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Guia de exemplo de predição de valor vitalício do cliente (CLV)

  • Artigo

Este guia orienta-o através de exemplo de ponto a ponto da predição de Valor vitalício do cliente (CLV) no Dynamics 365 Customer Insights - Data utilizando dados de amostra. Recomendamos-lhe que esta predição num ambiente novo.

Cenário

A Contoso é uma empresa que produz máquinas de café, bem como café de alta qualidade. Vendem os produtos através do seu site Contoso Coffee. A empresa quer entender o valor (receita) que os seus clientes podem gerar nos próximos 12 meses. Conhecer o valor esperado dos seus clientes nos próximos 12 meses irá ajudá-los a orientar os seus esforços de marketing para clientes de valor elevado.

Pré-requisitos

Tarefa 1 - Ingerir dados

Reveja os artigos sobre a ingestão de dados e ligar a uma origem de dados do Power Query. As seguintes informações pressupõem que está familiarizado com a ingestão de dados em geral.

Ingerir dados de clientes a partir da plataforma eCommerce

  1. Crie uma origem de dados do Power Query com o nome eCommerce e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para contactos de eCommerce https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

  4. Atualizar o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • CreatedOn: Data/Hora/Zona

    Transformar data de nascimento em data.

  5. No campo Nome no painel da direita, altere o nome da sua origem de dados para eCommerceContacts

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de compra online

  1. Acrescentar outro conjunto de dados à mesma origem de dados eCommerce. Escolha novamente o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para dados de Compras online https://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

  4. Atualizar o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • PurchasedOn: Data/Hora
    • TotalPrice: Moeda

  5. No campo Nome no painel lateral, mude o nome da sua origem de dados para eCommercePurchases.

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de clientes a partir do esquema de fidelidade

  1. Crie uma origem de dados com o nome LoyaltyScheme e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para clientes fidelizados https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

  4. Atualizar o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • RewardsPoints: Número inteiro
    • CreatedOn: Data/Hora

  5. No campo Nome no painel da direita, altere o nome da sua origem de dados para loyCustomers.

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de clientes a partir de avaliações de websites

  1. Crie uma origem de dados com o nome Website e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para as críticas ao site https://aka.ms/CI-ILT/WebReviews.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

  4. Atualizar o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • ReviewRating: número Decimal
    • ReviewDate: Data

  5. No campo Nome no painel direito, mude o nome da sua origem de dados para Críticas.

  6. Guardar a origem dos dados.

Tarefa 2 - Unificação de dados

Reveja o artigo sobre unificação de dados. As seguintes informações pressupõem que está familiarizado com a unificação de dados em geral.

Depois de ingerir os dados, inicie o processo de unificação de dados para criar um unified customer profile. Para mais informações, consulte Unificação de dados.

Descrever os dados de clientes a unificar

  1. Depois de ingerir os dados, mapear os contactos desde os dados de eCommerce e Fidelidade até aos tipos de dados comuns. Vá para Dados>Unificar.

  2. Selecionar as tabelas que representam o perfil do cliente — eCommerceContacts e loyCustomers.

    unificar as origens de dados do comércio eletrónico e da fidelidade.

  3. Selecionar ContactId como a chave primária para eCommerceContacts e LoyaltyID como a chave primária para loyCustomers.

  4. Selecione Seguinte. Ignore os dados duplicados e selecione Seguinte.

Definir regras de correspondência

  1. Escolha eCommerceContacts : eCommerce como a tabela principal e inclua todos os registos.

  2. Escolha loyCustomers : LoyaltyScheme e inclua todos os registos.

  3. Adicionar uma regra:

    • Selecione FullName para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Selecione Tipo (Telefone, Nome, Endereço, ...) para Normalizar.
    • Definir Nível de precisão: Básico e Valor: Elevado.

  4. Adicione uma segunda condição para o endereço de e-mail:

    • Selecione E-mail para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Deixar em branco Normalizar.
    • Definir Nível de precisão: Básico e Valor: Elevado.
    • Introduza FullName, E-mail para o nome.

    Unificar a regra de correspondência para nome e e-mail.

  5. Selecione Concluído.

  6. Selecione Seguinte.

Ver dados unificados

  1. Altere o nome da tabela ContactId para loyCustomers para ContactIdLOYALTY para a diferenciar dos outros IDs ingeridos.

  2. Selecione Seguinte para rever e, em seguida, selecione Criar perfis de cliente.

Tarefa 3 – Criar atividade do histórico de transações

Reveja o artigo sobre atividades do cliente. As seguintes informações pressupõem que está familiarizado com a criação de atividades em geral.

