Érdeklődők prediktív pontozása

A prediktív érdeklődőpontozás prediktív gépi tanulás modellt használ a nyitott érdeklődők pontszámának kiszámításához az előzményadatok alapján. A pontszám segít az eladóknak rangsorolni a leadeket és magasabb érdeklődő minősítése arányokat elérni, és csökkenti az érdeklődő minősítéséhez szükséges időt.

Tegyük fel például, hogy két érdeklődő van, az A és a B érdeklődő a folyamatban. A érdeklődőpontozási modell 80-as pontszámot számít ki az A érdeklődőre és 50-et a B érdeklődőre. A pontszámok alapján megjósolhatja, hogy az A érdeklődőnek nagyobb esélye van arra, hogy lehetőséggé alakuljon. Ezenkívül áttekintheti a legfontosabb befolyásoló tényezőket, hogy elemezze, miért alacsony a B vezető pontszáma, és eldöntheti, hogy javítja-e azt.

Az alábbi képen egy példa látható egy érdeklődőpontozási vezérlő:

Az előzményadatok gyűjtése a pontozási modell létrehozásakor kezdődik. Az előzményadatokat a rendszer a data lake-ben tárolja elemzés céljából. Ha Dynamics 365 Sales-előfizetése lejár, vagy a szervezetet törlik, az előzményadatok 30 nap elteltével törlődnek.

Ha rendelkezik Dynamics 365 Sales Enterprise licenccel, engedélyezheti a prediktív érdeklődőpontozást az érdeklődő- és lehetőségpontozás gyors beállításában. Havonta 1,500 pontozott rekordot kap.

Licenc- és szerepkörkövetelmények

Követelmény típusa	Rendelkeznie kell
Licenc	Dynamics 365 Sales Premium vagy Dynamics 365 Sales Enterprise További információ: Dynamics 365 Sales árképzés
Biztonsági szerepkörök	Rendszergazda További információ: Előre definiált biztonsági szerepkörök értékesítéshez

Előfeltételek

• A Sales Insights speciális funkcióit engedélyezni kell.

• Elegendő érdeklődőre van szüksége a modell múltbeli adatok alapján történő betanításához. A szervezetnek legalább 40 minősített és 40 kizárt érdeklődőt kell létrehoznia és lezárnia a Betanítás a pontozási modell korábbi mezőjéből származó érdeklődőkkel kiválasztott időkeret során. A időkeret három hónaptól két évig terjed. Minél több érdeklődőt használhat fel a modell tanítására, annál jobb lesz a előrejelzés eredménye.

  Feljegyzés

  Ha üzleti folyamat tervez használni a modellhez, akkor a kiválasztott üzleti folyamat elhagyó érdeklődők nem lesznek figyelembe véve a betanításhoz, a pontozáshoz és a modell létrehozásához szükséges minimális követelmény megállapításához.

A rendszer körülbelül négy órát vesz igénybe az adatok szinkronizálása a data lake-kel. Ha a közelmúltban lezárta az érdeklődőket, a modell nem veszi azonnal figyelembe őket.

Az első pontozási modell létrehozása

Fontos

• Ha olyan modellt használ, amelyet a Dynamics 365 2020-as 2020-as kiadási hullámánál korábbi verziójában hozott létre, törölje a modellt , mielőtt újat hoz létre. Ellenkező esetben a modell előző verziója lesz alkalmazva a szervezet összes érdeklődőjére, és az új modellek nem lesznek hatással az érdeklődőkre.
• A 2020-as 2. kiadási hullámtól kezdve az alkalmazás az érdeklődőpontozási adatokat a msdyn_predictivescore táblába írja, és már nem az érdeklődői táblába. Mind az érdeklődő, mind a lehetőség pontozása a msdyn_predictivescore táblázatot használja.

