结果概述

Genesys Predictive Entagement 的人工智能结果评分服务可学习使用您的业务独有的机器学习模型预测您的业务成果。

结果是让你到追踪业务目标的实现情况。 您可以查看有关成就数量及其相关价值的汇总报告。 预测参与结果评分能力使用这些结果事件来预测您的业务结果使用针对您的客户独有的机器学习模型。 你可以创建最多 100 个结果，并允许每个组织对最多 10 个结果进行结果评分。

预测结果分数

Each outcome score represents the likelihood that the visitor will achieve the particular business outcome, based on the actions the visitor has taken so far during the session or on other activities related to the visitor that are included in the appropriate events (for example, geolocation).

当访问者浏览您的网站时，该模型会更新其分数的上升和下降，实时显示他们距离实现每个结果的距离是近是远。

对于您定义的最多 10 个结果，有一个机器学习模型可以根据网站上其他访问者的行为来评估访问者的行为，以确定访问者的结果分数。 您的组织的模型对您来说是独一无二的。

如果访客与代理沟通，则代理可以在查看访客的完整旅程背景数据集的同时查看访客的结果分数。 此外，结果分数可以触发操作地图，从而提高访客在您网站上的参与度。
注意： 由于我们的内部服务负责模型的训练和部署，因此无法通过 Genesys Predictive Agentive 部署客户特定的模型。 我们的团队根据客户用例研究新算法并将其集成到评分服务中。

Genesys 预测互动如何收集结果概率数据

Genesys Predictive Entagement 会监控访问者访问您的网页并与之互动的所有方式。 例如，如果您是一个电子商务网站，Genesys Prodictive Entagement 会跟踪访问者在进入结账页面时如何浏览您的网站以及如何将商品放入购物车。

注意：
  • 访客如何获得一定的概率分数是您的企业和网站所独有的。
  • 结果分数和相关的数据科学以符合 GDPR 的方式进行评分。 Predictive Agentive的数据科学家专门研究符合GDPR的匿名数据。
有关详细信息，请参阅For more information, see Genesys Predictive Engagement 如何跟踪数据。

开始训练你的模型

您的每个机器学习模型都需要经过训练才能做出预测。

要开始训练，请执行以下操作：

  1. 创建启用结果评分的结果。 当您添加新的结果时，结果评分默认被禁用，并且不会发生任何模型训练。
  2. 如果您希望使用结果进行预测，则请对新结果启用结果评分。 您最多可以为 10 个结果启用结果评分。 
  3. 让访问者使用您跟踪的网站。 要验证用户活动，请使用现在直播。
完成这些步骤后，模型训练将在24小时内自动开始。 自动模型训练和预测是针对原始客户旅程事件进行的，这些事件不是匿名的，通常包含 PII。训练过程已完成，模型已准备好在下一个工作日开始之前开始工作。
注意： 最初，您只会在 结果分数 部分。 此条表示结果条件已得到满足。 模型训练完成后，您可以看到结果分数。

持续训练

模型训练过程是完全自动化的，因此您的模型始终保持最新，并随着客户行为或网站的变化而变化。 您无需数据科学家即可开始、监控或维持训练。 您的模型每晚都会使用过去七天的用户数据重新训练。 此外，您的模型会定期评估并根据新数据重新训练。  

在模型进行再训练时，使用模型的先前训练版本预测结果分数。 在训练过程中，代理可以继续正常工作。

改善预测

通常，模型运行的时间越长，评估的数据越多，它们的预测就越好。

改善模型预测的最佳方法是增加所取得结果的数量。 通常，您的数据集应包含数百个正面示例，以便对模型进行充分训练以做出可靠的预测。

其他因素可能会影响模型性能的准确性，包括：

  • 记录的访客旅程总数
  • 数据中出现结果的频率
  • 访客产生的事件的丰富性

注意： 你可以排除IP地址以防止内部生成的事件影响您的模型。