# 在實際應用程式中使用 SHAP 值

下列範例顯示可以如何在現實應用程式中使用 SHAP importance。

## 客服中心引導

客戶中心的客服人員可以使用 SHAP importance 理解目前致電客戶的最重要特徵是什麼。根據此資訊，他們可以聚焦於最有效的動作進行交談。透過機器學習 API 中的即時預測端點，他們可以針對特定客戶對不同動作的影響取得即時預測。

資訊備註

已取代即時預測 API，並替換為 [機器學習 API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/) 中的即時預測端點。目前未取代該功能本身。對於未來的即時預測，請使用 機器學習 API 中的即時預測端點。如需從即時預測 API 遷移到 機器學習 API 的協助，請參閱 [Qlik Cloud 開發人員入口網站上的遷移指南](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)。

Qlik Sense 中的客戶體驗儀表板，顯示流失風險因素的 SHAP importance

Qlik Sense 中的客戶體驗儀表板，顯示流失風險因素的 SHAP importance

Qlik SenseQlik Sense 中的客戶體驗儀表板，顯示流失風險因素的 SHAP importance ![可能對客服人員在分析客戶資料時很實用的應用程式範例。](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/AutomatedMachineLearning/automl_shap-customer-management-dashboard.png)

## 學業成功管理

SHAP importance 可用來建立個人化的學生成功建議。識別造成學生可能輟學的風險因素後，可以提早採取具體動作，以協助學生在學業上成功發展。

Qlik Sense 應用程式識別影響特定學生輟學的風險特徵

Qlik Sense 應用程式識別影響特定學生輟學的風險特徵

Qlik SenseQlik Sense 應用程式識別影響特定學生輟學的風險特徵 ![顯示學生相關資訊的應用程式範例。](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/automl_example-app_dashboard-student.png)

## 客戶留存行銷

可以查看 SHAP importance 並聚焦於每個群組最具影響力的特徵，以建立群組特定行銷活動。一個群組可能取得「續約即保證可存取黃金方案！」優惠，而另一個群組則會取得「續約並在接下來 12 個月獲得折扣！」。

下圖解析最有意義的特徵，這用來對公司提供的每個方案類型進行流失預測。

Qlik Sense 中的圖表依方案類型顯示最有意義的流失影響者

Qlik Sense 中的圖表依方案類型顯示最有意義的流失影響者

Qlik SenseQlik Sense 中的圖表依方案類型顯示最有意義的流失影響者 ![Qlik Sense 中的格狀物件顯示四個不同特徵欄位值 (方案類型) 的集合分析值。](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/AutomatedMachineLearning/automl_shap-trellis-chart-cohorts.png)