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Guida di esempio previsione di Customer Lifetime Value (CLV)

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In questa guida viene descritto un esempio end-to-end della previsione Customer Lifetime Value (CLV) in Dynamics 365 Customer Insights - Data usando dati di esempio. Ti consigliamo di testare questa previsione in un nuovo ambiente.

Scenario

Contoso è un'azienda che produce caffè e macchine per caffè di alta qualità. Vende i prodotti tramite il sito Web di Contoso Coffee. L'azienda vuole capire il valore (ricavo) che i propri clienti possono generare nei prossimi 12 mesi. Conoscere il valore atteso dei loro clienti nei prossimi 12 mesi li aiuterà a dirigere le loro iniziative di marketing su clienti di alto valore.

Prerequisiti

Attività 1: inserire dati

Rivedi gli articoli sull'inserimento dati e sulla connessione a un'origine dati Power Query. Le seguenti informazioni presuppongono che tu abbia familiarità con l'inserimento dati in generale.

Inserire dati cliente dalla piattaforma di eCommerce

  1. Crea un origine dati Power Query denominata eCommerce e seleziona il connettore Testo/CSV.

  2. Immetti l'URL per i contatti di eCommerce https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Durante la modifica dei dati, seleziona Trasforma e quindi Usa la prima riga come intestazione.

  4. Aggiorna il tipo di dati per le colonne elencate di seguito:

    • DateOfBirth: data
    • CreatedOn: data/ora/fuso orario

    Trasformare la data di nascita in data.

  5. Nel campo Nome nel riquadro a destra, rinomina l'origine dati in eCommerceContacts

  6. Salva l'origine dati.

Inserire dati sugli acquisti online

  1. Aggiungi un altro set di dati alla stessa origine dati eCommerce. Scegli di nuovo il connettore Testo/CSV.

  2. Immetti l'URL per i dati degli Acquisti online https://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Durante la modifica dei dati, seleziona Trasforma e quindi Usa la prima riga come intestazione.

  4. Aggiorna il tipo di dati per le colonne elencate di seguito:

    • PurchasedOn: data/ora
    • TotalPrice: valuta

  5. Nel campo Nome nel riquadro laterale, rinomina l'origine dati in eCommercePurchases.

  6. Salva l'origine dati.

Inserire dati cliente dallo schema di fidelizzazione

  1. Crea un origine dati denominata LoyaltyScheme e seleziona il connettore Testo/CSV.

  2. Immetti l'URL per i clienti fedeli https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Durante la modifica dei dati, seleziona Trasforma e quindi Usa la prima riga come intestazione.

  4. Aggiorna il tipo di dati per le colonne elencate di seguito:

    • DateOfBirth: data
    • RewardsPoints: numero intero
    • CreatedOn: date/ora

  5. Nel campo Nome nel riquadro a destra, rinomina l'origine dati in loyCustomers.

  6. Salva l'origine dati.

Inserire dati cliente delle recensioni sul sito web

  1. Crea un origine dati denominata Website e seleziona il connettore Testo/CSV.

  2. Immetti l'URL per le recensioni del sito Web https://aka.ms/CI-ILT/WebReviews.

  3. Durante la modifica dei dati, seleziona Trasforma e quindi Usa la prima riga come intestazione.

  4. Aggiorna il tipo di dati per le colonne elencate di seguito:

    • ReviewRating: numero decimale
    • ReviewDate: data

  5. Nel campo Nome nel riquadro di destra, rinomina la tua origine dati in Recensioni.

  6. Salva l'origine dati.

Attività 2: unificare i dati

Esamina l'articolo sull'unificazione dei dati. Le seguenti informazioni presuppongono che tu abbia familiarità con l'unificazione dei dati in generale.

Dopo aver importato i dati, inizia il processo di unificazione dei dati per creare un profilo cliente unificato. Per ulteriori informazioni, vedi Unificazione dei dati.

Descrivi i dati del cliente da unire

  1. Dopo l'inserimento dei dati, esegui il mapping dei dati di eCommerce e Fedeltà ai tipi di dati comuni. Vai a Dati>Unifica.

  2. Seleziona le tabelle che rappresentano il profilo cliente, ovvero eCommerceContacts eloyCustomers.

    Unificare le origini dati di e-commerce e fedeltà.

  3. Seleziona ContactId come chiave primaria per eCommerceContacts e LoyaltyID come chiave primaria per loyCustomers.

  4. Seleziona Avanti. Salta i record duplicati e seleziona Avanti.

Definisci regole di corrispondenza

  1. Scegli eCommerceContacts : eCommerce come tabella primaria e includi tutti i record.

  2. Scegli loyCustomers : LoyaltyScheme e includi tutti i record.

  3. Aggiungi una regola:

    • Seleziona FullName sia per eCommerceContacts che per loyCustomers.
    • Seleziona Tipo (telefono, nome, indirizzo, ...) per Normalizza.
    • Imposta Livello di precisione su Di base e Valore su Alto.

  4. Aggiungi una seconda condizione per l'indirizzo e-mail:

    • Seleziona Email sia per eCommerceContacts che per loyCustomers.
    • Lascia vuoto il campo Normalizza.
    • Imposta Livello di precisione su Di base e Valore su Alto.
    • Immetti FullName, Email per il nome.

    Unificare la regola di corrispondenza per nome ed e-mail.