  1. Crie atividades com a tabela eCommercePurchases:eCommerce e a tabela Reviews:Website.

  2. Para eCommercePurchases:eCommerce, selecione SalesOrderLine para o Tipo de Atividade e PurchaseId para a Chave primária.

  3. Para Reviews:Website, selecione Revisão para o Tipo de Atividade e ReviewID para a Chave primária.

  4. Introduza as seguintes informações para a atividade de compra:

    • Nome da atividade: eCommercePurchases
    • Carimbo de data/hora: PurchasedOn
    • EventActivity: TotalPrice
    • ID da linha de encomenda: PurchaseId
    • Data da encomenda: PurchasedOn
    • Montante: TotalPrice

  5. Introduza as seguintes informações para a atividade de revisão Web:

    • Nome da atividade: WebReviews
    • Carimbo de data/hora: ReviewDate
    • Atividade de evento: ActivityTypeDisplay
    • Detalhe adicional: ReviewRating

  6. Adicione uma relação entre eCommercePurchases:eCommerce e eCommerceContacts:eCommerce com o ContactID como a chave externa para ligar as duas tabelas.

  7. Adicione uma relação entre Site e e eCommerceContacts com UserId como a chave externa.

  8. Reveja as alterações e, em seguida, selecione Criar atividades.

Tarefa 4 – Configurar a predição de valor vitalício do cliente

Com os perfis de clientes unificados em vigor e a atividade criada, execute a predição de valor vitalício do cliente (CLV). Para passos detalhados, consulte predição do Valor Vitalício do Cliente.

  1. Aceda a Informações>Predições.

  2. No separador Criar, selecione Utilizar modelo no mosaico Valor vitalício do cliente.

  3. Selecione Introdução.

  4. Nomeie o modelo Predição de CLV de eCommerce OOB e a tabela de saída OOBeCommerceCLVPrediction.

  5. Definir preferências de modelo:

    • Período de tempo da predição: 12 meses ou 1 ano para definir até onde pretende prever o CLV.
    • Clientes ativos: Permite que o modelo calcule o intervalo de compras, o qual é intervalo de tempo em que um cliente deve ter tido pelo menos uma transação a considerar ativa.
    • Clientes de alto valor: defina manualmente clientes de alto valor como principais 30% de clientes ativos.

    Passo de preferências na experiência guiada para o modelo CLV.

  6. Selecione Seguinte.

  7. No passo Dados Exigidos, selecione Adicionar dados para fornecer os dados do histórico de transações.

    Adicionar passo de dados obrigatórios na experiência guiada para o modelo CLV.

  8. Selecione SalesOrderLine e a tabela eCommercePurchases e selecione Seguinte. Os dados obrigatórios são preenchidos automaticamente a partir da atividade. Selecione Guardar e, em seguida, Seguinte.

  9. O passo Dados adicionais (opcional) permite-lhe adicionar mais dados de atividade do cliente para obter mais informações para interações com o cliente. Para este exemplo, selecione Adicionar dados e adicione a atividade de revisão Web.

  10. Selecione Seguinte.

  11. No passo Atualizações de dados, selecione Mensal para a agenda do modelo.

  12. Selecione Seguinte.

  13. Depois de rever todos os detalhes, selecione Guardar e Executar.

Tarefa 5 - Rever resultados do modelo e explicações

Deixe o modelo completar a formação e a pontuação dos dados. Reveja as resultados do modelo e explicações do CLV.

Tarefa 6 – Criar um segmento de clientes de valor elevado

A execução do modelo cria uma nova tabela, que é listada em Dados>Tabelas. Pode criar um novo segmento de cliente baseado na tabela criada pelo modelo.

  1. Na página de resultados, selecione Criar segmento.

  2. Crie uma regra utilizando a tabela OOBeCommerceCLVPrediction e defina o segmento:

    • Campo: CLVScore
    • Operador: maior do que
    • Valor: 1500

  3. Selecione Guardar e Execute o segmento.

Tem agora um segmento que identifica clientes que se prevê gerarem mais de 1500$ de receitas nos próximos 12 meses. Este segmento é atualizado dinamicamente se mais dados forem ingeridos. Para obter mais informações, veja Criar e gerir segmentos.

Sugestão

Também pode criar um segmento para um modelo de predição a partir da página Informações>Segmentos selecionando Novo e escolhendo Criar a partir>Informações. Para mais informações, consulte Criar um novo segmento com segmentos rápidos.

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