Guia de exemplo para previsão do valor do tempo de vida do cliente (CLV)

Este guia orienta você por um exemplo de ponta a ponta da previsão de CLV (valor de tempo de vida do cliente) no Dynamics 365 Customer Insights – Dados usando dados de exemplo. Recomendamos que você experimente essa previsão em um novo ambiente.

Scenario

A Contoso é uma empresa que produz cafeteiras e café de alta qualidade. Eles vendem os produtos através de seu site da Contoso Coffee. A empresa deseja entender o valor (receita) que seus clientes podem gerar nos próximos 12 meses. Conhecer o valor esperado de seus clientes nos próximos 12 meses os ajudará a orientar seus esforços de marketing em clientes de alto valor.

Pré-requisitos

Tarefa 1 – Ingerir dados

Examine os artigos sobre ingestão de dados e conexão a uma fonte de dados do Power Query. As informações a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com a ingestão de dados em geral.

Ingerir dados do cliente da plataforma eCommerce

  1. Crie uma fonte de dados do Power query chamada eCommerce e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL dos contatos de eCommerce https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

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

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

    Captura de tela da etapa de transformação do Power Query mostrando a coluna DateOfBirth definida para o tipo de dados Data.

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados como eCommerceContacts.

  6. Salve a fonte de dados.

Ingerir dados de compra online

  1. Adicione outro conjunto de dados à mesma fonte de dados do eCommerce . Escolha o conector text/CSV novamente.

  2. Insira a URL dos dados de Compras onlinehttps://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

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

    • PurchasedOn: Data/Hora
    • TotalPrice: Moeda

  5. No campo Nome no painel lateral, renomeie sua fonte de dados para eCommercePurchases.

  6. Salve a fonte de dados.

Ingerir dados do cliente do esquema de fidelidade

  1. Crie uma fonte de dados chamada LoyaltyScheme e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL para clientes fiéis https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

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

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

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados para loyCustomers.

  6. Salve a fonte de dados.

Importar dados de clientes a partir de avaliações no site

  1. Crie uma fonte de dados chamada Site e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL das avaliações do site https://aka.ms/CI-ILT/WebReviews.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

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

    • ReviewRating: Número decimal
    • ReviewDate: Data

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados para Revisões.

  6. Salve a fonte de dados.

Tarefa 2 – Unificação de dados

Examine o artigo sobre a unificação de dados. As informações a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com a unificação de dados em geral.

Depois de ingerir os dados, inicie o processo de unificação de dados para criar um perfil unificado do cliente. Para obter mais informações, consulte Unificação de dados.

Descrever os dados do cliente a serem unificados

  1. Após importar os dados, mapeie os contatos dos dados de eCommerce e fidelidade para tipos de dados comuns. Vá para Dados>Unificar.

  2. Selecione as tabelas que representam o perfil do cliente – eCommerceContacts e loyCustomers.

    unificar fontes de dados de comércio eletrônico e fidelidade.

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

  4. Selecione Próximo. Ignore registros duplicados e selecione Avançar.

Definir regras de correspondência

  1. Escolha eCommerceContacts: eCommerce como a tabela primária e inclua todos os registros.

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

  3. Adicione uma regra:

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

  4. Adicione uma segunda condição para o endereço de email:

    • Selecione Email para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Deixe Normalizar em branco.
    • Definir Nível de Precisão: Básico e Valor: Alto.
    • Insira FullName, Email para o nome.

    Unificar a regra de correspondência para nome e email.

  5. Selecione Concluído.

  6. Selecione Próximo.

Exibir dados unificados

  1. Renomeie o ContactId da tabela loyCustomers para ContactIdLOYALTY para diferenciá-lo dos outros IDs ingeridos.

  2. Selecione Avançar para examinar e, em seguida, selecione Criar perfis de cliente.

Tarefa 3 – Criar atividade de histórico de transações

Examine o artigo sobre as atividades do cliente. As informações a seguir pressupõem que você esteja 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 Avaliações:Site, selecione Avaliação para o Tipo de atividade e ReviewID para a chave primária.

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

    • Nome da atividade: eCommercePurchases
    • TimeStamp: Data da compra
    • Atividade do evento: Preço total
    • ID da linha de pedido: PurchaseId
    • Data do pedido: PurchasedOn
    • Valor: TotalPrice

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

    • Nome da atividade: WebReviews
    • Data e hora: ReviewDate
    • Atividade de evento: ActivityTypeDisplay
    • Detalhes adicionais: ReviewRating

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

  7. Adicione uma relação entre Website e eCommerceContacts com UserId como a chave estrangeira.

  8. Examine suas alterações e selecione Criar atividades.

Tarefa 4 – Configurar a previsão de valor de tempo de vida do cliente

Com os perfis de cliente unificados em vigor e a atividade criada, execute a previsão do CLV (valor do tempo de vida do cliente). Para obter etapas detalhadas, consulte a previsão de Valor de Tempo de Vida do Cliente.

  1. Vá para Insights>Previsões.

  2. Na guia Criar, selecione Usar modelo no bloco Valor do tempo de vida do cliente.

  3. Selecione Introdução.

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

  5. Definir preferências de modelo:

    • Período de tempo de previsão: 12 meses ou 1 ano para definir até que ponto no futuro prever o CLV.
    • Clientes ativos: permita que o modelo calcule o intervalo de compra , que é o período em que um cliente deve ter tido pelo menos uma transação para ser considerado ativo.
    • Cliente de alto valor: defina manualmente clientes de alto valor como os 30 principais% de clientes ativos.

    Captura de tela da etapa Preferências na experiência guiada para o modelo de predição CLV.

  6. Selecione Próximo.

  7. Na etapa Dados Necessários , selecione Adicionar dados para fornecer os dados do histórico de transações.

    Captura de tela da etapa Dados Necessários para adicionar dados de histórico de transações ao modelo CLV.

  8. Selecione SalesOrderLine e a tabela eCommercePurchases e selecione Avançar. Os dados necessários são preenchidos automaticamente com base na atividade. Selecione Salvar e , em seguida, Avançar.

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

  10. Selecione Próximo.

  11. Na etapa Atualizações de dados , selecione Mensalmente para o agendamento do modelo.

  12. Selecione Próximo.

  13. Depois de examinar todos os detalhes, selecione Salvar e Executar.

Tarefa 5 – Examinar os resultados e explicações do modelo

Permita que o modelo conclua o treinamento e a pontuação dos dados. Examine os resultados e as explicações do modelo CLV.

Tarefa 6 – Criar um segmento de clientes de alto valor

A execução do modelo cria uma nova tabela, que está listada em Dados>Tabelas>Saída. Você pode criar um novo segmento de cliente com base na tabela criada pelo modelo.

  1. Na página de resultados, selecione Criar segmento.

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

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

  3. Selecione Salvar e Executar o segmento.

Agora você tem um segmento que identifica os clientes que devem gerar mais de US$ 1.500 de receita nos próximos 12 meses. Esse segmento será atualizado dinamicamente se mais dados forem ingeridos. Para obter mais informações, consulte Criar e gerenciar segmentos.

Dica

Você também pode criar um segmento para um modelo de previsão na página Insights>Segmentos selecionando Novo e escolhendo Criar a partir de>Insights. Para obter mais informações, consulte Criar um novo segmento com segmentos rápidos.

Próximas etapas

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