Segmentos sugeridos (versão preliminar)
[Este artigo faz parte da documentação de pré-lançamento e está sujeito a alterações.]
O Dynamics 365 Customer Insights - Data pode sugerir segmentos com base em atividade ou medidas.
Importante
- Este é um recurso em versão preliminar.
- A versão preliminar dos recursos não foi criada para uso em ambientes de produção e pode ter funcionalidade restrita. Esses recursos são disponibilizados antes de um lançamento oficial para que os clientes possam ter acesso antecipado e forneçam comentários.
Segmentos sugeridos com base em atividade (versão preliminar)
Descubra segmentos interessantes dos clientes com base nos dados de atividade do cliente ingeridos no Customer Insights - Data. Exemplos de dados de atividades são transações, duração da chamada de suporte, compras ou devoluções. Para sugerir segmentos, os dados de atividades são analisados quanto à atualidade, frequência e valor monetário (ou duração).
Categorizar clientes por atividade
Com os dados de atividade disponíveis no Customer Insights - Data, podemos gerar sugestões que representam grupos de clientes:
- maioria de clientes ativos
- clientes que fizeram mais compras
- clientes que geraram mais receita
- clientes que não têm estado ativos recentemente
- clientes que interagem com sua empresa frequentemente
Se tiver uma empresa de varejo, você pode descobrir quais clientes geram mais receita e recompensá-los com um cupom. Ou você pode identificar clientes ocasionais e convidá-los a participar de um programa de recompensas para que visitem sua empresa mais frequentemente. Se fornecer serviços de saúde pública e seu objetivo for minimizar as despesas para pacientes individuais, você poderia tentar reduzir as consultas recorrentes fornecendo o melhor atendimento possível no menor número de consultas possível. Nesse caso, seu objetivo é manter baixa a frequência de visitas e reduzir os custos recorrentes para os pacientes. Ou você pode identificar segmentos de pacientes que tenham consultas frequentes e altos custos recorrentes e analisar esses casos para melhorar o tratamento do indivíduo.
Segmentos sugeridos baseados em medidas (versão preliminar)
Descubra segmentos interessantes de seus clientes com a ajuda de um modelo de IA. Este recurso com tecnologia de aprendizado de máquina sugere segmentos com base em medidas ou atributos do cliente. Ele pode ajudar a melhorar seus KPIs (Indicadores Chave de Desempenho) ou a entender melhor a influência de atributos no contexto de outros atributos.
Nota
O recurso de segmentos sugeridos usa meios automatizados para avaliar os dados e fazer previsões com base nesses dados. Por isso, ele tem a capacidade de ser usado como um método de criação de perfil, já que esse termo é definido por leis e regulamentos de privacidade. O uso desse recurso para processar dados pode estar sujeito a essas leis ou regulamentações. Você é responsável por garantir que o uso do Customer Insights - Data, incluindo este recurso, esteja em conformidade com todas as leis e regulamentos aplicáveis, incluindo leis relacionadas a privacidade, dados pessoais, dados biométricos, proteção de dados e confidencialidade das comunicações.
Segmentos sugeridos para melhorar seus KPIs
Se usar medidas criadas para ajudar a rastrear seus KPIs, crie segmentos para exibir as influências sobre o KPI. Você também pode usar essas informações para executar uma campanha altamente direcionada.
Por exemplo, você acompanha uma medida chamada TotalSpendPerCustomer. Como empresa, você gostaria de ver esse número crescer. Escolhendo uma medida como atributo principal, selecione os atributos sobre os quais deseja avaliar a influência. Digamos camada de associação, período de adesão, e ocupação. O Customer Insights - Data pode acabar sugerindo um segmento que informa quem é a maior influência dessa medida. Por exemplo, Contadores quem são membros Ouro e que estão com sua empresa há pelo menos cinco anos são os maiores influenciadores de TotalSpendPerCustomer. Você obterá um tamanho de segmento estimado para cada sugestão. Você pode usar essas informações para criar campanhas para os públicos-alvo.
Entenda o que influencia um atributo do cliente
Você pode escolher um atributo de cliente em vez de uma medida como o atributo primário.. Com base na sua escolha de atributos de influência, o modelo de IA cria uma série de sugestões que mostram como os atributos selecionados influenciam o atributo primário.
Por exemplo, você escolhe Membro Rewards (Sim/Não) como o atributo primário. Tempo de uso, Ocupação, e Número de Tíquetes de Suporte são definidos como outros atributos de influência. O modelo de IA pode sugerir segmentos que indicam principalmente profissionais de TI com tempo de uso superior a dois anos como membros de recompensa. Outra sugestão poderia destacar que contadores com tempo de uso superior a um ano e menos de três tíquetes de suporte são membros de recompensa.
Uso de inteligência artificial
Usando o atributo primário e os atributos de influência, um algoritmo de árvore de decisão sugere segmentos interessantes. As sugestões são baseadas em regras ou padrões que foram escolhidos pelo algoritmo de IA. Apenas segmentos que diferem significativamente da população média são mostrados como sugestões. A comparação com a população média é baseada na medida selecionada ou no atributo primário.
IA responsável
Com os segmentos sugeridos, você seleciona atributos para criar segmentos e processar os dados que selecionar. Ao escolher atributos, incluindo atributos confidenciais como raça, orientação sexual ou gênero, você deve garantir que pode e deve processar esses dados. Você é responsável por cumprir todas as leis aplicáveis à sua organização e aderir aos princípios e políticas de privacidade da sua organização.
Resultados diferentes para atributos principais com valores categóricos e numéricos
As sugestões de segmento são diferentes se você escolher um atributo numérico ou um atributo categórico como o atributo primário. Os valores em um atributo categórico contêm duas ou mais categorias ou tipos. Um atributo numérico contém dados quantitativos e tem um senso de medição associado a ele.
Com um atributo numérico como rendimento anual ou período de adesão como atributo primário, o sistema sugere segmentos que possuem um valor médio maior ou menor do atributo numérico quando comparado a todos os clientes.
Um atributo categórico como satisfação do cliente como o atributo primário, resulta em segmentos sugeridos que têm uma porcentagem maior ou menor de clientes pertencentes a uma determinada categoria, em comparação com a porcentagem de todos os clientes pertencentes a essa mesma categoria. Por exemplo, satisfação do cliente é escolhido como o atributo primário e consiste em três categorias (Baixa, Média e Alta). Em cada categoria, serão sugeridos os segmentos com maior e menor porcentagem de clientes que pertençam a essa categoria em comparação com a proporção de todos os clientes na mesma categoria. Se 22% de todos os clientes têm um nível de satisfação Alto, então apenas os segmentos que têm uma proporção maior ou menor de clientes com um nível de satisfação Alto em comparação com 22% serão sugeridos para essa categoria. Da mesma forma, segmentos serão sugeridos para cada uma das outras categorias (Baixa e Média) se forem estatisticamente significativos.
Nota
Atualmente, oferecemos suporte apenas a atributos categóricos principais que tenham até 10 categorias. Se quiser ver as sugestões de segmento baseadas em um atributo principal com mais de 10 categorias, recomendamos agrupar algumas das categorias para reduzir o número de categorias para 10 ou menos. Essa limitação se aplica apenas a atributos primários. Para influenciar atributos categóricos, atualmente oferecemos suporte para no máximo 100 categorias.