建議客戶細分 (預覽版)

運用 AI 模型的協助在您的客戶中探索值得注意的客戶細分。 此機器學習支援的功能會依照量值或客戶屬性建議客戶細分。 它可以協助改善您的 KPI，或更好地瞭解屬性在其他屬性的環境中受到的影響。

備註

建議客戶細分的功能使用自動方法來評估資料，並根據該資料進行預測，因此可當作是剖析的方法，也就是由一般資料保護規定 (「GDPR」) 定義那個術語「剖析」。 您使用此功能來處理資料將受到 GDPR 或其他法律或規定的制約。 您有責任確保您對 Dynamics 365 Customer Insights 的使用，包括此功能、符合所有適用法律和規定，包括隱私權、個人資料、生物資料、資料保護和通訊保密性的相關法律。

改善 KPI 的建議客戶細分

作為 Customer Insights 的使用者，您很可能會進行一系列的量值建立，協助追蹤關鍵效能指標 (KPI)。 若要建立客戶細分並執行非常精準的行銷活動，重點是要瞭解某些屬性如何影響此 KPI。
例如，您要追蹤名為 TotalSpendPerCustomer 的量值。 作為業務，您會想要看到此數字增長。 選取量值作為主要屬性，可讓您選取要評估影響的屬性。 假設是 成員資格階層、成員資格期間 和 職業。 接著，Customer Insights 會建議一個客戶細分，告訴您該量值受到的最大影響。 例如，金牌 成員且為 會計，與您的業務往來 至少有五年，影響 TotalSpendPerCustomer 最大。 您將會取得每個建議的估計客戶細分大小。 您可以使用此資訊來建立目標聽眾的行銷活動。

瞭解什麼會影響客戶屬性

您可以選擇客戶屬性而非量值作為主要屬性。 根據您選擇的影響屬性，AI 模型會建立一系列建議，以顯示選取的屬性如何影響主要屬性。
例如，您可以選擇 獎勵成員 (是/否) 作為主要屬性。 會員期間、職業 及 支援票證數量 會設定為其他影響屬性。 AI 模型可能會建議客戶細分，標示大部分會員期間超過 2 年的 IT 專業人員是獎勵成員。 另一個建議重點標註會員期間在一年內，少於三個支援票證的會計為獎勵成員。

人工智慧使用方式

使用主要屬性和影響屬性，決策樹演算法會建議值得注意的客戶細分。 這些建議是根據 AI 演算法所挑選的規則或模式而定。 只有與母體平均明顯不同的細分，才會顯示為建議。 會根據選取的量值或主要屬性與母體平均比較。

負責的 AI

建議的客戶細分可讓您選取屬性來建立新的客戶細分，並處理您選取的資料。 選擇屬性 (包括種族、性傾向或性別等敏感屬性) 時，您必須確保您能夠且應該處理該資料。 您有責任遵守所有適用於您組織的法律，並符合組織的原則和隱私權策略。

使用分類和數值值，主要屬性不同的結果

選擇數值屬性或分類屬性作為主要屬性，客戶細分建議會有不同。 分類屬性中的值包含兩個以上的類別或類型。 數值屬性包含量化資料，以及一種與其相關的合理測量方式。

使用數值屬性 (例如 年收入 或 會員期間 作為主要屬性)，系統會建議的客戶細分，是數值屬性的平均值比所有客戶高或低的。

分類屬性 (如 客戶滿意度) 當作主要屬性，結果會建議的客戶細分，是在特定類別中擁有較高或較低的百分比的客戶 (比較屬於相同類別的所有客戶百分比)。 例如，將客戶滿意度 選為主要屬性，並且此屬性由三個類別 (低、中 和 高)組成。 各類別方面，將會建議分屬該類別客戶的百分比，比同類別中所有客戶比例高或低的區段。 如果其中 22% 的客戶皆有 高 滿意度，那麼只有該類別中 高 滿意度客戶的比例比 22% 高或低的區段才會納入建議範圍。 同樣地，如果具備統計上的顯著，每個其他類別 (低 和 中) 都會有建議的客戶細分。

備註

目前，我們僅支援的主要分類屬性最多具備 10 個類別。 如果您想要根據超過 10 個類別的主要屬性查看客戶細分建議，我們建議您將某些類別分成一組，將類別數減少到 10 個以下 (含)。 這項限制只適用在主要屬性。 若是影響分類屬性，目前最多支援 100 個類別。

生成建議的客戶細分

1. 前往 區段。

2. 選取 建議 (預覽版) 索引標籤。

3. 選取 取得新的建議 以開始指南體驗。

4. 選擇量值或客戶屬性作為主要屬性，然後選取 下一步。

   

5. 選取影響屬性，並選取 儲存。

   提示

   選取多個影響屬性能改善評估其影響主要屬性的風險。 不要加入不會影響主要屬性的屬性。 例如，如果您的所有客戶都來自特定的國家/地區，請不要加入 國家/地區 屬性，因為它不會影響其輸出。

6. 視客戶設定檔和選取的屬性數量而定，這可能需要幾分鐘的時間來處理選取的屬性。

檢視建議的客戶細分詳細資料

當 AI 模型生成好建議之後，您會發現它們列在 客戶細分 > 建議 (預覽版)。

請選取建議的區段，以便審查該項建議的細節。 您也可以檢閱 AI 模型習得用來建議選取的區段的屬性值或規則。

將建議另存為客戶細分

1. 移至 客戶細分 > 建議 (預覽版)。

2. 選取您要儲存的客戶細分。

3. 在側邊窗格中，選取 儲存為客戶細分。

4. 儲存客戶細分之後，它便會顯示在 所有客戶細分 索引標籤的客戶細分清單中。它現在與任何其他客戶細分一樣，能重新整理、編輯或刪除。

重新整理或編輯一組建議

1. 移至 客戶細分 > 建議 (預覽版)。

2. 選取 重新整理建議，以使用維持設定好的屬性，重新整理建議。 或選取 編輯屬性 修改已設定的屬性。 系統將會重新執行 AI 模型，並根據最新的資料生成客戶細分建議，取代目前的建議。

限制

1. 估計的客戶細分大小不相符：如果您選擇的主要屬性包含空值，則會客戶細分建議中影響估計的客戶細分大小。 儲存這類客戶細分時，實際的客戶細分大小可能會與原始估計不同。

2. 布林值類型的主要屬性無法運作：目前，我們只支援資料的字串和數值型別作為主要屬性。

3. 建議的客戶細分不夠顯著：請記住，選取的屬性和這些屬性值的分佈會影響結果。 您可以變更影響屬性，甚至是主要屬性，以取得不同的結果。

備註

是否能請您告知您偏好的慣用文件語言？ 請填寫問卷。 (請注意，本問卷為英文版)

完成問卷大約需要七分鐘。 本問卷將不會收集個人資料 (隱私權聲明)。