Voorbeeldhandleiding voor voorspelling van abonnementsverloop

Deze gids leidt je door een end-to-end voorbeeld van het voorspellen van abonnementsverloop met behulp van voorbeeldgegevens. Probeer deze voorspelling in een nieuwe omgeving.

Scenario: het voorspellen van abonnementsverloop voor Contoso Coffee

Contoso is een bedrijf dat koffie- en koffiemachines van hoge kwaliteit produceert. Ze verkopen de producten via hun Contoso Coffee-website. Ze zijn onlangs begonnen met een abonnementsbedrijf voor hun klanten om regelmatig koffie te krijgen. Hun doel is om te begrijpen welke geabonneerde klanten hun abonnement in de komende maanden kunnen opzeggen. Als ze weten welke van hun klanten waarschijnlijk zullen afhaken, kunnen ze marketinginspanningen besparen door zich te richten op het behouden van deze klanten.

Vereiste voorwaarden

Taak 1 - Gegevens opnemen

Bekijk de artikelen over gegevensopname en maak verbinding met een Power Query-gegevensbron. In de volgende informatie wordt ervan uitgegaan dat u bekend bent met het opnemen van gegevens in het algemeen.

Klantgegevens opnemen van eCommerce-platform

  1. Maak een Power Query-gegevensbron met de naam eCommerce en selecteer de Text/CSV-connector .

  2. Voer de URL in voor e-commercecontacten https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Wanneer u de gegevens bewerkt, selecteert u Transformeren en gebruikt u vervolgens de eerste rij als kopteksten.

  4. Werk het gegevenstype voor de onderstaande kolommen bij:

    • DateOfBirth: Datum
    • CreatedOn: Datum/tijd/zone

    Screenshot van Power Query toont het DateOfBirth-kolomdatatype ingesteld op Date.

  5. Wijzig in het veld Naam in het rechterdeelvenster de naam van uw gegevensbron in eCommerceContacts

  6. Sla de gegevensbron op.

Klantgegevens opnemen uit loyaliteitsschema

  1. Maak een gegevensbron met de naam LoyaltyScheme en selecteer de Text/CSV-connector .

  2. Voer de URL in voor loyaliteitsklanten https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Wanneer u de gegevens bewerkt, selecteert u Transformeren en gebruikt u vervolgens de eerste rij als kopteksten.

  4. Werk het gegevenstype voor de onderstaande kolommen bij:

    • DateOfBirth: Datum
    • RewardsPoints: Geheel getal
    • CreatedOn: Datum/tijd
  5. Wijzig in het veld Naam in het rechterdeelvenster de naam van uw gegevensbron in loyCustomers.

  6. Sla de gegevensbron op.

Abonnementsgegevens opnemen

  1. Maak een gegevensbron met de naam SubscriptionHistory en selecteer de Text/CSV-connector .

  2. Voer de URL voor abonnementen https://aka.ms/ciadchurnsubscriptionhistoryin.

  3. Wanneer u de gegevens bewerkt, selecteert u Transformeren en gebruikt u vervolgens de eerste rij als kopteksten.

  4. Werk het gegevenstype voor de onderstaande kolommen bij:

    • SubscriptionID: Heel Getal
    • Abonnementsbedrag: Valuta
    • SubscriptionEndDate: Datum/tijd
    • SubscriptionStartDate: Datum/tijd
    • TransactionDate: Datum/tijd
    • IsTerugkerend: Waar/Onwaar
    • Is_auto_renew: Ja/Nee
    • RecurringFrequencyInMonths: Geheel getal
  5. Wijzig in het veld Naam in het rechterdeelvenster de naam van uw gegevensbron in SubscriptionHistory.

