透明な顧客健全性スコアカードの作り方。
健全性スコアは定義された指標を使い、不確実さを説明すべきです。顧客の事情を知らずに低い利用数を一つの意味に決めつけられません。
作業手順をタスクに合わせましょう。
観察できる指標を選び、対象期間、しきい値、重みを定めます。データの欠落と悪い結果を分けて記し、各指標の寄与を示します。対応の優先順位を決める前に顧客の状況とともに確認します。
- 用意するもの
- 利用可能な顧客アカウントの指標と採点方針。
- 得られるもの
- 予測精度を装わない透明な健全性基準。
入力と結果を確認しましょう。
説明用の入力と出力 · 実際の WebAct 実行ではない学習用サンプル
入力項目サンプル個
Illustrative rubric supplied: recent use 0–2 points, unresolved issues 0–2, renewal readiness 0–2; equal weights. Account: use=2, issues=0, renewal readiness unknown. Show missingness.
完成例
Known subtotal: 2 of 4 possible points across two measured signals. Missing: renewal readiness, maximum 2 points. Possible complete score: 2–4 out of 6. Do not report a final percentage until the missing signal is resolved. The zero issue score merits direct review even if another signal is strong.
この入力をプロンプトに読み込み、WebAct にコピーして試してください。結果は掲載例と異なる場合があります。
判断のポイントとトラブル対処。
利用データがない場合、自動的に赤い評価にすべきですか？
いいえ。証拠がないことと否定的な証拠は異なります。データの不足を示し、判断の確かさへの影響を決めてください。
高いスコアなのに重大な未解決問題があるのはなぜですか？
加重平均が重大な状況を隠すことがあります。深刻な問題に対する明確な上位対応の規則を設け、スコアの横に説明してください。
自分の資料で試しましょう。
タスクのプロンプト内の例を自分の資料に置き換えてください。必要な要件を残し、タスクを WebAct にコピーします。
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