A pontozási modell határozza meg az érdeklődők betanításhoz és pontozáshoz való kiválasztásának feltételeit. Ha a szervezet különböző értékesítési gyakorlatokat követ a különböző régiókban vagy részlegekben, mindegyikhez létrehozhat modelleket és egyedi betanítási készleteket.

1. Lépjen a Terület módosítása elemre az Értékesítési központ alkalmazás bal alsó sarkában, és válassza a Sales Insights beállításai lehetőséget.

2. Az oldaltérképen a Prediktív modellek alattválassza az Érdeklődőpontozás lehetőséget.

   Ha a szervezet nem rendelkezik legalább 40 minősített és 40 kizárt érdeklődővel, amelyek a Betanítás a múltból származó érdeklődőkkel időkeret azonosítottak, nem hozhat létre pontozási modellt. Ha elegendő érdeklődő van, az alkalmazás alapértelmezés szerint létrehoz egy modellt.

3. A Prediktív érdeklődőpontozás lapon szükség esetén módosítsa az olyan mezők értékeit, mint a üzleti folyamat, a szűrő oszlop stb. További információ ezekről a mezőkről: Modell hozzáadása. Ha elkészült, válassza a Kezdés lehetőséget.

Hagyjon néhány percet, amíg az alkalmazás betanítja a modellt. Elhagyhatja az oldalt, és később visszatérhet.

Az alkalmazás szabványos attribútumokat használ a modell betanításához. A modellt később szerkesztheti , hogy egyéni vagy intelligens attribútumokat tartalmazzon.

A modell közzététele

1. Ha a modell be van tanítva, és készen áll a közzétételre, a Prediktív érdeklődőpontozás oldal megerősítést jelenít meg:

   

2. Ha a modell be van tanítva, de nem áll készen a közzétételre, a Modell teljesítménye mezőben a Nem áll készen a közzétételre felirat jelenik meg .

3. A modell 15 naponta történő újratanításához válassza az Automatikus újratanítás lehetőséget.

4. Válassza a Közzététel vagy a Részletek megtekintése lehetőséget.

   • Ha a modell készen áll a közzétételre, és készen áll az alkalmazására, válassza a Közzététel lehetőséget.

     A modell olyan érdeklődőkre lesz alkalmazva, amelyek megfelelnek a modellkonfigurációban megadott feltételeknek. Az érdeklődő pontszáma a nézetekben az Érdeklődő pontszáma oszlopban, az érdeklődő űrlapon pedig egy vezérlő jelenik meg.

   • Ha közzététel előtt meg szeretné tekinteni a modell pontosságát és teljesítményét , vagy ha a modell még nem áll készen a közzétételre, és tudni szeretné, miért, válassza a Részletek megtekintése, majd aTeljesítmény lapot.

     Az alkalmazás megállapítja, hogy a modell nem áll készen a közzétételre, ha a pontossága egy küszöbérték, a görbe alatti terület (AUC) pontszám alá esik. Ha szeretné, továbbra is közzéteheti a modellt. Azonban rosszul fog teljesíteni.

Modell hozzáadása

Legfeljebb 10 modellt hozhat létre, mind közzétett, mind közzé nem tett, különböző érdeklődőkészletekhez. Az alkalmazás figyelmezteti, ha olyan modellt próbál létrehozni, amely ugyanazokat az érdeklődőket szerezheti, mint egy meglévő modell.

1. A Prediktív érdeklődőpontozás oldal alján válassza a Modell hozzáadása lehetőséget .

   

   Feljegyzés

   A Modell hozzáadása gomb nem jelenik meg, ha még nem hozott létre legalább egy pontozási modellt.

   Megnyílik a Prediktív érdeklődőpontozás oldal az alapértelmezett értékekkel.

   

2. Az Új modellnév mezőbe írjon be egy alfanumerikus karaktereket tartalmazó nevet. Az alulvonás megengedett, de a szóközök vagy egyéb különleges karakterek nem.

