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Exemplo de guia de previsão do valor de permanência do cliente (CLV)

  • Artigo

Este guia orienta você usando um exemplo completo de previsão do valor de permanência do cliente (CLV) no Dynamics 365 Customer Insights - Data por meio de dados de exemplo. Recomendamos que você teste esta previsão em um novo ambiente.

Cenário

A Contoso é uma empresa que produz café e máquinas de café de alta qualidade. Eles vendem os produtos pelo site da Contoso Coffee. A empresa quer entender o valor (receita) que seus clientes podem gerar nos próximos 12 meses. Saber o valor esperado de seus clientes nos próximos 12 meses a ajudará a direcionar seus esforços de marketing para clientes de alto valor.

Pré-requisitos

Tarefa 1 - Ingerir dados

Revise os artigos sobre ingestão de dados e conexão a uma fonte de dados do Power Query. As informações a seguir pressupõem que você está familiarizado com a ingestão de dados em geral.

Ingerir dados do cliente da plataforma de comércio eletrônico

  1. Crie uma fonte de dados do Power Query chamada Comércio eletrônico e selecione o conector Texto/CSV.

  2. Insira o URL para contatos de comércio eletrônico https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e então Usar a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • CreatedOn: Data/Hora/Zona

    Transformar data de nascimento em data.

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados como eCommerceContacts

  6. Salvar a fonte de dados.

Ingerir dados de compra online

  1. Adicione outro conjunto de dados à mesma fonte de dados do comércio eletrônico. Escolha o conector de Texto/CSV novamente.

  2. Insira o URL para dados de Compras onlinehttps://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e então Usar a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • PurchasedOn: Data/Hora
    • TotalPrice: Moeda

  5. No campo Nome no painel lateral, renomeie sua fonte de dados como eCommercePurchases.

  6. Salvar a fonte de dados.

Ingerir dados do cliente do esquema de fidelidade

  1. Crie uma fonte de dados chamada LoyaltyScheme e selecione o conector Texto/CSV.

  2. Insira o URL para clientes de fidelidade https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e então Usar a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • RewardsPoints: Número inteiro
    • CreatedOn: Data/Hora

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados como loyCustomers.

  6. Salvar a fonte de dados.

Ingerir dados do cliente de comentários do site

  1. Crie uma fonte de dados chamada Website e selecione o conector Texto/CSV.

  2. Digite a URL para avaliações do site https://aka.ms/CI-ILT/WebReviews.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e então Usar a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • ReviewRating: número decimal
    • ReviewDate: Data

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados como Avaliações.

  6. Salvar a fonte de dados.

Tarefa 2 - Unificação de dados

Revise o artigo sobre da unificação de dados. As informações a seguir pressupõem que você está familiarizado com a unificação de dados em geral.

Depois de ingerir os dados, inicie o processo de unificação de dados para criar um perfil de cliente unificado. Para obter mais informações, consulte Unificação de dados.

Descrever os dados do cliente a serem unificados

  1. Depois de ingerir os dados, mapeie os contatos dos dados de comércio eletrônico e de fidelidade para tipos de dados comuns. Acesse Dados>Unificar.

  2. Selecione as tabelas que representam o perfil do cliente eCommerceContacts e loyCustomers.

    unifique as fontes de dados de comércio eletrônico e fidelidade.

  3. Selecione ContactId como a chave primária para eCommerceContacts e LoyaltyID como a chave primária para loyCustomers.

  4. Selecione Avançar. Ignore registros duplicados e selecione Avançar.

Definir regras correspondentes

  1. Escolha eCommerceContacts : eCommerce como a tabela principal e inclua todos os registros.

  2. Escolha loyCustomers : LoyaltyScheme e inclua todos os registros.

  3. Adicionar uma regra:

    • Selecione FullName para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Selecione Tipo (telefone, nome, endereço, ...) para Normalizar.
    • Defina Nível de precisão: Básico e Valor: Alto.

  4. Adicionar uma segunda condição para o endereço de email:

    • Selecione Email para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Deixe o campo Normalizar em branco.
    • Defina Nível de precisão: Básico e Valor: Alto.
    • Insira FullName, Email para o nome.

    Regra de correspondência unificada para nome e email.

  5. Escolha Concluído.

  6. Selecione Avançar.

Exibir dados unificados

  1. Renomeie a ContactId da tabela loyCustomers como ContactIdLOYALTY para diferenciá-la das outras IDs ingeridas.

  2. Selecione Avançar para revisar e, em seguida, selecione Criar perfis de cliente.

Tarefa 3 - Criar atividade do histórico de transações

Revise o artigo sobre as atividades do cliente. As informações a seguir pressupõem que você está familiarizado com a criação de atividades em geral.

