Konfigurowanie predykcyjnego oceniania potencjalnych klientów

Funkcja predykcyjnego oceniania potencjalnych klientów używa predykcyjnego modelu uczenia maszynowego w celu obliczania wyników dla otwartych potencjalnych klientów w oparciu o dane historyczne. Wynik pomaga sprzedawcom priorytetyzować potencjalnych klientów i osiągać wyższe współczynniki kwalifikacji potencjalnych klientów oraz skraca czas wymagany do zakwalifikowania potencjalnego klienta.

Załóżmy na przykład, że użytkownik ma dwóch potencjalnych klientów, Potencjalny klient A i Potencjalny klient B, w potoku. Model oceniania potencjalnych klientów oblicza wynik 80 dla Potencjalnego klienta A i 50 dla Potencjalnego klienta B. W oparciu o wyniki można przewidzieć, że Potencjalny klient A ma większe szanse na konwersję na szansę sprzedaży. Można także przejrzeć najważniejsze czynniki wpływające na tę sytuację i przeanalizować, dlaczego wynik Potencjalnego klienta B jest niski, i zdecydować, czy ma on zostać poprawiony.

Na poniższym rysunku pokazano przykład widgetu do oceniania potencjalnych klientów:

Zbieranie danych historycznych zaczyna się w momencie tworzenia modelu oceniania. Dane historyczne do analizy są przechowywane w repozytoriach data lake. Jeśli subskrypcja Dynamics 365 Sales wygasa lub organizacja jest usuwana, dane historyczne są usuwane po 30 dniach.

Jeśli masz licencję aplikacji Dynamics 365 Sales Enterprise, możesz włączyć funkcję predykcyjnego oceniania potencjalnych klientów w szybkiej konfiguracji oceniania potencjalnych klientów i szans sprzedaży. Otrzymasz 1500 ocenianych rekordów na miesiąc.

Wymagania dotyczące licencji i ról

Typ wymagania	Musisz mieć
Licencja	Dynamics 365 Sales Premium lub Dynamics 365 Sales Enterprise Więcej informacji: Ceny aplikacji Dynamics 365 Sales
Role zabezpieczeń	Administrator systemu Więcej informacji: Predefiniowana role zabezpieczeń dla Sales

Wymagania wstępne

• Należy włączyć zaawansowane funkcje Sales Insights.

• Trzeba mieć wystarczającą liczbę potencjalnych klientów, aby przeszkolić model w oparciu o dane z przeszłości. Organizacja musi utworzyć i zamknąć co najmniej 40 zakwalifikowanych i 40 zdyskwalifikowanych potencjalnych klientów podczas horyzontu czasowego wybranego w polu Szkolenie z potencjalnymi klientami z przeszłości w modelu tworzenia punktacji. Zakres horyzontu czasowego od trzech miesięcy do dwóch lat. Im więcej potencjalnych klientów możesz dołączyć w celu przeszkolenia modelu, tym lepsze będą wyniki przewidywania.

  Uwaga

  Jeśli dla modelu jest planowane użycie funkcji przepływ procesów biznesowych, to dla potencjalnych klientów, którzy zrezygnowali, wybrana wartość przepływu procesów biznesowych nie będzie uwzględniana dla szkoleń, punktacji ani ustalania minimalnych wymagań przy tworzeniu modelu.

Synchronizacja danych z danymi data lake zajmuje systemowi około cztery godziny. Jeśli potencjalni klienci zostały ostatnio zamknięci, model od razu nie będzie ich uwzględniał.

Tworzenie pierwszego modelu oceniania

Ważne

• Jeśli używasz modelu utworzonego w wersji usługi Dynamics 365 wcześniejszej niż aktualizacja 2 wersji z 2020, usuń model przed utworzeniem nowego. W przeciwnym razie poprzednia wersja modelu będzie stosowana do wszystkich potencjalnych klientów w organizacji, a nowe modele nie będą miały żadnych skutków dla potencjalnych klientów.
• Od wersji wydania 2 z 2020 roku aplikacja zapisuje dane oceniania potencjalnych klientów w tabeli msdyn_predictivescore, a nie w encji potencjalnych klientów. Zarówno przy ocenianiu potencjalnych klientów, jak i szans sprzedaży użyj tabeli msdyn_predictivescore.

