पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग कॉन्फ़िगर करें

पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग ऐतिहासिक डेटा के आधार पर खुली लीड्स के लिए स्कोर की गणना करने हेतु पूर्वानुमानित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। यह स्कोर विक्रेताओं को लीड को प्राथमिकता देने और उच्च दरें प्राप्त करने में मदद करता है, तथा लीड को योग्य बनाने में लगने वाले समय को कम करता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपकी पाइपलाइन में दो लीड, लीड ए और लीड बी हैं। लीड स्कोरिंग मॉडल लीड A के लिए 80 और लीड B के लिए 50 का स्कोर परिकलित करता है। स्कोर के आधार पर, आप अनुमान लगा सकते हैं कि लीड A के अवसर में परिवर्तित होने की अधिक संभावना है। इसके अलावा, आप शीर्ष प्रभावित करने वाले कारकों की समीक्षा करके विश्लेषण कर सकते हैं कि लीड बी का स्कोर कम क्यों है और निर्णय ले सकते हैं कि इसमें सुधार करना है या नहीं।

निम्नलिखित छवि विज़ेट लीड स्कोरिंग का एक उदाहरण दिखाती है:

ऐतिहासिक डेटा संग्रहण तब शुरू होता है जब आप स्कोरिंग मॉडल बनाते हैं। ऐतिहासिक डेटा को विश्लेषण के लिए डेटा लेक में संग्रहीत किया जाता है। यदि आपकी Dynamics 365 Sales सदस्यता समाप्त हो जाती है या आपका संगठन हटा दिया जाता है, तो ऐतिहासिक डेटा 30 दिनों के बाद हटा दिया जाता है.

यदि आपके पास Dynamics 365 Sales Enterprise लाइसेंस है, तो आप लीड और अवसर स्कोरिंग त्वरित सेटअप में पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग सक्षम कर सकते हैं . आपको प्रति माह 1,500 स्कोर किए गए रिकॉर्ड मिलेंगे।

लाइसेंस और भूमिका आवश्यकताएँ

आवश्यकता का प्रकार	आपको होना आवश्यक है
लाइसेंस	Dynamics 365 Sales प्रीमियम या Dynamics 365 Sales एंटरप्राइज़ अधिक जानकारी: Dynamics 365 Sales मूल्य निर्धारण
सुरक्षा भूमिकाएँ	सिस्टम व्यवस्थापक अधिक जानकारी: बिक्री के लिए पूर्वनिर्धारित सुरक्षा भूमिकाएँ

पूर्वावश्यकताएँ

• उन्नत बिक्री अंतर्दृष्टि सुविधाएँ सक्षम होनी चाहिए.

• आपको पिछले डेटा के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त लीड की आवश्यकता होगी। आपके संगठन ने स्कोरिंग मॉडल के अतीत से लीड के साथ प्रशिक्षण फ़ील्ड में चयनित अवधि के दौरान कम से कम 40 योग्य और 40 अयोग्य लीड बनाए और बंद किए होंगे। अवधि अवधि तीन महीने से दो वर्ष तक होती है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आप जितने अधिक लीड शामिल कर सकते हैं, उतने ही बेहतर पूर्वानुमान परिणाम होंगे.

  नोट

  यदि आप अपने मॉडल के लिए लीड योग्यता का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, तो चयनित लीड योग्यता को छोड़ने वाले लीड्स को प्रशिक्षण, स्कोरिंग और मॉडल निर्माण के लिए न्यूनतम आवश्यकता स्थापित करने के लिए नहीं माना जाएगा।

सिस्टम को डेटा लेक के साथ डेटा सिंक करने में लगभग चार घंटे लगते हैं। यदि आपने हाल ही में लीड्स बंद की हैं, तो मॉडल उन पर तुरंत विचार नहीं करेगा।

अपना पहला स्कोरिंग मॉडल बनाएं

महत्त्वपूर्ण

• यदि आप किसी ऐसे मॉडल का उपयोग कर रहे हैं जिसे आपने 2020 रिलीज़ वेव 2 से पहले के Dynamics 365 संस्करण में बनाया है, तो नया मॉडल बनाने से पहले मॉडल को हटा दें. ... अन्यथा, मॉडल का पिछला संस्करण आपके संगठन के सभी लीड पर लागू हो जाएगा और नए मॉडल का लीड पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा.
• 2020 रिलीज़ वेव 2 के अनुसार, एप्लिकेशन लीड स्कोरिंग डेटा को msdyn_predictivescore तालिका में लिखता है और अब लीड तालिका में नहीं लिखता है। लीड और अवसर स्कोरिंग दोनों msdyn_predictivescore तालिका का उपयोग करते हैं।

स्कोरिंग मॉडल प्रशिक्षण और स्कोरिंग के लिए लीड चुनने के मानदंड को परिभाषित करता है। यदि आपका संगठन विभिन्न क्षेत्रों या व्यावसायिक इकाइयों में अलग-अलग बिक्री प्रथाओं का पालन करता है, तो आप उनमें से प्रत्येक के लिए मॉडल और अद्वितीय प्रशिक्षण सेट बना सकते हैं।

1. विक्रय हब ऐप के निचले-बाएँ कोने में क्षेत्र बदलें पर जाएँ और Sales Insights सेटिंग्स चुनें.

