Encuentre clientes similares con IA (vista previa)

[Este artículo es documentación preliminar y está sujeto a modificaciones].

Encuentre clientes similares en su base de clientes utilizando inteligencia artificial. Necesita al menos un segmento creado para usar esta característica. Ampliar los criterios de un segmento existente ayuda a encontrar clientes que sean similares a ese segmento.

Nota

Encontrar clientes similares utiliza medios automatizados para evaluar datos y hacer predicciones basadas en esos datos. Por lo tanto, tiene la capacidad de ser utilizado como un método de creación de perfiles, ya que ese término se define en varias leyes y reglamentos de privacidad. El uso que haga de esta función por parte de los clientes para procesar datos puede estar sujeto a dichas leyes o regulaciones. Usted es responsable de garantizar que el uso de Dynamics 365 Customer Insights - Data, incluidas las predicciones, cumple con todas las leyes y regulaciones aplicables, incluidas las leyes relacionadas con la privacidad, los datos personales, los datos biométricos, la protección de datos y la confidencialidad de las comunicaciones.

Buscar clientes similares

1. Vaya a Información>Segmentos y seleccione el segmento en el que desea basar su nuevo segmento. Ese es su segmento de origen.

2. Seleccione Buscar clientes similares.

3. Revise el nombre sugerido para su nuevo segmento y cámbielo si es necesario.

4. Opcionalmente, agregue etiquetas al nuevo segmento.

5. Revise los campos que definen su nuevo segmento. Estos campos definen la base sobre la cual el sistema intentará encontrar clientes similares a su segmento de origen. El sistema selecciona los campos recomendados de forma predeterminada. Si es necesaro, agregue más campos. Los campos que pueden reducir significativamente el rendimiento del modelo se excluyen automáticamente:

   • Campos con los siguientes tipos de datos: StringType, BooleanType, CharType, LongType, IntType, DoubleType, FloatType, ShortType
   • Campos con una cardinalidad (el número de elementos en un campo) de menos de 2 o más de 30

6. Elija si quiere incluir Todos los clientes, excepto el segmento de origen, o solo clientes de un segmento diferente de dentro de su nuevo segmento.

7. Por defecto, el sistema sugiere incluir solo el 20% del tamaño de público objetivo en su salida. Edite este umbral según sea necesario. Aumentar el umbral reducirá la precisión.

8. Incluya clientes en su segmento de origen seleccionando la casilla Incluir miembros del segmento de origen además de los clientes con atributos similares.

9. Seleccione Ejecutar en la parte inferior de la página para iniciar una tarea de clasificación binaria (un método de aprendizaje automático) que analice el conjunto de datos.

Ver el segmento similar

Después de procesar el segmento similar, encontrará el nuevo segmento en la página Información>Segmentos con el tipo Expansión.

Seleccione Vista para ver la distribución de resultados en puntuaciones de similitud y valores de puntuaciones de similitud bajos en Vista previa de los miembros del segmento.

Administrar un segmento similar

Trabaje con un segmento similar y adminístrelo igual que con otros segmentos. Por ejemplo, exporte el segmento o cree una medida.

Edite, actualice, cambie el nombre, descargue y elimine un segmento similar. Editar un segmento similar vuelve a procesar los datos. El segmento creado anteriormente se actualiza con datos actualizados.

Acerca de puntuaciones de similitud

El modelo de aprendizaje automático de clasificación binaria asigna una puntuación a los clientes del segmento similar. La puntuación se basa en la similitud con los clientes del segmento de origen.

• Las puntuaciones de similitud por debajo de 0,55 son clientes que el sistema clasificó como no similares a clientes del segmento de origen
• Las puntuaciones de similitud entre 0,55 - 0,7 se clasifican como algo similares
• Las puntuaciones de similitud entre 0,7 - 0,85 se clasifican como similares
• Las puntuaciones de similitud entre 0,85 - 1 son clientes que el sistema clasificó como muy similares

Los clientes con puntuaciones de similitud inferiores a 0,4 no se incluyen en el resultado del modelo. El sistema no los considera lo suficientemente similares al segmento de origen.