Transactieverloop voorspellen

Met hulp van de functie voor het voorspelen van het transactieverloop kunt u voorspellen of een klant uw producten of services binnen een bepaald tijdsbestek niet meer zal kopen. Transactieverloop is handig om klanten te vinden die op enig moment tijdens het gedefinieerde verloopvenster geen producten meer kopen. Om klanten te vinden die hun vooraf ingestelde lopende aankopen kunnen annuleren, raden we u aan het model voor abonnementsverloop te gebruiken.

U moet over zakelijke kennis beschikken om te begrijpen wat verloop voor uw bedrijf betekent. Een bedrijf dat jaarlijkse evenementen houdt, kan bijvoorbeeld zijn klantverloop in jaren definiëren, terwijl een bedrijf dat wekelijkse verkopen organiseert, het klantverloop in maanden meet. We ondersteunen op tijd gebaseerde verloopdefinities, wat betekent dat een klant wordt beschouwd als verlopen na een periode zonder aankopen.

Contoso wil bijvoorbeeld weten hoe betrokken klanten zijn om een e-mailcampagne gericht is op retentie uit te voeren. De klanten van Contoso bezoeken een winkel af en toe, meestal ongeveer drie tot vier keer per maand. Hun transacties zijn onregelmatig, waardoor het moeilijk is om te bepalen wanneer een klant stopt met de aankoop van het merk Contoso. Via het transactieverloopmodel kan Contoso de waarschijnlijkheid bepalen dat klanten opnieuw kopen. Ze kunnen de leidende patronen zien die ertoe leiden dat klanten het merk verlaten, waardoor ze andere strategieën kunnen aanpassen.

Vereisten

• Minstens Inzendermachtigingen.
• Minimaal 500 klantprofielen, bij voorkeur meer dan 1.000 unieke klanten.
• Klant-id. Dit is een unieke id om transacties aan uw klanten te koppelen.
• Transactiegegevens voor ten minste het dubbele van het geselecteerde tijdvenster, zoals twee tot drie jaar transactiegeschiedenis. Idealiter minimaal twee transacties per klant. De transactiegeschiedenis moet het volgende bevatten:
  • Transactie-id: unieke identificatie van een aankoop of transactie.
  • Transactiedatum: datum van de aankoop of de transactie.
  • Waarde van de transactie: valuta of numerieke waarde van de transactie.
  • Unieke product-id: id van het gekochte product of de gekochte service als uw gegevens zich op regelitemniveau bevinden.
  • Of deze transactie een retour was: een waar/onwaar-veld dat aangeeft of de transactie een retour was of niet. Als de waarde van de transactie negatief is, gaan we uit van een retour.
• Activiteitsgegevens van klant:
  • Klant-id. Dit is een unieke id om activiteiten toe te wijzen aan uw klanten.
  • Primaire sleutel: unieke id voor een activiteit. Bijvoorbeeld een websitebezoek of een gebruiksrecord waaruit blijkt dat de klant een monster van uw product heeft geprobeerd.
  • Tijdstempel: datum en tijd van de gebeurtenis die wordt geïdentificeerd door de primaire sleutel.
  • Gebeurtenis: naam van de gebeurtenis die u wilt gebruiken. Een veld met de naam 'UserAction' in een supermarkt kan bijvoorbeeld een kortingsbon zijn die door de klant wordt gebruikt.
  • Details: gedetailleerde informatie over de gebeurtenis. Een veld met de naam 'CouponValue' in een supermarkt kan bijvoorbeeld de valutawaarde van de kortingsbon zijn.
• Het percentage ontbrekende waarden in het gegevensveld van de opgegeven tabel moet minder dan 20% zijn.

Een voorspelling van transactieverloop maken

1. Ga naar Inzichten>Voorspellingen.

2. Selecteer op het tabblad Maken de optie Model gebruiken op de tegel Klantverloopmodel.

3. Selecteer Transactie voor het type verloop en vervolgens Aan de slag.

4. Geef dit model een naam en geef de uitvoertabel een naam om ze te onderscheiden van andere modellen of tabellen.

5. Selecteer Volgende.

Klantverloop definiëren

Selecteer Concept opslaan op elk gewenst moment om de voorspelling als concept op te slaan. De conceptvoorspelling wordt weergegeven op het tabblad Mijn voorspellingen.

