Налаштування прогнозного оцінювання потенційних клієнтів

Предиктивний скоринг потенційних клієнтів використовує прогнозну модель машинне навчання для розрахунку балу для відкритих потенційних клієнтів на основі історичних даних. Оцінка допомагає продавцям визначати пріоритети потенційних клієнтів і досягати вищих показників кваліфікація потенційного клієнта, а також скорочує час, необхідний для кваліфікації потенційного клієнта.

Скажімо, у вашій воронці продажів є два потенційні клієнти, лід А та потенційний клієнт Б. модель оцінювання потенційних клієнтів обчислює 80 балів для потенційного клієнта А та 50 балів для потенційного клієнта Б. На основі балів можна передбачити, що потенційний клієнт А має більше шансів бути конвертованим у можливість. Крім того, ви можете переглянути основні фактори впливу, щоб проаналізувати, чому оцінка ліда Б низька, і вирішити, чи варто її покращувати.

На наступному зображенні показано приклад віджет оцінювання потенційних клієнтів:

Збирання даних за історичні періоди починається з моменту створення моделі оцінювання. Історичні дані зберігаються в озері даних для аналізу. Якщо термін дії передплати на Dynamics 365 Sales закінчується або організацію видалено, дані журналу видаляються через 30 днів.

Якщо у вас є ліцензія Dynamics 365 Sales Enterprise, ви можете ввімкнути прогнозований оцінювання потенційних клієнтів у швидкому налаштуванні оцінювання потенційних клієнтів і потенційних клієнтів. Ви отримуватимете 1 500 записів на місяць.

Вимоги до ліцензії та посади

Тип вимоги	Ви повинні мати
Ліцензія	Dynamics 365 Sales Premium або Dynamics 365 Sales Enterprise Додаткові відомості: Ціни на продажі Dynamics 365
Ролі безпеки	системного адміністратора Додаткові відомості: Попередньо визначені ролі безпеки для відділу продажів

вимоги

• Потрібно ввімкнути розширені функції статистики продажів.

• Вам потрібно мати достатню кількість лідів, щоб навчити модель на основі минулих даних. Ваша організація повинна створити та закрити принаймні 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих лідів протягом періоду, вибраного в розділі "Потяг" з лідами з минулого поля скорингової моделі. Терміни коливаються від трьох місяців до двох років. Чим більше ви зможете застосувати потенційних клієнтів для тренування моделі, тим кращими будуть результати прогнозу.

  Нотатка

  Якщо ви плануєте використовувати потік бізнес-процесу для своєї моделі, то потенційні клієнти, які відмовилися від вибраної потік бізнес-процесу, не розглядатимуться для навчання, оцінювання та встановлення мінімальних вимог для створення моделі.

Системі потрібно близько чотирьох годин, щоб синхронізувати дані з озером даних. Якщо ви нещодавно закрили ліди, модель не розглядатиме їх одразу.

Створіть свою першу скорингову модель

Важливо

• Якщо ви використовуєте модель, створену у версії Dynamics 365 до 2-ї хвилі випуску 2020 року, видаліть її , перш ніж створювати нову. В іншому випадку попередня версія моделі буде застосована до всіх потенційних клієнтів у вашій організації, а нові моделі не матимуть жодного впливу на потенційних клієнтів.
• Починаючи з 2-ї хвилі випуску 2020 року, додаток записує дані про оцінку лідів у таблицю msdyn_predictivescore і більше не записує в таблицю лідів. Як для підрахунку очок, так і для оцінки можливостей використовується таблиця msdyn_predictivescore .

Скорингова модель визначає критерії відбору лідів для навчання та підрахунку балів. Якщо ваша організація дотримується різних практик продажів у різних регіонах або бізнес-підрозділах, ви можете створити моделі та унікальні навчальні набори для кожного з них.

1. Перейдіть до області «Зміни» в нижньому лівому куті програми «Центр продажів» і виберіть «Параметри статистики продажів».

2. На карті сайту в розділі Прогнозні моделі виберіть Оцінювання потенційних клієнтів.

   Якщо у вашій організації немає принаймні 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих потенційних клієнтів, створених у період часу, визначеного в розділі Поїзд із потенційними клієнтами з минулого поля, ви не можете створити модель оцінювання. Якщо лідів достатньо, додаток за замовчуванням генерує модель.

3. На сторінці Прогнозований оцінювання потенційних клієнтів за потреби змініть значення для таких полів, як потік бізнес-процесу, стовпець фільтра тощо. Щоб дізнатися більше про ці поля, перегляньте наступний розділ Додавання моделі. Завершивши, виберіть Почати.

Зачекайте кілька хвилин, щоб програма навчила вашу модель. Ви можете залишити сторінку та повернутися пізніше.

Додаток використовує стандартні атрибути для навчання моделі. Пізніше ви можете відредагувати модель , додавши власні або інтелектуальні атрибути.

Публікація моделі

1. Коли ваша модель навчена й готова до публікації, на сторінці прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів з’явиться підтвердження:

   

2. Якщо модель навчена, але не готова до публікації, у полі «Продуктивність моделі» відображається «Не готова до публікації».

