Önerilen segmentler (önizleme)
[Bu makale, yayın öncesi belgelerine dahildir ve değiştirilebilir.]
Dynamics 365 Customer Insights - Data aktivite ya da ölçümler temel alınarak segmentler önerir (önizleme).
Önemli
- Bu, bir önizleme özelliğidir.
- Önizleme özellikleri, üretimde kullanıma yönelik değildir ve sınırlı işlevselliğe sahip olabilir. Bu özellikler, müşterilerin erken erişim elde etmesi ve geri bildirim sağlaması amacıyla resmi sürümden önce kullanıma sunulur.
Aktiviteler temel alınarak önerilen segmentler (önizleme)
Customer Insights - Data'e yönelik müşteri aktivite verilerine dayalı olarak, müşterilerinizin ilginç bölümlerini keşfedin. Aktivite verilerine örnek olarak hareketler, destek çağrı süresi, satınalma veya iade verilebilir. Segmentleri önermek için aktivite verileri, frekans, sıklık ve parasal değer (veya süre) için analiz edilir.
Müşterilere göre müşteri kategorilere ayırma
Customer Insights - Data uygulamasındaki aktivite verileriyle müşteri gruplarını temsil eden öneriler üretebiliriz:
- en etkin müşteriler
- En son satınalmaları yapan müşteriler
- En fazla geliri üreten müşteriler
- Etkin olmayan müşteriler
- işinizi sıklıkla etkilete olan müşteriler
Bir perakende işiniz varsa, en fazla geliri hangi müşterilerin üretdiğini ve bunları bir kuponlarla ödüllenmesini öğrenebilirsiniz. Ayrıca, her zaman müşterileri tanımlayabilir ve bunları işinizi daha sık ziyaret etmek için bir ödülleri programına katılmaya sunabilirsiniz. Genel sağlık hizmetleri sunuyorsanız ve hedefiniz hasta giderlerini en aza indirmekse, mümkün olan en az sayıda hastane ziyaretinde mümkün olan en iyi bakımı sunarak tekrarlanan ziyaretleri azaltmayı deneyebilirsiniz. Bu durumda, hedefiniz sıklığınızı düşük bir düzeye tutup sastalar için tekrarlayan maliyeti en aza indirgemektir. Veya sık kullanılan randevular ve en yüksek yinelenen maliyetler içeren hastaklardan oluşan segmentleri tanımlayabilir ve bireyin iyileştirmek için bu Cases analiz edebilirsiniz.
Ölçümler temel alınarak önerilen segmentler (önizleme)
Yapay zeka modelinin yardımıyla müşterilerinizin ilginç segmentlerini keşfedin. Bu makine öğrenimi destekli özellik, ölçümlere veya müşteri özniteliklerine göre segmentler önerir. Ana Performans Göstergelerinizi (KPI) iyileştirmenize veya diğer öznitelikler bağlamında özniteliklerin etkisini daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir.
Not
Önerilen segmentler özelliği, verileri değerlendirmek ve bu verilere göre tahminler yapmak için otomatik araçları kullanır. Bu nedenle, bu koşul gizlilik yasaları ve yönetmelikleri ile tanımlandığı için profil oluşturma yöntemi olarak kullanılma yeteneğine sahiptir. Verileri işlemek için bu özelliğin kullanımı bu yasalar veya yönetmeliklerine tabi olabilir. Bu özellik dahil olmak üzere Customer Insights - Data kullanımınızın gizlilik, kişisel veriler, biyometrik veriler, veri koruması ve iletişim gizliliği ile ilgili yasalar gibi tüm geçerli yasa ve düzenlemelere uymasını sağlamak sizin sorumluluğunuzdadır.
KPI'larınızı iyileştirmek için önerilen segmentler
KPI'larınızın izlenmesine yardımcı olmak için oluşturulan ölçümleri kullanıyorsanız, KPI'daki etkileri görüntülemek için segmentler oluşturun. Bu bilgileri, yüksek düzeyde hedeflenmiş bir kampanyayı çalıştırmak için kullanabilirsiniz.
Örneğin, TotalSpendPerCustomer adlı bir ölçümü izliyorsunuz. İşletme olarak, bu sayının arttığınızı görmek istersiniz. Bir ölçümü birincil öznitelik olarak seçmek, etki için değerlendirmek istediğiniz öznitelikleri seçmenize olanak sağlar. Üyelik katmanı, üyelik süresi ve meslek diyelim. Customer Insights - Data daha sonra size, ölçünün en büyük etkisini gösteren bir segment önerebilir. Örneğin, Altın üye olan ve en az beş yıldır işletmenizde olan Muhasebeciler, TotalSpendPerCustomer'ın en büyük fikir liderleridir. Her öneri için tahmini bir segment boyutu elde edersiniz. Bu bilgileri hedef kitlelere yönelik kampanyalar oluşturmak için kullanabilirsiniz.
