Feature Engineering
Creazione di variabili predittive dai dati aziendali - frequenza acquisti, tempo di risposta - per migliorare i modelli AI.
Il Feature Engineering è il processo di creazione di variabili (feature) significative a partire dai dati grezzi, progettate per migliorare le performance dei modelli di machine learning. Trasforma dati generici in informazioni utili per la predizione.
Esempio: da un timestamp di ordine, si possono creare feature come "giorno della settimana", "ora del giorno", "giorni dall'ultimo ordine", "stagionalità". Da un testo email, si possono estrarre "lunghezza", "presenza di urgenza", "menzione prodotto specifico". Queste feature arricchite permettono al modello di fare predizioni migliori.
Nei sistemi Kynetixx, il feature engineering è applicato al lead scoring: invece di valutare solo i dati base del lead, il sistema calcola feature derivate come "tempo di risposta medio", "numero di interazioni", "prodotti visualizzati", "similarity con clienti che hanno convertito". Questo produce punteggi di qualifica molto più accurati.