Configurar modelos predictivos
Las capacidades de puntuación de clientes potenciales predictiva y oportunidades de venta de Dynamics 365 Sales Insights utilizan modelos de aprendizaje automático a fin de calcular una puntuación para todos los clientes potenciales y oportunidades que haya abiertos. Estas puntuaciones ayudan a los vendedores a priorizar y lograr mayores índices de ganancias. Cuando una organización configura las características de puntuación predictiva, la aplicación utiliza campos listos para usar que están relacionados con clientes potenciales y oportunidades a fin de generar un modelo con una puntuación.
Configurar la puntuación de clientes potenciales predictiva
Antes de utilizar modelos de puntuación predictiva, debe asegurarse de que las características avanzadas de Sales Insights se hayan habilitado en su entorno agregando licencias de Sales Insights. Después de habilitar las características avanzadas, puede crear modelos de puntuación yendo al área de configuración de Sales Insights de la aplicación Centro de ventas.
Necesita, al menos, 40 clientes potenciales calificados y 40 descalificados en los últimos tres meses a dos años. Cuando tenga suficientes clientes potenciales calificados y descalificados, podrá crear un modelo de puntuación. Cuando crea un modelo, puede especificar diferentes campos que desea usar y que afectan al modelo. Por ejemplo, la organización puede crear los códigos de estado propios que utilizará para definir un cliente potencial calificado o descalificado. Cuando cree el modelo de puntuación, es posible que desee especificar esos campos para que formen parte del proceso.
Para cada modelo que cree, puede especificar lo siguiente.
Flujo de proceso de negocio (BPF): especifica el flujo de proceso de negocio pertinente para los clientes potenciales puntuados por este modelo. El modelo se aplica a cualquier cliente potencial asociado al BPF seleccionado. Si selecciona Ninguno, el modelo no tiene en cuenta ningún BPF.
Estado de calificación de cliente potencial: especifica el campo del cliente potencial que define el estado del registro de este, así como los valores que identifican a clientes potenciales calificados y descalificados.
Filtros: especifica cómo le gustaría filtrar a los clientes potenciales en los que se aplica este modelo. Por ejemplo, puede escoger que este modelo se aplique a un tipo específico de cliente potencial. También puede especificar el punto hasta el que desea retroceder para los datos de entrenamiento.
En la imagen, se puede ver un ejemplo de página de configuración en el modelo de puntuación.
Tras la creación y el entrenamiento del modelo, este ya estará listo para la publicación. Los clientes potenciales que cumplen los criterios definidos en el modelo no se puntúan hasta que este se publica. Durante el proceso de publicación, puede especificar si desea entrenar el modelo de nuevo automáticamente. Cuando esta opción está activada, el modelo se autoentrenará de nuevo cada quince días. Gracias a este programa, se tendrán en cuenta a los clientes potenciales calificados y descalificados más recientes.
Es posible que las organizaciones quieran crear diferentes modelos de puntuación para tipos distintos de cliente potencial. Por ejemplo, una organización puede tener múltiples flujos de proceso de negocio a fin de trabajar con diferentes tipos de procesos de ventas, creados para tipos distintos de cliente potencial. También es posible que quieran tener un modelo para los clientes potenciales que provienen de referencias a sitios web y otro para los que han sido generados por una campaña de marketing. Sales Insights le permite crear hasta diez modelos de puntuación diferentes, tanto publicados como no publicados, para trabajar con diferentes tipos de cliente potencial.
El rentrenamiento de un modelo
Todos los modelos tienen campos que influyen en el cálculo de las puntuaciones. Por ejemplo, es normal que un modelo consulte de forma predeterminada campos como Origen del cliente potencial, Tema, Sector, etc. Si un modelo no cumple con sus expectativas o duplica un modelo existente, puede cambiarlo para que se ajuste a sus necesidades. Puede editar y volver a entrenar un modelo en cualquier momento; solo tiene que seleccionarlo y escoger Editar modelo. Antes de poder editar un modelo, debe asegurarse de que la opción Volver a entrenar automáticamente esté desactivada.
Cuando edita un modelo, puede especificar qué columnas de la tabla principal (lo que incluye las columnas personalizadas) y de sus tablas relacionadas (contacto y cuenta) se emplearán para entrenar al modelo. En una columna empleada para entrenar un modelo, hay valores vacíos de forma predeterminada. Es posible que los valores vacíos actúen como detractores o que generen falsos positivos. En esos casos, puede decidir Omitir valores vacíos.
