Latest / M365.FM – подкаст о Microsoft 365, Copilot и ИИ на русском / Dynamics 365 Customer Insights – Data простыми словами: единые данные клиентов, профиль 360° и сегменты (ИИ-дубляж)

Transcript

Dynamics 365 Customer Insights – Data простыми словами: единые данные клиентов, профиль 360° и сегменты (ИИ-дубляж) · M365.FM – подкаст о Microsoft 365, Copilot и ИИ на русском

• 0:00
  Готовы к 10 дням погружения в Microsoft 365, Капайлот, ИИ, Азур и знакомство с людьми, создающими будущие работы?
• 0:07
  В этом январе М365Кон возвращается, и мы берем еще большую высоту.
• 0:12
  Присоединяйтесь к нам для участия в живых сессиях, демонстрациях реальных кейсов и получения практических знаний от MVP и экспертов со всего мира.
• 0:19
  Никаких общих слайдов, никакой пустой терминологии.
• 0:22
  Мы решаем реальные задачи, Капайлот Студия, ИИ Агенты, Фабрик, Безопасность, Управление и Автоматизация.
• 0:29
  Независимо от того, являетесь ли вы ИТ-специалистом, разработчиком или руководителем бизнеса, у нас есть сессии специально для вас.
• 0:35
  За 10 полных дней вы сможете изучить множество технологий и наладить связи с глобальным сообществом.
• 0:40
  Смотрите в прямом эфире и применяйте практические идеи в своей компании.
• 0:44
  Январь 2027 года, 10 дней, одно сообщество Microsoft.
• 0:49
  Регистрация уже открыта.
• 0:51
  Забронируйте свое место сегодня.
• 0:55
  Адрес m365кон.нет
• 0:57
  Присоединяйтесь на m365кон.нет
• 1:02
  Увидимся в прямом эфире в январе.
• 1:05
  Что, если один клиент фигурирует в трех системах, и каждая рассказывает совершенно разную историю?
• 1:09
  Отдел продаж видит открытую сделку, техподдержка, жалобу, маркетинг того, кто кликнул по письму на прошлой неделе.
• 1:14
  О, но этот же человек уже дважды что-то у вас покупал.
• 1:17
  Никто, глядя на один экран, не может увидеть полную картину.
• 1:20
  Я Мирко Петерс из M365FM, и этот краткий обзор поможет собрать все воедино простыми словами.
• 1:26
  Вы поймете, почему разрозненные данные о клиентах вызывают проблемы, и почему компаниям нужен общий взгляд, чтобы видеть в клиентах людей, а не строки в списках.
• 1:34
  Почему разрозненные данные приводят к ошибочным решениям.
• 1:36
  Представьте, что вы управляете компанией, которая продает оборудование другим бизнесом.
• 1:40
  Ваш отдел продаж использует Dynamics 365 Sales.
• 1:43
  Они видят контакты, аккаунты, звонки, встречи, открытые сделки, коммерческие предложения и заметки о прошлых разговорах.
• 1:48
  Это помогает продавцу подготовиться к звонку, но отображает работу только внутри системы продаж.
• 1:52
  Ваша служба поддержки работает где-то в другом месте.
• 1:54
  Они видят сервисные обращения, неисправные продукты, вопросы, жалобы и историю решения проблем.
• 1:59
  Оператор знает, что клиент обращался в поддержку трижды за месяц, но эта история не отображается в записи отдела продаж.
• 2:04
  У маркетинга свой собственный набор информации.
• 2:06
  Они знают, кто открыл письмо, кликнул по ссылке, заполнил форму, посетил страницу или зарегистрировался на мероприятие.
• 2:11
  Маркетолог видит живой интерес к новому продукту, в то время как сотрудник поддержки видит клиента, разочарованного уже купленным товаром.
• 2:17
  Вот простая аналогия.
• 2:18
  Представьте офисные здания с отдельными комнатами.
• 2:21
  У каждой комнаты свое окно.
• 2:23
  Отдел продаж видит одно, поддержка – другое, а маркетинг – третье.
• 2:27
  Ни у кого нет полной картины, пока вы не откроете двери между ними.
• 2:30
  Именно это и делает общий файл клиента.
• 2:32
  Он открывает двери.
• 2:33
  Никто не делает ничего плохого.
• 2:35
  Информация просто находится в разных местах, созданных для разных задач.