  6. Sla de gegevensbron op.

Klantgegevens opnemen uit websitebeoordelingen

  1. Maak een gegevensbron met de naam Website en selecteer de Tekst/CSV-connector .

  2. Voer de URL in voor websitebeoordelingen https://aka.ms/ciadclasswebsite.

  3. Wanneer u de gegevens bewerkt, selecteert u Transformeren en gebruikt u vervolgens de eerste rij als kopteksten.

  4. Werk het gegevenstype voor de onderstaande kolommen bij:

    • ReviewRating: Geheel getal
    • ReviewDate: Datum
  5. Wijzig de naam van uw gegevensbron in webReviews in het veld Naam in het rechterdeelvenster.

Taak 2 - Eenwording van gegevens

Lees het artikel over gegevenshereniging. In de volgende informatie wordt ervan uitgegaan dat u bekend bent met gegevenshereniging in het algemeen.

Nadat u de gegevens hebt opgenomen, begint u met het proces voor gegevenshereniging om een uniform klantprofiel te maken. Zie Gegevenshereniging voor meer informatie.

Beschrijf de klantgegevens die moeten worden samengevoegd

  1. Nadat u de gegevens hebt opgenomen, kunt u contactpersonen uit e-commerce- en loyaliteitsgegevens toewijzen aan algemene gegevenstypen. Ga naar Data>Unify.

  2. Selecteer de tabellen die het klantprofiel vertegenwoordigen – eCommerceContacts en loyCustomers.

    vereenig e-commerce en loyaliteitsgegevensbronnen.

  3. Selecteer ContactId als primaire sleutel voor eCommerceContacts en LoyaltyID als primaire sleutel voor loyCustomers.

  4. Kies Volgende. Sla dubbele records over en selecteer Volgende.

Overeenkomstregels definiëren

  1. Kies eCommerceContacts : eCommerce als primaire tabel en neem alle records op.

  2. Kies loyCustomers : LoyaltyScheme en neem alle records op.

  3. Een regel toevoegen:

    • Selecteer FullName voor zowel eCommerceContacts als loyCustomers.
    • Selecteer Type (telefoon, naam, adres, ...) voor normaliseren.
    • Precisieniveau instellen: Basis en waarde: Hoog.
  4. Voeg een tweede voorwaarde toe voor e-mailadres:

    • Selecteer E-mail voor zowel eCommerceContacts als loyCustomers.
    • Laat Normaliseren leeg.
    • Precisieniveau instellen: Basis en waarde: Hoog.
    • Voer FullName in, e-mail voor de naam.

    De overeenkomstregel voor naam en e-mail samenvoegen.

  5. Kies Gereed.

  6. Kies Volgende.

Geïntegreerde gegevens weergeven

  1. Wijzig de naam van de tabel ContactId voor loyCustomers in ContactIdLOYALTY om deze te onderscheiden van de andere opgenomen id's.

  2. Selecteer Volgende om te controleren en selecteer vervolgens Klantprofielen maken.

Taak 3: transactiegeschiedenisactiviteit maken

Lees het artikel over klantactiviteiten. In de volgende informatie wordt ervan uitgegaan dat u bekend bent met het maken van activiteiten in het algemeen.

  1. Activiteiten maken met de tabel Abonnement en de tabel Reviews:Website .

  2. Voor Abonnement selecteert u Abonnement voor het activiteitstype en de CustomerId voor de primaire sleutel.

  3. Voor Beoordelingen:Website selecteert u Beoordeling voor het Activiteitstype en ReviewID voor de Primaire sleutel.

  4. Voer de volgende informatie in voor de abonnementsactiviteit:

    • Activiteitsnaam: SubscriptionHistory
    • Tijdstempel: SubscriptionEndDate
    • Eventactiviteit: SubscriptionType
    • Transactie-id: TransactionID
    • Transactiedatum: TransactionDate
    • Abonnements-id: SubscriptionID
    • Begindatum van abonnement: SubscriptionStartDate
    • Einddatum van abonnement: SubscriptionEndDate
  5. Voer de volgende informatie in voor de webbeoordelingsactiviteit:

    • Naam van activiteit: WebReviews
    • Tijdstempel: ReviewDate
    • Gebeurtenisactiviteit: ActivityTypeDisplay
    • Aanvullende details: ReviewRating
  6. Maak een relatie tussen SubscriptionHistory:Subscription en eCommerceContacts:eCommerce met CustomerID als de vreemde sleutel om de twee tabellen met elkaar te verbinden.

