पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग कॉन्फ़िगर करें
पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग ऐतिहासिक डेटा के आधार पर खुले अवसरों के लिए स्कोर की गणना करने हेतु एक पूर्वानुमानित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। यह स्कोर विक्रेताओं को अवसरों को प्राथमिकता देने और उच्च अवसर जीतने की दर हासिल करने में मदद करता है, तथा अवसर जीतने में लगने वाले समय को कम करता है।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पाइपलाइन में दो अवसर, अवसर ए और अवसर बी हैं। अवसर स्कोरिंग मॉडल अवसर A के लिए 80 और अवसर B के लिए 50 का स्कोर गणना करता है। स्कोर के आधार पर, आप अनुमान लगा सकते हैं कि अवसर A के जीतने वाले सौदे में परिवर्तित होने की अधिक संभावना है। इसके अलावा, आप यह विश्लेषण करने के लिए शीर्ष प्रभावित करने वाले कारकों की समीक्षा कर सकते हैं कि अवसर बी का स्कोर कम क्यों है और निर्णय ले सकते हैं कि इसमें सुधार करना है या नहीं।
निम्नलिखित छवि अवसर स्कोरिंग विज़ेट 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 अवसर 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
आपको पिछले डेटा के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त अवसर मिलना चाहिए। आपके संगठन ने स्कोरिंग मॉडल के अतीत के अवसरों के साथ प्रशिक्षण फ़ील्ड में चयनित अवधि के दौरान कम से कम 40 जीते और 40 खोए अवसर बनाए और बंद किए होंगे। अवधि अवधि तीन महीने से दो वर्ष तक होती है। सत्यापित करें कि क्या आपके पास स्कोरिंग मॉडल बनाने के लिए आवश्यक संख्या में लीड हैं.
प्रति चरण मॉडल को परिभाषित करने के लिए, आपके पास चयनित अवधि में व्यवसाय प्रक्रिया के अंतिम चरण में कम से कम 40 बंद अवसर होने चाहिए. ... मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आप जितने अधिक अवसर शामिल कर सकते हैं, उतने ही बेहतर पूर्वानुमान परिणाम होंगे. सत्यापित करें कि क्या आपके पास प्रति चरण स्कोरिंग मॉडल बनाने के लिए आवश्यक संख्या में अवसर हैं.
नोट
यदि आप अपने मॉडल के लिए व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, तो चयनित व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो को छोड़ने वाले अवसरों 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 अवसरों को बंद किया है, तो मॉडल उन पर तुरंत विचार नहीं करेगा।
प्रति चरण मॉडल क्या है?
प्रति चरण मॉडल पिछले डेटा के आधार पर व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो के प्रत्येक चरण पर विशेषताओं के प्रभाव की गणना करता है। उदाहरण के लिए, आप समीक्षा कर सकते हैं कि अनुमानित समाप्ति तिथि अवसर के विभिन्न चरणों को किस प्रकार प्रभावित करती है। फिर आप अपने संगठन के मानकों के अनुसार यह तय कर सकते हैं कि प्रत्येक विशेषता के लिए कौन से चरण प्रासंगिक हैं, और मॉडल की सटीकता में सुधार कर सकते हैं।
प्रति चरण मॉडलिंग डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है. आप इसे केवल तभी सक्षम कर सकते हैं जब आप स्कोरिंग मॉडल जोड़ रहे हों.
जब प्रति चरण मॉडलिंग अक्षम होती है, तो मॉडल केवल उन विशेषताओं का उपयोग करता है जिनका उन अवसरों पर अधिक प्रभाव था जिन्हें जीत के रूप में बंद कर दिया गया था। उदाहरण के लिए, यदि जीते गए अधिकांश सौदों में एक संबद्ध व्यावसायिक फ़ोन संख्या थी, तो मॉडल उन अवसरों को उच्च स्कोर दे सकता है जिनमें एक संबद्ध व्यावसायिक फ़ोन संख्या है।
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 अवसरों पर लागू किया जाएगा, और नए मॉडल का अवसरों पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा.
- 2020 रिलीज़ वेव 2 के अनुसार, एप्लिकेशन अवसर स्कोरिंग डेटा को msdyn_predictivescore तालिका में लिखता है और अब अवसर इकाई में नहीं लिखता है। लीड और अवसर स्कोरिंग दोनों msdyn_predictivescore तालिका का उपयोग करते हैं।
स्कोरिंग मॉडल प्रशिक्षण और स्कोरिंग के अवसरों को चुनने के मानदंडों 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।
विक्रय हब ऐप के निचले-बाएँ कोने में क्षेत्र बदलें पर जाएँ और Sales Insights सेटिंग्स का चयन करें.
साइट मानचित्र पर पूर्वानुमान मॉडल के अंतर्गत, अवसर स्कोरिंग का चयन करें.
यदि आपके संगठन में कम से कम 40 जीते और 40 खोए अवसर नहीं हैं, जिन्हें अतीत के अवसरों के साथ प्रशिक्षण फ़ील्ड में पहचाने गए अवधि में बनाया गया था, तो आप स्कोरिंग मॉडल नहीं बना सकते। यदि पर्याप्त अवसर उपलब्ध हों, तो ऐप डिफ़ॉल्ट रूप से एक मॉडल तैयार करता है।
पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग पृष्ठ पर, यदि आवश्यक हो तो व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो, फ़िल्टर कॉलम इत्यादि जैसे फ़ील्ड के मान बदलें। इन क्षेत्रों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, अगला अनुभाग देखें मॉडल जोड़ें. जब आपका काम पूरा हो जाए, तो चुनें शुरू हो जाओ.