• 2:38
  Отделу продаж нужно управлять сделками, сервисной службе – решать проблемы, маркетингу, понимать вовлеченность.
• 2:44
  Заказы лежат в другой системе, а активность на сайте – в инструменте аналитики.
• 2:47
  Это разделение создает странную ситуацию.
• 2:50
  Вот пример.
• 2:51
  Возьмем клиента по имени Алекс Морган.
• 2:53
  В системе продаж у Алекса есть запись с устаревшим рабочим имейл и активной сделкой.
• 2:57
  В системе поддержки Алекс значится под личным имейл с двумя недавними обращениями.
• 3:02
  А на сайте Алекс зарегистрировался на вебинар, указав только имя, фамилию и номер телефона.
• 3:07
  Все эти записи принадлежат одному человеку, но без возможности их связать компания видит трех разных Алексов Морганов.
• 3:13
  Отдел продаж готовит предложение.
• 3:15
  Маркетинг присылает акцию на обновление.
• 3:17
  А поддержка просит Алекса повторить детали из прошлого звонка.
• 3:20
  Со стороны Алекса это выглядит неорганизованно.
• 3:23
  Вы сами сталкивались с этим, обращаетесь в компанию с проблемой, четко ее объясняете,
• 3:26
  а затем получаете радостное письмо с предложением что-то купить.
• 3:29
  У компании есть информация, но ее команды просто не имеют общего взгляда на нее.
• 3:33
  Неправильные связи между данными создают и другие мелкие проблемы.
• 3:36
  Дублирование записей ведет к дублирующим письмам.
• 3:38
  Старый имейл оставляет нужного человека без связи,
• 3:40
  а отсутствие связи между заказом и обращением скрывает причину, по которой клиент перестал покупать.
• 3:44
  Затем люди начинают выгружать списки в электронные таблицы.
• 3:47
  Маркетинг создает один список, продажи – другой.
• 3:50
  Сервис ведет собственный отчет.
• 3:52
  Вскоре команды спорят, чей список верный, пока клиент ждет, когда кто-то поймет ситуацию в целом.
• 3:57
  Это влияет на решение каждый день.
• 3:59
  Менеджер по продажам преследует клиентов, у которых были серьезные проблемы.
• 4:02
  Маркетолог шлет скидку тому, кто уже купил по полной цене,
• 4:05
  а руководитель сервиса не знает, что звонящий – один из крупнейших клиентов.
• 4:09
  Ответ не в том, чтобы заставить все команды работать в одном приложении.
• 4:12
  Каждой команде все еще нужны инструменты, созданные для ее задач.
• 4:15
  Им нужен один общий файл клиента, который сможет объединить разрозненные записи.
• 4:19
  Тогда каждая команда будет работать с одним и тем же человеком, а не с его разными версиями.
• 4:23
  Это и есть суть данных Customer Insights.
• 4:25
  Итак, что же объединяет эти разные записи о клиентах, не заставляя все отделы использовать одно приложение?
• 4:30
  Ответ – Dynamics 365 Customer Insights – платформа данных о клиентах от Microsoft, которую часто называют CDP.
• 4:36
  Вот самое простое определение.
• 4:37
  CDP собирает данные о клиентах из всех используемых вами систем в одном месте, объединяет записи, относящиеся к одному человеку, и создает постоянный профиль, с которым могут работать ваши бизнес-инструменты.
• 4:47
  Представьте себе это как большой архив.
• 4:49
  Каждый отдел отправляет туда свои папки.
• 4:51
  Отдел продаж, контактные данные и историю с делом.
• 4:53
  Служба поддержки, записи обращений.
• 4:55
  Ваш сайт – регистрация и посещение страниц.
• 4:58
  А система заказов, покупки и возвраты.
• 5:00
  Сами по себе эти папки могут использовать разные метки, разные форматы и даже разные номера клиентов.
• 5:05
  Костомер Insights Data сортирует их все и составляет единое досье клиента из записей, которые относятся друг к другу.
• 5:10
  Это досье дает вам то, что называют представлением в формате 360 градусов.
• 5:13
  Вы часто слышите эту фразу, поэтому вот что она означает.
• 5:15
  Представление на 360 градусов просто означает, что вы можете посмотреть на одного клиента и увидеть более одного типа взаимодействия.
• 5:20
  Кто он? Что купил? Когда звонил в поддержку? И как взаимодействовал с вами онлайн?