   Alapértelmezés szerint a név LeadScoring_<ÉÉÉÉHHNN><idő> (például,LeadScoring_ 202009181410). A dátum és idő egyezményes világidő (UTC) szerint lesz létrehozva.

3. A üzleti folyamat listában válasszon ki egy folyamatot, amely releváns azon érdeklődők számára, amelyekhez a modellt létrehozza. A kiválasztott üzleti folyamat elhagyó érdeklődők nem lesznek figyelembe véve a betanításhoz, a pontozáshoz és a modelllétrehozás minimális követelményének meghatározásához.

   A lista megjeleníti a szervezetben az érdeklődőkhöz definiált összes üzleti folyamatot.

   Az egyéni üzleti folyamatok listában való megjelenítéséhez engedélyezze változáskövetés a üzleti folyamat entitáshoz. A modell létrehozásakor az egyéni üzleti folyamatok automatikusan engedélyezik az adatok szinkronizálását a data lake-be elemzés céljából.

4. Az Állapot értékkészlet listában válassza ki azt a értékkészlet, amelyben az érdeklődők állapota meg van határozva.

5. Válassza ki a megfelelő értékeket a Minősített érték és a Kizárt érték listában.

   A beépített állapotállapot értékkészlet minősítettként és diszkvalifikáltként határozza meg az értékeket. Kiválaszthat egy egyéni értékkészlet, ha van ilyen.

6. Válassza az Oszlop szűrése és az Értékek szűrése lehetőséget azon érdeklődők megadásához, amelyeket a modellnek pontoznia kell.

   Több oszlop alapján történő szűréshez hozzon létre egy kiszámított mező a szükséges oszlopokkal, majd válassza ki a kiszámított mező az Oszlop szűrése listában.

7. A Betanítás a múltból származó érdeklődőkkel listában válasszon ki egy időszakot a betanítási készlethez. Az alapértelmezett érték két év.

   A szervezetnek legalább 40 minősített és 40 kizárt érdeklődővel kell rendelkeznie, amelyeket a kiválasztott időszakban hoztak létre és zártak le. A modell elemzi a kiválasztott időszak lezárt érdeklődőit, és ezeket az adatokat használja az elmúlt két év nyitott érdeklődőinek pontozásához.

   Ha a kiválasztott időszakban nem rendelkezel a minimális lezárt érdeklődőkkel, az Első lépések gomb le van tiltva. Válasszon ki egy másik időszakot, amely elegendő zárt érdeklődővel rendelkezik a modell betanításához.

8. Válassza az Első lépések lehetőséget. Figyelmeztető üzenet jelenik meg, ha a modell egy meglévő modell másolata, és ugyanazokat az érdeklődőket pontozza. Dönthet úgy, hogy mindenképpen létrehozza a modellt, vagy módosítja a konfigurációkat, hogy a modell egyedi érdeklődőkészletet szerezzen.

   

   A rendszer betanítása néhány percet vesz igénybe.

9. A modell betanítása után tegye közzé, vagy tekintse meg a részleteit.

Ha több pontozási modellt hoz létre, a Prediktív érdeklődőpontozás oldal Modell kiválasztása listájában válassza ki a megtekinteni kívánt modellt.

Nem találja a beállításokat az alkalmazásban?

Három eset lehetséges:

• Nem rendelkezik a szükséges licenccel vagy szerepkörrel.
• A rendszergazda nem engedélyezte a funkciót.
• Szervezete egyéni alkalmazást használ. A pontos lépésekhez kérjen segítséget a rendszergazdától. Az ebben a cikkben ismertetett lépések kifejezetten a gyári Értékesítési központ vagy Sales Professional alkalmazásokra vonatkoznak.

Kapcsolódó információk

Rendszer- és alkalmazásfelhasználók, akik adatokat küldhetnek a Dataverse
érdeklődőpontozási modell szerkesztése és újratanítása
Érdeklődők rangsorolása pontszámok alapján
Érdeklődőkezelés – GYIK