Segmenti suggeriti (anteprima)
[Questo articolo fa parte della documentazione non definitiva, pertanto è soggetto a modifiche.]
Dynamics 365 Customer Insights - Data può suggerire segmenti in base a impegni e misure.
Importante
- Questa è una funzionalità di anteprima.
- Le funzionalità di anteprima non sono destinate a essere utilizzate per la produzione e sono soggette a restrizioni. Queste funzionalità sono disponibili prima di una versione ufficiale di modo che i clienti possano ottenere un accesso prioritario e fornire dei commenti.
Segmenti suggeriti in base all'attività (anteprima)
Scopri i segmenti interessanti dei tuoi clienti in base ai dati dell'impegno dei clienti inseriti in Customer Insights - Data. Esempi di dati dell'impegno sono transazioni, durata della chiamata di assistenza, acquisti o resi. Per suggerire i segmenti, i dati dell'impegno vengono analizzati per recency, frequenza e valore monetario (o durata).
Classificare i clienti per impegno
Con i dati di attività disponibili in Customer Insights - Data, possiamo generare suggerimenti che rappresentano gruppi di clienti:
- i clienti più attivi
- i clienti che hanno effettuato il maggior numero di acquisti
- i clienti che hanno generato il maggior numero di ricavi
- i clienti che non sono stati attivi di recente
- i clienti che interagiscono frequentemente con la tua azienda
Se hai un'attività di vendita al dettaglio, potresti scoprire quali clienti generano il maggior numero di ricavi e premiarli con un coupon. Oppure puoi identificare i clienti occasionali e offrire loro di partecipare a un programma a premi in modo che visitino la tua attività più spesso. Se fornisci assistenza sanitaria pubblica e il tuo obiettivo è ridurre al minimo le spese dei singoli pazienti, potresti provare a ridurre le visite ricorrenti fornendo la migliore assistenza possibile nel minor numero di visite possibile. In questo caso, l'obiettivo è mantenere bassa la frequenza delle visite e ridurre al minimo i costi ricorrenti per i pazienti. Oppure è possibile identificare segmenti di pazienti che hanno appuntamenti frequenti e costi ricorrenti elevati e analizzare questi casi per migliorare il trattamento dell'individuo.
Segmenti suggeriti in base alle misure (anteprima)
Scopri segmenti interessanti dei tuoi clienti con l'aiuto di un modello di intelligenza artificiale. Questa funzionalità potenziata da apprendimento automatico suggerisce i segmenti in base alle misure o agli attributi dei clienti. Può aiutarti a migliorare i tuoi indicatori KIP o a comprendere meglio l'impatto degli attributi nel contesto di altri attributi.
Nota
La funzionalità dei segmenti suggeriti utilizza strumenti automatizzati per valutare i dati ed elaborare previsioni basate su tali dati. Pertanto, ha la capacità di essere utilizzato come metodo di profilatura, in quanto tale termine è definito dalle leggi e dai regolamenti sulla privacy. L'utilizzo di questa funzionalità per elaborare i dati può essere soggetto a tali leggi o regolamenti. Devi assicurarti che il tuo utilizzo di Customer Insights - Data, compresa questa funzionalità, sia conforme a tutte le leggi e le norme applicabili, comprese le leggi relative alla privacy, ai dati personali, ai dati biometrici, alla protezione dei dati e alla riservatezza delle comunicazioni.
Segmenti suggeriti per migliorare i tuoi KPI
Se usi misure create per tenere traccia dei tuoi indicatori KPI, crea segmenti per visualizzare l'impatto sui KPI. Puoi utilizzare queste informazioni per eseguire una campagna altamente mirata.
Ad esempio, si tiene traccia di una misura chiamata TotalSpendPerCustomer. Come azienda, ti piacerebbe vedere crescere questo numero. La scelta di una misura come attributo principale consente di selezionare gli attributi di cui intendi valutare l'impatto. Diciamo livello di appartenenza, periodo di appartenenza e occupazione. Customer Insights - Data può quindi suggerire un segmento che indica qual è il maggiore impatto di quella misura. Ad esempio, i Commercialisti che sono membri Gold e che sono stati con la tua azienda per almeno cinque anni sono i principali influencer di TotalSpendPerCustomer. Otterrai una dimensione del segmento stimata per ogni suggerimento. È possibile utilizzare queste informazioni per creare campagne per destinatari mirati.
