Поделиться через

Пример руководства по прогнозу оттока подписок

  • Статья

В этом руководстве показан комплексный пример прогноза оттока подписок с использованием примера данных. Мы рекомендуем вам попробовать этот прогноз в новой среде.

Сценарий

Contoso — компания, производящая высококачественный кофе и кофемашины. Они продают продукты через свой веб-сайт Contoso Coffee. Недавно они открыли бизнес по подписке, чтобы клиенты могли получать кофе на регулярной основе. Их цель — понять, какие клиенты с подпиской могут отменить свою подписку в ближайшие несколько месяцев. Зная, кто из их клиентов вероятно уйдет, они могут сэкономить на маркетинговых усилиях, сосредоточив внимание на их удержании как клиентов.

Необходимые условия

Задача 1. Прием данных

Обзор статей о приеме данных и подключении к источнику данных Power Query. Следующая информация предполагает, что вы в целом знакомы с приемом данных.

Получение данных о клиентах с платформы eCommerce

  1. Создайте источник данных Power Query с именем eCommerce и выберите соединитель Текст/CSV.

  2. Введите URL-адрес для контактов eCommerce https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. При редактировании данных выберите Преобразовать, затем Использовать первую строку в качестве заголовков.

  4. Обновите тип данных для столбцов, перечисленных ниже:

    • DateOfBirth: дата
    • CreatedOn: дата/время/часовой пояс

    Преобразовать дату рождения в дату.

  5. В поле Имя на правой панели переименуйте свой источник данных на eCommerceContacts

  6. Сохраните источник данных.

Получение данных о клиентах из схемы лояльности

  1. Создайте источник данных с именем LoyaltyScheme и выберите соединитель Текст/CSV.

  2. Введите URL-адрес для постоянных клиентов https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. При редактировании данных выберите Преобразовать, затем Использовать первую строку в качестве заголовков.

  4. Обновите тип данных для столбцов, перечисленных ниже:

    • DateOfBirth: дата
    • RewardsPoints: целое число
    • CreatedOn: дата/время

  5. В поле Имя на правой панели переименуйте свой источник данных на loyCustomers.

  6. Сохраните источник данных.

Прием информации о подписке

  1. Создайте источник данных с именем SubscriptionHistory и выберите соединитель Текст/CSV.

  2. Введите URL-адрес для подписок https://aka.ms/ciadchurnsubscriptionhistory.

  3. При редактировании данных выберите Преобразовать, затем Использовать первую строку в качестве заголовков.

  4. Обновите тип данных для столбцов, перечисленных ниже:

    • SubscriptioID: целое число
    • SubscriptionAmount: валюта
    • SubscriptionEndDate: дата/время
    • SubscriptionStartDate: дата/время
    • TransactionDate: дата/время
    • IsRecurring: True/False
    • Is_auto_renew: True/False
    • RecurringFrequencyInMonths: целое число

  5. В поле Имя на правой панели переименуйте свой источник данных в SubscriptionHistory.

  6. Сохраните источник данных.

Получение данных о клиентах из отзывов веб-сайтов

  1. Создайте источник данных с именем Website и выберите соединитель Текст/CSV.

  2. Ввод URL-адрес для обзоров веб-сайта https://aka.ms/ciadclasswebsite.

  3. При редактировании данных выберите Преобразовать, затем Использовать первую строку в качестве заголовков.

  4. Обновите тип данных для столбцов, перечисленных ниже:

    • ReviewRating: целое число
    • ReviewDate: дата

  5. В поле Имя на правой панели переименуйте свой источник данных в webReviews.

Задача 2. Унификация данных

Просмотрите статью об объединении данных. Следующая информация предполагает, что вы в целом знакомы с унификацией данных.

После приема данных начните процесс объединения данных, чтобы создать единый профиль клиента. Дополнительные сведения см. в разделе Унификация данных.

Описание объединяемых данных клиентов

  1. После приема данных сопоставьте контакты из данных eCommerce и лояльности с общими типами данных. Выберите Данные>Унификация.

  2. Выберите таблицы, которые представляют профиль клиента — eCommerceContacts и loyCustomers.

    унифицировать источники данных ecommerce и лояльности.

  3. Выберите ContactId как первичный ключ для eCommerceContacts, а LoyaltyID как первичный ключ для loyCustomers.

  4. Выберите Далее. Пропустите повторяющиеся записи и нажмите Далее.

Определение правил сопоставления

  1. Выберите eCommerceContacts : eCommerce в качестве основной таблицы и включите все записи.

  2. Выберите loyCustomers : LoyaltyScheme и включите все записи.

  3. Добавьте правило:

    • Выберите FullName как для eCommerceContacts, так и для loyCustomers.
    • Выберите тип (телефон, тмя, адрес и т. д.) для параметра Нормализовать.
    • Задайте Уровень точности: Базовый и Значение: Высоко.

