Guia de exemplo de predição de valor vitalício do cliente (CLV)

Este guia orienta-o através de exemplo ponto a ponto da Predição de valor vitalício do cliente (CLV) no Dynamics 365 Customer Insights - Data utilizando dados de exemplo. Recomendamos-lhe que esta predição num ambiente novo.

Scenario

A Contoso é uma empresa que produz máquinas de café, bem como café de alta qualidade. Vendem os produtos através do seu site Contoso Coffee. A empresa quer entender o valor (receita) que os seus clientes podem gerar nos próximos 12 meses. Conhecer o valor esperado dos seus clientes nos próximos 12 meses irá ajudá-los a orientar os seus esforços de marketing para clientes de valor elevado.

Pré-requisitos

Tarefa 1 - Ingerir dados

Reveja os artigos sobre a ingestão de dados e a ligar a uma origem de dados do Power Query. As seguintes informações pressupõem que está familiarizado com a ingestão de dados em geral.

Ingerir dados de clientes a partir da plataforma eCommerce

  1. Crie uma origem de dados do Power Query com o nome eCommerce e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para contactos de eCommerce https://aka.ms/ciadclasscontacts.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

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

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

    Captura de ecrã do passo de transformação do Power Query mostrando a coluna DataDeNascimento definida para o tipo Data.

  5. No campo Nome no painel da direita, altere o nome da sua origem de dados para eCommerceContacts.

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de compra online

  1. Acrescentar outro conjunto de dados à mesma origem de dados eCommerce. Escolha novamente o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para dados de Compras onlinehttps://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

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

    • PurchasedOn: Data/Hora
    • TotalPrice: Moeda

  5. No campo Nome no painel lateral, mude o nome da sua origem de dados para eCommercePurchases.

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de clientes a partir do esquema de fidelidade

  1. Crie uma origem de dados com o nome LoyaltyScheme e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para clientes fidelizados https://aka.ms/ciadclasscustomerloyalty.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

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

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

  5. No campo Nome no painel da direita, altere o nome da sua origem de dados para loyCustomers.

  6. Guardar a origem dos dados.

Ingerir dados de clientes a partir de avaliações de websites

  1. Crie uma origem de dados com o nome Website e selecione o conetor Texto/CSV.

  2. Introduza o URL para as críticas ao site https://aka.ms/CI-ILT/WebReviews.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Utilizar primeira fila como cabeçalho.

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

    • ReviewRating: número Decimal
    • ReviewDate: Data

  5. No campo Nome no painel direito, mude o nome da sua origem de dados para Críticas.

  6. Guardar a origem dos dados.

Tarefa 2 - Unificação de dados

Reveja o artigo sobre unificação de dados. As seguintes informações pressupõem que está familiarizado com a unificação de dados em geral.

Depois de ingerir os dados, inicie o processo de unificação de dados para criar um unified customer profile. Para mais informações, consulte Unificação de dados.

Descrever os dados de clientes a unificar

  1. Depois de ingerir os dados, mapear os contactos desde os dados de eCommerce e Fidelidade até aos tipos de dados comuns. Vá para Data>Unify.

  2. Selecionar as tabelas que representam o perfil do cliente — eCommerceContacts e loyCustomers.

    unificar as origens de dados do comércio eletrónico e da fidelidade.

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

  4. Selecione Avançar. Ignore os dados duplicados e selecione Seguinte.

Definir regras de correspondência

  1. Escolha eCommerceContacts : eCommerce como a tabela principal e inclua todos os registos.

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

  3. Adicionar uma regra:

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

  4. Adicione uma segunda condição para o endereço de e-mail:

    • Selecione E-mail para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Deixar em branco Normalizar.
    • Definir Nível de precisão: Básico e Valor: Elevado.
    • Introduza FullName, E-mail para o nome.

    Unificar a regra de correspondência para nome e e-mail.