  1. Crie atividades com as tabelas eCommercePurchases:eCommerce e Reviews:Website.

  2. Para eCommercePurchases:eCommerce, selecione SalesOrderLine para o Tipo de Atividade e PurchaseId para a Chave primária.

  3. Para Reviews:Website, selecione Review para o Tipo de Atividade e ReviewID para a Chave primária.

  4. Insira as seguintes informações para a atividade de compra:

    • Nome da atividade: eCommercePurchases
    • TimeStamp: PurchasedOn
    • EventActivity: TotalPrice
    • ID de linha da ordem: PurchaseId
    • Data da ordem: PurchasedOn
    • Valor: TotalPrice

  5. Insira as seguintes informações para a atividade de revisão da web:

    • Nome da atividade: WebReviews
    • Carimbo de data/hora: ReviewDate
    • Atividade do evento: ActivityTypeDisplay
    • Detalhe adicional: ReviewRating

  6. Adicione um relacionamento entre eCommerceCompras:eCommerce e eCommerceContatos:eCommerce com ContactID como a chave estrangeira para conectar as duas tabelas.

  7. Adicione um relacionamento entre Site e eCommerceContacts com UserId como a chave estrangeira.

  8. Revise as alterações e selecione Criar atividades.

Tarefa 4 - Configurar a previsão do valor de permanência do cliente

Com os perfis unificados de cliente em vigor e a atividade criada, execute a previsão do valor de permanência do cliente (CLV). Para obter etapas detalhadas, consulte Previsão do Valor da Permanência do Cliente.

  1. Vá para Insights>Previsões.

  2. Na guia Criar, selecione Usar modelo no bloco Valor de permanência do cliente.

  3. Selecione Começar.

  4. Nomeie o modelo Previsão de CLV de comércio eletrônico OOB e a tabela de saída OOBeCommerceCLVPrediction.

  5. Definir as preferências do modelo:

    • Período de previsão: 12 meses ou 1 ano para definir em que momento no futuro você deseja prever o CLV.
    • Clientes ativos: Permitir que o modelo calcule o intervalo de compra, que é o período em que um cliente deve ter pelo menos uma transação para ser considerado ativo.
    • Cliente de Alto Valor: defina manualmente os clientes de alto valor como principais 30% dos clientes ativos.

    As preferências são a etapa da experiência guiada para o modelo CLV.

  6. Selecione Avançar

  7. Na etapa Dados obrigatórios, selecione Adicionar dados para fornecer os dados do histórico de transações.

    Adicione a etapa de dados necessária da experiência guiada para o modelo CLV.

  8. Selecione SalesOrderLine e a tabela eCommercePurchases e selecione Avançar. Os dados necessários são preenchidos automaticamente a partir da atividade. Selecione Salvar e depois Avançar.

  9. A etapa Dados adicionais (opcional) permite adicionar mais dados de atividades do cliente para obter mais insight sobre interações do cliente. Para este exemplo, selecione Adicionar dados e adicione a atividade de avaliação da web.

  10. Selecione Avançar

  11. Na etapa Atualizações de dados, selecione Mensal para o cronograma do modelo.

  12. Selecione Avançar

  13. Depois de revisar todos os detalhes, selecione Salvar e executar.

Tarefa 5 - Revise os resultados e explicações do modelo

Deixe o modelo concluir o treinamento e a pontuação dos dados. Revise os resultados e explicações do modelo de CLV.

Tarefa 6 - Criar um segmento de clientes de alto valor

A execução do modelo cria uma tabela, que é listada em Dados>Tabelas. Você pode criar um segmento de cliente com base na tabela criada pelo modelo.

  1. Na página de resultados, selecione Criar segmento.

  2. Crie uma regra usando a tabela OOBeCommerceCLVPrediction e defina o segmento:

    • Campo: CLVScore
    • Operador: maior que
    • Valor: 1500

  3. Selecione Salvar e Execute o segmento.

Agora você tem um segmento que identifica os clientes que devem gerar mais de US $ 1.500 de receita nos próximos 12 meses. Este segmento é atualizado dinamicamente se mais dados forem ingeridos. Para obter mais informações, consulte Criar e gerenciar segmentos.

Gorjeta

Você também pode criar um segmento para um modelo de previsão na página Insights>Segmentos selecionando Novo e escolhendo Criar de>Insights. Para obter mais informações, confira Criar um novo segmento com segmentos rápidos.

Próximas etapas