Del via

Opprette og håndtere prediksjoner

  • Artikkel

Dynamics 365 Customer Insights - Data kommer med ulike alternativer som utnytter kunstig intelligens og maskinlæring for å forutsi data.

Prognoser tilbyr funksjoner for å skape bedre kundeopplevelser, forbedre forretningsmulighetene og omsetningsstrømmer. Vi anbefaler på det sterkeste at du balanserer verdien i prediksjon mot innvirkningen den har, og vektlegger det som blir introdusert, på en etisk måte. Lær mer om hvordan Microsoft håndterer ansvarlig kunstig intelligens.

Generer innsikt ved hjelp av bruksklare prediksjonsmodeller

Den enkleste måten å begynne å forutsi data på er med forhåndsdefinerte modeller, som ofte kalles bruksklare modeller. De krever bare visse data og en viss struktur for å generere innsikt raskt.

Følgende modeller er tilgjengelige:

  • Kundens levetidsverdi: Forutsier den potensielle omsetningen fra en kunde gjennom hele samhandlingen med en virksomhet.
  • Produktanbefaling: Foreslår sett med prediktive produktanbefalinger basert på kjøpsatferd og kunder med lignende kjøpsmønstre.
  • Abonnementsfrafall: Forutsier om en kunde er i faresonen for ikke lenger å bruke selskapets abonnementsprodukter eller -tjenester.
  • Transaksjonsfrafall: Forutsier om en individuell kunde ikke lenger vil kjøpe produktene eller tjenestene dine innen et bestemt tidsramme.
  • Sentimentanalyse: Analyserer sentiment i tilbakemelding fra kunder og identifiserer forretningsaspekter som ofte blir nevnt.

Hvis du vil vite mer om dataenes beredskap til å produsere innsikt, kan du se Oversikt over dataforberedelsesrapporten.

Tips

Vi anbefaler at du oppdaterer standardmodeller jevnlig med oppdaterte data for å sikre at de informerer virksomhetens brukssak nøyaktig. Data oppdateres ad hoc når nye eller oppdaterte datakilder brukes i systemet. Modellene vil imidlertid bare endre poengsummen i dette tilfellet og fortsette å bruke de eksisterende opplæringsdataene.

Konfigurer en Oppdateringsplan ved å angi tidsplanen for ny opplæring av modellen under konfigurasjon. Modellen beholder og endrer poengsummen for denne tidsplanen, noe som du kan endre når som helst.

Behandle eksisterende prediksjoner

Gå til siden Innsikt>Prediksjoner. I fanen Mine prediksjoner viser du prediksjonene du har opprettet, prediksjonstypen deres, navn på utdatatabell, status, sist gang prediksjonen ble redigert, og sist gang dataene ble oppdatert. Du kan sortere listen over prediksjoner etter enhver kolonne.

Hvis du vil vise tilgjengelige handlinger, velger du et prediksjon.

Siden Mine prediksjoner.

  • Rediger prediksjonen for å endre egenskapene.
  • Oppdater prediksjonen slik at den inneholder de nyeste dataene.
  • Vis prediksjonsdetaljene.
  • Brukbarhetsrapport for inndata for å vise feil, advarsler og anbefalinger.
  • Slett prediksjonen.

Oppdatere en prediksjon

Prediksjoner kan oppdateres etter en automatisk plan eller oppdateres manuelt ved behov. Hvis du vil oppdatere alle prediksjoner manuelt, velger du Oppdater alle. Hvis du vil oppdatere en prediksjon, velger du den og deretter Oppdater. Hvis du vil planlegge en automatisk oppdatering, går du til Innstillinger>System>Plan.

Tips

Det finnes statuser for oppgaver og prosesser. De fleste prosesser avhenger av andre oppstrømsprosesser, for eksempel datakilder og oppdatering av dataprofilering.

Velg statusen for å åpne Fremdriftsdetaljer-ruten og vise fremgangen for oppgaver. Hvis du vil avbryte jobben, velger du Avbryt jobb nederst i ruten.

Under hver oppgave kan du velge Se detaljer for mer fremdriftsinformasjon, for eksempel behandlingstid, siste behandlingsdato og eventuelle relevante feil og advarsler som er tilknyttet oppgaven eller prosessen. Velg Vis systemstatus nederst i panelet for å vise andre prosesser i systemet.

Vise brukbarhetsrapporten for inndata

Brukbarhetsrapporten for inndata gir en konsolidert visning av feilene og advarslene som de bruksklare prediksjonene kan generere. Den gir også anbefalinger om hvordan du kan forbedre modellytelsen.

Rapporten er tilgjengelig etter at en modell har fullført opplæringsprosessen. Hver modell får en separat rapport, uavhengig av om den fullførte læringsprosessen eller ikke.

I fanen Mine prediksjoner velger du prediksjonen og deretter Brukbarhetsrapport for inndata. Eller velg Brukbarhetsrapport for inndata fra visningen for prediksjonsdetaljer.

Eksempel på en brukbarhetsrapport for inndata som viser en tabell med feil, advarsler og anbefalinger.

Rapporten omfatter følgende:

  • Navn: Beskrivende navn på feilen, advarselen eller anbefalingen.
  • Trinn: Modellfasen, lær opp eller poengsum og informasjonen refererer til.
  • Tilstand: Alvorsgraden til informasjonen (feil, advarsel, anbefaling).
  • Kolonnenavn: Kolonne i en tabell som må endres for at modellytelsen skal bli bedre.
  • Tabell: Navnet på tabellen som må endres for at modellytelsen skal bli bedre.
  • Detaljer: Detaljer om feilen, advarselen eller anbefalingen.