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預測概觀

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Dynamics 365 Customer Insights 隨附多種選項，可讓您利用 AI 和機器學習來預測資料。

立即可用的模型

開始使用預測資料最簡單的方法是預先定義模型，通常稱為立即可用模型。 他們只需要某些資料和結構，即可快速生成見解。 目前，有下列模型可以使用：

  • 客戶存留期值：預測客戶在與公司的互動中可能的營收。
  • 產品建議：根據採購行為和具有類似購買模式的客戶，提出一組預測產品建議。
  • 訂閱流失: 預測客戶是否有不再使用貴公司的訂閱產品或服務的風險。
  • 交易流失：預測客戶是否在特定時間範圍不會再購買您的產品或服務。
  • 情感分析：分析客戶意見反應的情感，並找出經常提及的業務層面。

提示

我們建議您定期使用更新過的資料來重新整理立即可用模型，以確保它們能準確地支援您的業務使用案例。 當系統擷取新的或更新的資料來源時，會對資料進行專門的重新整理。 但是，模型只會在此案例中重新評分，並繼續使用現有的訓練資料。

在設定體驗中設定模型重新定型排程，您可以設定 更新排程。 模型將重新定型及重新評分此排程，且您可以隨時變更。

Azure Machine Learnings 整合

如果組織已根據 Azure Machine Learning 試驗來使用機器學習案例，則 Customer Insights 中的自訂模型功能可協助您掌握全貌。 建立工作流程，來協助您選擇想要建立見解的資料，並將結果對應至您的整合客戶個人資料。 如需詳細資訊，請參閱自訂機器學習模型。

AI Builder 預測

有時資料集不完整，也會遺失某些值。 Customer Insights 可協助預測客戶實體和客戶細分的遺失值。 如需詳細資訊，請參閱以預測完成部分資料。