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

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 o Serviços na barra lateral e selecione Criar pontuação.

plas-new-score

A variável Informações básicas é exibida, solicitando que você selecione um tipo de perfil, insira um nome e uma descrição opcional. Quando terminar, selecione Próxima.

plas-enter-basic-information

A variável Definir sua meta é exibida. Selecione a seta suspensa e, em seguida, selecione um tipo de meta na janela suspensa exibida.

plas-select-a-goal

A variável Especificações da meta será aberta. Selecione a seta suspensa e selecione o nome do campo de meta na janela suspensa exibida.

plas-select-a-goal-field-name

A variável Condições da meta é exibida. Selecione a seta suspensa e selecione condição na janela suspensa exibida.

plas-goal-specis-condition

A variável Valor da meta é exibido. Em seguida, configure o Especificações da meta. Selecione o Inserir valor do campo e insira o valor da meta.

NOTE
Vários valores de meta podem ser adicionados.

valor de campo específico do objetivo do plano

Para adicionar campos extras, selecione Adicionar campo.

evento de adição de especificações do objetivo do plano

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

plas-prediction-timeframe

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 de escolha e selecione Concluir.

A variável A configuração de pontuação foi concluída será exibida confirmando que a nova pontuação foi criada. Selecionar OK.

pontuação total

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

Você retornará à janela Serviços guia, onde você pode ver a nova pontuação criada na lista de pontuações.

pontuação plas-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 em códigos de erro de pipeline de IA para clientes potenciais neste documento.

Editar uma pontuação

Para editar uma pontuação, selecione uma das Serviços e selecione Editar no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

plas-edit-score

A variável Editar instância será exibida, onde você poderá editar a descrição da pontuação. Faça as alterações e selecione Salvar.

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 janela Serviços guia. 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 Serviços e selecione Clonar no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

plas-clone-score

A variável Informações básicas é exibida. O tipo, o nome e a descrição do perfil são clonados da pontuação original. Corrija esses detalhes e selecione Próxima.

plas-clone-basic-info

A variável Definir sua meta é exibida. Complete a seção de metas como faria ao criar uma nova pontuação e selecione Concluir.

Você retornará à janela Serviços guia, onde você pode ver a pontuação recém-clonada na lista.

NOTE
A variável Definir sua meta A seção não é clonada da pontuação original.

Excluir uma pontuação

Para excluir uma pontuação, selecione uma das Serviços e selecione Excluir no painel de detalhes adicionais no lado direito da tela.

plas-delete-score

A variável Excluir documentação confirmação será exibida. Clique em Excluir.

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 janela Serviços onde não é mais possível 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 {} porcentagem de contas tem atividade.
406
ERRO 406. O pipeline de IA de cliente potencial foi interrompido: atividade muito esparsa para treinamento de modelo válido. Somente {} porcentagem de 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 à verificação de qualidade da 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 à verificação de qualidade da IA: a taxa de recursos firmográficos ausentes é: {}.
201
AVISO 201. Conduz à verificação de qualidade da IA: a taxa de recursos de atividade ausentes 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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