• 5:24
  Это более полная картина, а не магия.
• 5:27
  Данные о клиентах обычно делятся на несколько общих типов.
• 5:30
  Демографические данные описывают человека, имя, адрес, должность, компания.
• 5:33
  Транзакционные данные фиксируют обмен, покупку, возврат, платеж, бронирование или подписку.
• 5:39
  Поведенческие данные фиксируют действия, такие как открытие электронного письма, посещение страницы продукта, заполнение формы, использование приложения или регистрация на мероприятие.
• 5:46
  Костомер Insights Data также может включать операционные данные, такие как информация об инвентаризации или обслуживании, а также данные с подключенных устройств, интернета вещей, IoT.
• 5:54
  Компания, продающая подключенные машины, может захотеть видеть активность машины вместе с историей клиента.
• 5:59
  Сервисная команда может увидеть, что клиент звонил по поводу проблемы, в то время как операционные данные показывают, что машина также сообщила об ошибке.
• 6:06
  Этот контекст меняет ход беседы.
• 6:08
  Заметьте, я говорю «Костомер Insights Data», а не «Костомер Insights Journey».
• 6:11
  Они оба находятся под брендом «Костомер Insights», но выполняют разные задачи.
• 6:15
  Дейта объединяет информацию, подготавливает профили и находит полезные закономерности.
• 6:19
  Джарнис использует эти профили и группы клиентов для отправки электронных писем, сообщений и других коммуникаций.
• 6:24
  Одна сторона упорядочивает и осмысливает данные о клиентах.
• 6:27
  Другая сторона использует это понимание при общении с людьми.
• 6:30
  Вы можете представить дейта как архив, а Джарнис – как отдел коммуникаций.
• 6:34
  Многие люди путают это с Dynamics 365 Sales.
• 6:38
  Dynamics 365 Sales помогает продавцу управлять отношениями и продажами,
• 6:42
  очлеживая лиды, возможности, активности и переписку по счетам, предоставляя отделу продаж место для работы.
• 6:47
  Костомер Insights Data дает более широкий обзор.
• 6:50
  Система может получать информацию из Dynamics 365 Sales,
• 6:53
  а также подключать данные из сервисных систем, веб-сайтов, систем заказов, хранилищ данных и других одобренных источников.
• 6:59
  Она не заменяет продажи, а дополняет их контекстом о клиентах, который может отсутствовать в данных о продажах.
• 7:04
  За кулисами Костомер Insights Data работает на платформе Microsoft Azure,
• 7:07
  что означает, что Microsoft предоставляет облачную основу для хранения, обработки и защиты данных.
• 7:11
  Продукт также включает инструменты для обеспечения конфиденциальности, безопасности и управления данными.
• 7:15
  Управление данными — это набор правил, определяющих, кто имеет доступ к данным и как компания может их использовать.
• 7:20
  Профиль клиента содержит персональную информацию, поэтому эти правила должны быть частью системы с самого начала.
• 7:26
  Как только вы поймете, что Костомер Insights Data — это место, где отдельные записи о клиентах превращаются в единый профиль,
• 7:31
  следующим практическим вопросом станет, как собрать все эти записи в одном рабочем пространстве.
• 7:35
  Создание единого профиля клиента.
• 7:37
  До внедрения Костомер Insights
• 7:39
  Данные можно подключать откуда угодно.
• 7:42
  Вы создаете среду.
• 7:43
  Представьте среду, как контролируемое рабочее пространство для работы с данными клиентов,
• 7:47
  предоставляющие вашей команде единое место для сбора, подготовки, объединения данных и управления доступом к ним.
• 7:52
  Внутри этого пространства вы начинаете с добавления источников данных.
• 7:55
  Если вы уже используете Dynamics 365, Microsoft Dataverse часто предоставляет записи о продажах или обслуживании,
• 8:01
  так как Dataverse является хранилищем данных для многих приложений Dynamics 365 и Power Platform.
• 8:05
  Костомер Insights Data также может подключаться к Azure Data Lake, Fabric One Lake и Azure Synapse Analytics.
• 8:11
  Эти названия звучат технически сложно, но суть проста.
• 8:13
  Компании часто хранят огромные объемы данных в облачных хранилищах и системах отчетности.
• 8:17
  Коннекторы Power Query открывают еще один способ доступа.
• 8:20
  Power Query — это инструмент Microsoft для загрузки и преобразования данных перед их использованием.
