Vytváření a správa predikcí

Dynamics 365 Customer Insights - Data je vybavena řadou možností, které využívají AI a strojové učení k předpovídání dat.

Predikce umožňují vytvářet lepší zákaznické prostředí, zlepšovat obchodní schopnosti a zdroje příjmů. Důrazně doporučujeme, abyste vyvážili hodnotu své predikce s dopadem, který má, a možnými opatřeními proti předpojatosti zavedenými z etických důvodů. Další informace, jak společnost Microsoft přistupuje k zodpovědné AI.

Generujte statistiky pomocí hotových modelů predikce

Nejjednodušší způsob, jak začít s předpovídáním dat, jsou předem definované modely, často označované jako vestavěné modely. K rychlému generování přehledů vyžadují pouze určitá data a strukturu.

K dispozici jsou následující modely:

• Celoživotní hodnota zákazníka: Předpovídá potenciální výnos ze zákazníka během jeho celé interakce s firmou.
• Doporučení produktu: Navrhuje sady prediktivních doporučení produktů na základě nákupního chování a zákazníků s podobnými nákupními vzory.
• Úbytek předplatitelů: Předpovídá, zda hrozí ztráta zákazníka, pokud přestane používat produkty nebo služby v rámci předplatného vaší společnosti.
• Úbytek transakcí: Předpovídá, zda si jednotlivý zákazník v určitém časovém rámci již nebude kupovat vaše produkty nebo služby.
• Analýza postoje: Analyzuje postoje zákazníků z jejich názorů a identifikuje obchodní aspekty, které jsou často zmiňovány.

Chcete-li pochopit, jak jsou vaše data připravena vytvářet přehledy, přečtěte si téma Přehled sestavy přípravy dat.

Tip

Doporučujeme, abyste předpřipravené modely pravidelně aktualizovali o aktualizovaná data, abyste zajistili, že budou přesně informovat o vašem případu obchodního použití. Data se aktualizují ad-hoc, když systém ingestuje nové nebo aktualizované zdroje dat. Modely však v tomto případě pouze přehodnotí skóre a nadále budou používat stávající trénovací data.

Nakonfigurujte Plán aktualizací nastavením plánu přeškolení modelu během konfigurace. Model se podle tohoto plánu přeškolí a přehodnotí skóre. Tento plán můžete kdykoli změnit.

Správa existujících predikcí

Přejděte na stránku Přehledy>Predikce. Na kartě Moje predikce zobrazte předpovědi, které jste vytvořili, jejich typ predikce, název výstupní tabulky, stav, poslední úpravu predikce a poslední aktualizaci dat. Seznam predikcí můžete seřadit podle libovolného sloupce.

Výběrem predikce zobrazíte dostupné akce.

• Upravte predikci ke změně jeho vlastnosti.
• Obnovte predikci pro zahrnutí nejnovějších dat.
• Zobrazte podrobnosti predikce.
• Zpráva o použitelnosti vstupních dat pro zobrazení chyb, varování a doporučení.
• Odstraňte predikci.

Aktualizace předpovědi

Predikce lze aktualizovat podle automatického plánu nebo ručně na vyžádání. Chcete-li ručně obnovit všechny predikce, vyberte Obnovit vše. Chcete-li ručně obnovit predikci, vyberte ji a vyberte Obnovit. Na záložce naplánovat automatické obnovení jděte na Nastavení>Systém>Plán.

Tip

Úkoly a procesy mají své stavy. Většina procesů závisí na jiných upstreamových procesech, jako jsou aktualizace zdrojů dat a profilování dat.

Výběrem stavu otevřete podokno Podrobnosti o průběhu a zobrazíte průběh úloh. Chcete-li úlohu zrušit, vyberte Zrušit úlohu ve spodní části panelu.

U každé úlohy můžete výběrem možnosti Zobrazit podrobnosti zobrazit další informace o průběhu, jako je čas zpracování, datum posledního zpracování a případné chyby a varování související s úlohou nebo procesem. Vyberte Zobrazit stav systému ve spodní části panelu k zobrazení dalších procesů v systému.

Zobrazení sestavy použitelnosti vstupních dat

Sestava použitelnosti vstupních dat poskytuje konsolidovaný pohled na chyby a varování, které mohou generovat vaše předdefinované predikce. Poskytuje také doporučení, jak zlepšit výkon modelu.

Sestava je k dispozici poté, co model dokončí tréninkový proces. Je vytvořena pro každý model samostatně, bez ohledu na to, zda bylo úspěšně provedeno trénování, nebo ne.

Na kartě Moje předpovědi vyberte kartu predikce a vyberte Zpráva o použitelnosti vstupních dat. Nebo v predikce zobrazení podrobností vyberte Zpráva o použitelnosti vstupních dat.

Sestava obsahuje:

• Název: Popisný název chyby, varování nebo doporučení.
• Krok: Fáze, školení nebo skóre modelu, které se informace týká.
• Stav: Závažnost informací (chyba, varování, doporučení).
• Název sloupce: Sloupec v tabulce, který je třeba upravit, aby se zlepšil výkon modelu.
• Tabulka: Název tabulky, kterou je třeba upravit, aby se zlepšil výkon modelu.
• Podrobnosti: Podrobnosti o chybě, varování nebo doporučení.