3. Щоб перенавчати модель кожні 15 днів, виберіть Перенавчати автоматично.

4. Виберіть Опублікувати або Переглянути деталі.

   • Якщо модель готова до публікації, а ви готові її застосувати, виберіть Опублікувати.

     Модель застосовується до лідів, які відповідають критеріям, зазначеним у конфігурації моделі. Оцінка потенційного клієнта відображається в стовпці Оцінка потенційного клієнта в поданнях і в віджет у формі для потенційних клієнтів.

   • Щоб переглянути точність і продуктивність моделі перед її публікацією або якщо модель не готова до публікації, але ви хочете дізнатися чому, натисніть кнопку Докладніше , апотім перейдіть на вкладку Продуктивність .

     Додаток визначає, що модель не готова до публікації, якщо її точність нижча за порогове значення – показник площі під кривою (AUC). Ви все ще можете опублікувати модель, якщо хочете. Однак він буде працювати погано.

Додавання моделі

Ви можете створити до 10 моделей, як опублікованих, так і неопублікованих, для різних наборів лідів. Додаток попереджає вас, якщо ви намагаєтеся створити модель, яка може отримати ті самі потенційні клієнти, що й існуюча модель.

1. Унизу сторінки прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів виберіть Додати модель.

   

   Нотатка

   Кнопка Додати модель не відображатиметься, якщо ви не створили принаймні одну модель оцінювання.

   Відкриється сторінка прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів зі значеннями за умовчанням.

   

2. У полі Назва нової моделі введіть ім’я, яке містить буквено-цифрові символи. Ви можете використовувати також символи підкреслювання, але не пробіли або інші спеціальні символи.

   За замовчуванням ім’я LeadScoring_ <РРРРММДД><Час> (наприклад,LeadScoring_ 202009181410). Дата й час зазначаються у форматі всесвітнього координованого часу (UTC).

3. У списку потік бізнес-процесу списку виберіть ланцюжок, релевантний для потенційних клієнтів, для яких ви створюєте модель. Потенційні клієнти, які відмовилися від обраної потік бізнес-процесу, не розглядатимуться для навчання, підрахунку балів та встановлення мінімальних вимог для створення моделі.

   У списку відображаються всі потоки бізнес-процесів, визначені для лідів у вашій організації.

   Щоб відобразити користувацькі потоки бізнес-процесів у списку,увімкніть функцію «Відстеження змін» для сутності потік бізнес-процесу. Коли ви генеруєте модель, користувацькі бізнес-процеси автоматично вмикаються для синхронізації даних з озером даних для аналізу.

4. У набір параметрів списку Стан виберіть набір параметрів, в якому визначено статус лідів.

5. Виберіть відповідні значення у списках «Кваліфіковане значення » та «Дискваліфіковане значення » відповідно.

   Готовий стан Статус набір параметрів визначає значення як Кваліфіковані та Дискваліфіковані. Ви можете вибрати власний набір параметрів, якщо він визначений.

6. Виберіть Фільтрувати значення стовпців і Фільтрувати, щоб указати потенційних клієнтів, яких має оцінювати модель.

   Щоб відфільтрувати за кількома стовпцями, створіть обчислюване поле з потрібними стовпцями, а потім виберіть обчислюване поле у списку Фільтр стовпців .

7. У списку Потяг з лідами з минулого виберіть період часу для навчального набору. За замовчуванням – два роки.

   Ваша організація повинна мати мінімум 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих лідів, які були створені та закриті протягом вибраного періоду. Модель аналізує закриті ліди за вибраний період і використовує ці дані для оцінки відкритих потенційних клієнтів за останні два роки.

   Якщо у вас немає мінімальної кількості закритих лідів у вибраний період часу, кнопка «Почати » вимкнена. Виберіть інший часовий проміжок, який має достатню кількість закритих лідів для навчання моделі.

8. Виберіть Почати роботу. Ви отримаєте попередження, якщо модель є дублікатом наявної моделі та набирає той самий набір потенційних клієнтів. Ви можете створити модель у будь-якому випадку або змінити конфігурацію, щоб дозволити моделі отримати унікальний набір потенційних клієнтів.

   

   Система займе кілька хвилин, щоб навчити вашу модель.

9. Коли ваша модель навчена, опублікуйте її або перегляньте її деталі.

Якщо ви створюєте кілька моделей оцінювання, скористайтеся списком Вибір моделі на сторінці Прогнозований оцінювання потенційних клієнтів, щоб вибрати модель для перегляду.

Не вдається знайти параметри в програмі?

Можливі три причини.

• У вас немає необхідної ліцензії або ролі.
• Ваш адміністратор не вмикав цю функцію.
• У вашій організації використовується настроювана програма. Зверніться до свого адміністратора, щоб отримати точні вказівки. Кроки, описані в цій статті, стосуються виключно готових програм Центр збуту та Sales Professional.

Див. також

Користувачі системи та програм, які можуть надсилати дані до Dataverse
Редагування та перенавчання модель оцінювання потенційних клієнтів
Пріоритезуйте потенційних клієнтів за допомогою балів
Поширені запитання про керування лідами