1. Stel het Voorspellingsvenster in. Voorspel bijvoorbeeld het verlooprisico voor uw klanten in de komende 90 dagen om deze op uw marketinginspanningen voor klantbehoud af te stemmen. Het voorspellen van het verlooprisico voor een langere of kortere periode kan het moeilijker maken om de factoren in uw verlooprisicoprofiel mee te nemen, maar het hangt af van uw specifieke zakelijke vereisten.

2. Voer het aantal dagen in om verloop te definiëren in het veld Definitie van verloop. Als een klant bijvoorbeeld in de afgelopen 30 dagen geen aankopen heeft gedaan, kan deze voor uw bedrijf als verlopen worden beschouwd.

3. Selecteer Volgende.

Aankoopgeschiedenis toevoegen

1. Selecteer Gegevens toevoegen bij Transactiegeschiedenis van de klant.

2. Selecteer het semantische activiteitstype, SalesOrder of SalesOrderLine, dat de vereiste transactiegeschiedenisgegevens bevat. Als de activiteit niet is ingesteld, selecteert u deze hier en maakt u deze.

3. Kies onder Activiteiten, als de activiteitskenmerken semantisch zijn toegewezen bij het maken van de activiteit, de specifieke kenmerken of tabel waarop u de berekening wilt richten. Als semantische toewijzing niet heeft plaatsgevonden, selecteert u Bewerken en wijst u uw gegevens toe.

   

4. Selecteer Volgende en bekijk de kenmerken die vereist zijn voor dit model.

5. Selecteer Opslaan.

6. Voeg meer activiteiten toe of selecteer Volgende.

Meer gegevens toevoegen (optioneel)

1. Selecteer Gegevens toevoegen voor Klantactiviteiten.

2. Selecteer het semantische activiteitstype dat de gegevens bevat die u wilt gebruiken. Als de activiteit nog niet is ingesteld, selecteert u hier en maakt u deze.

3. Kies onder Activiteiten, als de activiteitskenmerken semantisch zijn toegewezen bij het maken van de activiteit, de specifieke kenmerken of tabel waarop u de berekening wilt richten. Als semantische toewijzing niet heeft plaatsgevonden, selecteert u Bewerken en wijst u uw gegevens toe.

4. Selecteer Volgende en bekijk de kenmerken die vereist zijn voor dit model.

5. Selecteer Opslaan.

6. Selecteer Volgende.

Updateplanning instellen

1. Kies voor de stap Gegevensupdates een frequentie om uw model opnieuw te trainen. Deze instelling is belangrijk om de nauwkeurigheid van voorspellingen bij te werken wanneer nieuwe gegevens worden opgenomen. De meeste bedrijven kunnen eenmaal per maand opnieuw trainen en krijgen een goede nauwkeurigheid voor hun voorspelling.

2. Selecteer Volgende.

De modelconfiguratie controleren en uitvoeren

De stap Controleren en uitvoeren toont een samenvatting van de configuratie en biedt een kans om wijzigingen aan te brengen voordat u de voorspelling maakt.

1. Selecteer Bewerken in een van de stappen om te controleren en eventuele wijzigingen aan te brengen.

2. Als u tevreden bent met uw selecties, selecteert u Opslaan en uitvoeren om het model te gaan gebruiken. Selecteer Gereed. Het tabblad Mijn voorspellingen wordt weergegeven terwijl de voorspelling wordt gemaakt. Het proces kan enkele uren in beslag nemen, afhankelijk van de hoeveelheid gegevens die in de voorspelling is gebruikt.

Tip

Er zijn statussen voor taken en processen. De meeste processen zijn afhankelijk van andere upstreamprocessen, zoals de vernieuwing van gegevensbronnen en gegevensprofilering.