  5. Selecione Concluído.

  6. Selecione Avançar.

Ver dados unificados

  1. Altere o nome da tabela ContactId para loyCustomers para ContactIdLOYALTY para a diferenciar dos outros IDs ingeridos.

  2. Selecione Seguinte para rever e, em seguida, selecione Criar perfis de cliente.

Tarefa 3 – Criar atividade do histórico de transações

Reveja o artigo sobre atividades do cliente. As seguintes informações pressupõem que está 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 Reviews:Website, selecione Revisão para o Tipo de Atividade e ReviewID para a Chave primária.

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

    • Nome da atividade: eCommercePurchases
    • Carimbo de data/hora: PurchasedOn
    • EventActivity: Preço Total
    • ID da linha de encomenda: PurchaseId
    • Data da encomenda: PurchasedOn
    • Montante: TotalPrice

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

    • Nome da atividade: WebReviews
    • Carimbo de data/hora: ReviewDate
    • Atividade de evento: ActivityTypeDisplay
    • Detalhe adicional: ReviewRating

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

  7. Adicione uma relação entre Site e e eCommerceContacts com UserId como a chave externa.

  8. Reveja as alterações e, em seguida, selecione Criar atividades.

Tarefa 4 – Configurar a predição de valor vitalício do cliente

Com os perfis de clientes unificados em vigor e a atividade criada, execute a predição de valor vitalício do cliente (CLV). Para passos detalhados, consulte predição do Valor Vitalício do Cliente.

  1. Aceda a Informações>Predições.

  2. No separador Criar, selecione Utilizar modelo no mosaico Valor vitalício do cliente.

  3. Selecione Introdução.

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

  5. Definir preferências de modelo:

    • Período de tempo da predição: 12 meses ou 1 ano para definir até onde pretende prever o CLV.
    • Clientes ativos: Permite que o modelo calcule o intervalo de compras, o qual é intervalo de tempo em que um cliente deve ter tido pelo menos uma transação a considerar ativa.
    • Clientes de alto valor: defina manualmente clientes de alto valor como principais 30% de clientes ativos.

    Captura de ecrã do passo «Preferências» na experiência guiada para o modelo de previsão de CLV.

  6. Selecione Avançar.

  7. No passo Dados Exigidos, selecione Adicionar dados para fornecer os dados do histórico de transações.

    Captura de ecrã do passo Dados Necessários para adicionar dados do histórico de transações ao modelo CLV.

  8. Selecione SalesOrderLine e a tabela eCommercePurchases e selecione Seguinte. Os dados obrigatórios são preenchidos automaticamente a partir da atividade. Selecione Guardar e, em seguida, Seguinte.

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

  10. Selecione Avançar.

  11. No passo Atualizações de dados, selecione Mensal para a agenda do modelo.

  12. Selecione Avançar.

  13. Depois de rever todos os detalhes, selecione Guardar e Executar.

Tarefa 5 - Rever resultados do modelo e explicações

Deixe o modelo completar a formação e a pontuação dos dados. Reveja as resultados do modelo e explicações do CLV.

Tarefa 6 – Criar um segmento de clientes de valor elevado

A execução do modelo cria uma nova tabela, que é listada em Dados>Tabelas>Saída. Pode criar um novo segmento de cliente baseado na tabela criada pelo modelo.

  1. Na página de resultados, selecione Criar segmento.

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

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

  3. Selecione Guardar e Execute o segmento.

Tem agora um segmento que identifica clientes que se prevê gerarem mais de 1500$ de receitas nos próximos 12 meses. Este segmento é atualizado dinamicamente se mais dados forem ingeridos. Para obter mais informações, consulte Criar e gerenciar segmentos.

Sugestão

Também pode criar um segmento para um modelo de predição a partir da página Informações>Segmentos selecionando Novo e escolhendo Criar a partir>Informações. Para obter mais informações, consulte Criar um novo segmento com segmentos rápidos.

Próximos passos

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