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Guia de exemplo de previsão do CLV (valor de tempo de vida do cliente)

Este guia orienta você por um exemplo de ponta a ponta da previsão de CLV (valor de tempo de vida do cliente) no Dynamics 365 Customer Insights – Dados usando dados de exemplo. Recomendamos que você experimente essa previsão em um novo ambiente.

Scenario

A Contoso é uma empresa que produz cafeteiras e café de alta qualidade. Eles vendem os produtos através de seu site da Contoso Coffee. A empresa deseja entender o valor (receita) que seus clientes podem gerar nos próximos 12 meses. Conhecer o valor esperado de seus clientes nos próximos 12 meses os ajudará a orientar seus esforços de marketing em clientes de alto valor.

Pré-requisitos

Tarefa 1 – Ingerir dados

Examine os artigos sobre ingestão de dados e conexão a uma fonte de dados do Power Query. As informações a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com a ingestão de dados em geral.

Ingerir dados do cliente da plataforma eCommerce

  1. Crie uma fonte de dados do Power query chamada eCommerce e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL para contatos https://aka.ms/ciadclasscontactsdo eCommerce.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • CreatedOn: Data/Hora/Zona

    Transformar data de nascimento em data.

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados para eCommerceContacts

  6. Salve a fonte de dados.

Ingerir dados de compra online

  1. Adicione outro conjunto de dados à mesma fonte de dados do eCommerce . Escolha o conector text/CSV novamente.

  2. Insira a URL dos dados https://aka.ms/ciadclassonline.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • PurchasedOn: Data/Hora
    • TotalPrice: Moeda

  5. No campo Nome no painel lateral, renomeie sua fonte de dados para eCommercePurchases.

  6. Salve a fonte de dados.

Ingerir dados do cliente do esquema de fidelidade

  1. Crie uma fonte de dados chamada LoyaltyScheme e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL para clientes https://aka.ms/ciadclasscustomerloyaltyde fidelidade.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • DateOfBirth: Data
    • RewardsPoints: Número Inteiro
    • CreatedOn: Data/Hora

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados para loyCustomers.

  6. Salve a fonte de dados.

Ingerir dados do cliente de revisões de site

  1. Crie uma fonte de dados chamada Site e selecione o conector Text/CSV .

  2. Insira a URL para análises https://aka.ms/CI-ILT/WebReviewsde site.

  3. Ao editar os dados, selecione Transformar e, em seguida, Use a primeira linha como cabeçalhos.

  4. Atualize o tipo de dados para as colunas listadas abaixo:

    • ReviewRating: Número decimal
    • ReviewDate: Data

  5. No campo Nome no painel direito, renomeie sua fonte de dados para Revisões.

  6. Salve a fonte de dados.

Tarefa 2 – Unificação de dados

Examine o artigo sobre a unificação de dados. As informações a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com a unificação de dados em geral.

Depois de ingerir os dados, inicie o processo de unificação de dados para criar um perfil unificado do cliente. Para obter mais informações, consulte Unificação de dados.

Descrever os dados do cliente a serem unificados

  1. Depois de ingerir os dados, mapeie contatos de dados de eCommerce e Loyalty para tipos de dados comuns. Vá para Dados>Unificar.

  2. Selecione as tabelas que representam o perfil do cliente – eCommerceContacts e loyCustomers.

    unificar fontes de dados de comércio eletrônico e fidelidade.

  3. Selecione ContactId como a chave primária para eCommerceContacts e LoyaltyID como a chave primária para loyCustomers.

  4. Selecione Próximo. Ignore registros duplicados e selecione Avançar.

Definir regras de correspondência

  1. Escolha eCommerceContacts: eCommerce como a tabela primária e inclua todos os registros.

  2. Escolha loyCustomers: LoyaltyScheme e inclua todos os registros.

  3. Adicione uma regra:

    • Selecione FullName para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Selecione Tipo (Telefone, Nome, Endereço, ...) para Normalizar.
    • Definir Nível de Precisão: Básico e Valor: Alto.

  4. Adicione uma segunda condição para o endereço de email:

    • Selecione Email para eCommerceContacts e loyCustomers.
    • Deixe Normalizar em branco.
    • Definir Nível de Precisão: Básico e Valor: Alto.
    • Insira FullName, Email para o nome.

    Unificar a regra de correspondência para nome e email.

  5. Selecione Concluído.

  6. Selecione Próximo.

Exibir dados unificados

  1. Renomeie a ContactId para a tabela loyCustomers para ContactIdLOYALTY para diferenciá-la das outras IDs ingeridas.

  2. Selecione Avançar para examinar e, em seguida, selecione Criar perfis de cliente.

Tarefa 3 – Criar atividade de histórico de transações

Examine o artigo sobre as atividades do cliente. As informações a seguir pressupõem que você esteja familiarizado com a criação de atividades em geral.

