Segmentos sugeridos (versión preliminar)

[Este artículo es documentación preliminar y está sujeto a modificaciones].

Dynamics 365 Customer Insights: los datos pueden sugerir segmentos basados en actividades o medidas.

Pestaña Segmentos sugeridos que muestra sugerencias de segmentos para segmentos basados en actividades y basados en atributos.

Importante

Se trata de una característica en versión preliminar.
Las características en versión preliminar no están pensadas para su uso en producción y pueden tener funcionalidad restringida. Estas características están disponibles antes de una versión oficial para que los clientes puedan obtener acceso anticipado y proporcionar comentarios.

Segmentos sugeridos basados en la actividad (versión preliminar)

Descubra segmentos interesantes de los clientes en función de los datos de actividad del cliente que se ingieren en Customer Insights - Data. Algunos ejemplos de datos de actividad son transacciones, duración de llamadas de soporte técnico, compras o devoluciones. Para sugerir segmentos, los datos de actividad se analizan para la recencia, la frecuencia y el valor monetario (o duración).

Clasificar clientes por actividad

Con los datos de actividad disponibles en Customer Insights : datos, podemos generar sugerencias que representen a los grupos de clientes:

clientes más activos
clientes que han realizado la mayoría de las compras
clientes que generaron más ingresos
clientes que no han estado activos últimamente
clientes que interactúan con frecuencia con su empresa

Si tiene un negocio minorista, podría averiguar qué clientes generan más ingresos y recompensarlos con un cupón. O puede identificar clientes ocasionales y ofrecerles unirse a un programa de recompensas para que visiten su negocio con más frecuencia. Si proporciona atención sanitaria pública y su objetivo es minimizar los gastos de los pacientes individuales, podría intentar reducir las visitas periódicas proporcionando la mejor atención posible en cuanto sea posible. En este caso, su objetivo es mantener la frecuencia de visita baja y minimizar el costo periódico para los pacientes. O bien, puede identificar segmentos de pacientes que tienen citas frecuentes y altos costos periódicos y analizar estos casos para mejorar el tratamiento de la persona.

Segmentos sugeridos basados en medidas (versión preliminar)

Descubra segmentos interesantes de sus clientes con la ayuda de un modelo de IA. Esta característica con tecnología de aprendizaje automático sugiere segmentos basados en medidas o atributos de cliente. Puede ayudar a mejorar los indicadores clave de rendimiento (KPI) o comprender mejor la influencia de los atributos en el contexto de otros atributos.

Nota:

La característica de segmentos sugeridos usa medios automatizados para evaluar datos y realizar predicciones basadas en esos datos. Por lo tanto, tiene la capacidad de usarse como método de generación de perfiles, ya que ese término se define mediante leyes y reglamentos de privacidad. El uso de esta característica para procesar los datos puede estar sujeto a esas leyes o reglamentos. Usted es responsable de garantizar que el uso de Customer Insights : datos, incluida esta característica, cumple con todas las leyes y reglamentos aplicables, incluidas las leyes relacionadas con la privacidad, los datos personales, los datos biométricos, la protección de datos y la confidencialidad de las comunicaciones.

Página Segmentos sugeridos que muestra los detalles de una sugerencia en un panel lateral.

Segmentos sugeridos para mejorar los KPI

Si usa medidas creadas para ayudar a realizar un seguimiento de los KPI, cree segmentos para ver las influencias en el KPI. Puede usar esta información para ejecutar una campaña muy dirigida.

Por ejemplo, realiza un seguimiento de una medida denominada TotalSpendPerCustomer. Como empresa, le gustaría ver que este número crezca. Al elegir una medida como atributo principal, seleccione los atributos que desea evaluar para influir. Supongamos que el nivel de pertenencia, el período de pertenencia y la ocupación. Customer Insights: los datos pueden sugerir un segmento que le indique quién es la mayor influencia de esa medida. Por ejemplo, Contadores que son miembros Gold y que han estado con su negocio durante al menos cinco años son el mayor influenciador de TotalSpendPerCustomer. Obtendrá un tamaño de segmento estimado para cada sugerencia. Puede usar esta información para crear campañas para las audiencias dirigidas.

Comprender qué influye en un atributo de cliente

Puede elegir un atributo de cliente en lugar de una medida como atributo principal. En función de la elección de influir en los atributos, el modelo de IA crea una serie de sugerencias que muestran cómo influyen los atributos seleccionados en el atributo principal.

Por ejemplo, elige Rewards Member (Sí/No) como atributo principal. La Tenencia, Ocupación y Número de incidencias de soporte técnico se establecen como otros atributos influyentes. El modelo de inteligencia artificial podría sugerir segmentos que indican principalmente que los profesionales de TI con más de dos años de antigüedad son miembros de recompensas. Otra sugerencia podría destacar que los contables con una antigüedad de más de un año y menos de tres vales de soporte son miembros de recompensas.

Uso de inteligencia artificial

Utilizando el atributo principal y los atributos influyentes, un algoritmo de árboles de decisión sugiere segmentos interesantes. Las sugerencias se basan en reglas o patrones recogidos por el algoritmo de IA. Solo los segmentos que difieren significativamente de la población media se muestran como sugerencias. La comparación con la población promedio se basa en la medida seleccionada o el atributo principal.

Inteligencia artificial responsable

Con los segmentos sugeridos, seleccione atributos para crear nuevos segmentos y procesar los datos que seleccione. Al elegir atributos, incluidos atributos confidenciales como raza, orientación sexual o género, debe asegurarse de que puede y debe procesar esos datos. Usted es responsable de cumplir con las leyes aplicables a su organización y cumplir los principios y las directivas de privacidad de su organización.

Resultados diferentes para los atributos principales con valores de categorías y numéricos

Las sugerencias de segmento son diferentes si elige un atributo numérico o un atributo de categoría como atributo principal. Los valores de un atributo categórico contienen dos o más categorías o tipos. Un atributo numérico contiene datos cuantitativos y tiene una sensación de medida asociada.

Con un atributo numérico como los ingresos anuales o el período de pertenencia como atributo principal, el sistema sugiere segmentos que tienen un valor medio superior o inferior del atributo numérico en comparación con todos los clientes.

Un atributo de categoría, como la satisfacción del cliente , como el atributo principal, da como resultado segmentos sugeridos que tienen un porcentaje mayor o menor de clientes que pertenecen a una categoría determinada en comparación con el porcentaje de todos los clientes que pertenecen a esa misma categoría. Por ejemplo, la satisfacción del cliente se elige como el atributo principal y consta de tres categorías (Baja, Media y Alta). Para cada categoría, se sugerirán segmentos que tengan un porcentaje mayor o menor de clientes que pertenecen a esa categoría en comparación con la proporción de todos los clientes de la misma categoría. Si 22% de todos los clientes tienen una satisfacción alta , solo se sugerirán segmentos que tengan una proporción mayor o menor de clientes con una satisfacción alta en comparación con 22% para esa categoría. Del mismo modo, se sugerirán segmentos para cada una de las otras categorías (baja y media) si son estadísticamente significativas.