Model oceniania definiuje kryteria wyboru potencjalnych klientów do szkolenia i oceniania. Jeśli organizacja stosuje różne praktyki dotyczące sprzedaży w różnych regionach lub jednostkach biznesowych, można utworzyć modele i unikatowe zestawy szkoleniowe dla każdego z nich.

1. Przejdź do Zmień obszar w lewym dolnym rogu aplikacji Centrum sprzedaży i wybierz Ustawienia Sales Insights.

2. Na mapie witryny wybierz Modele predykcyjne, wybierz Ocenianie potencjalnych klientów.

   Jeśli w organizacji nie ma co najmniej 40 zakwalifikowanych i 40 niezakwalifikowanych potencjalnych klientów, które zostały utworzone w horyzoncie czasowym zidentyfikowanym w polu Przeszkól przy użyciu szans sprzedaży z przeszłości nie można utworzyć modelu oceniania. Jeśli jest wystarczająca ilość potencjalnych klientów, aplikacja domyślnie generuje model.

3. Na stronie Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów zmień wartości pól, takich jak przepływ procesów biznesowych, kolumna filtrowania itp. Aby uzyskać więcej informacji o tych polach, zobacz następną sekcję Dodawanie modelu. Kiedy skończysz, wybierz pozycję Rozpocznij.

Pozostaw kilka minut na szkolenie modelu w aplikacji. Można pozostawić stronę i wrócić do niej później.

Aplikacja używa atrybutów standardowych do trenowania modelu. Możesz później edytować model, aby dołączać do niego atrybuty niestandardowe lub inteligentne.

Publikowanie modelu

1. Gdy model jest przeszkolony i gotowy do opublikowania, na stronie Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów jest wyświetlane potwierdzenie:

   

2. Jeśli model jest przeszkolony, ale nie jest gotowy do opublikowania, w polu Wydajność modelu jest wyświetlana wartość Brak gotowości do opublikowania.

3. Aby ponownie szkolić model co 15 dni, wybierz pozycję Automatycznie poddaj ponownemu szkoleniu.

4. Wybierz pozycję Publikuj lub Wyświetl szczegóły.

   • Jeśli model jest gotowy do opublikowania i można go zastosować, wybierz opcję Opublikuj.

     Model jest stosowany do potencjalnych klientów spełniających kryteria określone w konfiguracji modelu. Ocena potencjalnego klienta pojawi się w kolumnie Wynik potencjalnego klienta w widokach i widgecie w formularzu potencjalnych klientów.

   • Aby wyświetlić dokładność i wydajność modelu przed jego opublikowaniem, wybierz opcję Wyświetl szczegóły i wybierz kartę Wydajność.

     Aplikacja określa, że model nie jest gotowy do opublikowania, jeśli jego dokładność spadnie poniżej wartości progowej, Wynik Pole pod krzywą. Jeśli chcesz, możesz nadal opublikować model. Jednak jego wyniki będą słabe.

Dodaj model

Można utworzyć maksymalnie 10 modeli (zarówno opublikowanych, jak i niepublikowanych) dla różnych zestawów potencjalnych klientów. Aplikacja ostrzega Cię przy próbie utworzenia modelu, który może oceniać tych samych potencjalnych klientów co istniejący model.

1. W dolnej części strony Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów wybierz pozycję Dodaj model.

   

   Uwaga

   Przycisk Dodaj model nie zostanie wyświetlony, jeśli nie utworzono co najmniej jednego modelu oceniania.

   Zostanie otwarta strona Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów z wartościami domyślnymi.

   

2. W polu Nazwa nowego modelu wprowadź nazwę zawierającą znaki alfanumeryczne. Dopuszczalne są znaki podkreślenia, ale nie można używać spacji ani innych znaków specjalnych.

