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Faça previsão de rotatividade de transações

A previsão de rotatividade transacional ajuda a prever se um cliente deixa de comprar os produtos ou os serviços em uma determinada janela de tempo. A rotatividade da transação é útil para encontrar clientes que não estejam mais comprando produtos em nenhum momento durante a janela de rotatividade definida. Para encontrar clientes que possam cancelar compras em andamento predefinidas, é recomendável usar o Modelo de rotatividade da assinatura.

É necessário conhecimento de negócios para entender o que rotatividade significa para o seu negócio. Por exemplo, uma empresa com eventos anuais pode definir a rotatividade medida em anos, e uma empresa que faz vendas semanais mede a rotatividade em meses. Damos suporte a definições de rotatividade baseadas em tempo, o que significa que um cliente é considerado em rotatividade após um período sem compras.

Por exemplo, a Contoso deseja saber a participação dos clientes para uma campanha por email dedicada à retenção. Os clientes da Contoso visitam uma vitrine de maneira variável, normalmente cerca de 3 a 4 vezes por mês. As transações são irregulares, o que dificulta determinar quando um cliente deixa de comprar a marca Contoso. Por meio do modelo de rotatividade da transação, a Contoso pode determinar a probabilidade de clientes comprarem novamente. Eles podem ver os principais padrões que levam os clientes a deixar a marca, permitindo a eles ajustar outras estratégias.

Pré-requisitos

  • Pelo menos Permissões de colaborador.
  • Pelo menos 500 perfis de clientes, de preferência mais de 1.000 clientes exclusivos.
  • Identificadores de clientes, um identificador exclusivo para associar as transações aos clientes.
  • Dados de transação para pelo menos o dobro da janela de tempo selecionada, como dois a três anos de histórico de transações. Idealmente, pelo menos duas transações por cliente. O histórico da transações deve incluir:
    • ID da transação: identificador exclusivo de uma compra ou transação.
    • Data da transação: data da compra ou transação.
    • Valor da transação: quantia em moeda/valor numérico da transação.
    • ID exclusiva do produto: ID do produto ou serviço adquirido, se os seus dados estiverem em um nível de item de linha.
    • Se esta transação foi uma devolução: campo verdadeiro/falso que identifica se a transação foi uma devolução ou não. Se o Valor da transação for negativo, inferiremos uma devolução.
  • Dados de atividade do cliente:
    • Identificadores de clientes, um identificador exclusivo para mapear atividades aos clientes.
    • Chave primária: identificador exclusivo para uma atividade. Por exemplo, uma visita a um site ou um registro de uso que mostra que o cliente experimentou uma amostra do seu produto.
    • Carimbo de data/hora: data e hora do evento identificado pela chave primária.
    • Evento: nome do evento que você deseja usar. Por exemplo, um campo denominado "UserAction" em um supermercado pode ser um cupom usado pelo cliente.
    • Detalhes: Informações detalhadas sobre o evento. Por exemplo, um campo denominado "CouponValue" em um supermercado pode ser o valor da moeda do cupom.
  • Menos de 20% de valores não encontrados no campo de dados da tabela fornecida.

Crie uma previsão de rotatividade de transações

  1. Vá para Insights>Previsões.

  2. Na guia Criar, selecione Usar modelo no bloco Modelo de rotatividade de clientes.

  3. Selecione Transação para o tipo de rotatividade e depois Introdução.

  4. Nomear este modelo e Nome da tabela de saída para distingui-los de outros modelos ou tabelas.

  5. Selecione Avançar.

Definir rotatividade de clientes

Selecione Salvar rascunho a qualquer momento para salvar o previsão como rascunho. A previsão de rascunho é exibida na guia Minhas previsões.

  1. Defina a Janela de previsão. Por exemplo, preveja o risco de rotatividade para seus clientes nos próximos 90 dias a fim de alinhá-lo aos seus esforços de retenção de marketing. A previsão do risco de rotatividade para um período mais longo ou mais curto pode dificultar a abordagem dos fatores no seu perfil de risco de rotatividade, mas depende dos requisitos comerciais específicos.

  2. Insira o número de dias para definir a rotatividade no campo Definição de rotatividade. Por exemplo, se não fez compras nos últimos 30 dias, um cliente pode ser considerado um cliente com rotatividade para a empresa.

  3. Selecione Avançar

Adicionar histórico de compras

  1. Selecione Adicionar dados para Histórico de transações do cliente.

  2. Selecione o tipo de atividade semântica, SalesOrder ou SalesOrderLine, que contém informações sobre o histórico de transações. Se a atividade não tiver sido configurada, selecione aqui e a crie.

  3. Em Atividades, se os atributos da atividade tiverem sido mapeados semanticamente quando a atividade foi criada, escolha os atributos específicos ou a tabela em que você deseja que o cálculo se concentre. Se o mapeamento semântico não tiver ocorrido, selecione Editar e mapeie os dados.

    Painel lateral mostrando a escolha de atividades específicas no tipo semântico.

