Beispielleitfaden für Abonnementabwanderungen

Dieser Leitfaden führt Sie durch ein End-to-End-Beispiel für die Abonnementabwanderungsvorhersage mithilfe von Beispieldaten. Wir empfehlen, dass Sie diese Vorhersage in einer neuen Umgebung ausprobieren.

Scenario

Contoso ist ein Unternehmen, das hochwertige Kaffees und Kaffeemaschinen herstellt. Es verkauft die Produkte über die Contoso Coffee-Website. Sie haben kürzlich ein Abonnementgeschäft für ihre Kunden gestartet, um regelmäßig Kaffee zu bekommen. Ihr Ziel ist es, zu verstehen, welche abonnierten Kunden ihr Abonnement in den nächsten Monaten kündigen könnten. Wenn Sie wissen, welche ihrer Kunden wahrscheinlich abwandern, können Sie Marketingbemühungen sparen, indem sie sich darauf konzentrieren, sie zu halten.

Voraussetzungen

• Mindestens Berechtigungen für Mitwirkende in Dynamics 365 Customer Insights - Data

Aufgabe 1 - Datenerfassung

Lesen Sie die Artikel zu Datenerfassung und zur Verbindung mit einer Power Query-Datenquelle. Bei den folgenden Informationen wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Datenerfassung im Allgemeinen vertraut sind.

Datenerfassung von Kundendaten aus der eCommerce-Plattform

1. Erstellen Sie eine Power Query-Datenquelle mit dem Namen E-Commerce und wählen Sie den Text/CSV-Konnektor aus.

2. Geben Sie die URL für eCommerce-Kontakte https://aka.ms/ciadclasscontactsein.

3. Wählen Sie beim Bearbeiten der Daten Transformieren und dann Erste Zeile als Kopfzeile verwenden.

4. Aktualisieren Sie den Datentyp für die unten aufgeführten Spalten:

   • DateOfBirth: Datum
   • CreatedOn: Datum/Uhrzeit/Zone

   

5. Benennen Sie im Feld "Name" im rechten Bereich Ihre Datenquelle in "eCommerceContacts" um.

6. Speichern Sie die Datenquelle.

Kundendaten aus dem Treueschema einlesen

1. Erstellen Sie eine Datenquelle mit dem Namen LoyaltyScheme und wählen Sie den Text/CSV-Connector.

2. Geben Sie die URL für Treuekunden https://aka.ms/ciadclasscustomerloyaltyein.

3. Wählen Sie beim Bearbeiten der Daten Transformieren und dann Erste Zeile als Kopfzeile verwenden.

4. Aktualisieren Sie den Datentyp für die unten aufgeführten Spalten:

   • DateOfBirth: Datum
   • RewardsPoints: Ganze Zahl
   • CreatedOn: Datum/Uhrzeit

5. Benennen Sie im Feld Name im rechten Fensterbereich Ihre Datenquelle in loyCustomers um.

6. Speichern Sie die Datenquelle.

Erfassen von Abonnementinformationen

1. Erstellen Sie eine Datenquelle mit dem Namen "SubscriptionHistory ", und wählen Sie den Text-/CSV-Connector aus.

2. Geben Sie die URL für Abonnements https://aka.ms/ciadchurnsubscriptionhistoryein.

3. Wählen Sie beim Bearbeiten der Daten Transformieren und dann Erste Zeile als Kopfzeile verwenden.

4. Aktualisieren Sie den Datentyp für die unten aufgeführten Spalten:

   • SubscriptioID: Ganze Zahl
   • SubscriptionAmount: Währung
   • SubscriptionEndDate: Datum/Uhrzeit
   • SubscriptionStartDate: Datum/Uhrzeit
   • TransactionDate: Datum/Uhrzeit
   • IsRecurring: True/False
   • Is_auto_renew: True/False
   • RecurringFrequencyInMonths: Ganze Zahl

