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Dynamics 365 Customer Insights - Data incluye varias opciones que usan inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir datos.
Las predicciones ofrecen capacidades para crear mejores experiencias para los clientes, y mejorar las capacidades empresariales y las fuentes de ingresos. Se recomienda equilibrar el valor de la predicción con respecto al efecto que tiene y sesgos que podrían introducirse de forma ética. Obtenga más información sobre cómo Microsoft aborda la inteligencia artificial responsable.
Genere información utilizando modelos de predicción listos para usar
La manera más fácil de empezar a predecir datos es utilizar modelos predefinidos, a menudo llamados modelos listos para usar. Solo requieren ciertos datos y estructura para generar información rápidamente.
Los modelos disponibles son los siguientes.
- Valor de duración del cliente: predice los ingresos potenciales de un cliente a lo largo de toda la interacción con una empresa.
- Recomendación del producto: sugiere conjuntos de recomendaciones de producto predictivo basadas en el comportamiento de compra y los clientes con patrones de compra similares.
- Cancelación de suscripciones: Predice si un cliente está en riesgo de dejar de usar los productos o servicios de suscripción de la empresa.
- Abandono transaccional: predice si un cliente individual ya no puede comprar sus productos o servicios en un determinado período de tiempo.
- Análisis de sentimiento: analiza la opinión de los comentarios de los clientes e identifica los aspectos empresariales que se mencionan con frecuencia.
Requisitos previos de datos para los modelos de predicción
Todos los modelos de predicción listos para usar comparten los siguientes requisitos de datos comunes. Consulte las páginas de modelos individuales para conocer los requisitos específicos del modelo.
| Requisito | Detalles |
|---|---|
| Perfiles de clientes unificados | Debe haber completado la unificación de datos con al menos 1000 perfiles (500 como mínimo para el abandono transaccional). |
| Campo Id. de cliente | Debe estar presente en los datos de transacción o suscripción y coincidir con el identificador de cliente del perfil unificado. |
| Datos históricos | Al menos 12 meses de historial de transacciones o suscripciones; preferiblemente de 2 a 3 años |
| Integridad de los datos | Menos del 20% de valores faltantes en los campos obligatorios |
| Permissions | Al menos permisos de colaborador |
Tip
Se recomienda actualizar periódicamente los modelos predefinidos con datos actualizados para asegurarse de que informan con precisión del caso de uso empresarial. Los datos se actualizan ad hoc cuando el sistema ingiere orígenes de datos nuevos o actualizados. Sin embargo, los modelos solo volverán a puntuar en este caso y seguirán utilizando los datos de entrenamiento existentes.
Configure una programación de actualización estableciendo la programación de reentrenamiento del modelo durante la configuración. El modelo se volverá a entrenar y puntuar en este horario, que puede cambiar en cualquier momento.
Administración de predicciones existentes
Vaya a la página Conclusiones>.Predicciones En la pestaña Mis predicciones , vea las predicciones que creó, su tipo de predicción, el nombre de la tabla de salida, el estado, la última vez que se editó la predicción y la última vez que se actualizaron los datos. Puede ordenar la lista de predicciones por cualquier columna.
Para ver las acciones disponibles, seleccione una predicción.
- Edite la predicción para cambiar sus propiedades.
- Actualice la predicción para incluir los datos más recientes.
- Vea los detalles de predicción.
- Informe de facilidad de uso de datos de entrada para ver errores, advertencias y recomendaciones.
- Elimine la predicción.
Actualizar una predicción
Las predicciones se pueden actualizar según una programación automática o actualizarse manualmente a petición. Para actualizar manualmente todas las predicciones, seleccione Actualizar todas. Para actualizar manualmente una predicción, selecciónela y seleccione Actualizar. Para programar una actualización automática, vaya a Configuración>Sistema>Programación.
Tip
Selecciona un estado para abrir el panel de detalles de progreso , donde puedes ver el progreso de la tarea o seleccionar Cancelar trabajo para detener el trabajo.
Visualización del informe de facilidad de uso de datos de entrada
El informe de usabilidad de datos de entrada proporciona una vista consolidada de los errores y advertencias que pueden estar generando sus predicciones listas para usar. También ofrece recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento del modelo.
El informe está disponible después de que un modelo haya completado su proceso de entrenamiento. Cada modelo obtiene un informe independiente, independientemente de si completó el entrenamiento correctamente o no.
En la pestaña Mis predicciones , seleccione la predicción y elija Informe de facilidad de uso de datos de entrada. O bien, en la vista de detalles de predicción, seleccione Informe de facilidad de uso de datos de entrada.
El informe incluye:
- Nombre: nombre descriptivo del error, advertencia o recomendación.
- Paso: Fase del modelo (entrenamiento o puntuación) a la que se refiere la información.
- Estado: gravedad de la información (error, advertencia, recomendación).
- Nombre de columna: Columna de una tabla que debe modificarse para mejorar el rendimiento del modelo.
- Tabla: Nombre de la tabla que debe modificarse para mejorar el rendimiento del modelo.
- Detalles: detalles sobre el error, la advertencia o la recomendación.