首先启用Customer Insights模块并连接多源数据，再创建客户细分群体，利用AI预测模型分析行为，最后通过旅程地图可视化交互路径，实现精准营销与服务优化。
如果您希望深入了解客户与企业互动的方式，并基于数据优化营销和服务策略，微软Dynamics 365提供了强大的客户行为分析功能。通过集成多渠道数据和智能洞察工具，您可以识别客户偏好、预测需求并提升参与度。以下是实现客户行为分析的关键步骤。
本文运行环境：Surface Pro 9，Windows 11
一、启用Customer Insights模块
Customer Insights是Dynamics 365中用于统一客户数据并进行行为建模的核心组件。启用该模块可帮助您从多个来源整合客户信息，形成统一视图。
1、登录到Dynamics 365门户，进入“Settings”设置菜单。
2、选择“Products”产品选项，然后点击“Feature Management”功能管理。
3、在功能列表中查找Customer Insights，将其状态设置为“Enabled”。
4、保存更改后，返回主页，在应用导航器中打开Customer Insights工作区。
二、连接多源客户数据
为了准确分析客户行为，必须将来自CRM、ERP、网站、社交媒体等不同系统的客户交互数据导入系统。
1、在Customer Insights中选择“Connectors”连接器面板。
2、添加适用于Azure Blob Storage、Salesforce、Office 365或Power BI的数据连接器。
3、配置每个连接器的身份验证方式和同步频率。
4、映射字段以确保姓名、邮箱、交易记录等关键数据正确对齐。
三、创建客户细分群体
通过定义动态细分群体，您可以按行为模式（如购买频率、页面浏览路径）对客户进行分类，以便后续精准营销。
1、进入“Segments”选项卡，点击“New Segment”创建新群体。
微软爱写作
微软出品的免费英文写作/辅助/批改/评分工具
17 查看详情
2、使用拖拽式界面设定筛选条件，例如“过去30天内访问产品页面超过5次”。
3、为该群体命名并选择更新模式为实时或定时刷新。
4、保存后可在营销自动化流程中直接调用此群体作为目标受众。
四、利用AI驱动的行为预测模型
Dynamics 365内置的AI模型可基于历史行为预测客户流失风险、购买倾向或服务请求可能性。
1、进入“AI Models”区域，选择“Predictive Scoring”预测评分功能。
2、选择要预测的目标行为，例如“Churn Risk”客户流失风险。
3、系统将自动训练模型并生成每个客户的评分结果。
4、查看高风险客户列表，并触发相应的干预流程，如发送优惠券或安排客服回访。
五、可视化客户旅程地图
客户旅程地图帮助您直观了解客户在各个触点上的行为路径，发现转化瓶颈或体验断点。
1、进入“Journey Analytics”模块，选择“Create New Journey Map”。
2、定义起始事件（如首次访问官网）和终点事件（如下单成功）。
3、系统会自动绘制出所有可能路径，并标注各节点的跳出率和停留时间。
4、识别高频中断点，例如购物车放弃页面，进一步分析其背后原因。
以上就是微软Dynamics365怎样分析客户行为_微软Dynamics365客户行为分析教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/323793.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