  4. Добавьте второе условие для адреса электронной почты:

    • Выберите Адрес электронной почты как для eCommerceContacts, так и для loyCustomers.
    • Оставьте поле "Нормализация" пустым.
    • Задайте Уровень точности: Базовый и Значение: Высоко.
    • Введите FullName, адрес электронной почты для параметра "Имя".

    Унифицировать правило совпадения для имени и электронной почты.

  5. Нажмите кнопку Готово.

  6. Выберите Далее.

Просмотрите единые данные

  1. Переименуйте ContactId для таблицы loyCustomers на ContactIdLOYALTY, чтобы отличить его от других принятых идентификаторов.

  2. Выберите Далее, чтобы просмотреть, а затем выберите Создать профили клиентов.

Задача 3. Создание действия истории транзакции

Ознакомьтесь со статьей о действиях клиентов. Следующая информация предполагает, что вы в целом знакомы с созданием действий.

  1. Создайте действия с помощью таблицы Подписка и таблицы Reviews:Website.

  2. Для Подписка выберите Подписка для Тип действия и CustomerId для Первичный ключ.

  3. Для Reviews:Website выберите Обзор для Тип действия и ReviewID для Первичный ключ.

  4. Введите следующие сведения для действия подписки:

    • Название действия: SubscriptionHistory
    • Метка времени: SubscriptionEndDate
    • Действие события: SubscriptionType
    • Код транзакции: TransactionID
    • Дата транзакции: TransactionDate
    • ИД подписки: SubscriptionID
    • Дата начала подписки: SubscriptionStartDate
    • Дата окончания подписки: SubscriptionEndDate

  5. Введите следующие сведения для действия веб-обзора:

    • Имя действия: WebReviews
    • Метка времени: ReviewDate
    • Действие события: ActivityTypeDisplay
    • Дополнительная информация: ReviewRating

  6. Создайте отношение между SubscriptionHistory:Subscription и eCommerceContacts:eCommerce с CustomerID в качестве внешнего ключа для соединения двух таблиц.

  7. Создайте связь между Website и eCommerceContacts с UserId в качестве внешнего ключа.

  8. Просмотрите изменения и выберите Создать действия.

Задача 4. Настройте прогноз оттока подписок

С заданными унифицированными профилями клиентов и созданным действием запустите прогноз оттока подписок. Подробные инструкции см. в разделе Прогноз оттока подписок.

  1. Перейдите в Аналитика>Прогнозы.

  2. На вкладке Создать выберите Использовать модель на плитке Модель оттока клиентов.

  3. Выберите Подписка для типа оттока, затем Начать.

  4. Назовите модель OOB Subscription Churn Prediction и выходную таблицу OOBSubscriptionChurnPrediction.

  5. Задание параметров модели:

    • Дней с момента окончания подписки: 60 дней, чтобы указать, что клиент считается ушедшим, если он не продлит подписку в течение этого периода после окончания подписки.
    • На сколько дней в будущем прогнозировать отток: 93 дня, в течение которых модель прогнозирует, какие клиенты могут уйти. Чем дальше в будущее, тем менее точны результаты.

    Выберите предпочтения модели и определение оттока.

  6. Выберите Далее.

  7. На шаге Необходимые данные выберите Добавить данные для предоставления истории подписок.

  8. Выберите Подписка и таблицу SubscriptionHistory и выберите Далее. Необходимые данные автоматически заполняются из действия. Выберите Сохранить.

  9. В разделе действий клиента выберите Добавить данные.

  10. В этом примере добавьте действие веб-обзора.

  11. Выберите Далее.

  12. На шаге Обновление данных выберите Ежемесячно для расписания модели.

  13. Изучив все сведения, выберите Сохранить и выполнить.

Задача 5. Обзор результатов модели и объяснения

Дайте модели завершить обучение и оценку данных. Проверьте пояснения к модели оттока подписок. Для получения дополнительной информации см. раздел Просмотр результатов прогноза.

Задача 6. Создайте сегмент клиентов с высоким риском оттока

Запуск модели создает новую таблицу, которая указана в Данные>Таблицы. Вы можете создать новый сегмент на основе таблицы, созданной моделью.

  1. На странице результатов выберите Создать сегмент.

  2. Создайте правило с помощью таблицы OOBSubscriptionChurnPrediction и определите сегмент:

    • Поле: ChurnScore
    • Оператор: больше
    • Значение: 0,6

  3. Выберите для сегмента Сохранить и Выполнить.

Теперь у вас есть динамически обновляемый сегмент, который определяет клиентов с высоким риском оттока для этого бизнеса по подписке. Дополнительные сведения см. в разделе Создание сегментов и управление ими.

Совет

Вы также можете создать сегмент для модели прогноз со страницы Аналитика>Сегменты, выбрав Создать и выбрав Создать из>Аналитика. Дополнительные сведения о см. в разделе Создание нового сегмента с помощью быстрых сегментов.

Дальнейшие действия