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Dynamics 365 Customer Insights - Data est fourni avec différentes options qui utilisent l’IA et le Machine Learning pour prédire les données.
Les prédictions offrent des fonctionnalités permettant de créer de meilleures expériences client, d’améliorer les fonctionnalités métier et les sources de revenus. Nous vous recommandons vivement d’équilibrer la valeur de votre prédiction par rapport à l’effet qu’elle a et les biais susceptibles d’être introduits de manière éthique. En savoir plus sur la façon dont Microsoft traite l’IA responsable.
Générer des insights à l’aide de modèles de prédiction prêts à l’emploi
Le moyen le plus simple de commencer par prédire des données sont des modèles prédéfinis, souvent appelés modèles prêtes à l’emploi. Ils n’ont besoin que de certaines données et structures pour générer rapidement des insights.
Les modèles suivants sont disponibles :
- Valeur de durée de vie du client : prédit le chiffre d’affaires potentiel d’un client tout au long de l’interaction avec une entreprise.
- Recommandation produit : suggère des ensembles de recommandations de produit prédictives basées sur le comportement d’achat et les clients avec des modèles d’achat similaires.
- Évolution de l’abonnement : prédit si un client risque de ne plus utiliser les produits ou services d’abonnement de votre entreprise.
- Attrition transactionnelle : prédit si un client individuel pourrait ne plus acheter vos produits ou services dans une certaine période.
- Analyse des sentiments : analyse les sentiments des commentaires des clients et identifie les aspects métier fréquemment mentionnés.
Conditions préalables aux données pour les modèles de prédiction
Tous les modèles de prédiction prêts à l'emploi partagent les exigences de données communes suivantes. Consultez les pages de modèle individuelles pour connaître les exigences spécifiques au modèle.
| Besoin | Détails |
|---|---|
| Profils clients unifiés | Doit avoir terminé l’unification des données avec au moins 1 000 profils (500 minimum pour l’attrition transactionnelle) |
| Champ ID du client | Doit être présent dans les données de transaction ou d’abonnement et correspondre à l’ID client du profil unifié |
| Données historiques | Au moins 12 mois d’historique des transactions ou des abonnements ; de préférence 2 à 3 ans |
| Exhaustivité des données | Moins de 20% valeurs manquantes dans les champs obligatoires |
| Permissions | Au moins des autorisations contributeur |
Conseil / Astuce
Nous vous recommandons d’actualiser régulièrement des modèles prêtes à l’emploi avec des données mises à jour pour vous assurer qu’ils informent avec précision votre cas d’usage professionnel. Les données sont actualisées ad hoc lorsque le système ingère des sources de données nouvelles ou mises à jour. Toutefois, les modèles ne recalculeront les scores que dans ce cas et continueront à utiliser les données d'entraînement existantes.
Configurez une planification de mise à jour en définissant la planification de réentraînement du modèle pendant la configuration. Le modèle se réentraînera et se réévaluera selon ce calendrier, que vous pouvez modifier à tout moment.
Gérer les prédictions existantes
Accédez à la pagePrédictions>. Sous l’onglet Mes prédictions , affichez les prédictions que vous avez créées, leur type de prédiction, le nom de la table de sortie, l’état, la dernière fois que la prédiction a été modifiée et la dernière fois que les données ont été actualisées. Vous pouvez trier la liste des prédictions par n’importe quelle colonne.
Pour afficher les actions disponibles, sélectionnez une prédiction.
- Modifiez la prédiction pour modifier ses propriétés.
- Actualisez la prédiction pour inclure les données les plus récentes.
- Affichez les détails de la prédiction.
- Rapport d’utilisation des données d’entrée pour afficher les erreurs, les avertissements et les recommandations.
- Supprimez la prédiction.
Actualiser une prédiction
Les prédictions peuvent être actualisées selon une planification automatique ou actualisées manuellement à la demande. Pour actualiser manuellement toutes les prédictions, sélectionnez Actualiser tout. Pour actualiser manuellement une prédiction, sélectionnez-la et sélectionnez Actualiser. Pour planifier une actualisation automatique, accédez à Paramètres>Système>Planification.
Conseil / Astuce
Sélectionnez un statut pour ouvrir le panneau Détails de la progression , où vous pouvez voir l’avancement de la tâche ou sélectionner Annuler la tâche pour arrêter la tâche.
Afficher le rapport d’utilisation des données d’entrée
Le rapport d’utilisation des données d’entrée fournit une vue consolidée des erreurs et des avertissements que vos prédictions par défaut peuvent générer. Il formule également des recommandations visant à améliorer les performances du modèle.
Le rapport est disponible une fois qu’un modèle a terminé son processus d’entraînement. Chaque modèle obtient un rapport distinct, qu’il ait terminé l’entraînement correctement ou non.
Sous l’onglet Mes prédictions , sélectionnez la prédiction et choisissez Rapport d’utilisation des données d’entrée. Ou à partir de la vue détails de prédiction, sélectionnez rapport d’utilisation des données d’entrée.
L’état comprend :
- Nom : nom descriptif de l’erreur, l’avertissement ou la recommandation.
- Étape : Modéliser la phase (train ou score) à laquelle l’information fait référence.
- État : gravité des informations (erreur, avertissement, recommandation).
- Nom de colonne : Colonne d’une table qui doit être modifiée pour améliorer les performances du modèle.
- Table: Nom de la table qui doit être modifiée pour améliorer les performances du modèle.
- Détails : détails sur l’erreur, l’avertissement ou la recommandation.