Segments suggérés (version préliminaire)
[Cet article fait partie de la documentation en version préliminaire et peut faire l’objet de modifications.]
Dynamics 365 Customer Insights - Data peut suggérer des segments en fonction de l’activité ou des mesures.
Important
- Cette fonctionnalité est en version préliminaire.
- Les fonctionnalités préliminaires ne sont pas destinées à une utilisation en production et peuvent être restreintes. Ces fonctionnalités sont disponibles avant une publication officielle afin que les clients puissent y accéder de façon anticipée et fournir des commentaires.
Segments suggérés basés sur l’activité (version préliminaire)
Découvrez des segments intéressants de vos clients en fonction des données d’activité client ingérées dans Customer Insights - Data. Les transactions, la durée des appels au support, les achats ou les retours sont des exemples de données d’activité. Pour suggérer des segments, la récence, la fréquence et la valeur monétaire (ou durée) des données d’activité sont analysées.
Catégoriser les clients par activité
Grâce aux données d’activité disponibles dans Customer Insights - Data, nous pouvons générer des suggestions représentant des groupes de clients :
- Les clients les plus actifs
- Les clients qui ont effectué le plus d’achats
- Les clients qui ont généré le plus de revenus
- Les clients qui n’ont pas été actifs ces derniers temps
- Les clients qui interagissent fréquemment avec votre entreprise
Si vous avez une entreprise de vente au détail, vous pouvez découvrir quels clients génèrent le plus de revenus et les récompenser avec un coupon. Ou vous pouvez identifier des clients occasionnels et leur proposer de rejoindre un programme de récompenses afin qu’ils visitent votre entreprise plus souvent. Si vous fournissez des soins de santé publics et que votre objectif est de minimiser les dépenses pour les patients individuels, vous pouvez essayer de réduire les visites récurrentes en fournissant les meilleurs soins possibles en aussi peu de visites que possible. Dans ce cas, votre objectif est de maintenir la fréquence des visites à un faible niveau et de minimiser les coûts récurrents pour les patients. Ou vous pouvez identifier des segments de patients qui ont des rendez-vous fréquents et des coûts récurrents élevés, et analyser ces cas pour améliorer le traitement des individus.
Segments suggérés basés sur les mesures (version préliminaire)
Découvrez des segments intéressants de vos clients à l’aide d’un modèle IA. Cette fonctionnalité optimisée par Machine Learning suggère des segments basés sur des mesures ou des attributs client. Cela peut vous aider à améliorer vos Indicateurs de performance clés (KPI) ou à mieux comprendre l’influence des attributs dans le contexte d’autres attributs.
Note
La fonctionnalité des segments suggérés utilise des moyens automatisés pour évaluer les données et faire des prédictions basées sur ces données. Par conséquent, il a la capacité d’être utilisé comme méthode de profilage, tel que ce terme est défini par les lois et réglementations sur la confidentialité. Votre utilisation de cette fonctionnalité pour traiter des données peut être soumise à ces lois ou réglementations. Vous êtes tenu de vous assurer que votre utilisation de Customer Insights - Data, notamment cette fonctionnalité, est conforme à toutes les lois et réglementations applicables, notamment les lois relatives à la confidentialité, aux données personnelles, aux données biométriques, à la protection des données et à la confidentialité des communications.
Segments suggérés pour améliorer vos Indicateurs de performance clés
Si vous utilisez les mesures créées pour faciliter le suivi de vos KPI, créez des segments pour afficher les influences sur le KPI. Vous pouvez utiliser ces informations pour lancer une campagne très ciblée.
Par exemple, vous suivez une mesure appelée TotalSpendPerCustomer. En tant qu’entreprise, vous aimeriez voir ce nombre augmenter. Le choix d’une mesure comme attribut principal vous permet de sélectionner les attributs dont vous souhaitez évaluer l’influence. Disons niveau d’adhésion, période d’adhésion, et profession. Customer Insights - Data peut alors suggérer un segment qui vous indique qui est la plus grande influence de cette mesure. Par exemple, les Comptables qui sont membres Or, et qui travaillent avec votre entreprise depuis au moins cinq ans sont les plus grands influenceurs de TotalSpendPerCustomer. Vous obtiendrez une taille de segment estimée pour chaque suggestion. Vous pouvez utiliser ces informations pour créer des campagnes pour les publics ciblés.
