予測モデルの概要
AI Builder 予測モデルは、提供された履歴データのパターンを分析します。 予測モデルは、これらのパターンを結果に関連付けることを学習します。 次に、AI の力を使用して、新しいデータで学習したパターンを検出し、それらを使用して将来の結果を予測します。
予測モデルを使用して、次のいずれかの方法で回答できるビジネス上の質問を調べます。
- 2 つの利用可能なオプションから (バイナリ)。
- 考えられる複数の結果から。
- 回答が数値の場合。
バイナリ予測
バイナリ予測は、尋ねられた質問に考えられる回答が 2 つある場合です。 例: はい/いいえ、true/false、時間どおり/遅刻、行く/行かない、など。 バイナリ予測を使用する質問の例は次のとおりです:
- 応募者はメンバーシップの資格がありますか?
- このトランザクションは不正である可能性がありますか?
- 顧客はマーケティング キャンペーンの適した候補者ですか?
- アカウントは期限までに請求書を支払う可能性がありますか?
複数の結果予測
複数の結果の予測は、3 つ以上の考えらえる結果のリストから質問に答えることができる場合です。 複数の結果予測の例は次のとおりです:
- 荷物の到着は早いですか、時間通りですか、遅いですか、それとも非常に遅いですか?
- 顧客はどの製品に興味がありますか?
数値予測
数値予測は、質問が数字で答えられる場合です。 数値予測の例は次のとおりです:
- 荷物が到着するまで何日かかりますか?
- エージェントは 1 日に何件のコールを処理する必要がありますか?
- 在庫にはいくつのアイテムが必要ですか?
- 営業チームは 1 か月に何人のリードを変換する必要がありますか?