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Segmentos sugeridos (versión preliminar)

[Este artículo es documentación preliminar y está sujeto a modificaciones].

Dynamics 365 Customer Insights - Data puede sugerir segmentos basados en actividad o medidas.

Pestaña de segmentos sugeridos que muestra sugerencias de segmentos para segmentos basados en actividades y basados en atributos.

Importante

  • Esta es una característica en versión preliminar.
  • Las vistas previas de características no se han diseñado para un uso de producción y pueden tener una funcionalidad restringida. Estas características están disponibles antes del lanzamiento oficial para que los clientes puedan tener un acceso anticipado y proporcionar comentarios.

Segmentos sugeridos basados en actividad (vista preliminar)

Descubra segmentos interesantes de sus clientes en función de los datos de actividad de los clientes que se ingieren en Customer Insights - Data. Algunos ejemplos de datos de actividad son las transacciones, la duración de las llamadas de asistencia, las compras o las devoluciones. Para sugerir segmentos, los datos de actividad se analizan en cuanto a actualidad, frecuencia y valor monetario (o duración).

Categorizar a los clientes por actividad

Con los datos de actividad disponibles en Customer Insights - Data, podemos generar sugerencias que representen grupos de clientes:

  • clientes más activos
  • clientes que han realizado más compras
  • clientes que generaron la mayor cantidad de ingresos
  • clientes que no han estado activos últimamente
  • clientes que interactúan frecuentemente con su negocio

Si tiene un negocio minorista, puede averiguar qué clientes generan más ingresos y recompensarlos con un cupón. O bien, puede identificar clientes ocasionales y ofrecerles que se unan a un programa de recompensas para que visiten su negocio con más frecuencia. Si ofrece atención médica pública y su objetivo es minimizar los gastos de los pacientes individuales, podría intentar reducir las visitas recurrentes brindando la mejor atención posible en la menor cantidad de visitas posible. En este caso, su objetivo es mantener baja la frecuencia de las visitas y minimizar los costes periódicos para los pacientes. Si no, puede identificar segmentos de pacientes que tienen citas frecuentes y altos costos periódicos y analizar estos casos para mejorar el tratamiento del individuo.

Segmentos sugeridos basados en medidas (versión preliminar)

Descubra segmentos interesantes de sus clientes con la ayuda de un modelo de IA. Esta función con tecnología de aprendizaje automático sugiere segmentos basados en medidas o atributos del cliente. Puede ayudar a mejorar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) o comprender mejor la influencia de los atributos en el contexto de otros atributos.

Nota

La característica de segmentos sugeridos utiliza medios automatizados para evaluar datos y hacer predicciones basadas en esos datos. Por lo tanto, tiene la capacidad de usarse como método de elaboración de perfiles, tal y como ese término se define en las leyes y normativas sobre privacidad. El uso que haga de esta función para procesar datos puede estar sujeto a dichas leyes o regulaciones. Usted es responsable de garantizar que el uso de Customer Insights - Data, incluida esta característica, cumpla con todas las leyes y regulaciones aplicables, incluidas las leyes relacionadas con la privacidad, los datos personales, los datos biométricos, la protección de datos y la confidencialidad de las comunicaciones.

Página de segmentos sugeridos que muestra detalles de una sugerencia en un panel lateral.

Segmentos sugeridos para mejorar sus KPI

Si utiliza medidas creadas para ayudar a realizar un seguimiento de sus KPI, cree segmentos para ver las influencias en los KPI. Puede utilizar esta información para ejecutar una campaña muy específica.

Por ejemplo, rastrea una medida llamada TotalSpendPerCustomer. Como empresa, le gustaría ver crecer este número. La elección de una medida como atributo principal le deja seleccionar los atributos que desea evaluar para determinar su influencia. Digamos el nivel de pertenencia, el período de pertenencia y la ocupación. Customer Insights - Data luego puede sugerir un segmento que le diga quiénes ejercen la mayor influencia de esa medida. Por ejemplo, los Contables que so miembros calidad Oro y que han estado en su negocio durante al menos cinco años son los que ejercen la mayor influencia de TotalSpendPerCustomer. Obtendrá un tamaño de segmento estimado para cada sugerencia. Puede utilizar esta información para crear campañas para los públicos dirigidos.

Comprender qué influye en un atributo del cliente

Puede elegir un atributo de cliente en lugar de una medida como el atributo principal. Según su elección de los atributos de influencia, el modelo de IA crea una serie de sugerencias que muestran cómo los atributos seleccionados influyen en el atributo principal.

Por ejemplo, elige Miembro de recompensas (Sí/No) como atributo principal. Antigüedad, Ocupación y Número de incidencias de soporte técnico se establecen como otros atributos de influencia. El modelo de IA podría sugerir segmentos que indiquen que la mayoría de los profesionales de TI con una antigüedad de más de dos años son miembros de recompensas. Otra sugerencia podría destacar que los contables con una antigüedad de más de un año y menos de tres vales de soporte son miembros de recompensas.

Uso de la inteligencia artificial

Utilizando el atributo principal y los atributos de influencia, un algoritmo de árbol de decisión sugiere segmentos interesantes. Las sugerencias se basan en reglas o patrones que fueron recogidos por el algoritmo de IA. Solo los segmentos que difieren significativamente de la población promedio se muestran como sugerencias. La comparación con la población promedio se basa en la medida o atributo primario seleccionado.

IA responsable

Con los segmentos sugeridos, seleccione atributos para crear nuevos segmentos y procesar los datos que seleccione. Al elegir atributos, incluidos los atributos sensibles como raza, orientación sexual o género, debe asegurarse de que puede y debe procesar esos datos. Es responsable de cumplir las leyes aplicables a su organización y adherirse a los principios y políticas de privacidad de su organización.

Diferentes resultados para atributos primarios con valores categóricos y numéricos

Las sugerencias de segmentos son diferentes si elige un atributo numérico o un atributo categórico como atributo principal. Los valores de un atributo categórico contienen dos o más categorías o tipos. Un atributo numérico contiene datos cuantitativos y tiene un sentido de medición asociado.

Con un atributo numérico como ingresos anuales o período de pertenencia como atributo principal, el sistema sugiere segmentos que tienen un valor promedio mayor o menor del atributo numérico en comparación con todos los clientes.

Un atributo categórico como satisfacción del cliente como atributo principal da como resultado segmentos sugeridos que tienen un porcentaje mayor o menor de clientes que pertenecen a una categoría en particular en comparación con el porcentaje de todos los clientes que pertenecen a esa misma categoría. Por ejemplo, satisfacción del cliente se elige como el atributo principal y consta de tres categorías (Baja, Media y Alta). Para cada categoría, se sugerirán segmentos que tengan un porcentaje mayor o menor de clientes que pertenecen a esa categoría en comparación con la proporción de todos los clientes de la misma categoría. Si el 22 % de todos los clientes tienen satisfacción Alta, entonces, solo los segmentos que tienen una mayor o menor proporción de clientes con una satisfacción Alta en comparación con el 22 % se sugerirán para esa categoría. Del mismo modo, se sugerirán segmentos para cada una de las otras categorías (Baja y Media) si son estadísticamente significativos.

Nota

Actualmente, solo admitimos atributos categóricos primarios que tienen hasta 10 categorías. Si desea ver sugerencias de segmentos basadas en un atributo principal con más de 10 categorías, recomendamos agrupar algunas de las categorías para reducir el número de categorías a 10 o menos. Esta limitación solo se aplica a los atributos primarios. Para influir en los atributos categóricos, actualmente admitimos un máximo de 100 categorías.

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