예측 만들기 및 관리

Dynamics 365 Customer Insights - Data에는 AI 및 기계 학습을 활용하여 데이터를 예측하는 다양한 옵션이 제공됩니다.

예측은 더 나은 고객 경험을 창출하고 비즈니스 기능을 개선하며 수익원을 창출하는 기능을 제공합니다. 윤리적 방식으로 도입할 수 있는 편견 및 영향과 예측의 가치 간의 균형을 맞추는 것이 좋습니다. Microsoft가 책임감 있는 AI를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

기본 제공 예측 모델을 사용하여 인사이트 생성

데이터 예측을 시작하는 가장 쉬운 방법은 흔히 기본 제공 모델이라고 부르는 사전 정의된 모델입니다. 인사이트를 빠르게 생성하도록 특정 데이터와 구조만 필요합니다.

다음 모델을 사용할 수 있습니다.

• 고객 평생 가치: 비즈니스와의 전체 상호 작용에서 고객의 잠재적 수익을 예측합니다.
• 제품 추천: 구매 행동 및 구매 패턴이 유사한 고객을 기반으로 한 예측 제품 추천 세트를 제안합니다.
• 구독 이탈: 고객이 회사의 구독 제품 또는 서비스를 더 이상 사용하지 않을 위험에 처해 있는지 여부를 예측합니다.
• 트랜잭션 이탈: 개별 고객이 특정 기간에 더 이상 제품이나 서비스를 구매하지 않을지 여부를 예측합니다.
• 감정 분석: 고객 피드백의 감정을 분석하고 자주 언급되는 비즈니스 측면을 식별합니다.

인사이트를 생성하기 위한 데이터의 준비 상태를 이해하려면 데이터 준비 보고서 개요를 참조하십시오.

팁

업데이트된 데이터로 즉시 사용 가능한 모델을 정기적으로 새로 고쳐 비즈니스 사용 사례를 정확하게 알릴 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 시스템이 새 데이터 원본 또는 업데이트된 데이터 원본을 수집할 때 데이터가 임시로 새로 고쳐집니다. 그러나 모델은 이 경우에만 다시 점수를 매기고 기존 훈련 데이터를 계속 사용합니다.

구성 중 모델 재학습 일정을 설정하여 업데이트 일정을 구성합니다. 모델은 언제든지 변경할 수 있는 이 일정에 따라 재훈련하고 다시 채점합니다.

기존 예측 관리

인사이트>예측 페이지로 이동합니다. 내 예측 탭에서 생성한 예측, 예측 유형, 출력 테이블 이름, 상태, 예측이 마지막으로 편집된 시간 및 데이터가 마지막으로 새로 고쳐진 시간을 확인합니다. 모든 열을 기준으로 예측 목록을 정렬할 수 있습니다.

사용 가능한 작업을 보려면 예측을 선택합니다.

• 편집: 속성을 변경할 예측을 편집합니다.
• 새로 고침: 최신 데이터를 포함하도록 예측을 새로 고침합니다.
• 예측 세부 정보를 봅니다.
• 입력 데이터 사용성 보고서: 오류, 경고 및 권장 사항을 확인합니다.
• 예측을 삭제합니다.

예측 새로 고침

예측은 자동 일정에 따라 새로 고쳐 지거나 필요에 따라 수동으로 새로 고칠 수 있습니다. 모든 예측을 수동으로 새로 고치려면 모두 새로 고침을 선택합니다. 예측을 수동으로 새로 고치려면 예측을 선택하고 새로 고침을 선택합니다. 자동 새로 고침을 예약하려면 설정>시스템>예약으로 이동합니다.

팁

작업 및 프로세스에 대한 상태가 있습니다. 대부분의 프로세스는 데이터 원본 및 데이터 프로파일링 새로 고침과 같은 다른 업스트림 프로세스에 의존합니다.

상태를 선택하여 진행 세부 정보 창을 열고 작업 진행 상황을 봅니다. 작업을 취소하려면 창 하단에서 작업 취소를 선택합니다.

각 작업 아래에서 처리 시간, 마지막 처리 날짜, 작업 또는 프로세스와 관련된 해당 오류 및 경고와 같은 자세한 진행 정보를 보려면 세부 정보 보기를 선택합니다. 시스템의 다른 프로세스를 보려면 패널 하단에서 시스템 상태 보기를 선택합니다.

입력 데이터 사용성 보고서 보기

입력 데이터 사용성 보고서는 기본 제공 예측이 생성할 수 있는 오류 및 경고에 대한 통합 보기를 제공합니다. 또한 모델 성능을 개선하는 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다.

이 보고서는 모델이 학습 프로세스를 완료한 후에 사용할 수 있습니다. 학습이 성공적으로 완료되었는지 여부와 관계없이 각 모델에 대해 별도로 생성됩니다.

내 예측 탭에서 예측을 선택하고 입력 데이터 사용성 보고서를 선택합니다. 또는 예측 세부정보 보기에서 입력 데이터 사용성 보고서을 선택합니다.

보고서에는 다음이 포함됩니다.

• 이름: 오류, 경고 또는 권장 사항을 설명하는 이름입니다.
• 단계: 모델 단계, 훈련 또는 점수, 참조 정보입니다.
• 상태: 정보의 심각도(오류, 경고, 권장 사항)입니다.
• 열 이름: 모델 성능을 개선하기 위해 수정해야 하는 테이블의 열입니다.
• 테이블: 모델 성능을 개선하기 위해 수정해야 하는 테이블의 이름입니다.
• 세부 정보: 오류, 경고 또는 권장 사항에 대한 세부 정보입니다.