Predloženi segmenti (pretpregled)
[Ovaj je članak iz dokumentacije predizdanja i podložan je promjenama.]
Dynamics 365 Customer Insights - Data može predložiti segmente na temelju aktivnosti ili mjera.
Važno
- To je značajka pretpregleda.
- Značajke pretpregleda nisu namijenjene u proizvodne svrhe i mogu imati ograničene funkcije. Te su značajke dostupne prije službenog izdavanja da bi se klijentima omogućio prijevremeni pristup i slanje povratnih informacija.
Predloženi segmenti na temelju aktivnosti (pretpregled)
Otkrijte zanimljive segmente svojih kupaca na temelju podataka o aktivnostima kupaca koji se unose Customer Insights - Data. Primjeri podataka o aktivnostima su transakcije, trajanje poziva za podršku, kupnje ili povrati. Da bi se segmenti predložili, podaci o aktivnostima analiziraju se u odnosu na vrijeme, učestalost i novčanu vrijednost (ili trajanje).
Kategorizacija klijenata prema aktivnosti
S podacima o aktivnostima dostupnima u Customer Insights - Data možemo generirati prijedloge koji predstavljaju grupe kupaca:
- najaktivniji klijenti
- klijenti koji su obavili najviše kupnji
- klijenti koji su stvorili najviše prihoda
- klijenti koji u posljednje vrijeme nisu aktivni
- klijenti koji često komuniciraju s vašom tvrtkom
Ako imate maloprodajnu trgovinu, mogli biste saznati koji klijenti donose najveći prihod i nagraditi ih kuponom. Ili možete identificirati povremene klijente i ponuditi im da se pridruže programu nagrađivanja kako bi češće posjećivali vašu tvrtku. Ako pružate javnu zdravstvenu zaštitu i vaš je cilj smanjiti troškove za pojedine pacijente, mogli biste pokušati smanjiti ponavljajuće posjete pružanjem najbolje moguće skrbi u što manje posjeta. U ovom je slučaju vaš cilj održati učestalost posjeta niskom i minimizirati ponavljajuće troškove za pacijente. Ili možete identificirati segmente pacijenata koji imaju česte posjete i visoke troškove koji se ponavljaju i analizirati te slučajeve kako biste poboljšali liječenje pojedinca.
Predloženi segmenti na temelju mjera (pregled)
Otkrijte zanimljive segmente svojih klijenata uz pomoć modela umjetne inteligencije. Ova značajka koju pokreće strojno učenje predlaže segmente na temelju mjera ili atributa klijenata. Može poboljšati ključne pokazatelje uspješnosti (KPI-jeve) ili bolje razumjeti utjecaj atributa u kontekstu drugih atributa.
Napomena
Značajka predloženih segmenata koristi automatizirana sredstva za procjenu podataka i predviđanje na temelju tih podataka. Stoga ima mogućnost da se koristi kao metoda profiliranja, jer je taj pojam definiran zakonima i propisima o privatnosti. Vaša upotreba ove značajke za obradu podataka može podlijegati tim zakonima ili propisima. Odgovorni ste za osiguravanje da je vaša upotreba Customer Insights - Data, uključujući ovu značajku, u skladu sa svim primjenjivim zakonima i propisima, uključujući zakone koji se odnose na privatnost, osobne podatke, biometrijske podatke, zaštitu podataka i povjerljivost komunikacija.
Predloženi segmenti za poboljšanje vaših KPI-ja
Ako koristite mjere stvorene za praćenje KPI-ja, stvorite segmente da biste vidjeli utjecaje na KPI. Te podatke možete koristiti za pokretanje visoko ciljane kampanje.
Na primjer, pratite mjeru pod nazivom TotalSpendPerCustomer. Kao tvrtka želite vidjeti da ovaj broj raste. Odabirom mjere kao primarnog atributa odaberite atribute koje želite procijeniti za utjecaj. Recimo članstvo, razdoblje članstva i zanimanje. Customer Insights - Data tada može predložiti segment koji vam govori tko je najveći utjecaj te mjere. Na primjer, računovođe koji su zlatni članovi i koji su u vašoj tvrtki najmanje pet godina najveći su influencer TotalSpendPerCustomera. Za svaki prijedlog dobit ćete procijenjenu veličinu segmenta. Te podatke možete koristiti za izradu kampanja za ciljanu publiku.
