CRM Analytics 예측 설문조사
이 콘텐츠는 조직이 데이터를 사용하여 영향력을 높이는 방법을 분석 및 개선하는 데 도움을 주는 성숙도 프레임워크인 Tableau Blueprint의 일부입니다. 여정을 시작하려면 평가(링크가 새 창에서 열림)를 수행하십시오.
각 사업부 후원자는 Einstein Discovery를 사용하여 스토리/모델을 만들고 예측을 배포하기 전에 사용 사례와 예측 필요성의 우선순위를 정하기 위해 부서와 팀을 대상으로 설문 조사를 해야 합니다. Einstein Discovery를 사용할 각 비즈니스 팀은 예측 설문 조사를 완료하거나 팀원과 협력하여 정보를 문서화해야 합니다. 이 설문 조사의 목적은 최적화가 필요한 비즈니스 활용 사례(서술적 및 규범적 예측)와 필요한 데이터의 출처를 파악하는 것입니다. 또한, 이 설문 조사는 데이터 과학자의 참여, 예측 배포 계획 및 실행, 모델 모니터링 책임 할당이 필요한지 여부를 결정하는 데도 도움이 됩니다.
팀
- 팀의 비즈니스 기능은 무엇입니까?
- 대상 사용자는 누구입니까?
- 기존 데이터 과학자 팀과 협업해야 합니까?
- 팀이 분석해야 할 데이터에 액세스할 수 있습니까?
- 팀원 중 누가 (데이터를 가져오고 스토리/모델을 만들고 예측을 배포하려면) CRM Analytics에 대한 전체 라이선스 액세스 권한이 필요합니까?
선택 및 관리
- 예측에 어떤 비즈니스 활용 사례가 사용됩니까? 사용 사례가 적합 또는 부적합으로 검증되었습니까?
- 스토리/모델의 주요 데이터 원본은 무엇이며 어디에 있습니까?
- 팀은 데이터 소싱을 어떻게 합니까(Salesforce, 데이터베이스 또는 웨어하우스, 파일 내보내기, 타사 등)?
- 데이터 과학자 팀에서 모델에 대한 승인을 받았거나 받아야 합니까?
- 비즈니스 활용 사례를 검증하기 위해 CRISP-DM과 같은 데이터 모델링 방법을 통합했습니까?
- 1단계(빠르고 약식 접근 방식)에서 데이터의 상태는 어떠하며, csv 파일을 사용하여 데이터 집합을 채울 수 있습니까?
- 프로덕션 배포에서 데이터의 상태는 어떠하며, 데이터 준비를 활용하고 필요한 오케스트레이션을 구축할 수 있습니까?
기술
- 데이터를 어떻게 보호합니까?
- 팀 내에 보유한 비즈니스 과학자 기술과 능력은 무엇입니까?
- 팀 내에서 Einstein Discovery 챔피언으로 선정하고 교육할 대상은 누구입니까(예: 비즈니스 과학자)?
- 사용 사례의 우선순위를 정하는 데 필요한 비즈니스 기술과 인사이트가 있습니까?
- 파생 분야 및 변수 가공 요구에 필요한 데이터 엔지니어링 기술이 있습니까?
보안
- CRM Analytics 사용과 관련하여 Salesforce 클라우드 제품 및 데이터 센터를 이미 조사하고 승인했습니까?
모니터링
- 예측의 정확도를 어떻게 모니터링할 것입니까(예:모델 관리자, 사용자 지정 대시보드)?
- 허용되는 모델 정확도 임계값은 얼마이며, 값이 범위를 벗어날 경우 누가 알림과 경고를 받게 됩니까?
- 모델 데이터를 얼마나 자주 새로 고쳐야 합니까?
- 모델이 배포된 후 비즈니스 영향, 성능, 채택률을 측정할 담당자는 누구입니까?
- 비즈니스 조직에서는 배포된 예측에서 프로세스와 결과에 미치는 영향을 어떻게 모니터링하고 측정합니까?