商談の予測受注確度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、受注および失注した商談に関する履歴データを使用して、特定の商談の予測受注確度を計算します。
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、予測受注確度が12時間ごとに再計算されます。
予測受注確度の変更をUIで表示するには、適応型検索の商談を最初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、予測受注確度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、予測受注確度が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、AIリード・スコアの変更にも適用されます。
予測受注確度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かどうかがチェックされます。 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商談のクローズ
- 100の機会損失
- 1,000商談担当者
- 1,000の商談ステージ
- 100件の受注商談
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、様々な商談ステージのデータのシェイプをトレーニングします。 データが描画されるオブジェクトは次のとおりです:
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アカウント
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アクティビティ
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担当者
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商談
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商談担当者
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商談売上
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商談ステージ・スナップショット
スナップショットでは、商談の情報がステージ別に比較されます。 たとえば、最初の「適格」ステージのアクティビティを、受注済商談と失注済商談の同じステージと比較します。
十分なデータを含まない属性は破棄されます。 たとえば、商談に通常少数の担当者が含まれる場合、担当者情報はモデルおよび予測から除外されます。 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:
- モデルのトレーニングおよび予測での使用からレコードを除外できます
たとえば、販売プロセスがまったく異なる商談を、予測しようとしている商談から除外できます。商談を含めると、予測が不正確になるためです。 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の更新を除外できます。 販売メソッドや販売チャネルなど、複数の属性を使用して商談を除外できます。
除外されたレコードには引き続き「予測受注確度」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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カスタム属性を使用してモデルをトレーニングします。
モデルに属性を追加することはできませんが、モデルに含まれる属性のサブセットにカスタム属性を置き換えることができます。 次のオブジェクトは、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:
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アクティビティ
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商談
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商談担当者
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商談ステージ・スナップショット
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| 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。 |
