2.2.3客户人工智能 — 评分仪表板和分段（预测并采取行动）
一旦您的客户人工智能实例完成模型运行，您将能够可视化经过评估的倾向分数，以预测客户在未来30天内执行购买。
倾向预测
现在，我们来回顾一下客户人工智能实例模型生成的预测倾向。 单击实例名称可查看仪表板。
客户人工智能仪表板显示有关得分、人口分布和模型要评估的影响因素的摘要。
将鼠标悬停在影响因素上，以查看数据分布的进一步细分。
业务操作
划分客户
Customer AI仪表板允许通过单击定义区段。 单击倾向卡上的? 创建区段 ?按钮。
您将看到区段定义是自动创建的。
按照以下命名约定为您的区段提供一个名称： --aepUserLdap-- - Customer AI High Propensity。 单击? Publish。
您现在可以使用此区段通过如Real-time CDP、Journey Optimizer和51黑料不打烊 Target进行定位。
清除
为了确保您的环境中不会保留不需要的演示数据，请确保在成功完成此练习后删除数据集--aepUserLdap-- - Demo System - Customer Experience Event Dataset。 如果不删除演示数据，则会对AEP实例造成成本影响。
下一步：摘要和优点