Selecteer de status om het deelvenster Details van voortgang te openen en de voortgang van de taken te bekijken. Als u de taak wilt annuleren, selecteert u Taak annuleren onder aan het deelvenster.

Onder elke taak kunt u Zie details selecteren voor meer voortgangsinformatie, zoals verwerkingstijd, de laatste verwerkingsdatum en eventuele toepasselijke fouten en waarschuwingen die verband houden met de taak of het proces. Selecteer Systeemstatus weergeven onder aan het deelvenster om andere processen in het systeem te zien.

Resultaten van voorspelling weergeven

1. Ga naar Inzichten>Voorspellingen.

2. Selecteer op het tabblad Mijn voorspellingen de voorspelling die u wilt weergeven.

Er zijn drie primaire gegevenssecties op de resultatenpagina:

• Prestaties trainingsmodel: Beoordelingscijfers A, B of C geven de prestaties van de voorspelling aan en kan u helpen bij het nemen van de beslissing om de resultaten te gebruiken die zijn opgeslagen in de uitvoertabel.

  Cijfers worden bepaald op basis van de volgende regels:

  • A wanneer het model nauwkeurig ten minste 50% van de totale voorspellingen heeft voorspeld, en wanneer het percentage nauwkeurige voorspellingen voor verlopen klanten met ten minste 10% groter is dan het basislijnpercentage.
  • B wanneer het model nauwkeurig ten minste 50% van de totale voorspellingen heeft voorspeld, en wanneer het percentage nauwkeurige voorspellingen voor verlopen klanten tot 10% groter is dan het basislijnpercentage.
  • C wanneer het model nauwkeurig minder dan 50% van de totale voorspellingen heeft voorspeld, of wanneer het percentage nauwkeurige voorspellingen voor verlopen klanten minder is dan het basislijnpercentage.
  • Basislijn neemt de invoer van het voorspellingstijdvenster voor het model (bijvoorbeeld een jaar), en deelt de tijd in fracties door deze door 2 te delen totdat de tijdsperiode van een maand of minder wordt bereikt. Het gebruikt deze breuken om een bedrijfsregel te maken voor klanten die in dit tijdsbestek niets hebben gekocht. Deze klanten worden als verlopen beschouwd. De op tijd gebaseerde bedrijfsregel met de hoogste kans om te goed voorspellen wie waarschijnlijk zal verlopen, wordt gekozen als het basislijnmodel.

• Waarschijnlijkheid van verloop (aantal klanten): groepen klanten op basis van hun voorspelde verlooprisico. Optioneel kunt u segmenten van klanten maken met een hoog verlooprisico. Dergelijke segmenten helpen u te begrijpen waar uw grens voor segmentlidmaatschap moet liggen.

• Meest invloedrijke factoren: er zijn veel factoren waarmee rekening wordt gehouden bij het maken van uw voorspelling. Voor elke factor wordt het belang berekend van de gecombineerde voorspellingen die een model maakt. Gebruik deze factoren om uw voorspellingsresultaten te helpen valideren. Of gebruik deze informatie later om segmenten te maken die het verlooprisico voor klanten kunnen helpen beïnvloeden.

Opmerking

In de uitvoertabel voor dit model geeft ChurnScore de voorspelde waarschijnlijkheid van verloop aan en is IsChurn een binair label op basis van ChurnScore met een drempelwaarde van 0,5. Als deze standaarddrempel niet werkt voor uw scenario, maakt u een nieuw segment met uw geprefereerde drempel. Niet alle klanten hoeven actieve klanten te zijn. Sommigen van hen hebben misschien al een lange tijd geen activiteit gehad en worden al als verlopen beschouwd, op basis van uw verloopdefinitie. Het voorspellen van het verlooprisico voor klanten die al verloop vertonen, is niet nuttig omdat ze geen doelgroep van belang zijn.

Als u de verloopscore wilt bekijken, gaat u naar Gegevens>Tabellen en bekijkt u het gegevenstabblad voor de uitvoertabel die u voor dit model hebt gedefinieerd.