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Dynamics 365 Customer Insights - Data oferece várias opções que utilizam IA e aprendizagem automática para prever dados.
As previsões oferecem capacidades para criar melhores experiências para os clientes, melhorar as capacidades empresariais, e fluxos de receitas. Recomendamos vivamente que equilibre o valor da sua previsão com o efeito que tem e os desvios que podem ser introduzidos de uma forma ética. Saiba mais sobre como a Microsoft está a tratar a IA Responsável.
Gerar informações utilizando modelos de predição de origem
A maneira mais fácil de começar com a previsão de dados são os modelos predefinidos, muitas vezes referidos como modelos fornecidos com o programa. Só requerem certos dados e estrutura para gerar informações rapidamente.
Estão disponíveis os seguintes modelos:
- Valor vitalício do cliente: prevê a receita potencial de um cliente ao longo de toda a interação com um negócio.
- Recomendação do produto: sugere conjuntos de recomendações preditivas do produto com base no comportamento de compra e clientes com padrões de compra semelhantes.
- Abandono de subscrições: prevê se um cliente está em risco por ter deixado de utilizar os produtos ou serviços de subscrição da sua empresa.
- Abandono transacional: prevê se um cliente individual poderá deixar de comprar os seus produtos ou serviços num determinado período de tempo.
- Análise de sentimentos: analisa o sentimento do feedback de clientes e identifica aspetos de negócio que são frequentemente mencionados.
Pré-requisitos de dados para modelos de previsão
Todos os modelos de previsão prontos a usar partilham os seguintes requisitos comuns de dados. Consulte as páginas individuais dos modelos para requisitos específicos de cada modelo.
| Requisito | Detalhes |
|---|---|
| Perfis de clientes unificados | Deve ter concluído a unificação de dados com pelo menos 1.000 perfis (mínimo 500 para rotatividade transacional) |
| Campo ID do Cliente | Deve estar presente nos dados de transações ou subscrições e corresponder ao ID do Cliente do perfil unificado |
| Dados históricos | Pelo menos 12 meses de histórico de transações ou subscrições; preferencialmente 2-3 anos |
| Exaustividade dos dados | Menos de 20% de valores em falta em campos obrigatórios |
| Permissions | Pelo menos permissões de Contribuidor |
Tip
Recomendamos que atualize regularmente os modelos de origem com dados atualizados para garantir que informam com precisão o caso de utilização do seu negócio. Os dados são atualizados ad hoc quando o sistema ingere origens de dados novas ou atualizadas. No entanto, os modelos apenas voltarão a classificar neste caso e continuarão a utilizar os dados de formação existentes.
Configure uma Agenda de atualização definindo a agenda de reeducação do modelo durante a configuração. O modelo irá reeducar e voltar a classificar nesta agenda, que pode alterar a qualquer momento.
Gerir predições existentes
Aceda à página Informações>Predições. No separador As minhas predições, veja as predições que criou, o respetivo tipo de predição, o nome da tabela de saída, o estado, a última vez que a predição foi editada e a última vez que os dados foram atualizados. Pode ordenar a lista de predições por qualquer coluna.
Para ver as ações disponíveis, selecione uma predição.
- Editar a predição para alterar as respetivas propriedades.
- Atualize a predição para incluir os dados mais recentes.
- Ver os detalhes da predição.
- Relatório de utilização de dados de entrada para ver erros, avisos e recomendações.
- Eliminar a predição.
Atualizar uma previsão
As predições podem ser atualizadas com agendamento automático ou atualizadas manualmente a pedido. Para atualizar manualmente todas as predições, selecione Atualizar tudo. Para atualizar manualmente uma predição, selecione-a e selecione Atualizar. Para agendar uma atualização automática, aceda a Definições>Sistema>Agendar.
Tip
Selecione um estado para abrir o painel de detalhes de progresso , onde pode ver o progresso da tarefa ou selecionar Cancelar trabalho para parar o trabalho.
Ver o relatório de capacidade de utilização de dados de entrada
O relatório de capacidade de utilização de dados de entrada fornece uma vista consolidada dos erros e avisos que as suas predições fornecidas com o programa poderão estar a gerar. Também apresenta recomendações sobre como melhorar o desempenho do modelo.
O relatório está disponível depois de um modelo concluir o seu processo de preparação. Cada modelo recebe um relatório separado, independentemente de ter concluído a preparação com sucesso ou não.
No separador As minhas predições, selecione a predição e escolha Relatório de utilização de dados de entrada. Ou, da vista de detalhes da predição, selecione Relatório de utilização de dados de entrada.
O relatório inclui:
- Nome: nome descritivo do erro, aviso ou recomendação.
- Passo: Modelar a fase (treino ou pontuação) a que a informação se refere.
- Estado: gravidade das informações (erro, aviso, recomendação).
- Nome da coluna: coluna numa tabela que precisa de ser modificada para melhorar o desempenho do modelo.
- Tabela: nome da tabela que precisa de ser modificada para melhorar o desempenho do modelo.
- Detalhes: detalhes sobre o erro, aviso ou recomendação.