次の方法で共有

顧客の有効期間値 (CLV) 予測サンプル ガイド

このガイドでは、Dynamics 365 Customer Insights - サンプル データを使用したデータのカスタマー ライフタイム値 (CLV) 予測のエンド ツー エンドの例について説明します。 新しい環境でこの予測を試してみることをお勧めします。

Scenario

Contoso は、高品質のコーヒーマシンとコーヒーマシンを生産する会社です。 Contoso Coffee Web サイトを通じて製品を販売しています。 会社は、顧客が今後 12 か月間に生成できる価値 (収益) を理解したいと考えています。 今後 12 か月間に顧客の期待される価値を知ることは、価値の高い顧客に対するマーケティング活動を推進するのに役立ちます。

[前提条件]

タスク 1 - データの取り込み

データ インジェストと Power Query データ ソースへの接続に関する記事を確認します。 次の情報は、一般的なデータの取り込みについて理解していることを前提としています。

eコマース プラットフォームから顧客データを取り込む

  1. eCommerce という名前の Power Query データ ソースを作成し、テキスト/CSV コネクタを選択します。

  2. eコマースの連絡先 https://aka.ms/ciadclasscontactsの URL を入力します。

  3. データの編集中に、[ 変換 ] を選択し、[ 先頭行をヘッダーとして使用] を選択します。

  4. 次に示す列のデータ型を更新します。

    • DateOfBirth: Date
    • CreatedOn: 日付/時刻/ゾーン

    生年月日を日付に変換します。

  5. 右側のウィンドウの [名前] フィールドで、データ ソースの名前を eCommerceContacts に変更します。

  6. データ ソースを保存します。

オンライン購入データを取り込む

  1. 同じ e コマース データ ソースに別のデータ セットを追加します。 テキスト/CSV コネクタをもう一度選択します。

  2. オンライン購入データhttps://aka.ms/ciadclassonlineの URL を入力します。

  3. データの編集中に、[ 変換 ] を選択し、[ 先頭行をヘッダーとして使用] を選択します。

  4. 次に示す列のデータ型を更新します。

    • PurchasedOn: 日付/時刻
    • TotalPrice: Currency

  5. サイド ウィンドウの [名前 ] フィールドで、データ ソースの名前を eCommercePurchases に変更します。

  6. データ ソースを保存します。

ロイヤルティ スキーマから顧客データを取り込む

  1. LoyaltyScheme という名前のデータ ソースを作成し、テキスト/CSV コネクタを選択します。

  2. ロイヤルティ顧客 https://aka.ms/ciadclasscustomerloyaltyの URL を入力します。

  3. データの編集中に、[ 変換 ] を選択し、[ 先頭行をヘッダーとして使用] を選択します。

  4. 次に示す列のデータ型を更新します。

    • DateOfBirth: Date
    • RewardsPoints: 整数
    • CreatedOn: 日付/時刻

  5. 右側のウィンドウの [名前 ] フィールドで、データ ソースの名前を loyCustomers に変更します。

  6. データ ソースを保存します。

Web サイト レビューから顧客データを取り込む

  1. Web サイトという名前のデータ ソースを作成し、テキスト/CSV コネクタを選択します。

  2. Web サイトレビュー https://aka.ms/CI-ILT/WebReviewsの URL を入力します。

  3. データの編集中に、[ 変換 ] を選択し、[ 先頭行をヘッダーとして使用] を選択します。

  4. 次に示す列のデータ型を更新します。

    • ReviewRating: 10 進数
    • ReviewDate: Date

  5. 右側のウィンドウの [名前 ] フィールドで、データ ソースの名前を レビューに変更します。

  6. データ ソースを保存します。

タスク 2 - データの統合

データの統合に関する記事を確認します。 次の情報は、一般的なデータの統合に精通していることを前提としています。

データを取り込んだ後、データ統合プロセスを開始して、統合された顧客プロファイルを作成します。 詳細については、「 データの統合」を参照してください。

統合する顧客データについて説明する

  1. データを取り込んだ後、e コマースおよびロイヤルティ データの連絡先を一般的なデータ型にマップします。 データ>統合 に移動します。

  2. 顧客プロファイル ( eCommerceContacts と loyCustomers) を表すテーブルを選択します。

    eコマースとロイヤルティデータソースを統合します。

  3. eCommerceContacts の主キーとして ContactId を選択し、loyCustomers の主キーとして LoyaltyID を選択します。

  4. [次へ] を選択します。 重複するレコードをスキップし、[ 次へ] を選択します。

照合ルールを定義する

  1. eCommerceContacts: eCommerce をプライマリ テーブルとして選択し、すべてのレコードを含めます。

  2. loyCustomers : LoyaltyScheme を選択し、すべてのレコードを含めます。

  3. ルールを追加します。

    • eCommerceContacts と loyCustomers の両方に FullName を選択します。
    • 正規化の種類 (電話、名前、住所、...) を選択します。
    • 精度レベルの設定: 基本と値: 高。

  4. 電子メール アドレスの 2 つ目の条件を追加します。

    • eCommerceContacts と loyCustomers の両方に [ 電子メール ] を選択します。
    • Normalize は空白のままにします。
    • 精度レベルの設定: 基本と値: 高。
    • 名前 として「FullName」と入力し、電子メール を入力します。

