Zeigen Sie den Einfluss eines Attributs auf das Modell an
Wenn Sie ein Vorhersagebewertungs-Modell definieren, möchten Sie Einblicke in den Einfluss jedes Attributs auf die Vorhersage-Punktzahl erhalten. Anhand dieser Informationen können Sie Folgendes verstehen:
- Warum bestimmte Attribute einen größeren Einfluss auf die Vorhersage haben als andere
- Wie die Attributwerte im Vergleich zum globalen Satz der Attributqualifikation sind
- Wie das Modell Ihre Daten nutzt, um die Vorhersage-Bewertungen voranzutreiben
Obwohl sich die folgenden Beispiele auf Leads beziehen, bezieht sich dieser Artikel sowohl auf die Verkaufschancen-Bewertung als auch auf die Lead-Bewertung.
Lizenz- und Rollenanforderungen
| Anforderungstyp | Sie benötigen |
|---|---|
| Lizenz | Dynamics 365 Sales Premium oder Dynamics 365 Sales Enterprise Weitere Informationen: Dynamics 365 Sales-Preise. |
| Sicherheitsrollen | Systemadministrator Weitere Informationen: Vordefinierte Sicherheitsrollen für Vertrieb |
Attributserkenntnisse und Einfluss anzeigen
Wählen Sie auf der Seite Felder bearbeiten das Attribut, für das Sie Erkenntnisse anzeigen wollen, entweder aus Primäre Entität oder Verbundene Entitäten.
Der Bereich Attributerkenntnisse wird im rechten Teil der Seite angezeigt. Das folgende Bild zeigt ein Beispiel für den Bereich Attributerkenntnisse für das Attribut Lead-Quelle.
Der Bereich Attributerkenntnisse zeigt detaillierte Erkenntnisse über ein Attribut, z. B. seinen Qualifizierungssatz und die wichtigsten Gründe, sowohl positive als auch negative, für diesen Satz. Sie können auch den relativen Einfluss der Attributwerte auf die Bewertung mit dem Dateneingabeverhalten Ihrer Verkäufer in Verbindung bringen und wie sich dies auf die Genauigkeit der Vorhersage auswirkt.
Die Erkenntnisse, die im Bereich Attribut-Erkenntnisse angezeigt werden, basieren auf den Daten Ihres Unternehmens und wie diese mit qualifizierten Ergebnissen korrelieren. Wenn ein Lead z. B. einen Attributwert hat, der mit einer Qualifizierungsrate über der globalen Qualifizierungsrate des Attributs korreliert, erhöht sich die Vorhersagebewertung dieses Leads. Wenn die Qualifikationsrate für einen Lead unter dem Durchschnitt des Attributs liegt, sinkt die Vorhersagebewertung.
Der Bereich Attribut-Erkenntnisse ist in die folgenden Abschnitte unterteilt:
Ein Zusammenfassungsabschnitt mit der Vorhersage-Beeinflussung des Attributs, wie oft das Attribut in offenen und geschlossenen Leads oder Verkaufschancen vorkommt, und der Grund, warum das Attribut nicht automatisch ausgewählt wird, um das Modell zu erstellen.
Ein Diagramm, das veranschaulicht, wie jeder Wert des Attributs zum Satz der Qualifikation beiträgt. In diesem Beispiel oben können Sie sehen, dass die Leadursprungswerte Leer, Mundpropaganda und Mitarbeiterempfehlung besser als der Durchschnitt abschneiden und Werbung und Web unter dem Durchschnitt liegen. Der Durchschnitt wird durch eine blaue Zeile dargestellt und nach der folgenden Formel berechnet:
Globale Qualifizierungsrate für Leads = (Gesamtzahl qualifizierter Leads in Ihrer Organisation) / (Gesamtzahl qualifizierter + disqualifizierter Leads durch dieses Attribut) *100
Globale Qualifizierungsrate für Verkaufschancen = (Gesamtzahl gewonnener Verkaufschancen in Ihrer Organisation) / (Gesamtzahl gewonnener und verlorener Verkaufschancen durch dieses Attribut) *100
Bewegen Sie den Mauszeiger über einen Balken, um die Zusammenfassung des Wertes zu sehen, z. B. die Qualifikationsrate und die Anzahl offener und geschlossener Leads und Verkaufschancen. Die Qualifizierungsrate für einen Wert des Attributs wird auf der Grundlage der folgenden Formel berechnet:
Qualifikationsrate für einen Wert des Attributs = (Gesamtzahl der Leads oder Verkaufschancen, die mit dem angegebenen Wert im Attribut qualifiziert sind) / (Gesamtzahl der geschlossenen Leads oder Verkaufschancen mit diesem Wert im Attribut) *100
Wenn z. B. Leads mit hohem Budget eine Qualifizierungsrate von 42 Prozent haben, lautet die Formel:
(Gesamtzahl qualifizierter Leads mit hohem Budget) / (Gesamtzahl geschlossener Leads mit hohem Budget) *100 = 42
Notiz
Berechnungen basieren auf den Daten der letzten zwei Jahre zum Zeitpunkt des Trainings des Modells und stellen möglicherweise nicht die aktuelle Momentaufnahme der Daten dar. Auch wenn das Modell über Filter verfügt, werden Berechnungen durchgeführt, nachdem die Daten gefiltert wurden.
Ein Detail-Abschnitt, der Gründe dafür liefert, warum sich die Werte so entwickeln, wie sie zu diesem Zeitpunkt in der Grafik zu sehen sind. Wenn nicht genügend Daten für Attribute aus verwandten Entitäten vorhanden sind, zeigt die Anwendung die Erkenntnisse nicht an.
Auf der Registerkarte Über finden Sie weitere Informationen zu den Erkenntnissen über die Attribute.
Notiz
Erkenntnisse für die Attribute werden aktualisiert, wenn das Modell neu trainiert wird, entweder manuell oder automatisch. Daten Für Attribut-Erkenntnisse sind für Modelle nicht verfügbar, die vor März 2021 erstellt wurden. Wir empfehlen, dass Sie das Modell neu trainieren oder die Option zum automatischen Neutrainieren aktivieren, um die Attribut-Erkenntnisse anzuzeigen.
Sie finden die Optionen nicht in Ihrer App?
Das kann drei Gründe haben:
- Sie verfügen nicht über die erforderliche Lizenz oder Rolle. Lesen Sie den Abschnitt „Lizenz- und Rollenanforderungen“ oben auf dieser Seite.
- Ihr Administrator hat die Funktion nicht aktiviert.
- In Ihrem Unternehmen wird eine benutzerdefinierte App verwendet. Erkundigen Sie sich beim Administrator, wie Sie am besten vorgehen. Die in diesem Artikel beschriebenen Schritte gelten insbesondere für die sofort einsatzbereite Vertriebshub-App und Sales Professional-App.