Segmentos sugeridos (pré-visualização)
[Este artigo é uma documentação de pré-lançamento e está sujeito a alterações.]
O Dynamics 365 Customer Insights - Data pode sugerir segmentos baseados em atividades ou medidas.
Importante
- Esta é uma funcionalidade de pré-visualização.
- As funcionalidades de pré-visualização não se destinam à produção e poderão ter funcionalidades restritas. Estas caraterísticas estão disponíveis antes do lançamento oficial, para que os clientes possam ter acesso antecipadamente e enviar comentários.
Segmentos sugeridos com base na atividade (pré-visualização)
Descubra segmentos interessantes dos seus clientes com base em dados de atividade do cliente que são ingeridos para o Customer Insights - Data. Exemplos de dados de atividade são transações, duração de chamadas de suporte, compras ou devoluções. Para sugerir segmentos, os dados da atividade são analisados por recência, frequência e valor monetário (ou duração).
Categorizar clientes por atividade
Com os dados de atividade disponíveis no Customer Insights - Data, podemos gerar sugestões que representem grupos de clientes:
- maioria dos clientes ativos
- clientes que fizeram mais compras
- clientes que geraram mais receitas
- clientes que não têm estado ativos ultimamente
- clientes que interagem frequentemente com o seu negócio
Se tiver um negócio de retalho, poderá descobrir que clientes geram mais receitas e recompensá-los com um cupão. Ou pode identificar clientes ocasionais e oferecer-lhes para se juntarem a um programa de recompensas para que visitem o seu negócio com mais frequência. Se prestar cuidados de saúde pública e o seu objetivo for minimizar as despesas dos pacientes individuais, poderá tentar reduzir as visitas recorrentes ao fornecer os melhores cuidados possíveis no menor número de visitas possível. Neste caso, o seu objetivo é manter a frequência de visitas baixa e minimizar os custos recorrentes para os pacientes. Ou pode identificar segmentos de pacientes que têm consultas frequentes e custos recorrentes elevados e analisar estes casos para melhorar o tratamento do indivíduo.
Segmentos sugeridos com base nas medidas (pré-visualização)
Descubra segmentos interessantes dos seus clientes com a ajuda de um modelo de IA. Esta funcionalidade com tecnologia de aprendizagem automática sugere segmentos baseados em medidas ou atributos do cliente. Pode ajudar a melhorar os seus indicadores chave de desempenho (KPIs) ou melhor compreender a influência dos atributos no contexto de outros atributos.
Nota
A funcionalidade de segmentos sugeridos utiliza meios automatizados para avaliar os dados e fazer previsões com base nesse dados. Como tal, tem a capacidade de ser utilizada como método de análise para otimização, uma vez que esse termo está definido pelas leis e regulamentações de privacidade. A sua utilização desta caraterística para processar dados pode estar sujeita a essas leis ou regulamentos. É responsável por garantir que a sua utilização do Customer Insights - Data, incluindo esta funcionalidade, está em conformidade com todas as leis e regulamentos aplicáveis, incluindo leis relacionadas com privacidade, dados pessoais, dados biométricos, proteção de dados e confidencialidade das comunicações.
Segmentos sugeridos para melhorar os seus KPIs
Se utilizar medidas criadas para ajudar a controlar os KPIs, crie segmentos para ver as influências no KPI. Pode utilizar estas informações para executar uma campanha altamente segmentada.
Por exemplo, monitoriza uma medida chamada TotalSpendPerCustomer. Como um negócio, gostaria de ver este número crescer. Escolha uma medida como atributo principal para selecionar os atributos que pretende avaliar para influência. Digamos o escalão de adesão, o período de adesão e a ocupação. O Customer Insights - Data pode então sugerir um segmento que lhe diga quem é a maior influência dessa medida. Por exemplo, os Contabilistas que são membros Gold e que estão no seu negócio há pelo menos cinco anos, são o maior influenciador da TotalSpendPerCustomer. Terá um tamanho de segmento estimado para cada sugestão. Pode utilizar estas informações para criar campanhas para o público de destino.
Compreenda o que influencia um atributo do cliente
Pode escolher um atributo do cliente em vez de uma medida como atributo principal. Com base na sua escolha de influenciar atributos, o modelo de IA cria uma série de sugestões que mostram como os atributos selecionados influenciam o atributo principal.
Por exemplo, escolhe o Membro de Recompensas (Sim/Não) como o atributo principal. Antiguidade, Ocupação e Número de Pedidos de Suporte são definidos como outros atributos de influência. O modelo de IA poderia sugerir segmentos que indicam que a maioria dos profissionais de TI com antiguidade ao longo de dois anos são membros de recompensas. Outra sugestão poderia destacar que os contabilistas com antiguidade superior a um ano e menos de três pedidos de suporte são membros de recompensas.
Utilização de inteligência artificial
Ao utilizar o atributo principal e atributos influenciadores, um algoritmo de árvore de decisão sugere segmentos interessantes. As sugestões baseiam-se em regras ou padrões que foram captados pelo algoritmo de IA. Apenas segmentos que diferem significativamente da população média são apresentados como sugestões. A comparação com a população média baseia-se na medida selecionada ou no atributo principal.
Responsável IA
Com os segmentos sugeridos, selecione atributos para criar novos segmentos e processar os dados que seleciona. Ao escolher atributos, incluindo atributos sensíveis, como raça, orientação sexual ou sexo, deve garantir que pode e deve processar esses dados. É responsável por cumprir com quaisquer 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 escolher um atributo numérico ou um atributo categórico como atributo principal. Os valores num atributo categórico contêm duas ou mais categorias ou tipos. Um atributo numérico contém dados quantitativos e tem uma sensação de medição associada a ele.
Com um atributo numérico, como rendimento anual ou período de adesão como atributo principal, o sistema sugere segmentos que têm um valor médio superior ou inferior ao atributo numérico quando comparado com todos os clientes.
Um atributo categórico, como satisfação do cliente como o atributo principal, resulta em segmentos sugeridos que têm uma percentagem maior ou menor de clientes pertencentes a uma determinada categoria quando comparados com a percentagem de todos os clientes pertencentes a essa mesma categoria. Por exemplo, satisfação de cliente é escolhida como o atributo principal e consiste em três categorias (Baixa, Média e Alta). Para cada categoria, serão sugeridos segmentos que tenham uma percentagem maior ou menor de clientes pertencentes a essa categoria em comparação com a proporção de todos os clientes da mesma categoria. Se 22% de todos os clientes tiverem uma satisfação Alta, serão sugeridos para essa categoria apenas os segmentos com uma proporção superior ou inferior de clientes com uma satisfação Alta em comparação com 22%. Da mesma forma, serão sugeridos segmentos para cada uma das outras categorias (Baixa e Média) se forem estatisticamente significativos.
Nota
Atualmente, apenas suportamos atributos categóricos principais que têm até 10 categorias. Se quiser ver sugestões de segmentos com base num atributo principal com mais de 10 categorias, recomendamos que agrupe algumas das categorias para reduzir o número de categorias para 10 ou menos. Esta limitação aplica-se apenas aos atributos principais. Para influenciar atributos categóricos, atualmente, suportamos um máximo de 100 categorias.