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预测交易流失

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交易流失预测可帮助预测客户是否在给定的时间范围内不再购买您的产品或服务。 交易流失对于查找在定义的流失窗口内任何时间不再购买产品的客户非常有用。 要查找可能取消预设的正在进行的购买的客户，我们建议使用订阅流失模型。

您必须具有了解流失对您的业务意味着什么所必需的业务知识。 例如，一家每年举办活动的企业可以定义以年为单位度量的流失，而一家每周开展销售活动的企业以月为单位度量流失。 我们支持基于时间的流失定义，这意味着客户在一段时间后没有进行购买就视为已流失。

例如，Contoso 希望了解客户的参与情况，以专门开展一次以提高保留率为目的的电子邮件市场活动。 Contoso 的客户前往店面的次数会有不同，最常见的是每月 3-4 次左右。 他们的交易是无规律的，因此很难确定客户何时停止购买 Contoso 品牌。 通过交易流失模型，Contoso 可以确定客户再次购买的可能性。 他们可以看到导致客户离开品牌的主要模式，这样，他们可以调整其他策略。

先决条件

  • 至少具有参与者权限。
  • 至少 500 个客户配置文件，最好是超过 1,000 个唯一客户。
  • 客户标识符，用于使交易与客户匹配的唯一标识符。
  • 至少是所选时间窗口两倍的交易数据，如两到三年的交易历史记录。 理想情况下，每个客户至少有两个交易。 交易历史记录必须包括：
    • 交易 ID：购买或交易的唯一标识符。
    • 交易日期：购买或交易的日期。
    • 交易值：交易的货币或数值金额。
    • 唯一产品 ID：购买的产品或服务的 ID（如果您的数据位于行项级别）。
    • 此交易是否有退货：用于确定交易是否有退货的 true/false 字段。 如果交易值为负值，我们将推断退货。
  • 客户活动数据：
    • 客户标识符，用于将活动映射到客户的唯一标识符。
    • 主键：活动的唯一标识符。 例如，显示客户试用了您的产品示例的网站访问或使用情况记录。
    • 时间戳：主键所标识事件的日期和时间。
    • 事件：您要使用的事件的名称。 例如，杂货店中称为“UserAction”的字段可能是供客户使用的优惠券。
    • 详细信息：有关事件的详细信息。 例如，杂货店中称为“CouponValue”的字段可能是优惠券的货币值。
  • 提供的表的数据字段中缺少的值少于 20%。

创建交易流失预测

  1. 转到见解>预测。

  2. 在创建选项卡上，在客户流失模型磁贴上选择使用模型。

  3. 选择交易作为流失类型，然后选择开始。

  4. 用于与其他模型或表区分开来的为此模型命名和输出表名称。

  5. 选择下一步。

定义客户流失

随时选择保存草稿，将预测保存为草稿。 草稿预测将显示在我的预测选项卡中。

  1. 设置预测窗口。 例如，预测客户在接下来的 90 天内流失的风险，以调整您的市场营销保留工作。 预测更长时间段或更短时间段的风险流失会更难解决流失风险配置文件中的因素，但这取决于您的特定业务需求。

  2. 在流失定义字段中输入定义流失的天数。 例如，如果客户在过去 30 天内没有购买，他们可能会被视为您的业务的流失。

  3. 选择下一步。

添加购买历史记录

  1. 为客户交易历史记录选择添加数据。

  2. 选择包含交易历史记录信息的语义活动类型 SalesOrder 或 SalesOrderLine。 如果活动未设置，在此处选择，创建活动。

  3. 在活动下，如果创建活动时活动属性已进行语义映射，选择您希望计算关注的特定属性或表。 如果没有进行语义映射，选择编辑并映射数据。

    侧边栏显示在语义类型下选择特定活动。

  4. 选择下一步，查看此模型所需的属性。

  5. 选择保存。

  6. 添加更多活动或选择下一步。

添加更多数据（可选）

  1. 为客户活动选择添加数据。

  2. 选择包含要使用的数据的语义活动类型。 如果活动未设置，在此处选择进行创建。

  3. 在活动下，如果创建活动时活动属性已进行语义映射，选择您希望计算关注的特定属性或表。 如果没有进行语义映射，选择编辑并映射数据。

  4. 选择下一步，查看此模型所需的属性。

  5. 选择保存。

  6. 选择下一步。

设置更新计划

  1. 对于数据更新步骤，选择重新训练模型的频率。 引入新数据时，若要更新预测的准确性，此设置非常重要。 大多数企业每个月可以重新进行一次训练，并取得良好的预测准确度。

  2. 选择下一步。

查看并运行模型配置

查看并运行步骤显示配置的摘要，并在创建预测之前提供进行更改的机会。

  1. 在任何步骤中选择编辑查看并进行任何更改。

  2. 如果您对自己的选择感到满意，选择保存并运行开始运行模型。 选择完成。 创建预测时，将显示我的预测选项卡。 根据预测中使用的数据量，此过程可能需要几个小时完成。

小费

任务和流程有状态。 大多数流程依赖于其他上游流程，例如数据源和数据分析刷新。

选择状态以打开进度详细信息窗格，并查看任务的进度。 要取消作业，选择窗格底部的取消作业。

在每个任务下，您可以选择查看详细信息来获取更多进度信息，例如处理时间、上次处理日期以及与任务或流程相关的任何适用的错误和警告。 选择面板底部的查看系统状态可以查看系统中的其他流程。

查看预测结果

  1. 转到见解>预测。

  2. 在我的预测选项卡中，选择您要查看的预测。

结果页中有三个主要部分的数据：

  • 训练模型的性能：等级 A、B 或 C 表示预测的性能，可以帮助您做出决定来使用存储在输出表中的结果。

    等级是根据以下规则确定的：

    • A 当模型准确预测总预测的至少 50% 时，以及当已流失客户的准确预测百分比大于基线率至少 10% 时。
    • B 当模型准确预测总预测的至少 50% 时，以及当已流失客户的准确预测百分比大于基线最多 10% 时。
    • C，当模型准确预测总预测的不足 50% 时，或者当已流失客户的准确预测百分比小于基线时。
    • 基线使用模型的预测时间范围输入（例如一年），将通过除以 2 创建不同的时间分数，直到达到一个月或更短的时间。 它使用这些分数为尚未在此期限内进行购买的客户创建业务规则。 这些客户将视为已流失。 选择基于时间的业务规则作为基线模型，该规则可最大程度地预测可能流失的人员。

  • 流失的可能性（客户数量）：基于预测的客户流失风险的客户组。 或者，创建具有高流失风险的客户细分。 此类客户细分有助于了解客户细分成员资格应在何处截止。

  • 最具影响力的因素：创建预测时考虑了许多因素。 每个因素都有针对模型所创建的聚合预测而计算的重要性。 使用这些因素来帮助验证预测结果。 或者，在以后使用该信息创建客户细分，这些客户细分可能有助于影响客户流失风险。

备注

在此模型的输出表中，ChurnScore 显示预测的流失概率，IsChurn 是基于 ChurnScore 的二进制标签，阈值为 0.5。 如果此默认阈值不适用于您的场景，使用您的首选阈值创建新客户细分。 并非所有客户都一定是活跃客户。 他们中的一些人可能很长一段时间没有活动，根据你的流失定义被认为是已经流失。 为已经流失的客户预测流失风险没有用处，因为他们不是受关注的访问群体。

要查看流失分数，转到数据>表，查看您为此模型定义的输出表的数据选项卡。