• 8:24
  Он помогает, когда данные находятся в базе данных, бизнес-приложений или другом источнике,
• 8:27
  который не полностью соответствует формату ваших записей Dynamics 365.
• 8:31
  Каждый источник поступает в виде таблиц.
• 8:33
  Таблица — это просто структурированный список, похожий на электронную таблицу со столбцами и строками.
• 8:37
  Одна таблица может содержать список клиентов, другая — заказы, третья — сервисные обращения,
• 8:41
  а четвертая — регистрации на веб-сайте.
• 8:43
  Самое сложное заключается в том, что в этих таблицах редко используются одинаковые названия.
• 8:47
  Одна система может называть столбец адрес электронной почты, другая — email,
• 8:51
  а третья хранит номер клиента вообще без указания электронной почты.
• 8:54
  В одном источнике номера телефонов могут содержать коды стран, а в другом — нет.
• 8:58
  Имена могут приходить с разным написанием, пробелами или титулами.
• 9:01
  Костомеры Insights Data требуют помощи, чтобы понять значение каждого поля.
• 9:05
  Этот этап называется сопоставлением.
• 9:07
  Вы указываете системе, какие входящие столбцы содержат имя человека,
• 9:11
  адрес электронной почты, номер телефона, номер клиента, адрес или другие данные для идентификации.
• 9:15
  Вы также сопоставляете бизнес-записи, связанные с людьми.
• 9:18
  Таблица заказов должна связывать покупки с нужным клиентом, а таблица обращений — историю
• 9:23
  обслуживания с тем же человеком. Без этих связей у вас будут лишь списки событий,
• 9:27
  но не будет надежного способа понять, к кому они относятся.
• 9:30
  Возможно, вы думаете, что сопоставление записей — это просто поиск одинаковых адресов
• 9:33
  электронной почты и автоматическое объединение данных. Иногда это так,
• 9:36
  но реальные клиентские данные требуют более тщательного подхода.
• 9:39
  Два человека могут пользоваться одним домашним email-адресом, клиент может сменить работу
• 9:43
  и получить новый рабочий email. Небольшая разница в написании может указывать
• 9:46
  на одного и того же человека, а полные тезки могут быть совершенно разными людьми.
• 9:50
  Customer Insights позволяет задавать условия сопоставления. Вы можете сопоставлять записи
• 9:54
  на основе email-адреса, FIO, номера телефона и почтового индекса или использовать номер клиента,
• 9:59
  если он есть в вашем бизнесе. Цель — объединять записи только при наличии достаточных доказательств
• 10:02
  того, что они принадлежат одному человеку. Затем следует удаление дубликатов.
• 10:06
  Дубликаты — это повторяющиеся версии одной и той же записи в исходной таблице.
• 10:10
  Возможно, веб-форма создала две записи, когда кто-то дважды нажал кнопку отправки,
• 10:13
  или импорт-продаж добавил существующий контакт повторно. Удаление дубликатов помогает
• 10:17
  предотвратить ситуацию, когда один человек отображается как несколько разных людей
• 10:20
  еще до начала основной работы по сопоставлению. После того, как система сопоставляет записи и
• 10:24
  удаляет дубликаты, она объединяет информацию в профиль. Часто это называют «золотой записью»,
• 10:28
  но звучит это слишком пафосно. Поэтому давайте будем использовать более простое определение.
• 10:32
  Это наилучший сводный профиль клиента, который система может построить на основе подтвержденных
• 10:36
  вами данных. Он может объединять текущий email из одного источника, привязку к аккаунту из другого,
• 10:40
  историю заказов из третьего и записи об обслуживании из четвертого. При этом исходные системы не
• 10:44
  стираются. Отдел продаж сохраняет свои записи, система заказов – свои заказы, а служба поддержки
• 10:49
  продолжает работать со своими обращениями. Костомер Инсайтес создает связанный профиль для
• 10:53
  понимания клиента во всех этих источниках, очлеживая при этом происхождение информации.