2. साइट मानचित्र पर पूर्वानुमानित मॉडल के अंतर्गत, लीड स्कोरिंग का चयन करें.

   यदि आपके संगठन में कम से कम 40 योग्य और 40 अयोग्य लीड नहीं हैं, जिन्हें अतीत से लीड के साथ प्रशिक्षण फ़ील्ड में पहचाने गए अवधि में बनाया गया था, तो आप स्कोरिंग मॉडल नहीं बना सकते। यदि पर्याप्त लीड्स हैं, तो ऐप डिफ़ॉल्ट रूप से एक मॉडल तैयार करता है।

3. पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग पृष्ठ पर, यदि आवश्यक हो तो व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो, फ़िल्टर कॉलम इत्यादि जैसे फ़ील्ड के मान बदलें। इन फ़ील्ड के बारे में अधिक जानकारी के लिए, अगला अनुभाग देखें मॉडल जोड़ें. जब आपका काम पूरा हो जाए, तो आरंभ करें चुनें.

ऐप को अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कुछ मिनट का समय दें। आप पेज छोड़ कर बाद में वापस आ सकते हैं।

मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अनुप्रयोग मानक विशेषताओं का उपयोग करता है। आप कस्टम या बुद्धिमान विशेषताओं को शामिल करने के लिए बाद में मॉडल को संपादित कर सकते हैं।

अपना मॉडल प्रकाशित करें

1. जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है और प्रकाशन के लिए तैयार हो जाता है, तो पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग पृष्ठ एक पुष्टिकरण प्रदर्शित करता है:

   

2. यदि मॉडल प्रशिक्षित है लेकिन प्रकाशन के लिए तैयार नहीं है, तो मॉडल प्रदर्शन फ़ील्ड प्रकाशन के लिए तैयार नहीं प्रदर्शित करता है.

3. मॉडल को हर 15 दिन में पुनः प्रशिक्षित करने के लिए, स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें का चयन करें.

4. प्रकाशित करें या विवरण देखें चुनें.

   • यदि मॉडल प्रकाशित करने के लिए तैयार है और आप इसे लागू करने के लिए तैयार हैं, तो प्रकाशित करें चुनें.

     मॉडल को उन लीड पर लागू किया जाता है जो मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट मानदंडों से मेल खाते हैं। लीड स्कोर व्यूज़ में लीड स्कोर कॉलम में और लीड फ़ॉर्म में विज़ेट में दिखाई देता है।

   • मॉडल को प्रकाशित करने से पहले उसकी सटीकता और प्रदर्शन को देखने के लिए, या यदि मॉडल प्रकाशन के लिए तैयार नहीं है और आप इसका कारण जानना चाहते हैं, तो विवरण देखें का चयन करें, और फिर प्रदर्शन टैब का चयन करें।

     यदि मॉडल की सटीकता एक सीमा मान, एरिया अंडर कर्व (AUC) स्कोर, से कम हो जाती है, तो ऐप यह निर्धारित करता है कि मॉडल प्रकाशन के लिए तैयार नहीं है। यदि आप चाहें तो अभी भी मॉडल प्रकाशित कर सकते हैं। हालाँकि, इसका प्रदर्शन ख़राब रहेगा।

एक मॉडल जोड़ें

आप लीड के विभिन्न सेटों के लिए प्रकाशित और अप्रकाशित दोनों प्रकार के 10 मॉडल तक बना सकते हैं। यदि आप ऐसा मॉडल बनाने का प्रयास करते हैं जो मौजूदा मॉडल के समान लीड स्कोर कर सकता है, तो ऐप आपको चेतावनी देता है।

1. तल पर पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग पृष्ठ, का चयन करें मॉडल जोड़ें.

   

   नोट

   यदि आपने कम से कम एक स्कोरिंग मॉडल नहीं बनाया है, तो आपको मॉडल जोड़ें बटन दिखाई नहीं देगा।

   पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग पृष्ठ डिफ़ॉल्ट मानों के साथ खुलता है।

   

2. नया मॉडल नाम बॉक्स में, ऐसा नाम दर्ज करें जिसमें अल्फ़ान्यूमेरिक वर्ण हों। अंडरस्कोर की अनुमति है, लेकिन रिक्त स्थान या अन्य विशेष वर्ण की नहीं.

   डिफ़ॉल्ट रूप से, नाम LeadScoring_<YYYYMMDD><Time> है (उदाहरण के लिए, LeadScoring_202009181410)। दिनांक और समय समन्वित वैश्विक समय (UTC) पर आधारित होते हैं.

