機械翻訳について

流動予測モデルの設定

Oracle Data Miningに構築された流動予測モデルは、現在および履歴のインジケータを使用して流動の可能性を予測します。 流動の可能性とは、顧客がサービスまたはサブスクリプションを停止する確率をパーセントで表したものです。 流動予測モデルは、次のことに役立ちます。

  • 流動予測に使用されるカスタムおよび事前定義済属性を追加または削除します。

  • 使用可能な顧客の行動および使用パターンを収集します。

  • モデルを定期的に学習させ、予測ベースの入力データを計算することによって、堅牢な予測モデルを構築します。

  • 「モデル正確性の表示」タスクを使用して、予測の正確性をレビューします。

  • 事前定義済モデルを使用して、サブスクリプション製品の流動の可能性を予測します。

  • 流動の要因となっている上位のドライバを調整します。

  • 流動の可能性が最後に計算された後、どのように変化したかを識別します。

これらの要因に基づいて、流動する可能性が高い顧客を予測し、クロスセルやアップセルの商談を創出できます。

流動予測モデルは、営業担当が是正処置を実施できるように、流動の可能性の考えられる原因を特定するための柔軟なメカニズムを提供します。 流動予測モデルを設定するステップは、次のとおりです。

  1. 流動予測モデルの設定

  2. 「流動予測機能の移入」スケジュール済プロセスの実行

  3. 「履歴データの学習および流動の可能性の予測」スケジュール済プロセスの実行

  4. 流動予測モデルの正確性のレビュー

流動予測モデルの設定

「流動予測モデルの管理」ページを使用すると、流動の可能性の予測に寄与する受入済しきい値レベルおよび属性を制御できます。

  1. 設定ユーザーとしてサイン・インします。

  2. 「サブスクリプション管理」作業領域に移動します。

  3. 「サブスクリプション」ランディング・ページで、「サブスクリプション構成」タブをクリックします。

  4. 「流動予測モデルの管理」をクリックします。

  5. 「正確性しきい値」フィールドに値を入力します。 デフォルトでは、しきい値は70%に設定されています。

  6. 「アカウント・レベルしきい値」フィールドに値を入力します。 デフォルトでは、しきい値は70%に設定されています。

  7. 「情報学習データ期間」フィールドに日数を入力します。 クローズ日または終了日が指定された時間枠内にある場合は、将来の更改日、失効済レコードおよびクローズ済レコードを含むすべてのアクティブなレコードがデータ・セットに含められます。 デフォルトで日数は1,000日に設定されます。

  8. 「行の追加」アイコンをクリックして新しい属性を追加します。

  9. 流動の可能性を計算するために追加する各属性の「予測モデル」チェック・ボックスを選択します。

  10. 流動予測に使用される属性を削除するには、「削除」アイコンをクリックします。

  11. 「保存してクローズ」をクリックします。

「流動予測機能の移入」スケジュール済プロセスの実行

「流動予測機能の移入」スケジュール済プロセスでは、サブスクリプション条件、過去の更改、過去の修正、その他のサポート情報(請求書やサービス・リクエストなど)など、サブスクリプション流動予測オブジェクトの現在の値が集計されます。 この集計データをサブスクリプション管理からOracle Data Miningに転送するには、このスケジュール済プロセスを実行する必要があります。

  1. 「ナビゲート」「ツール」「スケジュール済プロセス」をクリックします。

  2. 「スケジュール済プロセス」ウィンドウで、「新規プロセスのスケジュール」をクリックします。

  3. 「新規プロセスのスケジュール」ウィンドウで、「ジョブ」オプションが選択されていることを確認します。

  4. 「名前」フィールドに「流動予測機能の移入」と入力し、「OK」をクリックします。

  5. 「プロセスの詳細」ウィンドウで、「送信」をクリックします。

  6. 確認ウィンドウで、「OK」をクリックします。

「履歴データの学習および流動の可能性の予測」スケジュール済プロセスの実行

「履歴データの学習および流動の可能性の予測」スケジュール済プロセスを使用して、流動予測モデルを過去のデータで学習させ、サブスクリプション製品の流動の可能性を予測します。 このスケジュール済プロセスの目的は次のとおりです。

  • 選択した予測モデルを再構築します。

  • 構築プロセス中に導出されたスコアに基づいて予測を作成します。

この機能を使用するには、少なくとも流動サブスクリプションが30件、更新済サブスクリプションが30件必要です。 流動および更改サブスクリプションのレコード数が30件未満の場合でも「履歴データの学習および流動の可能性の予測」スケジュール済プロセスは正常に実行されますが、流動データが流動予測モデルの情報学習には不十分であるためにサブスクリプションを追加するよう求めるメッセージが表示されます。

流動サブスクリプションとは、終了日より前にクローズまたは終了されたサブスクリプション、または更改なしで失効するサブスクリプションのことです。 サブスクリプションを更改すると、元のサブスクリプション・レコードは失効済状態に設定されます。 これらの更改されたサブスクリプションおよび対応する親サブスクリプションは、流動でないとみなされます。 サブスクリプションが更改なしで失効すると、これは流動とみなされます。

「流動予測モデルの管理」ページで流動予測に使用される属性を追加または削除するたびに、このスケジュール済プロセスを実行する必要があります。

  1. 「ナビゲート」「ツール」「スケジュール済プロセス」をクリックします。

  2. 「スケジュール済プロセス」ウィンドウで、「新規プロセスのスケジュール」をクリックします。

  3. 「新規プロセスのスケジュール」ウィンドウで、「ジョブ」オプションが選択されていることを確認します。

  4. 「名前」フィールドに「履歴データの学習および流動の可能性の予測」と入力し、「OK」をクリックします。

  5. 「基本オプション」セクションで、「モード」ドロップダウン・リストから値を選択します。 次を選択できます。

    1. データの学習および予測の実行: 選択された属性に基づいて新規モデルを作成し、これを使用して流動の可能性を予測します。

    2. 予測の実行: このジョブを前回実行したときに作成されたモデルを使用して流動を予測します。

    3. データの学習: 選択した属性に基づいてデータを学習させる新しいモデルを作成します。

  6. 「プロセスの詳細」ウィンドウで、「送信」をクリックします。

  7. 確認ウィンドウで、「OK」をクリックします。

新規サブスクリプションの流動を予測するたびに、このステップを繰り返す必要があります。