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Dynamics 365 Customer Insights: los datos incluyen varias opciones que usan inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir datos.
Las predicciones ofrecen funcionalidades para crear mejores experiencias de los clientes, mejorar las funcionalidades empresariales y los flujos de ingresos. Se recomienda equilibrar el valor de la predicción con respecto al efecto que tiene y sesgos que podrían introducirse de forma ética. Obtenga más información sobre cómo Microsoft aborda la inteligencia artificial responsable.
Genere información utilizando modelos de predicción listos para usar
La manera más fácil de empezar a predecir datos es utilizar modelos predefinidos, a menudo llamados modelos listos para usar. Solo requieren determinados datos y estructura para generar información rápidamente.
Los siguientes modelos están disponibles:
- Valor de duración del cliente: predice los ingresos potenciales de un cliente a lo largo de toda la interacción con una empresa.
- Recomendación del producto: sugiere conjuntos de recomendaciones de producto predictivo basadas en el comportamiento de compra y los clientes con patrones de compra similares.
- Cancelación de suscripciones: Predice si un cliente está en riesgo de dejar de usar los productos o servicios de suscripción de la empresa.
- Abandono transaccional: predice si un cliente individual ya no puede comprar sus productos o servicios en un determinado período de tiempo.
- Análisis de sentimiento: analiza la opinión de los comentarios de los clientes e identifica los aspectos empresariales que se mencionan con frecuencia.
Para comprender la preparación de los datos para generar información, consulte Introducción al informe de preparación de datos.
Sugerencia
Se recomienda actualizar periódicamente los modelos predefinidos con datos actualizados para asegurarse de que informan con precisión del caso de uso empresarial. Los datos se actualizan ad hoc cuando el sistema ingiere orígenes de datos nuevos o actualizados. Sin embargo, los modelos solo volverán a puntuar en este caso y seguirán utilizando los datos de entrenamiento existentes.
Configure una programación de actualización estableciendo la programación de reentrenamiento del modelo durante la configuración. El modelo se volverá a entrenar y puntuar en este horario, que puede cambiar en cualquier momento.
Administración de predicciones existentes
Vaya a la página Conclusiones>.Predicciones En la pestaña Mis predicciones , vea las predicciones que creó, su tipo de predicción, el nombre de la tabla de salida, el estado, la última vez que se editó la predicción y la última vez que se actualizaron los datos. Puede ordenar la lista de predicciones por cualquier columna.
Para ver las acciones disponibles, seleccione una predicción.
- Edite la predicción para cambiar sus propiedades.
- Actualice la predicción para incluir los datos más recientes.
- Vea los detalles de predicción.
- Informe de facilidad de uso de datos de entrada para ver errores, advertencias y recomendaciones.
- Elimine la predicción.
Actualizar una predicción
Las predicciones se pueden actualizar según una programación automática o actualizarse manualmente a petición. Para actualizar manualmente todas las predicciones, seleccione Actualizar todas. Para actualizar manualmente una predicción, selecciónela y seleccione Actualizar. Para programar una actualización automática, vaya a Configuración>Sistema>Programación.
Sugerencia
Existen estados para tareas y procesos. La mayoría de los procesos dependen de otros procesos ascendentes, como las fuentes de datos y actualizaciones de perfiles de datos.
Seleccione el estado para abrir el panel Detalles de progreso y vea el progreso de las tareas. Para cancelar el trabajo, seleccione Cancelar trabajo en la parte inferior del panel.
En cada tarea, puede seleccionar Ver detalles para obtener más información sobre el progreso, como el tiempo de procesamiento, la fecha del último procesamiento y los errores y advertencias aplicables asociados con la tarea o el proceso. Seleccione Ver el estado del sistema en la parte inferior del panel para ver otros procesos en el sistema.
Visualización del informe de facilidad de uso de datos de entrada
El informe de usabilidad de datos de entrada proporciona una vista consolidada de los errores y advertencias que pueden estar generando sus predicciones listas para usar. También proporciona recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento del modelo.
El informe está disponible después de que un modelo haya completado su proceso de entrenamiento. Cada modelo obtiene un informe independiente, independientemente de si completó el entrenamiento correctamente o no.
En la pestaña Mis predicciones , seleccione la predicción y elija Informe de facilidad de uso de datos de entrada. O bien, en la vista de detalles de predicción, seleccione Informe de facilidad de uso de datos de entrada.
El informe incluye:
- Nombre: Nombre descriptivo del error, la advertencia o la recomendación.
- Paso: Fase de modelo, formación o puntuación, a la que se refiere la información.
- Estado: Gravedad de la información (error, advertencia, recomendación).
- Nombre de columna: Columna de una tabla que debe modificarse para mejorar el rendimiento del modelo.
- Tabla: Nombre de la tabla que debe modificarse para mejorar el rendimiento del modelo.
- Detalles: Detalles sobre el error, la advertencia o la recomendación.