3. व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो सूची में, उस प्रवाह का चयन करें जो उन लीड के लिए प्रासंगिक है जिनके लिए आप मॉडल तैयार कर रहे हैं. जिन लीड्स ने चयनित व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो को छोड़ दिया है, उन्हें प्रशिक्षण, स्कोरिंग और मॉडल निर्माण के लिए न्यूनतम आवश्यकता स्थापित करने के लिए विचार नहीं किया जाएगा।

   सूची आपके संगठन में लीड के लिए परिभाषित सभी व्यवसाय प्रक्रिया प्रवाहों को प्रदर्शित करती है.

   सूची में कस्टम व्यवसाय प्रक्रिया प्रवाह प्रदर्शित करने के लिए, व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो निकाय के लिए परिवर्तन ट्रैकिंग सक्षम करें। जब आप मॉडल तैयार करते हैं, तो विश्लेषण के लिए डेटा को डेटा लेक से सिंक करने के लिए कस्टम व्यवसाय प्रक्रियाएँ स्वचालित रूप से सक्षम हो जाती हैं.

4. स्थिति विकल्प सेट सूची में, वह विकल्प सेट चुनें जिसमें लीड की स्थिति परिभाषित की गई है.

5. योग्य मान और अयोग्य मान सूचियों में क्रमशः संगत मानों का चयन करें।

   आउट-ऑफ-द-बॉक्स स्थिति स्थिति विकल्प सेट मानों को योग्य और अयोग्य के रूप में परिभाषित करता है। यदि कोई कस्टम विकल्प सेट परिभाषित है तो आप उसका चयन कर सकते हैं।

6. मॉडल को जिन लीड को स्कोर करना होगा, उन्हें निर्दिष्ट करने के लिए फ़िल्टर कॉलम और फ़िल्टर मान का चयन करें.

   एकाधिक स्तंभों के आधार पर फ़िल्टर करने के लिए, आवश्यक स्तंभों के साथ एक परिकलित फ़ील्ड बनाएँ, और फिर फ़िल्टर स्तंभ सूची में परिकलित फ़ील्ड का चयन करें.

7. अतीत से लीड के साथ प्रशिक्षण सूची में, प्रशिक्षण सेट के लिए एक समय अवधि का चयन करें। डिफ़ॉल्ट अवधि दो वर्ष है।

   आपके संगठन में कम से कम 40 योग्य और 40 अयोग्य लीड होने चाहिए जो चयनित अवधि के दौरान बनाए गए और बंद किए गए हों। मॉडल चयनित अवधि से बंद लीड्स का विश्लेषण करता है और उस डेटा का उपयोग पिछले दो वर्षों से खुली लीड्स को स्कोर करने के लिए करता है।

   यदि आपके पास चुनी गई समयावधि में न्यूनतम बंद लीड नहीं हैं, तो आरंभ करें बटन अक्षम है। किसी अन्य समयावधि का चयन करें जिसमें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त बंद लीड हों.

8. आरंभ करें चुनें. यदि मॉडल किसी मौजूदा मॉडल की नकल है और लीड्स के समान सेट को स्कोर कर रहा है, तो आपको एक चेतावनी संदेश मिलेगा। आप किसी भी तरह से मॉडल बनाने का विकल्प चुन सकते हैं या मॉडल को लीड्स का अनूठा सेट स्कोर करने देने के लिए कॉन्फ़िगरेशन बदल सकते हैं।

   

   सिस्टम को आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने में कुछ मिनट लगेंगे।

9. जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाए, तो उसे प्रकाशित करें या उसका विवरण देखें।

यदि आप एकाधिक स्कोरिंग मॉडल बनाते हैं, तो देखने के लिए मॉडल का चयन करने के लिए पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग पृष्ठ पर मॉडल का चयन करें सूची का उपयोग करें।

आपके ऐप में विकल्प नहीं मिल रहे हैं?

तीन संभावनाएं हैं:

• आपके पास आवश्यक लाइसेंस या भूमिका नहीं है।
• आपके व्यवस्थापक ने सुविधा चालू नहीं की है.
• आपका संगठन किसी कस्टम ऐप का उपयोग कर रहा है. सटीक चरणों के लिए अपने व्यवस्थापक से संपर्क करें. इस आलेख में वर्णित चरण आउट-ऑफ़-द-बॉक्स विक्रय हब और Sales Professional ऐप के लिए विशिष्ट हैं.

भी देखें

सिस्टम और एप्लिकेशन उपयोगकर्ता जो डेटा को आगे बढ़ा सकते हैं Dataverse
लीड स्कोरिंग मॉडल को संपादित करें और पुनः प्रशिक्षित करें
स्कोर के माध्यम से लीड को प्राथमिकता दें
लीड प्रबंधन अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न