可用於： Microsoft 365 Copilot 和 Azure Foundry AI
媒體與娛樂場景： 內容貨幣化的預測分析
設想
無縫聚合熱門主題並細分受眾，以建立預測模型——透過數據驅動的決策，最大限度地提高付費牆後內容的貨幣化。.
1. 創造視覺效果
Copilot 幫助團隊根據消費者資料集創建視覺化內容和敘事。.
Power BI 中的 Copilot
範例提示：來自 隊列模型 根據資料集，建立按獲客月份劃分的 LTV 視覺化圖和主要流失驅動因素的分解樹。.
2. 調整模型
使用 Copilot 快速調整預測模型。
Excel 中的副駕駛
範例提示：使用以下列：avg_session_time、num_paywall_views、price_exposures、category_affinity 和 tenure_days，擬合梯度提升模型來預測 30 天轉換率。模擬將每月價格提高 5% 對預測轉換率的影響。.
3. 查詢資料集
使用您的機器學習模型建立一個代理，該代理可以回答有關您的客戶群的問題。.
人工智慧代理
範例提示：列出使用者細分群體 付費牆轉換率提升超過 15% 比較B組與對照組的風險。總結風險。.
4. 制定變現測試計劃
為了支援決策，Copilot 幫助設計測試計劃，以改善獲利選項。.
人工智慧代理
範例提示：設計軟性付費牆與硬性付費牆的地理分割方案，並設定樣本量和防護措施。.
5. 優化行銷活動
了解您的數據，以便更好地設計能夠實現特定財務目標的方案。.
Power BI 中的 Copilot
範例提示：按計劃、設備、推薦人顯示流失驅動因素；提出挽留優惠和預期節省的 MRR。.
6. 撰寫執行摘要
產生包含詳細指標的綜合變現計畫摘要，供高階主管審核。.
Power BI 中的 Copilot
範例提示：撰寫一份 200 字的 CEO 更新報告，標題為「第二季訂閱變現展望」。內容包括：新增用戶數、ARPU、LTV 與計畫的比較趨勢；主要流失原因；風險及因應措施。.
1訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式並將切換設為「Web」。
2訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 應用程序，並將切換設為「工作」。
3AI 代理程式允許 Copilot 存取您組織的特定應用程式。過去，這需要呼叫 API 才能從記錄系統取得資料。
本範例場景中的內容僅用於演示目的。您應該評估 Copilot 如何與您組織的業務流程、監管要求和負責任的 AI 原則保持一致。
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