Налаштування прогнозного оцінювання потенційних клієнтів

Прогнозний скоринг потенційних клієнтів використовує модель прогнозного машинного навчання для розрахунку балу для відкритих потенційних клієнтів на основі історичних даних. Цей показник допомагає продавцям визначати пріоритети потенційних клієнтів і досягати вищих показників кваліфікації лідів, а також скорочує час, необхідний для кваліфікації ліда.

Скажімо, у вашій воронці продажів є два потенційні клієнти — А та Потенційний клієнт Б. Модель оцінювання потенційних клієнтів обчислює 80 балів для потенційного клієнта А та 50 балів для потенційного клієнта Б. На основі балів можна передбачити, що потенційний клієнт А має більше шансів бути перетвореним на можливість. Крім того, ви можете переглянути основні фактори впливу, щоб проаналізувати, чому оцінка ліда B низька, і вирішити, чи варто її покращувати.

На наступному зображенні показаний приклад віджета для підрахунку балів потенційних клієнтів:

Збирання історичних даних починається з моменту створення моделі оцінювання. Історичні дані зберігаються в озері даних для аналізу. Якщо термін дії передплати на Dynamics 365 Sales закінчується або організацію видаляється, історичні дані видаляються через 30 днів.

Якщо у вас є ліцензія Dynamics 365 Sales Enterprise, ви можете ввімкнути прогнозовану оцінку потенційних клієнтів у швидких налаштуваннях оцінювання потенційних клієнтів і потенційних можливостей. Ви отримуватимете 1 500 набраних записів на місяць.

вимоги

• Потрібно ввімкнути функції розширеної статистики продажів.

• Вам потрібно мати достатню кількість лідів, щоб тренувати модель на основі минулих даних. Ваша організація повинна створити та закрити принаймні 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих лідів протягом періоду, який ви виберете для навчання моделі. Наприклад, якщо ви вирішите навчати модель з лідами за останні три місяці, вам потрібно мати принаймні 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих лідів, які були створені та закриті протягом останніх трьох місяців. Ви вибираєте часові рамки при створенні моделі, і вони коливаються від трьох місяців до двох років. Чим більше ви зможете застосувати потенційних клієнтів для тренування моделі, тим кращими будуть результати прогнозу. Перевірте, чи є у вас необхідна кількість лідів для побудови моделі оцінювання.

  Нотатка

  Якщо ви плануєте використовувати потік бізнес-процесів для своєї моделі, то ліди, які відмовилися від обраного потоку бізнес-процесів, не будуть враховуватися для навчання, оцінювання та встановлення мінімальних вимог для створення моделі.

Системі потрібно близько чотирьох годин, щоб синхронізувати дані з озером даних. Якщо ви нещодавно закрили ліди, модель не розглядатиме їх одразу.

Створіть свою першу модель підрахунку балів

Скорингова модель визначає критерії вибору лідів для тренувань та підрахунку балів. Якщо ваша організація дотримується різних практик продажів у різних регіонах або бізнес-підрозділах, ви можете створити моделі та унікальні навчальні набори для кожного з них.

1. Перейдіть до області змін у нижньому лівому куті програми Sales Hub і виберіть параметри Sales Insights.

2. На карті сайту в розділі Прогнозні моделі виберіть Оцінювання потенційних клієнтів.

   

   Якщо у вашій організації немає принаймні 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих потенційних клієнтів, створених у часовому проміжку, визначеному в полі Поїзд із попередніми лідами, ви не зможете створити модель оцінювання. Якщо лідів достатньо, додаток генерує модель за замовчуванням.

3. За потреби на сторінці Прогнозування оцінювання потенційних клієнтів змініть значення таких полів, як потік бізнес-процесів, стовпець фільтра тощо. Докладнішу інформацію про ці поля наведено в наступному розділі Додавання моделі. Коли ви закінчите, виберіть Почати.

Зачекайте кілька хвилин, щоб програма навчила вашу модель. Ви можете залишити сторінку і повернутися пізніше.

У додатку використовуються стандартні атрибути для навчання моделі. Ви можете відредагувати модель пізніше, включивши спеціальні або інтелектуальні атрибути.

Публікація моделі

1. Коли ваша модель навчена та готова до публікації, на сторінці прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів з’явиться підтвердження:

   

2. Якщо модель навчена, але не готова до публікації, у полі «Продуктивність моделі» відображається «Не готова до публікації».

3. Щоб перенавчати модель кожні 15 днів, виберіть « Перетренувати автоматично».

4. Виберіть Опублікувати або Переглянути деталі.

   • Якщо модель готова до публікації та ви готові її застосувати, виберіть Опублікувати.

     Модель застосовується до лідів, які відповідають критеріям, зазначеним у комплектації моделі. Оцінка потенційного клієнта відображається в стовпці Оцінка потенційного клієнта у представленнях даних і в віджеті у формі для потенційних клієнтів.

   • Щоб переглянути точність і продуктивність моделі перед публікацією, або якщо модель не готова до публікації, а ви хочете знати чому, виберіть «Докладно», апотім перейдіть на вкладку «Продуктивність ».

