予測営業案件 スコアリング の構成
予測営業案件スコアリングでは、予測機械学習モデルを使用して、履歴データに基づいてオープン状態の営業案件のスコアを算出します。 このスコアは、営業担当者が営業案件の優先順位付け、営業案件の見込み評価率を高め、営業案件の見込み評価に要する時間の短縮に役立ちます。
たとえば、ユーザーのパイプラインに、営業案件 A および営業案件 B という 2 つの営業案件が存在するとします。 営業案件スコアリング モデルで営業案件 A のスコアは 80 が、また営業案件 B のスコアには 50 が算出されます。スコアを確認することによって、営業案件 A で成約に変換できる可能性が高まることが予想でき、それに取り組むことができます。 さらに、主な影響要因を確認して、営業案件 B のスコアが低い理由を分析し、改善するかどうかを決定できます。
次の画像では、営業案件コアリング ウィジェットの例を示します:
スコアリング モデルを作成すると、履歴データの収集が開始されます。 履歴データは、分析のためにデータ レイクに保存されます。 Dynamics 365 Sales サブスクリプションの有効期限が切れるか、組織が削除された場合、履歴データはイベントの 30 日後に削除されます。
Dynamics 365 Sales Enterprise のライセンスをご利用の場合、リードと営業案件スコアリングの簡易設定で、予測営業案件スコアリングを有効にすることができます。 この場合、1 か月あたり 1500 のスコアレコードを取得します。
ライセンスとロールの要件
| 要件タイプ | 以下が必要です |
|---|---|
| ライセンス | Dynamics 365 Sales Premium または Dynamics 365 Sales Enterprise 詳細情報: Dynamics 365 Sales の価格 |
| セキュリティ ロール | システム管理者 詳細: 営業向けに事前定義されたセキュリティ ロール |
前提条件
過去のデータに基づいてモデルをトレーニングする機会が十分にある必要があります。 組織は、スコアリング モデルの 過去の営業案件でトレーニングする フィールドで選択した概算時間中に、少なくとも 40 件の受注営業案件と 40 件の失注営業案件を作成し、成約させている必要があります。 概算時間の範囲は 3 か月～ 2 年です。 スコアリング モデルを構築するために必要な数のリードがあるかどうかを確認します。
ステージごとのモデルを定義するには、選択した概算時間のビジネス プロセスの最終ステージに少なくとも 40 件の成約済み営業案件が必要です。 モデルのトレーニングに含めることができるリードが多いほど、営業案件の結果は良くなります。 ステージごとのスコアリング モデルを構築するために必要な数の機会があるかどうかを確認します。
注意
モデルに ビジネス プロセス フロー を使用する予定の場合、選択した ビジネス プロセス フロー を放棄した案件は、トレーニング、スコアリング、およびモデル作成の最小要件確立の対象として考慮されません。
システムがデータをデータ レイクと同期するのに約 4 時間かかります。 最近営業案件をクローズした場合、モデルではすぐに考慮されません。
ステージ別のモデルとは？
ステージ別モデルは、過去のデータに基づいてビジネス プロセス フローの各ステージでの属性の影響を計算します。 たとえば、見積もり終了日が営業案件のさまざまなステージにどのような影響を与えるかを確認することができます。 次に、組織の基準に従って各属性に関連するステージを決定し、モデルの精度を向上させることができます。
既定では、ステージ別モデリングは無効になっています。 ステージ別のモデルを有効にできるのは、スコアリング モデルを追加するタイミングのみです。
ステージ別モデリングが無効になっている場合、モデルは、受注としてクローズされた営業案件に大きな影響を与えた属性のみを使用します。 たとえば、獲得した案件のほとんどが関連する企業の電話番号を持っていた場合、モデルは関連する企業の電話番号を持っている営業案件に高いスコアを与える可能性があります。
初めてスコアリング モデルを作成する
重要
- 2020 年のリリース サイクル 2 以前の Dynamics 365 のバージョンで作成したモデルを使用している場合、新しいモデルを作成する前にモデルを削除してください。 それ以外の場合、モデルの以前のバージョンが組織内のすべての営業案件に適用され、新しいモデルは営業案件に影響を与えません。
- 2020 年リリース サイクル 2 より、アプリケーションは営業案件コアリングのデータを msdyn_predictivescore テーブルに書き込み、営業案件エンティティへの書き込みをしなくなりました。 リードと営業案件の両方のスコアリングは、msdyn_predictivescore テーブルを使用します。
スコアリング モデルは、トレーニングとスコアリングの営業案件を選択する基準を定義します。 組織が多様な地域や部署でさまざまな販売プラクティスを採用している場合は、複数のモデルを作成し、それぞれの地域ごとにモデルや独自のトレーニングセットを作成することができます。
営業ハブ アプリの左下隅で 領域の変更 に移動し、Sales Insights の設定 を選択します。
サイトマップの 予測モデル配下の 営業案件スコアリング を選択します。
過去の営業案件でトレーニングする フィールドで特定された時間枠に作成された少なくとも 40 の適格営業案件と 40 の失格営業案件が組織内に存在しない場合、スコアリング モデルを作成できません。 十分な営業案件があれば、アプリは既定でモデルを生成します。
予測営業案件スコアリング ページで、必要に応じて ビジネス プロセス フロー、フィルター列などのフィールドの値を変更します。 これらのフィールドの詳細については、モデルの追加セクションを参照してください。 終了したら、開始するを選択します。
アプリがモデルをトレーニングするまで待機します。 このページを離れて、後で戻ってくることもできます。