• 10:57
  Этот след источника очень важен. Если кто-то спросит, откуда взялся адрес, номер телефона или детали
• 11:02
  покупки, ваша команда должна иметь возможность проследить это до исходной системы, а не воспринимать
• 11:06
  единый профиль как черный ящик. Профиль также становится полезнее, если он включает историю
• 11:11
  действий во времени. Костомер Инсайтес может связывать действия из загруженных таблиц и размещать
• 11:17
  их на хронологической шкале. Покупка в понедельник, звонок в поддержку в четверг, посещение страницы
• 11:22
  продукта на следующей неделе. Каждое событие добавляет контекст, когда вы оцениваете недавние
• 11:27
  отношения клиента с компанией. Представьте, что менеджер по продажам открывает профиль перед звонком
• 11:31
  клиенту. Вместо того, чтобы видеть только потенциальную сделку и несколько заметок, он может
• 11:35
  увидеть недавний заказ, закрытый вчера запрос в службу поддержки и недавнюю регистрацию на
• 11:39
  мероприятие. Менеджеру не нужно гадать, о чем пойдет разговор. Профиль предоставляет нужный
• 11:44
  контекст. Конечно, связанный профиль – это лишь набор данных, и следующий шаг – превращение этой
• 11:49
  информации в ответы, которые помогут вашим командам решать, кому нужно уделить внимание, что изменилось и
• 11:54
  какие действия предпринять. Добавляя значимые метрики, обогащение данных и прогнозы. Итак, вы создали
• 12:00
  единый профиль клиента, и ваша команда теперь видит более четкое представление о каждом человеке.
• 12:05
  Но, Тим, вот в чем дело. Список записей сам по себе не ответит на все бизнес-вопросы. Вам все еще
• 12:11
  нужны простые ответы. Кто покупал чаще всего? Кто давно не делал заказов? Какие клиенты несколько
• 12:17
  раз обращались в поддержку в этом месяце? Кто из них, скорее всего, уйдет? Костомер инсайтерс.
• 12:22
  Данные отвечают на многие из этих вопросов с помощью так называемых метрик. Давайте разберем,
• 12:27
  что такое метрика на самом деле. Метрика – это расчет, основанный на данных, которые у вас уже есть.
• 12:32
  Рассматривайте ее как единое согласованное число, которое ваша команда очлеживает вместе.
• 12:36
  Больше не нужно просить каждого рассчитывать это вручную в Excel каждый раз. Скажем,
• 12:40
  вам нужны общие объемы покупок за прошлый год, создайте метрику. Или количество дней с момента
• 12:45
  последнего заказа клиента – это еще одна метрика. Вы можете подсчитать количество обращений,
• 12:50
  рассчитать средний чек или отследить посещаемость мероприятий. Конкретная метрика зависит от того,
• 12:54
  что нужно понять вашему бизнесу. Для подписной модели бизнеса метрика покажет,
• 12:58
  как долго человек является клиентом и снизилась ли его активность. Для ретейлера она покажет
• 13:02
  общие траты, недавние возвраты или промежуток между покупками. Метрики превращают множество
• 13:07
  разрозненных действий в четкий ответ. Это экономит время, но, что более важно,
• 13:11
  помогает командам использовать единые определения. Если отдел продаж называет кого-то ценным
• 13:15
  клиентом, а маркетинг использует другой расчет, клиентский опыт снова становится разрозненным.
• 13:19
  Общая метрика дает всем единый согласованный способ оценки ситуации. Однако некоторые профили
• 13:24
  клиентов все еще могут иметь пробелы. Ваша система может знать имя клиента и историю покупок,
• 13:29
  но не его местоположение, данные о компании или другую полезную информацию.
• 13:33
  Данные Customer Insights могут обогатить профили, используя проверенные источники данных
• 13:37
  Microsoft или партнеров. Обогащение – это просто добавление дополнительной информации к имеющимся у вас
• 13:42
  данным. Customer Insights – это не повод собирать все возможные детали. Ваша компания должна добавлять
• 13:47
  только ту информацию, которую может использовать ответственно и только в рамках разрешений и правил
• 13:51
  работы с данными клиентов. При осторожном использовании и обогащении данных восполняет
• 13:54
  недостающий контекст. Например, компании, продающей товары другим фирмам, может потребоваться
• 13:58
  более четкая информация о клиенте наряду с контактами отдела продаж, чтобы менеджер понимал,
• 14:03
  с кем он говорит еще до начала беседы. Затем переходим к прогнозам. Данные Customer Insights
• 14:07
  включают готовые модели ИИ, которые оценивают вероятность оттока и ожидаемую выручку.