5. Benennen Sie im Feld "Name " im rechten Bereich Ihre Datenquelle in "SubscriptionHistory" um.

6. Speichern Sie die Datenquelle.

Erfassen von Kundendaten aus Websitebewertungen

1. Erstellen Sie eine Datenquelle mit dem Namen "Website ", und wählen Sie den Text-/CSV-Connector aus.

2. Geben Sie die URL für Websiteüberprüfungen https://aka.ms/ciadclasswebsiteein.

3. Wählen Sie beim Bearbeiten der Daten Transformieren und dann Erste Zeile als Kopfzeile verwenden.

4. Aktualisieren Sie den Datentyp für die unten aufgeführten Spalten:

   • ReviewRating: Ganze Zahl
   • ReviewDate: Datum

5. Benennen Sie im Feld "Name " im rechten Bereich Ihre Datenquelle in "webReviews" um.

Aufgabe 2 - Daten vereinheitlichen

Lesen Sie den Artikel zur Datenvereinheitlichung. Bei den folgenden Informationen wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Datenvereinheitlichung im Allgemeinen vertraut sind.

Beginnen Sie nach der Aufnahme der Daten mit dem Datenvereinheitlichungsprozess, um ein Unified customer profile zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenvereinheitlichung.

Beschreiben der zu vereinheitlichenden Kundendaten

1. Nach der Datenerfassung ordnen Sie die Kontakte aus den eCommerce- und Loyalty-Daten den gemeinsamen Datentypen zu. Gehen Sie zu Daten>Unify.

2. Wählen Sie die Tabellen, die das Kundenprofil darstellen – eCommerceContacts und loyCustomers.

   

3. Wählen Sie KontaktId als Primärschlüssel für eCommerceKontakte und LoyaltyID als Primärschlüssel für loyCustomers.

4. Wählen Sie Weiteraus. Überspringen Sie doppelte Datensätze überspringen und wählen Sie Weiter.

Abgleichsregeln definieren

1. Wählen Sie eCommerceContacts: eCommerce als primäre Tabelle und schließen Sie alle Datensätze ein.

2. Wählen Sie loyCustomers : LoyaltyScheme, und nehmen Sie alle Datensätze auf.

3. Fügen Sie eine Regel hinzu:

   • Wählen Sie FullName sowohl für eCommerceContacts als auch für loyCustomers.
   • Wählen Sie Typ (Telefon, Name, Adresse ...) für Normalisieren.
   • Setzen Sie Präzisionsstufe: Basis und Wert: Hoch.

4. Fügen Sie eine zweite Bedingung für die E-Mail-Adresse hinzu:

   • Wählen Sie E-Mail sowohl für eCommerceContacts als auch für loyCustomers.
   • Lassen Sie Normalisieren leer.
   • Setzen Sie Präzisionsstufe: Basis und Wert: Hoch.
   • Geben Sie für den Namen FullName, Email ein.

   

5. Wählen Sie "Fertig" aus.

6. Wählen Sie Weiteraus.

Vereinheitlichte Daten anzeigen

1. Benennen Sie die ContactId für die Tabelle loyCustomers in ContactIdLOYALTY um, um sie von den anderen aufgenommenen IDs zu unterscheiden.

2. Wählen Sie Weiter, um zu prüfen, und wählen Sie dann Kundenprofile erstellen.

Aufgabe 3: Transaktionsverlaufsaktivität erstellen

Lesen Sie den Artikel zu Kundenaktivitäten. Bei den folgenden Informationen wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Erstellung von Aktivitäten im Allgemeinen vertraut sind.

1. Erstellen Sie Aktivitäten mit der Tabelle "Abonnement " und der Tabelle "Reviews:Website ".

2. Wählen Sie für "Abonnement" die Option "Abonnement" für den Aktivitätstyp und "CustomerId" für den Primärschlüssel aus.

3. Wählen Sie für "Rezensionen:Website" die Option "Überprüfen " für den Aktivitätstyp und "ReviewID " für den Primärschlüssel aus.