アプリケーション が標準属性を使用してモデルをトレーニングします。 後で モデルを編集して、カスタム属性またはインテリジェント属性を含めることができます。
モデルを公開する
モデルをトレーニングして公開する準備ができると、 予測営業案件スコアリング ページに確認が表示されます。
モデルがトレーニングされているが公開する準備ができていない場合、 モデルのパフォーマンス フィールドには 公開する準備ができていませんと表示されます。
15日ごとにモデルを再トレーニングする場合は、自動的に再トレーニングを選択します。
公開する または 詳細を表示する を選択してください。
モデルを公開する準備ができており、それを適用する準備ができている場合は、公開 を選択します。
モデルは、モデル構成で指定された条件に一致する営業案件に適用されます。 営業案件スコアは、ビューの営業案件スコア列と営業案件フォームのウィジェットに表示されます。
モデルを公開する前にモデルの精度とパフォーマンスを確認したい場合、またはモデルを公開する準備ができておらず、その理由を知りたい場合は、詳細を表示を選択し、パフォーマンス タブを選択します。
このアプリは、モデルの精度がしきい値 (AUC スコア) を下回ると、モデルを公開する準備ができていないと判断します。 モデルを公開することは可能です。 ただし、パフォーマンスは低下します。
モデルの追加
営業案件のセットごとに、公開/非公開のモデルを最大 10 個まで作成することができます。 既存のモデルと同じ営業案件を獲得する可能性のあるモデルを作成しようとすると、アプリが警告を表示します。
予測営業案件スコアリングページの下部にある、モデルの追加 を選択します。
注意
少なくとも 1 つのスコアリング モデルを作成していない場合、モデルの追加 ボタンは表示されません。
予測営業案件スコアリング ページが既定の値で開きます。
新しいモデル名ボックスに、英数字を含む名前を入力します。 アンダースコアは使用できますが、スペースやその他の特殊文字は使用できません。
既定では、名前は OpportunityScoring_<YYYYMMDD><Time> となっています (例 :OpportunityScoring_202009181410)。 日付と時刻は協定世界時 (UTC) に基づいています。
ビジネス プロセス フロー リストで、モデルを生成する営業案件に関連するフローを選択します。 選択したビジネス プロセス フローを放棄した営業案件は、トレーニング、スコアリング、およびモデル作成の最小要件確立の対象として考慮されません。
リストには、組織内の営業案件に対して定義されているすべてのビジネス プロセス フローが表示されます。 ステージごとのモデリングを有効にする場合、ビジネス プロセス フローを選択する必要があります。
リストにカスタム ビジネス プロセス フローを表示するには、ビジネス プロセス フローエンティティで 変更の追跡を有効化します。 モデルを生成すると、カスタム ビジネス プロセスが自動的に有効になり、分析用にデータを Data Lake に同期させることができます。
状態オプション セット リストで、営業案件のステータスが定義されている オプション セット を選択します。
成約の値 および 失注の値 リストでそれぞれ対応する値を選択します。
既成の状態状態オプション セットには、成約値と失注 値がそれぞれ適格と不適格として定義されています。 定義されている場合、カスタム オプション セットを選択することもできます。
フィルター列 と フィルター値を選択して、モデルがスコアリングする必要のある営業案件を指定します。
複数の列に基づいてフィルタリングするには、必要な列を含む計算フィールドを作成し、フィルタ列リストで計算フィールドを選択します。
過去の営業案件を使用してトレーニングする リストで、トレーニングセットの期間を選択します。 既定値は 2 年です。
選択した期間中に作成・クローズした、少なくとも 40 の成約および 40 の失注した営業案件が必要です。 モデルは、選択した期間のクローズド 営業案件を分析し、それを使用して過去 2 年間のオープン 営業案件をスコアリングします。
選択した期間に最小限必要なクローズした営業案件がない場合は、開始するボタンは無効になります。 モデルをトレーニングするのに十分な数のクローズした営業案件が存在する別の期間を選択します。
(オプション) ステージ別モデリング を有効化して、各ビジネス プロセス ステージでモデルが考慮する必要がある属性を選択します。
モデルを作成すると、さまざまなステージでの各属性の予測影響を確認できるようになります。 次に、属性と対応するステージを選択できます。
Note
ステージ別モデリング が有効化されている場合は、有効なビジネス プロセスを ビジネス プロセス フロー リストで選択していることを確認してください。
開始するを選択します。 モデルが既存のモデルの複製であり、同じ営業案件のセットをスコアリングしている場合、警告メッセージが表示されます。 そのままモデルを作成するか、構成を変更して、モデルが一意の営業案件のセットをスコアリングできるようにするかを選択できます。
モデルの学習には数分を要します。
モデルがトレーニングされたら、 公開するか、詳細を表示します。
アプリのオプションが見つかりませんか?
次の 3 つの可能性があります:
- 必要なライセンスまたは役割がありません。 このページの上部にあるライセンスとロールの要件のセクションを確認してください。
- 管理者がこの機能を有効にしていない場合。
- 組織がカスタム アプリを使用している場合。 正確な手順について管理者に確認してください。 この記事で説明する手順は、すぐに使用できる営業ハブ アプリと Sales Professional アプリのみに該当します。
関連情報
データを Dataverse にプッシュできるシステムおよびアプリケーション ユーザー
営業案件スコアリング モデルを編集して再トレーニングする
スコアによって営業案件の優先順位をつける
営業案件管理に関する FAQ