Seuls les utilisateurs disposant de l’autorisation Gérer l’IA B2B peuvent créer, modifier et supprimer des objectifs de score.
Ce tutoriel vous guide tout au long des étapes à suivre pour gérer les objectifs de score du service de notation de compte et de prospect prédictif. Les objectifs de score peuvent concerner soit un profil de personne, soit un profil de compte.
Pour créer un score, sélectionnez le Services dans la barre latérale et sélectionnez Création d’un score.
La variable Informations de base s’affiche, vous invitant à sélectionner un type de profil, à saisir un nom et éventuellement une description. Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Suivant.
La variable Définition de votre objectif s’affiche. Sélectionnez la flèche de liste déroulante, puis un type d’objectif dans la fenêtre déroulante qui s’affiche.
La variable Particularités des objectifs s’ouvre. Sélectionnez la flèche de liste déroulante, puis le nom du champ d’objectif dans la fenêtre déroulante qui s’affiche.
La variable Conditions de l’objectif s’affiche. Sélectionnez la flèche de liste déroulante, puis sélectionnez une condition dans la fenêtre déroulante qui s’affiche.
La variable Valeur de la cible s’affiche. Ensuite, configurez vos Particularités des objectifs. Sélectionnez la variable Saisir la valeur du champ et saisissez votre valeur d’objectif.
Plusieurs valeurs d’objectif peuvent être ajoutées.
Pour ajouter des champs supplémentaires, sélectionnez Ajouter un champ.
Pour configurer la période de prédiction, sélectionnez la flèche de liste déroulante, puis sélectionnez la période de votre choix.
La stratégie de fusion sélectionnée détermine la manière dont les valeurs de champ d’un profil de personne sont sélectionnées. À l’aide de la flèche de liste déroulante, sélectionnez la stratégie de fusion de votre choix, puis sélectionnez Terminer.
La variable La configuration de notation est terminée. s’affiche, confirmant que le nouveau score a été créé. Sélectionnez OK.
Chaque processus de notation peut prendre jusqu’à 24 heures.
Vous revenez alors à la variable Services où vous pouvez voir le nouveau score créé dans la liste des scores.
Sélectionnez le score pour afficher les détails et des informations supplémentaires sur les détails de la dernière exécution.
Pour plus d’informations sur les codes d’erreur visibles sous les détails de la dernière exécution, reportez-vous à la section sur génère les codes d’erreur de pipeline AI. dans ce document.
Pour modifier un score, sélectionnez un score dans la Services et sélectionnez Modifier dans le panneau des détails supplémentaires sur le côté droit de l’écran.
La variable Modifier l’instance s’affiche, dans laquelle vous pouvez modifier la description du score. Apportez vos modifications et sélectionnez Enregistrer.
La configuration du score ne peut pas être modifiée, car cela déclenchera une nouvelle formation et une nouvelle notation du modèle. C'est l'équivalent de supprimer le score et de créer un nouveau score. Pour modifier la configuration du score, vous devez cloner ce score ou créer un nouveau score.
Vous revenez alors à la variable Services . Sélectionnez le score pour afficher les détails de la description mise à jour dans le panneau des détails supplémentaires sur le côté droit de l’écran.
Pour cloner un score, sélectionnez un score dans la variable Services et sélectionnez Cloner dans le panneau des détails supplémentaires sur le côté droit de l’écran.
La variable Informations de base s’affiche. Le type, le nom et la description du profil sont clonés à partir du score d’origine. Modifiez ces détails et sélectionnez Suivant.
La variable Définition de votre objectif s’affiche. Suivez la section Objectifs comme vous le feriez lors de la création d’un nouveau score et sélectionnez Terminer.
Vous revenez alors à la variable Services où vous pouvez voir le score nouvellement cloné dans la liste.
La variable Définition de votre objectif n’est pas clonée à partir du score d’origine.
Pour supprimer un score, sélectionnez un score dans la Services et sélectionnez Supprimer dans le panneau des détails supplémentaires sur le côté droit de l’écran.
La variable Suppression de la documentation la boîte de dialogue de confirmation s’affiche. Sélectionnez Supprimer.
La suppression de la définition de score supprimerait également tous les scores prévus sur le profil de la personne ou le profil du compte, mais pas le groupe de champs créé pour la définition de score. Le groupe de champs restera "orphelin" dans le modèle de données.
Vous revenez alors à la variable Services où vous ne pouvez plus voir le score dans la liste.
Code d’erreur | Message d’erreur |
---|---|
401 | Erreur 401. Le pipeline Leads AI est arrêté : nombre de comptes valides insuffisants pour la notation des comptes. Nombre de comptes : {}. |
402 | Erreur 402. Le pipeline Leads AI s’est arrêté : pas assez de contacts valides pour la notation des contacts. Nombre de contacts : {}. |
403 | Erreur 403. Le pipeline Leads AI est arrêté : volume d’activité insuffisant pour la formation des modèles. Nombre d’événements : {}. |
404 | Erreur 404. Le pipeline Leads AI est arrêté : conversions insuffisantes pour la formation des modèles. Nombre de conversions : {}. |
405 | Erreur 405. Le pipeline Leads AI est arrêté : l’activité est trop éparse pour une formation de modèle valide. Uniquement {} pourcentage de comptes a une activité. |
406 | Erreur 406. Le pipeline Leads AI est arrêté : l’activité est trop éparse pour une formation de modèle valide. Uniquement {} le pourcentage de contacts a une activité. |
407 | Erreur 407. Le pipeline Leads AI est arrêté : les types d’activité de notation de données ne correspondent pas aux données d’entraînement. |
408 | Erreur 408. Pipeline Leads AI arrêté : le taux d’absence est trop élevé pour les fonctionnalités d’activité. Taux manquant : {}. |
409 | Erreur 409. Le pipeline Leads AI est arrêté : test auc est trop faible. Test d’auc : {}. |
410 | Erreur 410. Le pipeline Leads AI est arrêté : le test auc est trop faible après réglage des paramètres. Test d’auc : {}. |
411 | Erreur 411. Le pipeline Leads AI est arrêté : les données d’apprentissage n’ont pas assez de conversions pour produire un modèle fiable. de conversions: {}. |
412 | Erreur 412. Le pipeline Leads AI est arrêté : les données de test n’ont aucune conversion pour calculer AUC-ROC. |
Code d’avertissement/d’information | Message |
---|---|
100 | INFO 100. Contrôle la qualité de l’IA : le nombre de comptes est le suivant : {}. |
101 | INFO 101. Contrôle la qualité de l’IA : le nombre de contacts est le suivant : {}. |
102 | INFO 102. Dirige le contrôle de qualité de l’IA : le nombre d’opportunités est le suivant : {}. |
103 | INFO 103. Contrôle la qualité de l’IA : le test de l’authentification est faible. Démarrez le réglage des paramètres. Test d’auc : {}. |
200 | AVERTISSEMENT 200. Passe en revue la qualité de l’IA : le taux manquant de fonctionnalités démographiques est le suivant : {}. |
201 | AVERTISSEMENT 201. Passe en revue la qualité de l’IA : le taux manquant des fonctionnalités d’activité est le suivant : {}. |
En suivant ce tutoriel, vous pouvez désormais créer et gérer des scores. Consultez les documents suivants pour plus d’informations :