Objašnjenje što utječe na atribut klijenta
Možete odabrati atribut klijenta umjesto mjere kao primarnog atributa. Na temelju vašeg odabira utjecaja na atribute, model umjetne inteligencije stvara niz prijedloga koji pokazuju kako odabrani atributi utječu na primarni atribut.
Na primjer, kao primarni atribut odabirete Član nagrade (Da/Ne). Mandat, zanimanje i broj ulaznica za podršku postavljaju se kao drugi atributi koji utječu. Model umjetne inteligencije mogao bi predložiti segmente koji ukazuju na to da su uglavnom IT profesionalci sa stalnim mjestom duljim od dvije godine članovi programa Rewards. Drugi prijedlog mogao bi istaknuti da su računovođe sa stalnim mjestom duljim od jedne godine i s manje od tri potvrde o prijavi problema službi za podršku članovi programa Rewards.
Upotreba umjetne inteligencije
Algoritam stabla odluke predlaže zanimljive segmente koristeći primarni atribut i utjecajne atribute. Prijedlozi se temelje na pravilima ili obrascima koje je prikupio algoritam umjetne inteligencije. Kao prijedlozi su prikazani samo segmenti koji se značajno razlikuju od prosječne populacije. Usporedba s prosječnom populacijom temelji se na odabranoj mjeri ili primarnom atributu.
Odgovorna umjetna inteligencija
Pomoću predloženih segmenata odabirete atribute za kreiranje novih segmenata i obradu podataka koje odaberete. Pri odabiru atributa, uključujući osjetljive atribute poput rase, seksualne orijentacije ili spola, morate osigurati da možete i trebate obrađivati te podatke. Odgovorni ste za poštivanje svih zakona primjenjivih na vašu tvrtku ili ustanovu i pridržavanje načela i pravila privatnosti vaše tvrtke ili ustanove.
Različiti rezultati za primarne atribute s kategorijskim i numeričkim vrijednostima
Prijedlozi segmenata će se razlikovati ovisno o tome jeste li odabrali numerički ili kategorijski atribut kao primarni atribut. Vrijednosti u kategorijskom atributu sadrže dvije ili više kategorija ili vrsta. Numerički atribut sadrži kvantitativne podatke i s njima je povezan osjećaj mjerenja.
S numeričkim atributom kao što je godišnji prihod ili razdoblje članstva kao primarni atribut, sustav predlaže segmente koji imaju višu ili nižu prosječnu vrijednost numeričkog atributa u usporedbi sa svim klijentima.
Kategorički atribut kao što je zadovoljstvo kupaca kao primarni atribut rezultira predloženim segmentima koji imaju veći ili niži postotak kupaca koji pripadaju određenoj kategoriji u usporedbi s postotkom svih kupaca koji pripadaju toj istoj kategoriji. Na primjer, zadovoljstvo kupaca odabire se kao primarni atribut i sastoji se od tri kategorije (Niska, Srednja i Visoka). Za svaku kategoriju predložit će se segmenti koji imaju veći ili niži postotak kupaca koji pripadaju toj kategoriji u usporedbi s udjelom svih kupaca u istoj kategoriji. Ako 22% svih kupaca ima visoko zadovoljstvo, tada će se za tu kategoriju predložiti samo segmenti koji imaju veći ili niži udio kupaca s visokim zadovoljstvom u usporedbi s 22%. Slično tome, segmenti će se predložiti za svaku od ostalih kategorija (niska i srednja) ako su statistički značajni.
Napomena
Trenutno podržavamo samo primarne kategorijske atribute koji imaju do 10 kategorija. Ako želite vidjeti prijedloge segmenata na temelju primarnog atributa s više od 10 kategorija, preporučujemo grupiranje nekih kategorija kako biste smanjili broj kategorija na 10 ili manje. Ovo se ograničenje odnosi samo na primarne atribute. Za utjecajne kategorijske atribute trenutno podržavamo najviše 100 kategorija.