La opción Omitir valores vacíos está deshabilitada en el siguiente tipo de atributos:
Atributos que se validan automáticamente para valores vacíos (como firstname_validation_engineered)
Atributos que influyen en la puntuación en función de si el valor existe o no (como el código postal o el teléfono del trabajo)
Cuando activa Omitir valores vacíos para un atributo, el widget de puntuación indicará que esta se calcula después de excluir los valores vacíos. Cuando haya editado el modelo, deberá rentrenarlo y publicarlo de nuevo.
Cuando se crea el modelo, este define un rango de puntuación para cada calificación. Un modelo de puntuación de clientes potenciales tiene las siguientes calificaciones:
Calificación A (verde): máxima probabilidad de conversión en una oportunidad.
Calificación B (morado): segunda probabilidad más alta de conversión en una oportunidad.
Calificación C (amarillo): segunda probabilidad más baja de conversión en una oportunidad.
Calificación D (rojo): menor probabilidad de conversión en una oportunidad.
Cada calificación tiene una puntuación mínima y una máxima. Como cada organización puede calificar sus clientes potenciales de manera diferente, puede modificar los valores de puntuación asociados con cada calificación. En el rango que desee modificar, indique un valor mínimo del rango en la puntuación del cliente potencial. Cuando cambie el rango de puntación de cliente potencial correspondiente a una calificación, el valor de rango máximo de la calificación anterior cambia automáticamente según el valor de calificación mínima modificado. Por ejemplo, cuando cambia la puntuación de valor de rango mínimo correspondiente a la Calificación A a 51, el rango de puntuación máxima correspondiente a la Calificación B cambia a 50.
Cuando se sienta a gusto con los resultados de su modelo, puede guardarlo y aplicarlo. La puntuación de clientes potenciales predictiva está ahora configurada y lista para usar en su organización. La puntuación de un cliente potencial se actualiza cada veinticuatro horas a medida que se modifique la información de dicho cliente. Si alguna vez recrea un modelo, este tardará veinticuatro horas en aplicarse.
Puntuación predictiva de oportunidades
El proceso para crear modelos de puntuación de clientes potenciales predictiva es casi igual que el proceso para crear modelos de puntuación de clientes potenciales predictiva. La puntuación predictiva de oportunidades utiliza los detalles de registros anteriores para crear y calcular el modelo de puntuación. Sales Insights necesita oportunidades descalificados y calificadas para crear el modelo de puntuación.
Cuando tenga suficientes oportunidades calificadas y descalificadas, la aplicación le permitirá crear un modelo de puntuación. La creación inicial del modelo puede tardar. El progreso aparece en la pantalla durante el proceso de configuración. Puede seguir usando la aplicación mientras tiene lugar la configuración.
Una vez creado el modelo, debe comprobar que la puntuación de precisión de la predicción coincida con los requisitos de su organización. Si no le satisface la puntuación de precisión de la predicción, puede descartar el modelo actual y rentrenar para crear un modelo actualizado. Le recomendamos que entrene el modelo una vez que los datos se hayan actualizado en su organización, a fin de conseguir una mejor puntuación de precisión de la predicción.
Cuando se crea el modelo, este define un rango de puntuación para cada calificación. Un modelo de puntuación de oportunidades tiene las siguientes calificaciones:
Calificación A (verde): máxima probabilidad de conversión en una oportunidad.
Calificación B (morado): segunda probabilidad más alta de conversión en una oportunidad.
Calificación C (amarillo): segunda probabilidad más baja de conversión en una oportunidad.
Calificación D (rojo): menor probabilidad de conversión en una oportunidad.
Cada calificación tiene una puntuación mínima y una máxima. Como cada organización puede calificar sus oportunidades de manera ligeramente distinta, puede modificar los valores de puntuación asociados con cada calificación. En el rango que desee modificar, indique un valor mínimo del rango en la puntuación de la oportunidad. Cuando cambie el rango de puntación de una oportunidad correspondiente a una calificación, el valor de rango máximo de la calificación anterior cambia automáticamente según el valor de calificación mínima modificado. Por ejemplo, cuando cambie la puntuación de valor de rango mínimo correspondiente a la Calificación A a 51, el rango de puntuación máxima de la oportunidad correspondiente a la Calificación B cambia a 50.
Cuando se sienta a gusto con los resultados de su modelo, puede guardarlo y aplicarlo. La puntuación predictiva de oportunidades está ahora configurada y lista para usar en su organización. La puntuación de una oportunidad se actualiza cada veinticuatro horas a medida que se modifica la información de dicha oportunidad. Si alguna vez recrea un modelo, este tardará veinticuatro horas en aplicarse.