  1. Crie atividades com a tabela eCommercePurchases:eCommerce e a tabela Reviews:Website .

  2. Para eCommercePurchases:eCommerce, selecione SalesOrderLine para o Tipo de Atividade e PurchaseId para a chave primária.

  3. Para Revisões:Site, selecione Examinar o Tipo de Atividade e a ReviewID para a chave primária.

  4. Insira as seguintes informações para a atividade de compra:

    • Nome da atividade: eCommercePurchases
    • TimeStamp: PurchasedOn
    • EventActivity: TotalPrice
    • ID da linha de pedido: PurchaseId
    • Data do pedido: PurchasedOn
    • Valor: TotalPrice

  5. Insira as seguintes informações para a atividade de revisão da Web:

    • Nome da atividade: WebReviews
    • Carimbo de data/hora: ReviewDate
    • Atividade de evento: ActivityTypeDisplay
    • Detalhes adicionais: ReviewRating

  6. Adicione uma relação entre eCommercePurchases:eCommerce e eCommerceContacts:eCommerce com ContactID como a chave estrangeira para conectar as duas tabelas.

  7. Adicione uma relação entre Website e eCommerceContacts com UserId como a chave estrangeira.

  8. Examine suas alterações e selecione Criar atividades.

Tarefa 4 – Configurar a previsão de valor de tempo de vida do cliente

Com os perfis de cliente unificados criados no local e na atividade, execute a previsão do CLV (valor de tempo de vida do cliente). Para obter etapas detalhadas, consulte a previsão de Valor de Tempo de Vida do Cliente.

  1. Vá paraPrevisões>.

  2. Na guia Criar , selecione Usar modelo no bloco valor de tempo de vida do cliente .

  3. Selecione Introdução.

  4. Nomeie o modelo OOB eCommerce CLV Prediction e a tabela de saída OOBeCommerceCLVPrediction.

  5. Definir preferências de modelo:

    • Período de tempo de previsão: 12 meses ou 1 ano para definir até onde o futuro deve prever o CLV.
    • Clientes ativos: permita que o modelo calcule o intervalo de compra , que é o período em que um cliente deve ter tido pelo menos uma transação para ser considerado ativo.
    • Cliente de alto valor: defina manualmente clientes de alto valor como os 30 principais% de clientes ativos.

    Etapa de preferências na experiência guiada para o modelo CLV.

  6. Selecione Próximo.

  7. Na etapa Dados Necessários , selecione Adicionar dados para fornecer os dados do histórico de transações.

    Adicione a etapa de dados necessária na experiência guiada para o modelo CLV.

  8. Selecione SalesOrderLine e a tabela eCommercePurchases e selecione Avançar. Os dados necessários são preenchidos automaticamente da atividade. Selecione Salvar e , em seguida, Avançar.

  9. A etapa Dados adicionais (opcional) permite adicionar mais dados de atividade do cliente para obter mais informações sobre interações com o cliente. Para este exemplo, selecione Adicionar dados e adicione a atividade de revisão da Web.

  10. Selecione Próximo.

  11. Na etapa Atualizações de dados , selecione Mensalmente para o agendamento do modelo.

  12. Selecione Próximo.

  13. Depois de examinar todos os detalhes, selecione Salvar e Executar.

Tarefa 5 – Examinar os resultados e explicações do modelo

Permita que o modelo conclua o treinamento e a pontuação dos dados. Examine os resultados e as explicações do modelo CLV.

Tarefa 6 – Criar um segmento de clientes de alto valor

A execução do modelo cria uma nova tabela, que está listada naSaída de> de >. Você pode criar um novo segmento de cliente com base na tabela criada pelo modelo.

  1. Na página de resultados, selecione Criar segmento.

  2. Crie uma regra usando a tabela OOBeCommerceCLVPrediction e defina o segmento:

    • Campo: CLVScore
    • Operador: maior que
    • Valor: 1500

  3. Selecione Salvar e Executar o segmento.

Agora você tem um segmento que identifica os clientes que devem gerar mais de US$ 1.500 de receita nos próximos 12 meses. Esse segmento será atualizado dinamicamente se mais dados forem ingeridos. Para obter mais informações, consulte Criar e gerenciar segmentos.

Dica

Você também pode criar um segmento para um modelo de previsão na páginaSegmentos do > selecionando Novo e escolhendo Criar do>Insights. Para obter mais informações, consulte Criar um novo segmento com segmentos rápidos.

Próximas etapas

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