Müşteri özniteliğini nelerin etkileyeceğini anlama
Birincil öznitelik olarak ölçüm yerine müşteri özniteliği seçebilirsiniz. Etkileyen öznitelikler seçiminize bağlı olarak yapay zeka modeli, seçilen özniteliklerin birincil özniteliği nasıl etkilediğini gösteren bir dizi öneri oluşturur.
Örneğin, birincil öznitelik olarak Ödül Üyesi (Evet/Hayır) seçeneğini belirleyin. Etkileyen diğer öznitelikler olarak Çalışma Süresi, Meslek ve Destek Bileti Sayısı ayarlanır. Yapay zeka modeli, çoğunlukla iki yıldan fazla çalışma süresine sahip BT uzmanlarının ödül üyeleri olduğunu gösteren segmentler önerebilir. Başka bir öneri, bir yıldan fazla çalışma süresi olan ve üçten az destek bileti olan muhasebecilerin ödül üyeleri olduğunu vurgulayabilir.
Yapay zeka kullanımı
Karar ağacı algoritması, birincil özniteliği ve etkileyen öznitelikleri kullanarak ilginç segmentler önerir. Öneriler, yapay zeka algoritması tarafından seçilen kuralları veya düzenleri temel alır. Yalnızca ortalama popülasyondan belirgin şekilde ayrışan segmentler öneri olarak gösterilir. Ortalama popülasyonla karşılaştırma, seçili ölçümü veya birincil özniteliği temel alır.
Sorumlu Yapay Zeka
Önerilen segmentler sayesinde, yeni segmentler oluşturmak ve seçtiğiniz verileri işlemek için öznitelikler seçebilirsiniz. Irk, cinsel yönelim veya cinsiyet gibi hassas öznitelikler dahil olmak üzere öznitelikleri seçerken bu verileri işleyebildiğinizden ve işlemeniz gerektiğinden emin olmalısınız. Kuruluşunuz için geçerli olan tüm yasalara uymak ve kuruluşunuzun ilkelerine ve gizlilik ilkelerine uygun davranmak sizin sorumluluğunuzdadır.
Kategorik ve sayısal değerler içeren birincil öznitelikler için farklı sonuçlar
Birincil öznitelik olarak bir sayısal öznitelik veya kategorik öznitelik seçerseniz segment önerileri farklıdır. Kategorik bir öznitelikteki değerler iki veya daha fazla kategori ya da tür içerir. Sayısal bir öznitelik, nicel veriler içerir ve bununla ilişkilendirilmiş bir ölçüm hissine sahiptir.
Birincil öznitelik olarak yıllık gelir veya üyelik süresi gibi sayısal bir öznitelik ile sistem, tüm müşterilerle karşılaştırıldığında sayısal özniteliğin daha yüksek veya daha düşük ortalama değere sahip olduğu segmentler önerir.
Birincil öznitelik olarak müşteri memnuniyeti gibi kategorik bir öznitelik, aynı kategoriye ait olan tüm müşterilerin yüzdesine kıyasla belirli bir kategoriye ait müşteri yüzdesinin daha yüksek veya daha düşük olduğu önerilen segmentlerle sonuçlanır. Örneğin, müşteri memnuniyeti birincil öznitelik olarak seçilmiştir ve üç kategoriden oluşur (Düşük, Orta ve Yüksek). Her kategori için, bir kategorideki tüm müşterilerin oranıyla karşılaştırıldığında bu kategoriye ait daha yüksek veya düşük müşteri yüzdesi olan segmentler önerilir. Tüm müşterilerin %22'sinin Yüksek memnuniyeti varsa bu kategori için yalnızca %22 ile karşılaştırıldığında Yüksek memnuniyeti olan daha yüksek veya düşük müşteri oranına sahip segmentler önerilir. Benzer şekilde, segmentler istatistiksel olarak anlamlı ise diğer kategorilerin (Düşük ve Orta) her biri için önerilir.
Not
Şu anda yalnızca 10 kategoriye kadar olan birincil kategorik öznitelikleri destekliyoruz. 10'dan fazla kategoriye sahip birincil özniteliği temel alan segment önerileri görmek isterseniz kategori sayısını 10 veya daha aza indirmek için bazı kategorileri gruplandırmanızı öneririz. Bu sınırlama yalnızca birincil öznitelikler için geçerlidir. Kategorik öznitelikleri etkilemek için şu anda en fazla 100 kategoriyi destekliyoruz.