• 14:11
  Отток означает, что клиент перестал покупать, отменил подписку или перестал взаимодействовать
• 14:16
  с вашей компанией. Ожидаемая выручка оценивает доход от отношений с клиентом с течением
• 14:20
  времени. Эти прогнозы ищут закономерности в данных, учитывая историю покупок, недавнюю активность
• 14:24
  или изменение в поведении в зависимости от модели и предоставленных вами данных.
• 14:28
  Результат – это сигнал, который помогает команде решить, на что обратить внимание в первую очередь.
• 14:31
  Customer Insights – это не окончательный вердикт относительно человека. Оценка оттока вовсе не означает,
• 14:35
  что клиент обязательно уйдет. Она означает, что доступные данные похожи на шаблоны поведения клиентов,
• 14:39
  которые ушли ранее. Людям все равно нужно проверять контекст и полагаться на свое суждение.
• 14:43
  Представьте клиента, чья покупательская активность внезапно прекратилась. Прогноз помечает
• 14:47
  этого клиента как возможный риск оттока. Прежде чем кто-либо отправит предложение по возврату
• 14:51
  клиента, команда проверяет профиль и находит открытый запрос в службу поддержки. Теперь правильное
• 14:55
  действие – сначала решить проблему, а не отправлять рекламное письмо, игнорирующие этот вопрос.
• 14:59
  Некоторые организации создают свои собственные модели и используют более широкие инструменты
• 15:03
  аналитики для уникальных задач своего бизнеса. Производитель изучает использование продукта
• 15:06
  наряду с историей сервисного обслуживания. Компания с собственным отделом анализа данных тестирует модель,
• 15:11
  построенную на сигналах, которые важны для ее бизнеса. Данные кастомер инсайта смогут стать
• 15:15
  частью этой работы, но они не отменяют необходимость в качественных данных или человеческом контроле.
• 15:20
  Вот что я назвал бы ключевыми выводами. Метрики показывают, что произошло. Обогащение
• 15:24
  добавляет контекст. Прогнозы указывают на закономерности, которые стоит проверить. Но инсайты,
• 15:28
  которые остаются внутри профиля, в конечном итоге ничего не меняют. Командам нужен способ использовать
• 15:33
  эти ответы, когда они решают, с кем связаться, какую поддержку оказать и куда передать
• 15:37
  информацию о клиенте дальше. Сегментация и активация – превращение профилей в конкретные
• 15:41
  действия. Профиль клиента становится полезным, когда вы можете использовать его для работы.
• 15:45
  Именно здесь на помощь приходят сегменты. Сегмент – это сохраненная группа клиентов,
• 15:48
  отобранных по заданным вами правилам. Эти правила используют детали профиля, активности,
• 15:52
  поведения и метрики из данных кастомер инсайта. Вам больше не нужно вручную выбирать имена из
• 15:57
  электронной таблицы. Вместо этого вы задаете бизнес-вопрос и превращаете его в правило. Например,
• 16:02
  показать клиентов, которые открыли обращение в поддержку за последние 30 дней, не совершали
• 16:06
  покупок за последние 90 дней и дали согласие на получение сообщений. Эта группа обновляется по
• 16:11
  мере изменения данных о клиентах. Если кто-то совершает покупку, он перестает соответствовать
• 16:16
  правилам и покидает сегмент. Если другой клиент открывает новое обращение и перестает покупать,
• 16:20
  он в него попадает. Ваша аудитория остается привязанной к актуальным данным, а не превращается
• 16:24
  в устаревший выгруженный список. Это меняет принципы работы команд. Сервисная команда использует
• 16:28
  сегмент для выявления клиентов, нуждающихся в особом внимании после повторяющихся проблем.
• 16:31
  Отдел продаж фокусирует свои действия на клиентах, проявивших недавний интерес к продукту и имеющих
• 16:35
  историю покупок похожих товаров. Маркетинг создает аудиторию из людей, которые посетили
• 16:39
  мероприятия, но не запросили звонок от отдела продаж. Цель состоит не в том, чтобы просто
• 16:43
  отправлять больше сообщений. Цель – сделать так, чтобы следующее действие соответствовало тому,
• 16:47
  что компания уже знает. Клиенту с недавней проблемой нужно честное обновление по его сервисному
• 16:51
  запросу. Тому, кто неделями изучал новый продукт, нужен полезный разговор с отделом продаж.
• 16:56
  Одинаковое отношение к обоим этим людям обесценивает информацию, которую ваши команды
• 16:59
  старались собрать воедино. Данные Костомер Инсайтес также могут передавать унифицированные
• 17:03
  профили, сегменты и другие подготовленные данные в подключенные пункты назначения.