Comprendre ce qui influence un attribut client
Vous pouvez choisir un attribut client au lieu d’une mesure comme attribut principal. En fonction de votre choix d’attributs d’influence, le modèle IA crée une série de suggestions qui montrent comment les attributs sélectionnés influencent l’attribut principal.
Par exemple, vous choisissez Membres récompensés (Oui/Non) comme attribut principal. Mandat, Profession et Nombre de tickets de support sont définis comme d’autres attributs influents. Le modèle IA pourrait suggérer des segments indiquant que la plupart des professionnels de l’informatique ayant un mandat de plus de deux ans sont des membres récompensés. Une autre suggestion pourrait mettre en évidence que les comptables ayant plus d’un an et moins de trois tickets de soutien sont des membres récompensés.
Utilisation de l’intelligence artificielle
En utilisant l’attribut principal et les attributs d’influence, un algorithme d’arbre de décision suggère des segments intéressants. Les suggestions sont basées sur des règles ou des modèles qui ont été repris par l’algorithme d’IA. Seuls les segments qui diffèrent significativement de la population moyenne sont indiqués comme suggestions. La comparaison avec la population moyenne est basée sur la mesure ou l’attribut principal sélectionné.
IA responsable
Les segments suggérés vous permettent de sélectionner des attributs pour créer des segments et traiter les données que vous sélectionnez. Lorsque vous choisissez des attributs, y compris des attributs sensibles tels que la race, l’orientation sexuelle ou le sexe, vous devez vous assurer que vous pouvez et devez traiter ces données. Vous êtes responsable de vous conformer à toutes les lois applicables à votre organisation et d’adhérer aux principes et politiques de confidentialité de votre organisation.
Différents résultats pour les attributs primaires avec des valeurs catégorielles et numériques
Les suggestions de segment sont différentes si vous choisissez un attribut numérique ou un attribut catégoriel comme attribut principal. Les valeurs d’un attribut catégoriel contiennent au moins deux catégories ou types. Un attribut numérique contient des données quantitatives et a un sens de la mesure qui lui est associé.
Avec un attribut numérique comme revenu annuel ou période d’adhésion comme attribut principal, le système suggère des segments qui ont une valeur moyenne supérieure ou inférieure de l’attribut numérique par rapport à tous les clients.
Un attribut catégorique comme satisfaction du client, car l’attribut principal entraîne des segments suggérés qui ont un pourcentage supérieur ou inférieur de clients appartenant à une catégorie particulière par rapport au pourcentage de tous les clients appartenant à cette même catégorie. Par exemple, satisfaction du client est choisi comme attribut principal et se compose de trois catégories (Faible, Moyen et Élevé). Pour chaque catégorie, des segments seront suggérés qui ont un pourcentage plus ou moins élevé de clients appartenant à cette catégorie par rapport à la proportion de tous les clients dans la même catégorie. Si 22 % de tous les clients affiche une satisfaction Élevée, alors, seuls les segments qui ont une proportion plus ou moins élevée de clients avec une satisfaction Élevée par rapport à 22 % seront suggérés pour cette catégorie. De même, des segments seront suggérés pour chacune des autres catégories (Faible et Moyen) s’ils sont statistiquement significatifs.
Note
Actuellement, nous ne prenons en charge que les attributs catégoriels principaux qui ont jusqu’à 10 catégories. Si vous souhaitez afficher des suggestions de segment basées sur un attribut principal avec plus de 10 catégories, nous vous recommandons de regrouper certaines des catégories pour réduire le nombre de catégories à 10 ou moins. Cette limitation s’applique uniquement aux attributs principaux. Pour influencer les attributs catégoriels, nous prenons actuellement en charge un maximum de 100 catégories.