   Domyślnie nazwa to LeadScoring_<YYYYMMDD><Godzina> (na przykład LeadScoring_202009181410). Data i godzina według skoordynowanego czasu uniwersalnego (UTC).

3. Na liście Przepływ procesów biznesowych wybierz przepływ odpowiedni dla potencjalnych klientów, dla których wygenerowano model. Potencjalnych klientów, którzy zrezygnowali wybrany przepływ procesów biznesowych nie będzie uwzględnić dla szkoleń, punktacji ani tworzenia minimalnych wymagań przy tworzeniu modelu.

   Na liście są wyświetlane wszystkie przepływy procesów biznesowych zdefiniowane dla potencjalnych klientów w organizacji.

   Aby wyświetlić na liście niestandardowe przepływy procesów biznesowych, włącz Śledzenie zmian dla encji przepływu procesów biznesowych. Podczas generowania modelu niestandardowe procesy biznesowe są automatycznie włączane, aby synchronizować dane z repozytorium data lake do analizy.

4. Na liście Zestaw opcji stanu wybierz zestaw opcji, w którym jest zdefiniowany stan potencjalnych klientów.

5. Wybierz odpowiednio wartości z list Wartość oznaczająca kwalifikację i Wartość oznaczająca dyskwalifikację.

   Standardowy zestaw opcji stanu Stan definiuje wartości odpowiednio jako Zakwalifikowani i Niezakwalifikowani. Istnieje również możliwość wybrania niestandardowego zestawu opcji, jeśli go zdefiniowano.

6. Wybierz Kolumna filtru i Wartości filtru, aby określić potencjalnych klientów, których ma ocenić model.

   Aby filtrować na podstawie kilku kolumn, utwórz pole obliczane z wymaganymi kolumnami, a następnie wybierz pole obliczane na liście Kolumna filtru.

7. Z listy Przeszkól przy użyciu potencjalnych klientów z przeszłości wybierz okres dla zestawu szkoleniowego. Wartość domyślna to dwa lata.

   Organizacja musi mieć co najmniej 40 zakwalifikowanych i 40 zdyskwalifikowanych potencjalnych klientów utworzonych i zamkniętych w wybranym okresie. Model analizuje zamkniętych potencjalnych klientów z wybranego okresu i używa tych danych do oceny otwartych potencjalnych klientów z ostatnich dwóch lat.

   Jeśli w wybranym okresie nie ma minimalnej ilości zamkniętych potencjalnych klientów, przycisk Rozpocznij będzie wyłączony. Wybierz inny okres, który ma wystarczającą liczbę zamkniętych potencjalnych klientów, aby przeszkolić model.

8. Wybierz Rozpocznij. Jeśli model jest duplikatem istniejącego modelu, zostanie wyświetlony komunikat z ostrzeżeniem, że ocenia on ten sam zestaw potencjalnych klientów. Można wybrać opcję utworzenia modelu mimo to lub zmienić konfiguracje, aby model oceniał unikatowy zestaw potencjalnych klientów.

   

   Szkolenie modelu w systemie zajmie kilka minut.

9. Po przeszkoleniu modelu można opublikować go lub wyświetlić jego szczegóły.

W przypadku tworzenia wielu modeli ocenienia można użyć listy Wybierz model na stronie Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów w celu wybrania modelu do wyświetlenia.

Nie możesz znaleźć opcji w swojej aplikacji?

Istnieją trzy możliwości:

• Nie masz wymaganej licencji lub roli.
• Administrator nie włączył tej funkcji.
• Organizacja używa niestandardowej aplikacji. Skontaktuj się z administratorem, aby poznać dokładne kroki. Kroki opisane w tym artykule są specyficzne dla gotowej aplikacjach Centrum sprzedaży lub Sales Professional.

Zobacz też

Użytkownicy systemu i aplikacji, którzy mogą przesyłać dane do Dataverse
Edytowanie i ponowne szkolenie modelu oceniania potencjalnych klientów
Określ priorytet potencjalnych klientów za pomocą wyników
Zarządzanie potencjalnymi klientami — często zadawane pytania