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Exemple de guide de prédiction de valeur de durée de vie du client (CLV)

Ce guide vous guide tout au long d’un exemple de prédiction de valeur de durée de vie client (CLV) de bout en bout dans Dynamics 365 Customer Insights - Données utilisant des exemples de données. Nous vous recommandons d’essayer cette prédiction dans un nouvel environnement.

Scénario

Contoso est une entreprise qui produit des machines à café et café de haute qualité. Ils vendent les produits via leur site web Contoso Coffee. L’entreprise souhaite comprendre la valeur (chiffre d’affaires) que ses clients peuvent générer au cours des 12 prochains mois. Connaître la valeur attendue de leurs clients au cours des 12 prochains mois les aidera à diriger leurs efforts marketing sur des clients à valeur élevée.

Prerequisites

Tâche 1 : Ingérer des données

Passez en revue les articles sur l’ingestion des données et la connexion à une source de données Power Query. Les informations suivantes supposent que vous êtes familiarisé avec l’ingestion de données en général.

Ingérer des données client à partir de la plateforme eCommerce

  1. Créez une source de données Power Query nommée e Commerce et sélectionnez le connecteur Text/CSV .

  2. Entrez l’URL des contacts https://aka.ms/ciadclasscontactse Commerce .

  3. Lors de la modification des données, sélectionnez Transformer , puis Utilisez la première ligne comme en-têtes.

  4. Mettez à jour le type de données pour les colonnes répertoriées ci-dessous :

    • DateOfBirth : Date
    • CreatedOn : Date/Heure/Zone

    Transformez la date de naissance en date.

  5. Dans le champ Nom du volet droit, renommez votre source de données en eCommerceContacts

  6. Enregistrez la source de données.

Ingérer des données d’achat en ligne

  1. Ajoutez un autre jeu de données à la même source de données eCommerce . Choisissez à nouveau le connecteur Texte/CSV .

  2. Entrez l’URL des données https://aka.ms/ciadclassonline .

  3. Lors de la modification des données, sélectionnez Transformer , puis Utilisez la première ligne comme en-têtes.

  4. Mettez à jour le type de données pour les colonnes répertoriées ci-dessous :

    • AchetéOn : date/heure
    • TotalPrice : Devise

  5. Dans le champ Nom du volet latéral, renommez votre source de données en eCommercePurchases.

  6. Enregistrez la source de données.

Ingérer des données client à partir du schéma de fidélité

  1. Créez une source de données nommée LoyaltyScheme et sélectionnez le connecteur Text/CSV .

  2. Entrez l’URL des clients https://aka.ms/ciadclasscustomerloyaltyde fidélité.

  3. Lors de la modification des données, sélectionnez Transformer , puis Utilisez la première ligne comme en-têtes.

  4. Mettez à jour le type de données pour les colonnes répertoriées ci-dessous :

    • DateOfBirth : Date
    • RewardsPoints : Nombre entier
    • CreatedOn : date/heure

  5. Dans le champ Nom du volet droit, renommez votre source de données en loyCustomers.

  6. Enregistrez la source de données.

Ingérer des données client à partir de révisions de site web

  1. Créez une source de données nommée Site web et sélectionnez le connecteur Texte/CSV .

  2. Entrez l’URL des révisions https://aka.ms/CI-ILT/WebReviewsde site web.

  3. Lors de la modification des données, sélectionnez Transformer , puis Utilisez la première ligne comme en-têtes.

  4. Mettez à jour le type de données pour les colonnes répertoriées ci-dessous :

    • Révision : nombre décimal
    • ReviewDate : Date

  5. Dans le champ Nom du volet droit, renommez votre source de données en Révisions.

  6. Enregistrez la source de données.

Tâche 2 - Unification des données

Passez en revue l’article sur l’unification des données. Les informations suivantes supposent que vous connaissez l’unification des données en général.

Après avoir ingéré les données, commencez le processus d’unification des données pour créer un profil client unifié. Pour plus d’informations, consultez l’unification des données.

Décrire les données client à unifiées

  1. Après avoir ingéré les données, mappez les contacts des données e Commerce et Fidélité aux types de données courants. Accédez à Data>Unify.

  2. Sélectionnez les tables qui représentent le profil client – eCommerceContacts et loyCustomers.

    unifier les sources de données de commerce électronique et de fidélité.

  3. Sélectionnez ContactId comme clé primaire pour eCommerceContacts et LoyaltyID comme clé primaire pour loyCustomers.

  4. Cliquez sur Suivant. Ignorez les enregistrements en double et sélectionnez Suivant.

Définir des règles de correspondance

  1. Choisissez eCommerceContacts : eCommerce comme table principale et incluez tous les enregistrements.

  2. Choisissez loyCustomers : LoyaltyScheme et incluez tous les enregistrements.

  3. Ajoutez une règle :

    • Sélectionnez FullName pour eCommerceContacts et loyCustomers.
    • Sélectionnez Type (Téléphone, Nom, Adresse, ...) pour Normalize.
    • Définir le niveau de précision : De base et de valeur : élevé.

  4. Ajoutez une deuxième condition pour l’adresse e-mail :

    • Sélectionnez e-mail pour e-CommerceContacts et loyCustomers.
    • Laissez Normaliser vide.
    • Définir le niveau de précision : De base et de valeur : élevé.
    • Entrez FullName, Email pour le nom.