ऐप को अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कुछ 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। तुम कर सकते हो मॉडल संपादित करें बाद में कस्टम या बुद्धिमान विशेषताओं को शामिल करने के लिए।
अपने मॉडल को प्रकाशित करें
जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है और प्रकाशन के लिए तैयार हो जाता है, तो पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग पृष्ठ एक पुष्टिकरण प्रदर्शित करता है:
यदि मॉडल प्रशिक्षित है लेकिन प्रकाशन के लिए तैयार नहीं है, तो मॉडल प्रदर्शन फ़ील्ड प्रकाशन के लिए तैयार नहीं प्रदर्शित करता है.
मॉडल को हर 15 दिन में पुनः प्रशिक्षित करने के लिए, स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें का चयन करें।
प्रकाशित करें या विवरण देखें चुनें।
यदि मॉडल प्रकाशन के लिए तैयार है और आप इसे लागू करने के लिए तैयार हैं, तो प्रकाशित करें चुनें.
मॉडल को उन अवसरों पर लागू किया जाता है जो मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट मानदंडों से मेल खाते हैं। अवसर स्कोर दृश्यों में अवसर स्कोर कॉलम में और अवसर प्रपत्र 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 विभिन्न अवसरों 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 अवसर प्रदान कर सकता है तो ऐप आपको चेतावनी देता है।
पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग पृष्ठ के नीचे, मॉडल जोड़ें चुनें.
नोट
यदि आपने कम से कम एक स्कोरिंग मॉडल नहीं बनाया है, तो आपको मॉडल जोड़ें बटन दिखाई नहीं देगा।
पूर्वानुमानित अवसर स्कोरिंग पृष्ठ डिफ़ॉल्ट मानों के साथ खुलता है।
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 OpportunityScoring_<YYYYMMDD><Time> है (उदाहरण के लिए, OpportunityScoring_202009181410)। दिनांक और समय समन्वित वैश्विक समय (UTC) पर आधारित होते हैं.
व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो सूची में, उस प्रवाह का चयन करें जो उन अवसरों के लिए प्रासंगिक है जिनके लिए आप मॉडल बना रहे हैं. जिन अवसरों ने चयनित व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो को छोड़ दिया है, उन्हें प्रशिक्षण, स्कोरिंग और मॉडल निर्माण के लिए न्यूनतम आवश्यकता स्थापित करने के लिए नहीं माना जाएगा।
सूची आपके संगठन में अवसरों के लिए परिभाषित सभी व्यवसाय प्रक्रिया प्रवाहों को प्रदर्शित करती है. यदि आप प्रति चरण मॉडलिंग सक्षम करना चाहते हैं, तो आपको व्यवसाय प्रोसेस फ़्लो चुनना होगा.
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.
स्थिति विकल्प सेट सूची में, वह विकल्प सेट चुनें जिसमें अवसरों की स्थिति परिभाषित की गई है.
जीता मूल्य और खोया मूल्य सूचियों में क्रमशः संगत मानों का चयन करें।
आउट-ऑफ-द-बॉक्स स्थिति स्थिति विकल्प सेट मानों को जीता और हारा के रूप में परिभाषित करता है। यदि कोई कस्टम विकल्प सेट परिभाषित है तो आप उसका चयन कर सकते हैं।
मॉडल को जिन अवसरों को स्कोर करना चाहिए, 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.
अतीत के अवसरों 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 जीते गए और 40 खोए गए अवसर होने चाहिए जो चयनित अवधि के दौरान बनाए गए और बंद किए गए हों। यह मॉडल चयनित अवधि के बंद अवसरों का विश्लेषण करता है तथा उस डेटा का उपयोग पिछले दो वर्षों के खुले अवसरों को स्कोर करने के लिए करता है।
यदि आपके पास चुनी गई समयावधि में न्यूनतम बंद अवसर नहीं हैं, तो आरंभ करें बटन अक्षम है। किसी अन्य समय अवधि का चयन करें जिसमें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त बंद अवसर हों.
(वैकल्पिक) प्रति चरण मॉडलिंग सक्षम करें, ताकि उन विशेषताओं का चयन किया जा सके, जिन पर मॉडल को प्रत्येक व्यवसाय प्रक्रिया चरण के लिए विचार करना होगा.
मॉडल बनाने के बाद, आप विभिन्न चरणों में प्रत्येक विशेषता के प्रभाव को देख पाएंगे। फिर आप विशेषताओं और संबंधित चरणों का चयन कर सकते हैं।
नोट
यदि आप प्रति चरण मॉडलिंग सक्षम करते हैं, तो पूर्वानुमान सूची में व्यवसाय प्रक्रिया का चयन करना सुनिश्चित करें।
आरंभ करें चुनें. यदि मॉडल किसी मौजूदा मॉडल की प्रतिलिपि है और समान अवसरों को स्कोर कर रहा है, तो आपको एक चेतावनी संदेश मिलेगा। आप किसी भी तरह से मॉडल बनाना चुन सकते हैं या मॉडल को अवसरों के अनूठे सेट को स्कोर करने देने के लिए कॉन्फ़िगरेशन बदल सकते हैं।
सिस्टम को आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने में कुछ मिनट लगेंगे।
जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाए, तो उसे प्रकाशित करें या उसका विवरण देखें .
आपके ऐप में विकल्प नहीं मिल रहे हैं?
तीन संभावनाएं हैं:
- आपके पास आवश्यक लाइसेंस या भूमिका नहीं है. इस पृष्ठ के शीर्ष पर लाइसेंस और भूमिका आवश्यकताएँ अनुभाग देखें.
- 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.
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