잠재 고객 평가 모델 편집 및 재교육
잠재 고객 점수 모델의 예측 정확도가 기대치를 충족하지 않거나 모델이 기존 모델을 복제하는 경우 사용하는 속성을 편집하고 재교육할 수 있습니다.
노트
실시간 채점 기능이 출시되기 전에 게시된 모델은 실시간 채점에 사용하려면 편집하고 다시 게시해야 합니다. 실시간 채점 기능은 여러 지역에 걸쳐 단계적으로 출시되고 있습니다. 해당 지역에서 기능을 사용할 수 있는지 확인하려면 최신 버전 가용성 섹션에서 버전 9.0.22121.10001을 참조합니다. 이 기능은 기능 출시 후 일주일 후에 활성화됩니다. 실시간 채점은 해당 지역에서 활성화된 후에만 사용할 수 있습니다.
라이선스 및 역할 요구 사항
| 요구 사항 유형 | 반드시 필요 |
|---|---|
| 라이선스 | Dynamics 365 Sales Premium 또는 Dynamics 365 Sales Enterprise 추가 정보: Dynamics 365 Sales 가격 |
| 보안 역할 | 시스템 관리자 추가 정보: 미리 정의된 영업에 대한 보안 역할 정보 |
모델 편집
영업 허브 페이지 왼쪽 아래에 있는 영역 변경에서 Sales Insights 설정을 선택합니다.
사이트 맵의 예측 모델에서 잠재 고객 채점를 선택합니다.
예측 잠재 고객 점수 페이지에서 모델을 열고 자동 재교육이 꺼져 있는지 확인하세요.
모델 편집을 선택하고 다음 작업 중 하나를 수행합니다.
특성에 대한 영향 관련 인사이트를 보려면 특성을 선택합니다.
모델을 교육 위해 잠재 고객 엔터티 및 관련 엔터티(연락처 및 거래처)에서 모델이 고려할 특성(사용자 지정 속성 포함)을 선택합니다.
모델에 포함할 지능형 필드를 선택합니다.
노트
채점 모델은 다음 유형의 속성을 지원하지 않습니다.
- 사용자 지정 엔터티의 특성
- 날짜 및 시간-관련 특성
- 시스템 생성 특성(예: 잠재 고객 점수, 잠재 고객 그레이드, 버전 번호, 엔터티 이미지, 환율 및 예측 점수 ID)
(선택사항) 속성 목록의 오른쪽으로 스크롤하여 빈 값 무시를 켭니다.
기본적으로 속성의 빈 값은 모델 학습을 위해 포함됩니다. 빈 값이 비옹호자 역할을 하거나 가양성을 생성하는 경우 빈 값 무시를 켜십시오.
빈 값 무시 옵션은 다음 유형의 속성에 대해 비활성화됩니다.
- 빈 값에 대해 자동으로 유효성이 검사되는 속성(예: firstname_validation_engineered)
- 값의 존재 여부에 따라 점수에 영향을 미치는 속성(예: zipcode 또는 근무처 전화)
속성에 대해 빈 값 무시를 켜면 채점 위젯은 빈 값을 제외한 후 점수가 계산된다는 것을 나타냅니다.
모델 재교육을 선택합니다.
모델이 재학습할 때까지 몇 분 정도 기다립니다. 준비가 되면 다음과 같은 메시지를 받게 됩니다.
애플리케이션에서 15일마다 모델을 자동으로 다시 교육시키려면 자동으로 재교육을 선택하세요.
다음 작업 중 하나를 수행합니다.
게시할 준비가 되면 게시를 선택합니다. 모델 구성에 지정된 기준과 일치하는 잠재 고객에 모델이 적용됩니다. 사용자는 잠재 고객 점수 열 아래의 자신의 보기에서 잠재 고객 점수를, 잠재 고객 양식에서 위젯을 볼 수 있습니다. 추가 정보:리드를 기회로 전환
모델의 정확도를 확인하려면 세부 정보 보기를 선택한 다음 성능 탭을 선택합니다. 자세한 내용은 예측 점수 모델의 정확도 및 성능 보기를 참조하십시오.
재교육된 모델의 정확도가 만족스럽지 않은 경우 특성을 편집하고 모델을 재교육하십시오. 이전 버전으로 돌아가고 싶다면, 해당 버전으로 되돌립니다.
