AIリード・スコアはどのように計算されますか。
Oracle Salesは、組込みの機械学習モデルを使用してリードをスコアリングします。 AIリード・スコアから、営業担当はリードが商談に変換される可能性を把握できます。 変換済および失注済リードに関する履歴データのパターンを見つけることで、スコアが0から100パーセントの範囲で計算されます。
モデルは、毎月、過去3年間のデータに基づいて自動的に再トレーニングされます。
このモデルでは、営業担当が行った更新に基づいて、リードのAIリード・スコアが12時間ごとに再計算されます。
AIリード・スコアの変更をUIで表示するには、最初に適応型検索のためにリードに索引付けする必要があります。 インデックス作成プロセスでは、頻繁に実行され、最終更新日(最終更新日)の日時に基づいてレコードがインデックス付けされます。 レコードを変更すると、通常はその日付が更新されます。 ただし、AIリード・スコアの多くの変更は非常に増分的であるため、Oracleでは、プロファイル・オプション「AI更新実施者列しきい値」(ORA_ZCA_AI_UPDATE_WHO_THRESHOLD)を使用して、レコードの不要な再索引付けを防止します。
デフォルトでは、AIリード・スコアが5%未満に変更された場合、「最終更新日」への更新はありません。 「設定および保守」作業領域の「管理者プロファイル値の管理」タスクを使用して、このプロファイルを別の値に設定できます。 ここで適用するしきい値は、商談受注確度の変更にも適用されます。
AIリード・スコア機能を有効にすると、トレーニング対象のモデルに十分な履歴データがあることがアプリケーションによってチェックされます。 少なくとも次のものがあることを確認します:
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1,000件のクローズ済リード
- 100件の変換済リード
- 1,000のリード・アクティビティ
アクティビティには、通話、会議、電子メールなどがあります。
- 1,000人のリード担当者
- 100の取下げ済リード
これらは、最小限の要件にすぎません。 たぶん、小さな数字で意味のある予測を得られないでしょう。
モデルは、次の情報からデータのシェイプをトレーニングします:
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アクティビティ
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リード自体の情報
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リード担当者
十分なデータを含まない属性は破棄されます。 データが多い属性は、モデルが予測を行うために使用する機能に結合されます。
モデル自体を構成またはコピーすることはできませんが、いくつかの変更を行うことができます:
- リード自体またはアクティビティから属性を使用して、モデルのトレーニングおよび予測で使用されないレコードを除外できます
たとえば、通常販売する製品とは異なる製品のサブセットのリードを除外すると、予測が不正確になるため除外できます。 たとえば、主に機器を販売している場合は、サブスクリプション更新のためにリードを除外できます。 製品グループ、キャンペーン、パートナなど、複数の属性を使用して見込み客を除外できます。
除外されたレコードでは、引き続きUIに「AIリード・スコア」フィールドが表示されますが、フィールド値は空白です。
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カスタム属性でモデルをトレーニングできます
モデルに属性を追加することはできませんが、モデルに含まれる一部のリード属性にカスタム属性を置き換えることができます。 リード・オブジェクト自体のみが、既存の属性の小さなサブセットに対する置換を許可します:
| コールアウト | 摘要 |
|---|---|
| 1 | 構成するオブジェクトを選択します。 |
| 2 | レコードを除外するために使用する属性と値を指定します。 複数のフィルタを入力できます。 |
| 3 | 「モデル機能構成」見出しにリストされている属性は、独自のカスタム属性に置き換えることができます。 |