     Додаток визначає, що модель не готова до публікації, якщо її точність нижча за порогове значення – оцінку площі під кривою (AUC). Ви все ще можете опублікувати модель, якщо хочете. Однак він буде працювати погано.

Додавання моделі

Ви можете створити до 10 моделей, як опублікованих, так і неопублікованих, для різних наборів лідів. Додаток попереджає вас, якщо ви намагаєтеся створити модель, яка може отримати таку ж кількість потенційних клієнтів, як і наявна модель.

1. Унизу сторінки прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів виберіть Додати модель.

   

   Нотатка

   Кнопка Додати модель не відображатиметься, якщо ви не створили хоча б одну модель оцінювання.

   Відкриється сторінка прогнозованого оцінювання потенційних клієнтів зі значеннями за умовчанням.

   

2. У полі Нова назва моделі введіть назву, яка містить буквено-цифрові символи. Ви можете використовувати також символи підкреслювання, але не пробіли або інші спеціальні символи.

   За замовчуванням ім’я LeadScoring_ <РРРРММДД><Час> (наприклад,LeadScoring_ 202009181410). Дата й час зазначаються у форматі всесвітнього координованого часу (UTC).

3. У списку Потік бізнес-процесів виберіть ланцюжок, релевантний для потенційних клієнтів, для яких ви створюєте модель. Ліди, які відмовилися від обраного потоку бізнес-процесів, не будуть розглядатися для навчання, виставлення балів і для встановлення мінімальних вимог для створення моделі.

   У списку відображаються всі потоки бізнес-процесів, які визначені для лідів у вашій організації.

   Щоб відобразити користувацькі потоки бізнес-процесів у списку, увімкніть функцію «Відстеження змін» для сутності потоку бізнес-процесів. Коли ви генеруєте модель, автоматично включаються кастомні бізнес-процеси для синхронізації даних з озером даних для аналізу.

4. У списку наборів параметрів «Стан » виберіть набір параметрів, у якому визначено статус потенційних клієнтів.

5. Виберіть відповідні значення у списках «Кваліфіковане значення » та «Дискваліфіковане значення » відповідно.

   Готовий набір параметрів стану статусу визначає значення як «Кваліфіковано » та «Дискваліфіковано». Ви можете вибрати власний набір опцій, якщо один з них визначено.

6. Виберіть значення стовпців «Фільтр» і «Фільтр», щоб указати потенційних клієнтів, яких має оцінювати модель.

   Щоб відфільтрувати за кількома стовпцями, створіть обчислюване поле з потрібними стовпцями, а потім виберіть обчислюване поле у списку Стовпець фільтра.

7. У списку Потяг з лідами з минулого виберіть період часу для тренувального набору. За замовчуванням – два роки.

   Ваша організація повинна мати мінімум 40 кваліфікованих і 40 дискваліфікованих лідів, які були створені та закриті протягом вибраного періоду. Модель аналізує закритих лідів за вибраний період і використовує ці дані для оцінки відкритих лідів за останні два роки.

   Якщо у вас немає мінімальної кількості закритих лідів у вибраний період часу, кнопка «Почати » вимкнена. Виберіть інший часовий проміжок, в якому достатньо закритих лідів для тренування моделі.

8. Виберіть Почати роботу. Ви отримаєте попередження, якщо модель є дублікатом наявної моделі та набирає той самий набір потенційних клієнтів. Ви все одно можете створити модель або змінити конфігурацію, щоб модель отримала унікальний набір потенційних клієнтів.

   

   Системі знадобиться кілька хвилин, щоб навчити вашу модель.

9. Коли ваша модель буде навчена, опублікуйте її або перегляньте її деталі.

Якщо ви створюєте кілька моделей оцінювання, скористайтеся списком Вибрати модель на сторінці Прогнозування оцінювання потенційних клієнтів, щоб вибрати модель для перегляду.

Не можете знайти цю функцію у своєму додатку?

Є кілька можливостей:

• У вас немає необхідної ліцензії для використання цієї функції. Перегляньте порівняльну таблицю та посібник із ліцензування, щоб дізнатися, які функції доступні з вашою ліцензією.
• У вас немає необхідної ролі безпеки, щоб використовувати цю функцію.
  • Щоб налаштувати або настроїти функцію, потрібно мати ролі адміністрування та настроювання
  • Щоб використовувати функції, пов’язані зі збутом , потрібно мати ролі Основні продажі
  • Деякі завдання вимагають специфічних функціональних ролей.
• Ваш адміністратор не вмикав цю функцію.
• У вашій організації використовується настроювана програма. Зверніться до свого адміністратора, щоб отримати точні вказівки. Кроки, описані в цій статті, стосуються виключно готових програм Центр збуту та Sales Professional.

Пов’язані відомості

Користувачі системи та додатків, які можуть надсилати дані до Dataverse
Як редагувати та перенавчати модель оцінювання потенційних клієнтів
Пріоритезуйте потенційних клієнтів за допомогою балів
Поширені запитання про керування лідами