  5. Seleziona Fatto.

  6. Seleziona Avanti.

Visualizzare dati unificati

  1. Rinomina ContactId per la tabella loyCustomers su ContactIdLOYALTY per differenziarlo dagli altri ID inseriti.

  2. Seleziona Avanti per esaminare e quindi seleziona Crea profili cliente.

Attività 3: creare un'attività di cronologia delle transazioni

Rivedi l'articolo sulle attività dei clienti. Le seguenti informazioni presuppongono che tu abbia familiarità con la creazione di impegni in generale.

  1. Crea impegni con la tabella eCommercePurchases:eCommerce e la tabella Reviews:Website .

  2. Per eCommercePurchases:eCommerce, seleziona SalesOrderLine per il Tipo di impegno e PurchaseId per la Chiave primaria.

  3. Per Reviews:Website, seleziona Review per il Tipo di impegno e ReviewID per la Chiave primaria.

  4. Immetti le informazioni seguenti per l'impegno di acquisto:

    • Nome impegno: eCommercePurchases
    • TimeStamp: PurchasedOn
    • EventActivity: TotalPrice
    • ID riga ordine: PurchaseId
    • Data ordine: PurchasedOn
    • Importo: TotalPrice

  5. Immetti le informazioni seguenti per l'impegno di recensione Web:

    • Nome impegno: WebReviews
    • Timestamp: ReviewDate
    • Impegno evento: ActivityTypeDisplay
    • Dettagli aggiuntivi: ReviewRating

  6. Aggiungi una relazione tra eCommercePurchases:eCommerce ed eCommerceContacts:eCommerce con ContactID come chiave esterna per collegare le due tabelle.

  7. Aggiungi una relazione tra Website e eCommerceContacts con UserId come chiave esterna.

  8. Esamina le modifiche, quindi seleziona Crea impegni.

Attività 4: configurare la previsione di Customer Lifetime Value

Con i profili cliente unificati definiti e l'impegno creato, ora possiamo eseguire la previsione Customer Lifetime Value (CLV). Per i passaggi dettagliati, vedi Previsione del valore durata cliente.

  1. Vai a Informazioni dettagliate>Previsioni.

  2. Nella scheda Crea seleziona Usa modello nel riquadro Valore di durata del cliente.

  3. Seleziona Inizia.

  4. Dai un nome al modello Previsione OOB eCommerce CLV e la tabella di output OOBeCommerceCLVPrediction.

  5. Definisci le preferenze del modello:

    • Periodo di tempo della previsione: 12 mesi o 1 anno per definire quanto lontano nel futuro prevedere il CLV.
    • Clienti attivi: Consenti al modello di calcolare l'intervallo di acquisto permette al modello di calcolare l'intervallo di tempo in cui un cliente deve aver avuto almeno una transazione per essere considerato attivo.
    • Cliente di valore elevato: definire manualmente i clienti di valore elevato come primo 30% di clienti attivi.

    Passaggio delle preferenze nell'esperienza guidata per il modello CLV.

  6. Selezionare Avanti.

  7. Nel passaggio Dati richiesti, seleziona Aggiungi dati per fornire i dati della cronologia delle transazioni.

    Aggiungi il passaggio per i dati obbligatori nell'esperienza guidata per il modello CLV.

  8. Seleziona SalesOrderLine e la tabella eCommercePurchases, quindi seleziona Avanti. I dati richiesti vengono compilati automaticamente dall'impegno. Seleziona Salva e quindi Avanti.

  9. Il passaggio Dati aggiuntivi (facoltativo) consente di aggiungere più dati sull'impegno del cliente per ottenere un maggior numero di informazioni dettagliate per le interazioni dei clienti. Per questo esempio, seleziona Aggiungi dati e aggiungi l'impegno di recensione Web.

  10. Selezionare Avanti.

  11. Nel passaggio Aggiornamenti dei dati seleziona Mensile per la pianificazione del modello.

  12. Selezionare Avanti.

  13. Dopo aver esaminato tutti i dettagli, seleziona Salva ed esegui.

Attività 5: esaminare i risultati e le spiegazioni del modello

Lascia che il modello termini il training e la valutazione dei dati. Rivedi i risultati e le spiegazioni del modello CLV.

Attività 6: creare un segmento di clienti di alto valore

L'esecuzione del modello crea una nuova tabella, che è elencata in Dati>Tabelle. È possibile creare un nuovo segmento di clienti in base alla tabella creata dal modello.

  1. Nella pagina dei risultati, seleziona Crea segmento.

  2. Crea una regola usando la tabella OOBeCommerceCLVPrediction e definisci il segmento:

    • Campo: CLVScore
    • Operatore: maggiore di
    • Valore: 1500

  3. Seleziona Salva e quindi Esegui il segmento.

Ora hai un segmento che identifica i clienti che si prevede genereranno più di $1.500 di entrate nei prossimi 12 mesi. Questo segmento viene aggiornato dinamicamente se vengono inseriti più dati. Per altre informazioni, vedi Creare e gestire i segmenti.

Mancia

Puoi anche creare un segmento per un modello previsione dalla pagina Informazioni dettagliate>Segmenti selezionando Nuovo e scegliendo Crea da>Informazioni dettagliate. Per maggiori informazioni, vedi Creare un nuovo segmento con segmenti rapidi.

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