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Utilización de los valores SHAP en aplicaciones reales

Los siguientes ejemplos muestran cómo puede utilizarse la importancia de SHAP en aplicaciones reales.

Orientación para centros de llamadas

Los agentes de atención al cliente de un centro de llamadas pueden utilizar la importancia de SHAP para comprender cuáles son las características más importantes para el cliente que está llamando en ese momento. A partir de esta información, pueden centrar la conversación en las acciones más eficaces. Con la API de predicción, pueden obtener predicciones en tiempo real sobre los efectos de distintas acciones para el cliente concreto.

Cuadro de mando de la experiencia del cliente en Qlik Sense, que muestra la importancia SHAP de los factores de riesgo de pérdida de clientes.

Ejemplo de aplicación que puede ser útil a los agentes del centro de llamadas para analizar los datos de los clientes.

Gestión de logros académicos

La importancia de SHAP puede servir para crear recomendaciones individualizadas para el éxito de cada estudiante. Al identificar los factores de riesgo que contribuyen a la probabilidad de que un estudiante abandone los estudios, es posible tomar medidas específicas tempranas para ayudar a los estudiantes a tener éxito académico.

App de Qlik Sense que identifica las características que influyen en el riesgo de abandono escolar de un alumno concreto

Ejemplo de solicitud que muestra información sobre un estudiante.

Marketing de retención de clientes

Se pueden crear campañas de marketing específicas para cada cohorte teniendo en cuenta la importancia de SHAP y centrándose en las características más influyentes de cada grupo. Un grupo podría recibir la oferta: "¡Renueva tu contrato y garantiza el acceso a tu Plan Oro!" y otro grupo recibiría "¡Renueva tu contrato y asegúrate un descuento para los próximos 12 meses!".

El gráfico siguiente desglosa las características más significativas que contribuyen a las predicciones de abandono de clientes en cada tipo de plan ofrecido por una empresa.

Gráfico en Qlik Sense que muestra los factores que más influyen en las bajas por tipo de plan

Objeto contenedor en Qlik Sense que muestra valores de análisis de conjuntos para cuatro valores de campo de característica diferentes (tipos de plan).
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