人工智能决策运行状况
AI-decisioning运行状况检查Adobe Marketo Optimizer中支持个性化的数据。 它报告潜在客户覆盖率、角色分类和跨人口统计、家庭统计、技术说明和心理统计类别的故事丰富程度。 然后，它会标记缺少的数据以标识从何处开始。
使用AI-decisioning运行状况查看哪些数据从Marketo Engage流入，以及哪些地方存在差距。 弥补这些差距可改进AI决策对每个人评分和路由的方式。
打开AI决策运行状况 open
从主页或同事聊天中打开报表。
- 在 主页 页面上，选择“快速访问”行中的 AI-decisioning运行状况 卡。 卡片将引领一行，并显示故事数量和角色分类进度，例如929个故事，32%角色已分类。
- 在同事聊天框中，直接询问您的个性化数据，或键入
/并选择AI决策运行状况。
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两个路径都会在同事工作区中打开报表。
聊天欢迎和跟进提示 chat-welcome
从聊天中打开AI-decisioning运行状况会显示欢迎消息、*欢迎使用AI-decisioning运行状况、报告检查摘要以及用于打开完整报告的卡片。
在卡片下方的 下一步要做什么？ 下，AI-decisioning运行状况会根据您自己的数据的特定空白给出后续提示。 例如，如果67.7%的潜在客户缺少角色分类，则一个建议提示会显示为什么67.7%的潜在客户未按角色分类？ 选择建议的提示或询问您自己的问题，以便在不离开聊天的情况下获得直接答案。
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报表概述 report-overview
工作区报告打开时显示有 高亮 标注，它以浅显的语言列出了数据中最强和最弱的区域，如 人口统计数据达到100%的销售机会，字段深度很大 或67.7%的销售机会仍未被分类为任何角色。 复选标记标记正常结果，而带斜线的圆标记间隙。
在亮点旁边，雷达图绘制了跨六个维度的总体覆盖率：人口统计、第一图、技术图、心理图、角色和意图。 阴影区域越大，覆盖范围越广。
角色分类 persona-classification
角色分类部分显示有多少故事被分类为角色，例如：已分类的300，共929个故事· 32.3%已分类· 67.7%未分类。 栈叠的条形图按角色划分分类故事，图例显示每个故事的数量和百分比。
选择角色区段以打开包含该角色的示例职称的详细信息卡。 例如，Other区段可能显示：272篇故事/ 29.3%，并带有行业专家、独立顾问、自由职业顾问和主题专家等示例。
覆盖率 coverage
涵盖范围部分列出了五个数据类别：人口统计、第一项统计、技术知识、心理统计以及意图和活动。 每个类别均显示在该类别中至少具有一个可用属性的故事的百分比。
选择一个类别以将其展开，然后选择以下两个选项卡之一：
- 属性 — 按类型分组的属性，如个人详细信息或人口统计下的位置。 每个属性显示有多少故事具有值，例如：
firstName (906 stories)。 - 标志 — 特定于该类别的间隙，或者当覆盖率正常时，该类别上无打开标志。
使用类别列表上方的搜索字段，可按名称直接跳转到类别或属性。
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标志 flags
报表底部的 标志 部分列出了所有类别中发现的每个差距，按严重程度排名：
- 关键 — 完全阻止某项功能的差距，例如技术说明涵盖所有潜在客户的0%。
- 观看 — 降低效率但不阻碍功能的差距，如心理覆盖率仅占潜在客户的7.2%。
按严重程度筛选列表，然后选择标记以展开列表并阅读有关其业务影响的一句话说明，例如： 未分类的商机无法进入特定于角色的历程或接收特定于角色的消息，从而降低促销活动相关性和转化率。
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最近访问 recently-accessed
如果您打开AI-decisioning运行状况然后导航离开，它将在空工作区中重新显示在 最近访问的 下，因此您可以跳回报表而不返回主页。
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针对AI决策运行状况的计划增强功能包括：
- 同事技能目录中的专用条目。
- 引导式“询问如何进行”操作，指导您修复标记。
- 一个专用的后续步骤选项卡。