  7. Maak een relatie tussen Website en eCommerceContacts met UserId als refererende sleutel.

  8. Controleer uw wijzigingen en selecteer Activiteiten maken.

Taak 4: de voorspelling van het abonnementsverloop configureren

Zodra de samengevoegde klantprofielen beschikbaar zijn en de activiteiten zijn gemaakt, voert u de voorspelling van klantverloop voor abonnementen uit. Zie Voorspelling van abonnementsverloop voor gedetailleerde stappen.

  1. Ga naarInzichtenvoorspellingen>.

  2. Selecteer op het tabblad Maken de optie Model gebruiken op de tegel Model voor klantverloop.

  3. Selecteer Abonnement voor het type verloop en vervolgens Aan de slag.

  4. Noem het model OOB Subscription Churn Prediction en de uitvoertabel OOBSubscriptionChurnPrediction.

  5. Modelvoorkeuren definiëren:

    • Dagen sinds het einde van het abonnement: 60 dagen om aan te geven dat een klant als afgehaakt wordt beschouwd als deze het abonnement niet verlengt binnen deze periode na het einde van het abonnement.
    • Aantal dagen om vooruit te kijken om klantverloop te voorspellen: 93 dagen, de periode waarin het model voorspelt welke klanten mogelijk afhaken. Hoe verder u er in de toekomst uitziet, hoe minder nauwkeurig de resultaten zijn.

    Screenshot van de stap modelvoorkeuren die de dagen sinds het einde van het abonnement toont en de dagen om de toekomstige instellingen te bekijken.

  6. Kies Volgende.

  7. Selecteer in de stap Vereiste gegevensde optie Gegevens toevoegen om de abonnementsgeschiedenis op te geven.

  8. Selecteer Abonnement en de tabel SubscriptionHistory en selecteer Volgende. De vereiste gegevens worden automatisch ingevuld vanuit de activiteit. Selecteer Opslaan.

  9. Selecteer Gegevens toevoegen onder Klantactiviteiten.

  10. Voeg voor dit voorbeeld de webbeoordelingsactiviteit toe.

  11. Kies Volgende.

  12. Selecteer maandelijks voor het modelschema in de stap Gegevensupdates.

  13. Nadat u alle details hebt bekeken, selecteert u Opslaan en Uitvoeren.

Taak 5 - Modelresultaten en uitleg bekijken

Laat het model het trainen en scoren van de data voltooien. Bekijk de uitleg van het abonnementsverloopmodel. Zie Voorspellingsresultaten weergeven voor meer informatie.

Taak 6: Een segment maken van klanten met een hoog verlooprisico

Als u het model uitvoert, wordt een nieuwe tabel gemaakt, die wordt weergegeven inde uitvoer>gegevenstabellen>. U kunt een nieuw segment maken op basis van de tabel die door het model is gemaakt.

  1. Selecteer Segment maken op de pagina met resultaten.

  2. Maak een regel met behulp van de tabel OOBSubscriptionChurnPrediction en definieer het segment:

    • Veld: ChurnScore
    • Operator: groter dan
    • Waarde: 0,6
  3. Selecteer Opslaan en het segment uitvoeren .

U hebt nu een segment dat dynamisch wordt bijgewerkt, waarmee klanten met een hoog verlooprisico voor dit abonnementsbedrijf worden geïdentificeerd. Zie Segmenten maken en beheren voor meer informatie.

Aanbeveling

U kunt ook een segment voor een voorspellingsmodel maken op de paginaInsights-segmenten> door Nieuw te selecteren en Maken op basis van>Inzichten te kiezen. Zie Een nieuw segment maken met snelle segmenten voor meer informatie.

Volgende stappen