지능 필드 선택
지능형 필드는 모델이 레코드를 더 잘 이해하고 점수를 높이는 요소와 점수에 해를 끼치는 요소를 구별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 모델은 애플리케이션에서 사용할 수 있는 데이터와 모델에 추가된 인텔리전스를 통해 이메일 주소 유형을 식별하고 그룹화하여 비즈니스 이메일 주소와 개인 이메일 주소를 구별할 수 있습니다. 이 식별을 통해 모델은 필드 그룹이 예측 점수에 미치는 영향에 대한 자세한 통찰력을 생성할 수 있습니다.
모델 편집 이전 섹션에서 설명한 대로 모델에서 사용할 지능형 필드를 선택합니다. 다음 이미지는 지능형 필드를 선택하는 방법을 보여줍니다.
예측 영향 열의 링크를 선택하면 해당 자격 비율, 해당 비율에 대한 가장 영향력 있는 긍정적 요인과 부정적 요인 등 필드 영향력에 대한 인사이트를 볼 수 있습니다. 모델에 대한 속성의 영향을 보는 방법 알아보기.
다음 필드를 선택할 수 있습니다. 전자 메일 도메인 확인(전자 메일), 이름 유효성 검사(이름), 성 유효성 검사(성) 모델은 항상 다음을 우선으로 합니다.
- 비즈니스 도메인의 일부인 이메일 주소
- 특수 문자가 아닌 영숫자를 포함하는 성과 이름
기본적으로 기본 값을 사용하여 모델을 훈련하는 동안 지능형 필드가 고려됩니다. 지능형 필드의 결과가 만족스러운 경우 모델에는 훈련할 필드가 포함됩니다. 그렇지 않으면 필드가 무시됩니다. 그러나 결과가 만족스럽지 않더라도 필요한 경우 모델을 훈련하기 위해 지능형 필드를 포함하도록 선택할 수 있습니다.
노트
잠재 고객 엔터티 또는 관련 엔터티, 연락처 및 거래처에서는 지능형 필드를 사용할 수 없습니다.
모델 재교육
예측 정확도 점수가 조직의 표준을 충족하지 않거나 모델이 너무 오래된 경우 모델을 다시 교육시키십시오. 일반적으로 재교육은 모델의 예측 정확도 점수를 높입니다. 애플리케이션은 조직의 최신 잠재 고객을 사용하여 판매자에게 보다 정확한 점수를 제공할 수 있도록 모델을 교육합니다.
예측 정확도를 높이려면 조직의 데이터를 새로 고친 후에 모델을 다시 교육합니다.
자동 재교육
자동 재교육을 통해 애플리케이션은 15일마다 모델을 재교육할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 최신 데이터에서 학습하고 예측 정확도 점수를 개선할 수 있습니다.
모델을 자동으로 재교육하려면 모델의 예측 잠재 고객 점수 페이지로 이동하여 자동 재교육을 선택합니다. 기본적으로이 옵션은 모델이 게시 될 때 켜져 있습니다.
모델의 정확성에 따라 응용 프로그램은 재교육된 모델을 게시할지 또는 무시할지에 대한 정보를 바탕으로 결정합니다. 애플리케이션은 다음 시나리오에서 모델을 자동으로 게시합니다.
- 재교육된 모델의 정확도가 활성 모델 정확도의 95% 이상인 경우.
- 현재 모델이 3개월 이상 지난 경우.
그렇지 않으면 애플리케이션이 현재 모델을 유지합니다.
수동 재교육
다음과 같은 경우 모델을 수동으로 재교육할 수 있습니다.
- 정확도를 높이기 위해 모델을 편집하고 다시 교육하려고 합니다.
- 자동 재교육을 사용 중지했습니다.
두 경우 모두 수동 재교육을 시작하려면 모델 편집을 수행해야 합니다.
앱에서 옵션을 찾을 수 없습니까?
세 가지 가능성이 있습니다.
- 필요한 라이선스나 역할이 없습니다.
- 관리자가 기능을 사용 설정하지 않았습니다.
- 조직에서 사용자 지정 앱을 사용 중입니다. 정확한 단계는 관리자에게 문의하세요. 이 문서에 설명된 단계는 기본 제공 영업 허브 및 Sales Professional 앱에만 해당됩니다.