• 17:06
  Пункт назначения – это другой утвержденный инструмент, которому нужна эта информация.
• 17:10
  Возможно, это маркетинговая платформа, инструмент аналитики или другая бизнес-система,
• 17:14
  где ваша команда работает с клиентами. Для организаций, использующих приложение
• 17:17
  Dynamics 365, надстройка «Карточка клиента» привносит клиентский контекст в другие интерфейсы
• 17:21
  Dynamics 365. Представьте, что сотрудник отдела продаж или сервиса открывает запись клиента в приложении,
• 17:26
  которым он уже пользуется. «Карточка клиента» размещает более широкий контекст рядом с их
• 17:30
  повседневной работой, поэтому им не нужно искать данные в разных системах перед каждым разговором.
• 17:35
  Костомер Инсайтес Джарнис также использует аудитории, полученные в результате работы с этими данными.
• 17:39
  Джарнис управляет коммуникациями с клиентами, такими как электронная почта,
• 17:42
  текстовые сообщения и другие запланированные взаимодействия. Данные Костомер Инсайтес
• 17:45
  подготавливают людей и контекст. Джарнис использует эту аудиторию, когда компания решает выйти на связь.
• 17:50
  Разделяйте эти задачи в своем сознании. Данные отвечают на вопрос, кто этот человек и что мы о нем знаем,
• 17:55
  а Джарнис отвечает на вопрос, какая коммуникация должна произойти следующей. И это разделение
• 18:00
  помогает командам избежать распространенной ошибки. Создание сегмента не означает автоматически,
• 18:05
  что нужно связаться со всеми, кто в него входит. Сегмент определяет группу на основе фактов и
• 18:09
  правил. Кому-то все равно нужно решить, имеет ли смысл контакт, какой канал подходит и учитывает
• 18:14
  ли он текущую ситуацию клиента. Один общий сегмент также решает привычную проблему с электронными
• 18:19
  таблицами. Маркетингу не нужен один вручную очищенный список, в то время как продажи используют
• 18:23
  другую версию, а сервис держит третий список, спрятанный в отчете. Команды работают по единым
• 18:27
  правилам взаимодействия с клиентами, даже если принимают разные решения. Данные могут перемещаться,
• 18:32
  но им нужны ограничения. Конфиденциальность, безопасность и отличие с CDP. Чем больше
• 18:36
  становится ваш профиль клиента, тем больше ответственности вы берете на себя. И эта
• 18:40
  ответственность начинается с конфиденциальности и безопасности. Когда вы объединяете имена,
• 18:45
  контакты, записи о покупках, историю поддержки и действия в сети, нужны четкие правила работы с
• 18:50
  этой информацией. Согласие, правила конфиденциальности и контроль доступа имеют значение еще до
• 18:54
  начала объединения данных. Костомер Insight as Data включает инструменты конфиденциальности,
• 18:59
  безопасности и управления, работающие в фоновом режиме. Представьте это как пост охраны в офисном
• 19:04
  здании. Простыми словами, вы устанавливаете правила о том, кто может просматривать данные клиентов и
• 19:08
  как их использовать. Вы думаете о разрешениях клиентов до того, как собираете данные, объединяете их,
• 19:12
  создаете сегмент или отправляете в другой инструмент. Суть в том, что больше данных не означает
• 19:16
  возможность использовать их как угодно. Данные должны соответствовать разрешениям,
• 19:19
  законом и внутренним правилам каждого клиента. Эта работа проводится в самом начале, а не после
• 19:22
  того, как компания пошла не так или клиент подал жалобу. Так чем же CDP отличается от других
• 19:26
  инструментов для работы с клиентами? Давайте разберемся. Давайте сравним два типичных примера.
• 19:30
  Вспомните о CRM-системе. Инструмент вроде Dynamics 365 Sales помогает отделам продаж и обслуживания
• 19:36
  фиксировать и управлять прямыми отношениями с клиентами. Продавцы используют его для работы с
• 19:39
  лидами, возможностями, звонками и учетными записями. CRM хорошо справляется с одной задачей, тогда как
• 19:44
  Customer Insights Data заполняет пробелы в маркетинге и обслуживании. Customer Insights Data работает с более
• 19:49
  широким кругом утвержденных источников. Она объединяет записи.