I modelli Elenco di decisioni identificano i sottogruppi o i segmenti che mostrano una probabilità maggiore o minore che si verifichi un determinato risultato binario (sì o no) rispetto al campione globale.
Per esempio, è possibile che si cerchino i clienti a minore rischio di abbandono o quelli che più probabilmente rispondano in modo favorevole a una determinato offerta o campagna. Il Visualizzatore dell'elenco di decisioni fornisce controllo completo sul modello, consentendo di modificare segmenti, aggiungere le proprie regole di business, specificare il modo in cui viene calcolato il punteggio di ciascun segmento e personalizzare il modello in diversi modi per ottimizzare la proporzione di riscontri tra tutti i segmenti. È pertanto particolarmente indicato per generare mailing list o per identificare i record da utilizzare come obiettivo per una determinata campagna. È anche possibile utilizzare più attività di mining per combinare gli approcci di modellazione — ad esempio, identificando segmenti con prestazioni elevate o ridotte all'interno dello stesso modello ed includendo oppure escludendo ciascuno di essi in modo appropriato nella fase di calcolo del punteggio.
Segmenti, regole e condizioni
RFM_SCORE > 10 and
MONTHS_CURRENT <= 9Le regole vengono applicate nell'ordine elencato, con la prima regola corrispondente che determina il risultato per un dato record. Prese indipendentemente, le regole o le condizioni possono sovrapporsi, ma l'ordine delle regole risolve eventuali ambiguità. Se nessuna regola corrisponde, il record viene assegnato alla regola Resto.
Controllo completo sul calcolo del punteggio
Il Visualizzatore dell'elenco di decisioni consente di
visualizzare, modificare e riorganizzare i segmenti e di scegliere i segmenti da includere o escludere per il
calcolo del punteggio. Per esempio, è possibile scegliere di escludere un gruppo di clienti dalle offerte
future e includerne altri e vedere immediatamente come questa scelta influisce sul tasso di riscontri
complessivo. I modelli Elenco decisionale restituiscono un punteggio di Yes per i segmenti inclusi e $null$ per tutto il resto, incluso il resto. Questo controllo diretto del calcolo del punteggio rende i modelli Elenco di decisioni particolarmente indicati per la creazione di mailing list; questi modelli vengono ampiamente utilizzati nelle operazioni di CRM (Customer Relationship Management), comprese le applicazioni di call center o marketing.
Attività di mining, misure e selezioni
Il processo di creazione dei modelli è condotto tramite attività di mining. Ogni attività di mining avvia effettivamente un nuovo processo di modellazione e restituisce un nuovo insieme di modelli alternativi tra cui scegliere. L'attività predefinita è basata sulle specifiche iniziali del nodo Elenco di decisioni, ma è possibile definire il numero desiderato di attività personalizzate. È anche possibile applicare le attività in modo iterativo — ad esempio, è possibile eseguire una ricerca di probabilità sull'intero insieme di addestramento ed eseguire una ricerca probabilità bassa sul resto per eliminare i segmenti con prestazioni ridotte.
Selezioni di dati
È possibile definire selezioni di dati e misure di modelli personalizzate per la creazione e la valutazione del modello. Per esempio, è possibile specificare una selezione di dati in un'attività di mining per adattare il modello a una regione specifica e creare una misura personalizzata per valutare la performance del modello a livello nazionale. A differenza delle attività di mining, le misure non modificano il modello sottostante, ma forniscono un ulteriore strumento per valutarne la performance.
Aggiunta delle conoscenze di business
Ottimizzando o estendendo i segmenti identificati dall'algoritmo, il Visualizzatore elenco decisionale consente di incorporare le proprie conoscenze aziendali nel modello. È possibile modificare i segmenti generati dal modello o aggiungere ulteriori segmenti in base alle regole specificate. È quindi possibile applicare le modifiche e visualizzare in anteprima i risultati.
Per un ulteriore approfondimento, un link dinamico consente di esportare i dati in Excel, dove i dati possono essere utilizzati per creare grafici di presentazione e calcolare misure personalizzate, come ROI e profitti complessi, che possono essere visualizzati nel Visualizzatore elenco di decisioni durante la creazione del modello.
Esempio. Il reparto marketing di un'istituzione finanziaria vuole ottenere risultati più redditizi nelle campagne future abbinando l'offerta appropriata a ciascun cliente. È possibile utilizzare un modello Elenco di decisioni per identificare le caratteristiche dei clienti con maggiori probabilità di rispondere in modo favorevole in base alle promozioni precedenti e per creare una mailing list in base ai risultati.
Requisiti. Un singolo campo obiettivo categoriale con un livello di misurazione di tipo Flag o Nominal che indica il risultato binario che si desidera prevedere (sì/no) e almeno un campo di input. Quando il tipo di campo di destinazione è Nominal, è necessario scegliere manualmente un singolo valore da considerare come hito risposta; tutti gli altri valori vengono raggruppati come not hit. È inoltre possibile specificare un campo frequenza facoltativo. I campi data/ora continui vengono ignorati. Gli
input di intervalli numerici continui vengono automaticamente discretizzati dall'algoritmo, come specificato
nella scheda Livello avanzato del nodo Modellazione. Per un maggiore controllo sulla discretizzazione, aggiungere un nodo Discretizza a monte e utilizzare il campo discretizzato come input con un livello di misurazione Ordinal.