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Gerenciar pontuação preditiva de leads e contas no Adobe Real-Time Customer Data Platform, B2B edition

Last update: Fri Feb 06 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
  • Tópicos:
  • B2B

Criado para:

  • Administrador
NOTE
Somente usuários com a permissão Gerenciar IA B2B podem criar, alterar e excluir metas de pontuação.

Este tutorial percorre as etapas para gerenciar metas de pontuação do lead preditivo e do serviço de pontuação da conta. As metas de pontuação podem ser para perfil de pessoa ou perfil de conta

Criar uma nova pontuação

Para criar uma nova pontuação, selecione Services na barra lateral e Create score.

plas-new-score

A tela Basic information é exibida, solicitando que você selecione um tipo de perfil, insira um nome e uma descrição opcional. Quando terminar, selecione Next.

informações-básicas-da-inserção-plano

A tela Define your goal é exibida. Selecione a seta suspensa e, em seguida, selecione um tipo de meta na janela suspensa exibida.

plas-select-a-goal

A caixa de diálogo Goal specifics é aberta. Selecione a seta suspensa e selecione o nome do campo de meta na janela suspensa exibida.

plas-select-a-goal-field-name

A seleção Goal conditions é exibida. Selecione a seta suspensa e selecione condição na janela suspensa exibida.

condição_específica-meta-plano

O campo Goal value é exibido. Em seguida, configure o Goal specifics. Selecione o painel Enter Field Value e insira seu valor de meta.

NOTE
Vários valores de meta podem ser adicionados.

valor-campo-específico-da-meta-plano

Para adicionar outros campos, selecione Add field.

plas-goal-specis-add-event

Para configurar o período de previsão, selecione a seta suspensa e selecione o período desejado.

período-previsão-plano

A política de mesclagem selecionada determina como os valores de campo de um perfil de pessoa são selecionados. Usando a seta suspensa, selecione a política de mesclagem desejada e selecione Finish.

A caixa de diálogo Scoring setup is complete é exibida confirmando que a nova pontuação foi criada. Selecione OK.

pontuação-completa

NOTE
Pode levar até 24 horas para que cada processo de pontuação seja concluído.

Você retornará à guia Services, na qual poderá ver a nova pontuação criada na lista de pontuações.

pontuação planejada-criada

Selecione a pontuação para exibir detalhes e informações adicionais sobre os detalhes da última execução.

plas-score-additional-information

Para obter informações mais detalhadas sobre os códigos de erro que podem ser vistos nos detalhes da última execução, consulte a seção sobre códigos de erro do pipeline de IA de clientes potenciais neste documento.

Editar uma pontuação

Para editar uma pontuação, selecione uma pontuação na guia Services e selecione Edit no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

plas-edit-score

A caixa de diálogo Edit instance é exibida, onde você pode editar a descrição da pontuação. Faça as alterações e selecione Save.

plas-edit-save

NOTE
A configuração de pontuação não pode ser alterada, pois isso acionará o novo treinamento e a nova pontuação do modelo. É equivalente a excluir a pontuação e criar uma nova. Para editar a configuração da pontuação, você precisará clonar essa pontuação ou criar uma nova.

Você retornará à guia Services. Selecione a pontuação para exibir os detalhes da descrição atualizada no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

Clonar uma pontuação

Para clonar uma pontuação, selecione uma pontuação na guia Services e selecione Clone no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

pontuação-clone-plas

A tela Basic information é exibida. O tipo, o nome e a descrição do perfil são clonados da pontuação original. Corrija esses detalhes e selecione Next.

plas-clone-basic-info

A tela Define your goal é exibida. Complete a seção de metas como faria ao criar uma nova pontuação e selecione Finish.

Você retornará à guia Services, onde poderá ver a pontuação recém-clonada na lista.

NOTE
A seção Define your goal não é clonada da pontuação original.

Excluir uma pontuação

Para excluir uma pontuação, selecione-a na guia Services e selecione Delete no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

pontuação de exclusão de planos

A caixa de diálogo de confirmação Delete documentation é exibida. Selecione Delete.

plas-delete-score-confirmation

NOTE
A exclusão da definição de pontuação também excluiria todas as pontuações previstas no perfil de pessoa ou no perfil de conta, mas não no grupo de campos criado para a definição de pontuação. O grupo de campos será deixado "órfão" no modelo de dados.

Você retornará à guia Services, na qual não poderá mais ver a pontuação na lista.

Códigos de erro de pipeline de IA de clientes potenciais

Código de erro
Mensagem de erro
401
ERRO 401. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: não há contas válidas suficientes para a pontuação da conta. Contagem de contas: {}.
402
ERRO 402. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: não há contatos válidos suficientes para a pontuação de contatos. Contagem de contatos: {}.
403
ERRO 403. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: volume de atividade insuficiente para treinamento de modelo. Contagem de eventos: {}.
404
ERRO 404. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: não há conversões suficientes para treinamento de modelo. Contagem de conversões: {}.
405
ERRO 405. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: atividade muito esparsa para treinamento de modelo válido. Somente {} por cento das contas tem atividade.
406
ERRO 406. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: atividade muito esparsa para treinamento de modelo válido. Somente {} por cento dos contatos tem atividade.
407
ERRO 407. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: os tipos de atividade de dados de pontuação não correspondem aos dados de treinamento.
408
ERRO 408. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: a taxa de ausências é muito alta para recursos de atividade. Taxa ausente: {}.
409
ERRO 409. O pipeline de IA de cliente potencial parou: a auc de teste está muito baixa. Auc de teste: {}.
410
ERRO 410. Pipeline de IA de cliente potencial interrompido: a auc de teste está muito baixa após o ajuste do parâmetro. Auc de teste: {}.
411
ERRO 411. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: os dados de treinamento não têm conversões suficientes para produzir um modelo confiável. Conversões: {}.
412
ERRO 412. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: os dados de teste não têm nenhuma conversão para calcular a AUC-ROC.
Código de aviso/informações
Mensagem
100
INFORMAÇÃO 100. Verificação de qualidade de IA de clientes potenciais: a contagem de contas é: {}.
101
INFORMAÇÃO 101. Verificação de qualidade de IA de clientes potenciais: a contagem de contatos é: {}.
102
INFORMAÇÃO 102. Conduz verificação de qualidade de IA: a contagem de oportunidades é: {}.
103
INFORMAÇÃO 103. Conduz a verificação de qualidade da IA: o teste de auc é baixo. Iniciar ajuste de parâmetro. Testando auc: {}.
200
AVISO 200. Conduz verificação de qualidade de IA: a taxa de recursos firmográficos ausentes é: {}.
201
AVISO 201. Verificação de qualidade de IA de clientes potenciais: a taxa ausente de recursos de atividade é: {}.

Próximas etapas

Ao seguir este tutorial, agora é possível criar e gerenciar pontuações com êxito. Consulte os seguintes documentos para obter mais detalhes:

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