資料來計算傾向分數。有關消費者體驗事件的詳細資訊，請參閱「準備要在智慧型服務檔案中使用的資料」。

客戶人工智慧需要模型訓練的歷史資料，但所需的資料量是根據兩個關鍵元素：結果窗口和合格人口。

根據預設，如果應用程式設定期間未提供符合資格的人口定義，客戶AI會尋找使用者在過去120天內有活動。此外，客戶人工智慧根據預測的目標定義，至少需要500個符合資格的事件和500個非資格的事件（總計1000個）歷史資料。

提供的下列範例使用簡單的公式，協助您判斷所需資料的最小數量。如果您有超過最低要求，則您的模型可能會提供更精確的結果。如果您的數量少於所需的最小數量，則模型將失敗，因為模型培訓沒有足夠的資料量。

公式:

所需資料的最小長度=合格人口+結果視窗

注意

30是合格人口所需的最少天數。如果未提供此選項，則預設值為120天。

範例：

您想要預測客戶是否可能在未來30天內購買手錶。您也想對過去60天內有某些Web活動的使用者評分。在此情況下，所需資料的最小長度= 60天+ 30天。合格人口為60天，結果窗口為30天，總計90天。
您想要預測使用者是否可能在未來7天內購買手錶。在此情況下，所需資料的最小長度= 120天+ 7天。合格人口預設為120天，結果窗口為7天，總計為127天。
您想要預測客戶是否可能在未來7天內購買手錶。您也想對過去7天內有某些Web活動的使用者評分。在此情況下，所需資料的最小長度= 30天+ 7天。合格人口至少需要30天，結果窗口為7天，總計37天。

除了所需的最低資料外，客戶人工智慧也能處理最新資料。在此使用案例中，客戶AI會根據使用者最近的行為資料預測未來。換言之，更新的資料可能會產生更準確的預測。

客戶AI會針對個別個人檔案產生數個屬性，這些屬性被認定為符合資格。根據您已布建的項目，有兩種方式可以使用分數。如果您的資料集已啟用即時客戶個人檔案，您可以透過即時客戶個人檔案來使用。如果您沒有即時客戶個人檔案，您可以下載資料湖上可用的客戶人工智慧輸出資料集。

注意

「即時客戶描述檔」會使用輸出值，可用來建立和定義區段。

下表說明在Customer AI輸出中找到的各種屬性：

屬性	說明
分數	客戶在定義的時間範圍內達到預測目標的相對可能性。此值不應視為概率百分比，而應視為個人與整體人口之比的可能性。此分數的範圍為0到100。
概率	此屬性是描述檔在定義的時間範圍內達到預測目標的真實概率。比較不同目標的輸出時，建議您考慮百分比或分數的概率。在決定合格人口的平均概率時，應一律使用概率，因為不經常發生的事件的概率往往在較低端。概率範圍0到1的值。
百分位數	此值提供描述檔相對於其他類似計分描述檔的效能資訊。例如，若描述檔的流失百分位數排名為99，則表示其出現竄改的風險較高，而其他所有獲得分數的描述檔中，則有99%的風險。百分位數範圍從1到100。
傾向類型	所選傾向類型。
分數日期	發生計分的日期。
影響因素	描述檔可能轉換或流失的預測原因。因素包括以下屬性：程式碼：正面影響描述檔預測分數的描述檔或行為屬性。值：描述檔或行為屬性的值。重要性：指出描述檔或行為屬性對預測分數的權重（低、中、高）

準備好資料並準備好所有憑證和結構描述後，請先遵循「設定客戶人工智慧例項」指南。本指南會逐步帶您建立客戶人工智慧的例項。