4. Geben Sie die folgenden Informationen für die Abonnementaktivität ein:

   • Aktivitätsname: SubscriptionHistory
   • Zeitstempel: SubscriptionEndDate
   • Ereignisaktivität: SubscriptionType
   • Transaktions-ID: TransactionID
   • Transaktionsdatum: TransactionDate
   • Abonnement-ID: SubscriptionID
   • Startdatum des Abonnements: SubscriptionStartDate
   • Enddatum des Abonnements: SubscriptionEndDate

5. Geben Sie die folgenden Informationen für die Webüberprüfungsaktivität ein:

   • Aktivitätsname: WebReviews
   • Zeitstempel: ReviewDate
   • Ereignisaktivität: ActivityTypeDisplay
   • Weitere Details: ReviewRating

6. Erstellen Sie eine Beziehung zwischen SubscriptionHistory:Subscription und eCommerceContacts:eCommerce with CustomerID als Fremdschlüssel, um die beiden Tabellen zu verbinden.

7. Erstellen Sie eine Beziehung zwischen Website und eCommerceContacts mit UserId als Fremdschlüssel.

8. Überprüfen Sie Ihre Änderungen, und wählen Sie dann Aktivitäten erstellen aus.

Aufgabe 4 – Konfigurieren der Abonnementabwanderungsvorhersage

Führen Sie mit den erstellten einheitlichen Kundenprofilen die Abonnementabwanderungsvorhersage aus. Ausführliche Schritte finden Sie unter Abonnementabwanderungsvorhersage.

1. Wechseln Sie zuInsights-Vorhersagen>.

2. Wählen Sie auf der Registerkarte Erstellen auf der Kachel KundenabwanderungsmodellModell verwenden aus.

3. Wählen Sie Abonnement für die Art der Abwanderung und dann Erste Schritte aus.

4. Nennen Sie das Modell OOB Subscription Churn Prediction und die Ausgabetabelle OOBSubscriptionChurnPrediction.

5. Modelleinstellungen definieren:

   • Tage seit Ablauf des Abonnements: 60 Tage, um anzugeben, dass ein Kunde als Abwanderung betrachtet wird, wenn er das Abonnement in diesem Zeitraum nach Beendigung des Abonnements nicht verlängert.
   • Tage, die in die Zukunft blicken, um Abwanderungen vorherzusagen: 93 Tage, die die Dauer ist, die das Modell voraussagt, welche Kunden abwandern könnten. Je weiter sie in Zukunft aussehen, desto präziser sind die Ergebnisse.

   

6. Wählen Sie Weiteraus.

7. Wählen Sie im Schritt "Erforderliche Daten " die Option "Daten hinzufügen " aus, um den Abonnementverlauf bereitzustellen.

8. Wählen Sie "Abonnement" und die Tabelle "SubscriptionHistory" und dann "Weiter" aus. Die erforderlichen Daten werden automatisch aus der Aktivität entnommen. Wählen Sie Speichern aus.

9. Wählen Sie unter "Kundenaktivitäten" die Option "Daten hinzufügen" aus.

10. Fügen Sie in diesem Beispiel die Webüberprüfungsaktivität hinzu.

11. Wählen Sie Weiteraus.

12. Wählen Sie in dem Schritt Datenupdates für den Modellzeitplan Monatlich aus.

13. Nachdem Sie alle Details überprüft haben, wählen Sie Speichern und Ausführen.

Aufgabe 5 - Überprüfung der Modellergebnisse und Erklärungen

Lassen Sie das Modell das Training und das Scoring der Daten abschließen. Überprüfen Sie die Erklärungen des Abonnement-Änderungsmodells. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Vorhersageergebnissen.

Aufgabe 6 – Erstellen eines Segments von Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko

Wenn Sie das Modell ausführen, wird eine neue Tabelle erstellt, die in derDatentabellenausgabe>> aufgeführt ist. Sie können ein neues Segment basierend auf der vom Modell erstellten Tabelle erstellen.

1. Wählen Sie auf der Ergebnisseite Segment erstellen aus.

2. Erstellen Sie eine Regel mithilfe der OOBSubscriptionChurnPrediction-Tabelle , und definieren Sie das Segment:

   • Feld: ChurnScore
   • Operator: größer als
   • Wert: 0,6

3. Wählen Sie Speichern aus und dann Ausführen für das Segment.

Sie haben jetzt ein Segment, das dynamisch aktualisiert wird, das Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko für dieses Abonnementgeschäft identifiziert. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von Segmenten.

Nächste Schritte

• Vorhersage von Abonnementabwanderungen