    Unifier la règle de correspondance pour le nom et l’e-mail.

  5. Cliquez sur Terminé.

  6. Cliquez sur Suivant.

Afficher les données unifiées

  1. Renommez le ContactId pour la table loyCustomers en ContactIdLOYALTY pour le différencier des autres ID ingérés.

  2. Sélectionnez Suivant pour passer en revue, puis sélectionnez Créer des profils client.

Tâche 3 - Créer une activité d’historique des transactions

Passez en revue l’article sur les activités des clients. Les informations suivantes supposent que vous êtes familiarisé avec la création d’activités en général.

  1. Créez des activités avec la table eCommercePurchases :eCommerce et la table Reviews :Website .

  2. Pour eCommercePurchases :eCommerce, sélectionnez SalesOrderLine pour le type d’activité et purchaseId pour la clé primaire.

  3. Pour Révisions :Site web, sélectionnez Vérifier pour le type d’activité et l’ID de révision de la clé primaire.

  4. Entrez les informations suivantes pour l’activité d’achat :

    • Nom de l’activité : eCommercePurchases
    • TimeStamp : PurchasedOn
    • EventActivity : TotalPrice
    • ID de ligne de commande : PurchaseId
    • Date de commande : PurchasedOn
    • Montant : TotalPrice

  5. Entrez les informations suivantes pour l’activité de révision web :

    • Nom de l’activité : WebReviews
    • Horodatage : ReviewDate
    • Activité d’événement : ActivityTypeDisplay
    • Détails supplémentaires : Révision

  6. Ajoutez une relation entre eCommercePurchases :eCommerce et eCommerceContacts :eCommerce avecContactID comme clé étrangère pour connecter les deux tables.

  7. Ajoutez une relation entre website et eCommerceContacts avec UserId comme clé étrangère.

  8. Passez en revue vos modifications, puis sélectionnez Créer des activités.

Tâche 4 - Configurer la prédiction de valeur de durée de vie du client

Avec les profils clients unifiés en place et en activité créés, exécutez la prédiction de valeur de durée de vie du client (CLV). Pour obtenir des étapes détaillées, consultez la prédiction de valeur de durée de vie du client.

  1. Accédez auxprédictions>.

  2. Sous l’onglet Créer , sélectionnez Utiliser le modèle dans la vignette Valeur de durée de vie du client .

  3. Sélectionnez Commencer.

  4. Nommez le modèle OOB eCommerce CLV Prediction et la table de sortie OOBeCommerceCLVPrediction.

  5. Définissez les préférences de modèle :

    • Période de prédiction : 12 mois ou 1 an pour définir la distance à venir pour prédire la CLV.
    • Clients actifs : laissez le modèle calculer l’intervalle d’achat , qui correspond au délai dans lequel un client doit avoir au moins une transaction à considérer comme active.
    • Client à valeur élevée : définissez manuellement les clients à valeur élevée comme 30 principaux% de clients actifs.

    Étapes de préférences dans l’expérience guidée pour le modèle CLV.

  6. Cliquez sur Suivant.

  7. Dans l’étape Données requises , sélectionnez Ajouter des données pour fournir les données d’historique des transactions.

    Ajoutez l’étape de données requise dans l’expérience guidée pour le modèle CLV.

  8. Sélectionnez SalesOrderLine et la table eCommercePurchases, puis sélectionnez Suivant. Les données requises sont automatiquement renseignées à partir de l’activité. Sélectionnez Enregistrer , puis Suivant.

  9. L’étape Données supplémentaires (facultative) vous permet d’ajouter d’autres données d’activité client pour obtenir plus d’informations sur les interactions client. Pour cet exemple, sélectionnez Ajouter des données et ajoutez l’activité de révision web.

  10. Cliquez sur Suivant.

  11. Dans l’étape mises à jour des données , sélectionnez Mensuel pour la planification du modèle.

  12. Cliquez sur Suivant.

  13. Après avoir examiné tous les détails, sélectionnez Enregistrer et Exécuter.

Tâche 5 - Examiner les résultats et explications du modèle

Laissez le modèle terminer l’apprentissage et le scoring des données. Passez en revue les résultats et explications du modèle CLV.

Tâche 6 - Créer un segment de clients à valeur élevée

L’exécution du modèle crée une table, qui est répertoriée dansla sortie>>. Vous pouvez créer un segment client basé sur la table créée par le modèle.

  1. Dans la page de résultats, sélectionnez Créer un segment.

  2. Créez une règle à l’aide de la table OOBeCommerceCLVPrediction et définissez le segment :

    • Champ : CLVScore
    • Opérateur : supérieur à
    • Valeur : 1500

  3. Sélectionnez Enregistrer et exécuter le segment.

Vous disposez maintenant d’un segment qui identifie les clients qui sont prédits pour générer plus de 1500 $ de revenus au cours des 12 prochains mois. Ce segment est mis à jour dynamiquement si d’autres données sont ingérées. Pour plus d’informations, consultez Créer et gérer des segments.

Conseil / Astuce

Vous pouvez également créer un segment pour un modèle de prédiction à partir de la pageSegments> en sélectionnant Nouveau et en choisissant Créer à partir d’Insights>. Pour plus d’informations, consultez Créer un segment avec des segments rapides.

Étapes suivantes

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