  4. Selecione Avançar e revise os atributos necessários para este modelo.

  5. Selecione Salvar.

  6. Adicione mais atividades ou selecione Avançar.

Adicionar mais dados (opcionais)

  1. Selecione Adicionar dados para Atividades do cliente.

  2. Selecione o tipo de atividade semântica que contém os dados que você gostaria de usar. Se a atividade não tiver sido configurada, selecione aqui e crie-a.

  3. Em Atividades, se os atributos da atividade tiverem sido mapeados semanticamente quando a atividade foi criada, escolha os atributos específicos ou a tabela em que você deseja que o cálculo se concentre. Se o mapeamento semântico não tiver ocorrido, selecione Editar e mapeie os dados.

  4. Selecione Avançar e revise os atributos necessários para este modelo.

  5. Selecione Salvar.

  6. Selecione Avançar.

Definir cronograma de atualização

  1. Para a etapa Atualizações de dados, escolha uma frequência para treinar novamente seu modelo. Essa configuração é importante para atualizar a precisão das previsões à medida que novos dados são ingeridos. A maioria das empresas pode realizar o treinamento novamente uma vez por mês e obter uma boa precisão para suas previsões.

  2. Selecione Avançar

Revisar e executar a configuração do modelo

A etapa Revisar e executar mostra um resumo da configuração e oferece a chance de fazer alterações antes de criar a previsão.

  1. Selecione Editar em qualquer uma das etapas para revisar e fazer alterações.

  2. Se você estiver contente com as seleções, selecione Salvar e executar para começar a execução do modelo. Selecione Concluído. A guia Minhas previsões é exibida enquanto a previsão está sendo criada. O processo pode demorar diversas horas para ser concluído, dependendo da quantidade de dados usados na previsão.

Gorjeta

Existem status para tarefas e processos. A maioria dos processos depende de outros processos upstream, como atualizações de fontes de dados e perfis de dados.

Selecione o status para abrir o painel Detalhes de progresso e exibir o progresso das tarefas. Para cancelar o trabalho, selecione Cancelar trabalho na parte inferior do painel.

Em cada tarefa, você pode selecionar Ver detalhes para obter mais informações sobre o andamento, como tempo de processamento, a data do último processamento e possíveis erros e avisos aplicáveis associados à tarefa ou ao processo. Selecione Exibir status do sistema na parte inferior do painel para ver outros processos no sistema.

Visualizar resultados de previsão

  1. Vá para Insights>Previsões.

  2. Na guia Minhas previsões, selecione a previsão que deseja visualizar.

Há três seções principais de dados na página de resultados:

  • Desempenho da previsão de treinamento: os níveis A, B ou C indicam o desempenho da previsão e podem ajudar você a tomar a decisão de usar os resultados armazenados na tabela de saída.

    As classificações são determinadas com base nas seguintes regras:

    • A quando o modelo previu com precisão pelo menos 50% das previsões totais e quando a porcentagem de previsões precisas para clientes com rotatividade é maior do que a taxa de linha de base em pelo menos 10%.
    • B quando o modelo previu com precisão pelo menos 50% das previsões totais e quando a porcentagem de previsões precisas para clientes com rotatividade é até 10% maior do que a linha de base.
    • C quando o modelo previu com precisão menos de 50% das previsões totais ou quando a porcentagem de previsões precisas para clientes com rotatividade é menor do que a linha de base.
    • Linha de base usa a entrada de janela de tempo da previsão para o modelo (por exemplo, um ano) e cria diferentes frações de tempo dividindo-a por 2 até atingir um mês ou menos. Ele usa essas frações para criar uma regra de negócios para clientes que não compraram nesse período. Esses clientes são considerados clientes com rotatividade. A regra de negócios baseada em tempo com a maior capacidade de prever quem tem propensão à rotatividade é escolhida como modelo de linha de base.
  • Probabilidade de rotatividade (número de clientes): grupos de clientes com base no risco previsto de rotatividade. Opcionalmente, crie segmentos de clientes com alto risco de rotatividade. Esses segmentos ajudam a entender qual deve ser o limite para a assinatura do segmento.

  • Fatores mais influentes: muitos fatores são levados em consideração ao criar a previsão. Cada um dos fatores tem sua importância calculada para as previsões agregadas que um modelo cria. Use esses fatores para ajudar a validar os resultados de previsão. Ou use essas informações posteriormente para criar segmentos que podem ajudar a influenciar o risco de rotatividade dos clientes.

Observação

Na tabela de saída para este modelo, ChurnScore exibe a probabilidade prevista de rotatividade e IsChurn é um rótulo binário baseado em ChurnScore com limite de 0,5. Se esse limite padrão não funcionar para seu cenário, crie um novo segmento com o limite desejado. Nem todos os clientes são necessariamente clientes ativos. Alguns deles podem não ter tido nenhuma atividade por um longo período e já são considerados com rotatividade, com base na sua definição de rotatividade. Prever o risco de desligamento para clientes que já se desligaram não é útil porque eles não são o público-alvo de interesse.

Para ver a rotatividade, vá para Dados>Tabelas e visualize a guia de dados para a tabela de saída que você definiu para este modelo.