    名前とメールの一致ルールを統合します。

  5. 完了を選択します。

  6. [次へ] を選択します。

統合データの表示

  1. loyCustomers テーブルの ContactId の名前を ContactIdLOYALTY に変更して、取り込まれた他の ID と区別します。

  2. [ 次へ ] を選択して確認し、[ 顧客プロファイルの作成] を選択します。

タスク 3 - トランザクション履歴アクティビティの作成

顧客アクティビティに関する記事を確認します。 次の情報は、アクティビティの作成全般について理解していることを前提としています。

  1. eCommercePurchases:eCommerce テーブルと Reviews:Website テーブルを使用してアクティビティを作成します。

  2. eCommercePurchases:eCommerce の場合は、アクティビティの種類として SalesOrderLine を選択し、主キーに PurchaseId を選択します。

  3. [Reviews:Website]\(レビュー:Web サイト\) で、主キーの[アクティビティの種類] と [ReviewID] を選択します。

  4. 購入アクティビティに関する次の情報を入力します。

    • アクティビティ名: eCommercePurchases
    • TimeStamp: PurchasedOn
    • EventActivity: TotalPrice
    • 注文明細行 ID: PurchaseId
    • 注文日: PurchasedOn
    • 金額: TotalPrice

  5. Web レビュー アクティビティの次の情報を入力します。

    • アクティビティ名: WebReviews
    • タイムスタンプ: ReviewDate
    • イベント アクティビティ: ActivityTypeDisplay
    • その他の詳細: ReviewRating

  6. 2 つのテーブルを接続するための外部キーとして ContactID を使用して eCommercePurchases:eCommerce と eCommerceContacts:eCommerce の間にリレーションシップを追加します。

  7. 外部キーとして UserId を使用して、Web サイトと eCommerceContacts の間にリレーションシップを追加します。

  8. 変更を確認し、[ アクティビティの作成] を選択します。

タスク 4 - 顧客の有効期間値の予測を構成する

統合された顧客プロファイルが配置され、アクティビティが作成されたら、顧客の有効期間値 (CLV) 予測を実行します。 詳細な手順については、「 顧客の有効期間値の予測」を参照してください。

  1. Insights>Predictions に移動します。

  2. [作成] タブで、[顧客の有効期間の値] タイルで [モデルを使用] を選択します。

  3. [Get started](作業を開始する) を選択します。

  4. モデル OOB eCommerce CLV Prediction と出力テーブル OOBeCommerceCLVPrediction という名前を付けます。

  5. モデルの基本設定を定義します。

    • 予測期間: CLV を予測する将来までの距離を定義する 12 か月または 1 年 。
    • アクティブな顧客: モデルは、顧客がアクティブと見なされるトランザクションを少なくとも 1 つ持っている必要がある期間である 購入間隔を計算できるようにします 。
    • 価値の高い顧客: 高価値の顧客を アクティブな顧客の上位 30% として手動で定義します。

    CLV モデルのガイド付きエクスペリエンスの基本設定ステップ。

  6. [次へ] を選択します。

  7. [必須データ] ステップで、[データの追加] を選択してトランザクション履歴データを指定します。

    CLV モデルのガイド付きエクスペリエンスに必要なデータ ステップを追加します。

  8. SalesOrderLine と eCommercePurchases テーブルを選択し、[次へ] を選択します。 必要なデータは、アクティビティから自動的に入力されます。 [ 保存] を選択し、[ 次へ] を選択します。

  9. 追加データ (省略可能) ステップを使用すると、顧客アクティビティ データをさらに追加して、顧客との対話に関するより多くの洞察を得ることができます。 この例では、[ データの追加] を選択し、Web レビュー アクティビティを追加します。

  10. [次へ] を選択します。

  11. [ データ更新 ] ステップで、モデル スケジュールに [月単位 ] を選択します。

  12. [次へ] を選択します。

  13. すべての詳細を確認したら、[ 保存して実行] を選択します。

タスク 5 - モデルの結果と説明を確認する

モデルでデータのトレーニングとスコアリングを完了します。 CLV モデルの結果と説明を確認します。

タスク 6 - 価値の高い顧客のセグメントを作成する

モデルを実行すると、 Data>Tables>Output に一覧表示される新しいテーブルが作成されます。 モデルによって作成されたテーブルに基づいて、新しい顧客セグメントを作成できます。

  1. 結果ページで、[セグメントの 作成] を選択します。

  2. OOBeCommerceCLVPrediction テーブルを使用してルールを作成し、セグメントを定義します。

    • フィールド: CLVScore
    • 演算子: より大きい
    • 値: 1500

  3. [ 保存] を 選択し、セグメントを 実行 します。

これで、今後 12 か月間に 1,500 ドルを超える収益が生じると予測される顧客を識別するセグメントが作成されました。 このセグメントは、より多くのデータが取り込まれる場合に動的に更新されます。 詳細については、「セグメントの 作成と管理」を参照してください。

ヒント

予測モデルのセグメントは、[Insights>Segments] ページで [新規作成] を選択し、[新規作成] >] を選択して作成することもできます。 詳細については、「 クイック セグメントを含む新しいセグメントを作成する」を参照してください。

次のステップ

  • Last updated on