Comprendere cosa influisce su un attributo dei clienti
È possibile scegliere un attributo dei clienti invece di una misura come attributo principale. In base alla scelta degli attributi di influenza, il modello di intelligenza artificiale crea una serie di suggerimenti che mostrano come gli attributi selezionati influiscono sull'attributo principale.
Ad esempio, scegli Membro programma fedeltà (Sì/No) come attributo principale. Mandato, Occupazione e Numero di ticket di supporto sono impostati come altri attributi di influenza. Il modello di intelligenza artificiale potrebbe suggerire segmenti che indicano che per lo più professionisti IT con un mandato superiore a due anni sono membri del programma fedeltà. Un altro suggerimento potrebbe evidenziare che i contabili con un mandato superiore a un anno e meno di tre ticket di supporto sono membri del programma fedeltà.
Uso dell'intelligenza artificiale
Utilizzando l'attributo principale e gli attributi di influenza, un algoritmo dell'albero decisionale suggerisce segmenti interessanti. I suggerimenti si basano su regole o schemi che sono stati raccolti dall'algoritmo di intelligenza artificiale. Solo i segmenti che differiscono in modo significativo dalla popolazione media vengono visualizzati come suggerimenti. Il confronto con la popolazione media si basa sulla misura o sull'attributo principale selezionato.
IA responsabile
Con i segmenti suggeriti, selezioni gli attributi per creare nuovi segmenti ed elaborare i dati selezionati. Quando scegli attributi, tra cui attributi sensibili come razza, orientamento sessuale o sesso, devi assicurarti di poter e dover elaborare tali dati. Sei responsabile del rispetto delle leggi applicabili alla tua organizzazione e dei principi e delle politiche sulla privacy della tua organizzazione.
Risultati diversi per attributi principali con valori categorici e numerici
I suggerimenti di segmento sono diversi se scegli un attributo numerico o un attributo categorico come attributo principale. I valori in un attributo categorico contengono due o più categorie o tipi. Un attributo numerico contiene dati quantitativi e ha un senso di misurazione ad esso associato.
Con un attributo numerico come reddito annuo o periodo di appartenenza come attributo principale, il sistema suggerisce segmenti che hanno un valore medio più alto o più basso dell'attributo numerico rispetto a tutti i clienti.
Un attributo categorico come soddisfazione del cliente come attributo principale determina segmenti suggeriti che hanno una percentuale maggiore o minore di clienti appartenenti a una particolare categoria rispetto alla percentuale di tutti i clienti appartenenti a quella stessa categoria. Ad esempio, soddisfazione del cliente viene scelto come attributo principale e si compone di tre categorie (Bassa, Media e Alta). Per ogni categoria, verranno suggeriti i segmenti che hanno una percentuale maggiore o minore di clienti appartenenti a tale categoria rispetto alla percentuale di tutti i clienti della stessa categoria. Se il 22% di tutti i clienti ha un livello di soddisfazione Alto, solo i segmenti con percentuale maggiore o minore di clienti con un livello di soddisfazione Alto rispetto al 22% saranno suggeriti per tale categoria. Allo stesso modo, i segmenti verranno suggeriti per ciascuna delle altre categorie (Bassa e Media) se sono statisticamente significativi.
Nota
Al momento, supportiamo solo attributi categorici principali che hanno fino a 10 categorie. Se desideri visualizzare i suggerimenti di segmenti basati su un attributo principale con più di 10 categorie, ti consigliamo di raggruppare alcune delle categorie per ridurre il numero di categorie a 10 o meno. Questa limitazione si applica solo agli attributi principali. Per gli attributi categorici di influenza, attualmente supportiamo un massimo di 100 categorie.