Chia sẻ qua

Tạo và quản lý dự đoán

  • Bài viết

Dynamics 365 Customer Insights - Data đi kèm với nhiều tùy chọn khác nhau sử dụng AI và máy học để dự đoán dữ liệu.

Dự đoán cung cấp các khả năng để tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn, cải thiện khả năng kinh doanh và luồng doanh thu. Chúng tôi thực sự khuyên bạn nên cân bằng giá trị dự đoán của mình với tác động của nó và những thành kiến ​​có thể được đưa ra một cách có đạo đức. Tìm hiểu thêm về cách Microsoft giải quyết vấn đề AI có trách nhiệm.

Tạo thông tin chi tiết bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán có sẵn

Sử dụng các mô hình xác định sẵn, thường được gọi là mô hình có sẵn, là cách dễ nhất để bắt đầu dự đoán dữ liệu. Các mô hình này chỉ yêu cầu một số dữ liệu và cấu trúc nhất định để tạo ra thông tin chuyên sâu một cách nhanh chóng.

Các mô hình sau đây có sẵn:

  • Giá trị trọn đời của khách hàng: Dự đoán doanh thu tiềm năng của khách hàng trong toàn bộ quá trình tương tác với doanh nghiệp.
  • Đề xuất sản phẩm: Đề xuất bộ đề xuất dự đoán sản phẩm dựa trên hành vi mua hàng và khách hàng có mô hình mua hàng tương tự.
  • Tỷ lệ ngừng đăng ký: Dự đoán liệu khách hàng có gặp rủi ro khi không còn sử dụng các sản phẩm hoặc dịch vụ đăng ký của công ty bạn hay không.
  • Giao dịch rời bỏ: Dự đoán liệu một khách hàng cá nhân có thể không mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn nữa trong một khung thời gian nhất định hay không.
  • Phân tích tình cảm: Phân tích tình cảm phản hồi của khách hàng và xác định các khía cạnh kinh doanh thường được đề cập.

Để hiểu mức độ sẵn sàng của dữ liệu trong việc tạo ra thông tin chi tiết, hãy xem Tổng quan về báo cáo chuẩn bị dữ liệu.

Tiền bo

Chúng tôi khuyên bạn nên thường xuyên làm mới các mô hình có sẵn bằng dữ liệu cập nhật để đảm bảo chúng cung cấp thông tin chính xác cho trường hợp sử dụng của doanh nghiệp bạn. Dữ liệu được làm mới đặc biệt khi hệ thống nhập nguồn dữ liệu mới hoặc cập nhật. Tuy nhiên, các mô hình sẽ chỉ ghi điểm lại trong trường hợp này và tiếp tục sử dụng dữ liệu huấn luyện hiện có.

Định cấu hình Lịch cập nhật bằng cách đặt lịch đào tạo lại mô hình trong khi định cấu hình. Mô hình sẽ đào tạo lại và tính điểm lại theo lịch trình này, bạn có thể thay đổi lịch trình này bất cứ lúc nào.

Quản lý dự đoán hiện có

Chuyển đến trang Thông tin chi tiết>Dự đoán trang. Trên tab Dự đoán của tôi , hãy xem các dự đoán bạn đã tạo, loại dự đoán của chúng, tên bảng đầu ra, trạng thái, lần cuối cùng dự đoán được chỉnh sửa và lần cuối cùng dữ liệu đã được làm mới. Bạn có thể sắp xếp danh sách dự đoán theo bất kỳ cột nào.

Để xem các tác vụ có sẵn, hãy chọn dự đoán.

Trang dự đoán của tôi.

Làm mới một dự đoán

Dự đoán có thể được làm mới theo lịch trình tự động hoặc làm mới thủ công theo yêu cầu. Để làm mới tất cả dự đoán theo cách thủ công, hãy chọn Làm mới tất cả. Để làm mới dự đoán theo cách thủ công, hãy chọn nó và chọn Làm mới. Để lên lịch làm mới tự động, hãy chuyển tới Cài đặt>Hệ thống>Lịch biểu.

Tiền bo

Có trạng thái cho các nhiệm vụ và quy trình. Hầu hết các quy trình đều phụ thuộc vào các quy trình ngược dòng khác, chẳng hạn như nguồn dữ liệu và lập hồ sơ dữ liệu làm mới.

Chọn trạng thái để mở ngăn Chi tiết tiến trình và xem tiến trình của nhiệm vụ. Để hủy công việc, hãy chọn Hủy công việc ở cuối ngăn.

Trong mỗi nhiệm vụ, bạn có thể chọn Xem chi tiết để biết thêm thông tin về tiến độ, chẳng hạn như thời gian xử lý, ngày xử lý cuối cùng cũng như mọi lỗi và cảnh báo hiện hành liên quan đến nhiệm vụ hoặc quy trình. Chọn Xem trạng thái hệ thống ở cuối bảng để xem các quy trình khác trong hệ thống.

Xem báo cáo khả năng sử dụng dữ liệu đầu vào

Báo cáo khả năng sử dụng dữ liệu đầu vào cung cấp cái nhìn tổng hợp về các lỗi và cảnh báo mà các dự đoán sẵn dùng của bạn có thể tạo ra. Nó cũng đưa ra các khuyến nghị về cách cải thiện hiệu suất của mô hình.

Báo cáo sẽ có sau khi mô hình hoàn tất quá trình đào tạo. Mỗi mô hình nhận được một báo cáo riêng, bất kể mô hình đó có hoàn thành khóa đào tạo thành công hay không.

Trên tab Dự đoán của tôi , hãy chọn dự đoán và chọn Nhập báo cáo khả năng sử dụng dữ liệu. Hoặc từ chế độ xem chi tiết dự đoán, hãy chọn Nhập báo cáo khả năng sử dụng dữ liệu.

Ví dụ về báo cáo khả năng sử dụng dữ liệu đầu vào hiển thị một bảng có lỗi, cảnh báo và đề xuất.

Báo cáo bao gồm:

  • Tên: Tên mô tả lỗi, cảnh báo hoặc đề xuất.
  • Bước: Giai đoạn làm mẫu, huấn luyện hoặc cho điểm và thông tin đề cập đến.
  • Trạng thái: Mức độ nghiêm trọng của thông tin (lỗi, cảnh báo, khuyến nghị).
  • Tên cột: Cột trong bảng cần được sửa đổi để cải thiện hiệu suất của mô hình.
  • Bảng: Tên bảng cần sửa đổi để cải thiện hiệu suất mô hình.
  • Chi tiết: Chi tiết về lỗi, cảnh báo hoặc đề xuất.