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Dynamics 365 Customer Insights – Data explicado: unifique dados de clientes, perfis 360° e segmentos (Dublagem IA) · M365.FM – Podcast de Microsoft 365, Copilot e IA em português

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Em janeiro, em janeiro.
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E se um cliente aparecer em três sistemas e cada um deles contar uma história completamente diferente?
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O setor de vendas viu uma oportunidade aberta, o suporte viu uma reclamação, o marketing viu alguém que clicou em um e-mail na semana passada.
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Ah, mas essa mesma pessoa já comprou de você duas vezes.
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Ninguém olhando para uma única tela consegue ver o quadro completo.
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Eu sou Mirko Peters, do M365FM, e esta pílula de conhecimento reúne esse quadro novamente em linguagem simples.
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Você verá por que dados de clientes dispersos causam verdadeiras dores de cabeça
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e por que as empresas precisam de uma visão compartilhada antes de tratarem clientes como pessoas em vez de linhas em listas separadas.
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Por que dados de clientes dispersos geram decisões ruins?
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Imagina que se gerencia uma empresa que vende equipamentos para outras empresas.
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Sua equipe de vendas usa o Dynamics 305 Sales.
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Eles veem contatos, contas, chamadas, reuniões, oportunidades abertas, orçamentos e notas de conversas passadas.
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Isso ajuda um vendedor a se preparar para uma ligação, mas mostra apenas o trabalho dentro do sistema de vendas.
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Sua equipe de suporte lida com o trabalho em outro lugar.
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Eles veem casos de serviço, produtos quebrados, dúvidas, reclamações e as conversas necessárias para resolver um problema.
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Um agente sabe que um cliente entrou em contato com o suporte três vezes este mês,
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mas esse histórico nunca aparece no registro de vendas.
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O marketing tem seu próprio conjunto de informações.
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Eles sabem quem abriu um e-mail, clicou em um link, preencheu um formulário, visitou uma página e escreveu em um evento.
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Um profissional de marketing vê um forte interesse em um novo produto,
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enquanto o agente de suporte vê um cliente frustrado com o produto que já possui.
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E aqui está uma analogia simples.
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Pense nisso como um prédio de escritórios com sala separada.
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Cada sala tem sua própria janela.
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Vendas vê uma perspectiva, suporte vê outra e marketing vê uma terceira.
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Ninguém tem a visão completa até que você abra as portas entre eles.
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É isso que um arquivo de cliente compartilhado faz.
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Ele abre as portas.
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Ninguém está fazendo nada de errado.
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As informações simplesmente vivem em locais separados, criados para tarefas de fé.
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Vendas precisa gerenciar negócios, suporte precisa resolver casos,
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marketing precisa entender o engajamento, pedidos ficam em outro sistema
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e atividade no site vivem uma ferramenta de análise.
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Essa divisão cria uma situação estranha.
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Aqui está o exemplo.
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Considere um cliente chamado Alex Morgan.
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No sistema de vendas, Alex tem um registro de conta com um e-mail de trabalho antigo
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e uma oportunidade ativa.
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No sistema de suporte, Alex aparece com um e-mail pessoal e dois casos recentes.
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E no site, Alex se inscreveu para um webinar,
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usando apenas o primeiro nome, subnome e número de telefone.
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Todos esses registros pertencem à mesma pessoa,
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mas sem uma forma de conectá-los, a empresa vê três Alex Morgans diferentes.
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Vendas preparam um discurso amigável.
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Marketing envia uma promoção de upgrade e o suporte pede a Alex
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que repita os mesmos detalhes da última ligação.
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Do ponto de vista de Alex, parece desorganizado.
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Você mesmo já viu isso quando entra em contato com uma empresa sobre um problema,
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explica claramente e depois recebe um e-mail alegre perguntando se gostaria de comprar mais.
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A empresa tem informação, mas suas equipes simplesmente não compartilham a mesma visão dela.
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Links de dados ruins têm problemas menores também.
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Um registro duplicado leva e-mails duplicados no endereço de e-mail antigo,
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deixa a pessoa certa de fora de uma mensagem,
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uma conexão perdida entre um pedido e um caso de suporte,
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esconde o motivo pelo qual um cliente parou de comprar.
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Então as pessoas começam a exportar listas para a planilha.
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Marketing cria uma lista, vendas cria outra, o suporte mantém seu próprio relatório.
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Em pouco tempo, as equipes debatem qual lista está correta
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enquanto o cliente espera que alguém entenda a situação completa.
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Isso afeta as decisões todos os dias.
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Um gerente de vendas persegue clientes que recentemente levantaram problemas sérios,
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um profissional de marketing envia um desconto para alguém que já comprou pelo preço total.
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E um líder de suporte não sabe que quem liga é um dos maiores clientes da empresa.
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A resposta não é forçar cada equipe a usar um único aplicativo.
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Cada equipe ainda precisa de ferramentas fitas para o trabalho.
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O que elas precisam é de um arquivo de cliente compartilhado
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que possa conectar os registros separados.
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Dessa forma, cada equipe começa com a mesma pessoa,
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não com uma versão diferente dela, que é exatamente o que o Customer Insights Data faz.
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Então, que une esses diferentes registros de clientes
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sem forçar todos os departamentos a usarem o mesmo aplicativo.
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A resposta é o Dynamics 3C e Customer Insights,
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a plataforma de dados de clientes da Microsoft, frequentemente chamada CDP.
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Aqui está a definição mais simples.
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Uma CDP extrai dados de clientes de todos os sistemas que você usa para um só lugar,
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conecta registros da mesma pessoa e cria um perfil duradouro para suas ferramentas de negócio.
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Imagine como uma grande sala de arquivo.
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Cada departamento envia pastas para essa sala.
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Vendas envia detalhes de contato e histórico de negociação.
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O suporte envia registros chamados.
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Seu site envia cadastros e visitas às páginas.
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E seu sistema de pedidos envia compras e devoluções.
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Sozinhas, essas pastas podem usar etiquetas, formatos e até números de clientes diferentes.
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O Customer Insights Data organiza tudo isso e reúne, em um único arquivo de cliente,
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os registros que pertencem à mesma pessoa.
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Esse arquivo oferece o que as pessoas chamam de visão 360 grau.
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Se eu ouvi muito essa expressão, então aqui está o que ela seguiu.
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Uma visão 360 grau significa apenas que você pode olhar para um cliente e ver mais de um tipo de interação.
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Quem ele é, o que comprou, quando ligou para o suporte e como interagiu com você online.
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É um quadro mais completo no mapa.
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Dados de clientes normalmente se dividem em alguns tipos comuns.
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Dados demográficos escrevem a pessoa, nome, endereço, cargo, empresa.
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Dados transacionais registram uma troca, uma compra, devolução, pagamento, reserva ou assinatura.
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Dados comportamentais capturam ações como abrir um e-mail, visitar uma página de produto,
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preencher um formulário, usar um app ou registrar-se em um evento.
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O Customer Insights Data também pode trazer dados operacionais, como informações de estoque ou serviço,
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além de dados de dispositivos conectados à internet das coisas, a internet das coisas ou dispositivos IoT.
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Uma empresa que vende máquinas conectadas pode querer analisar a atividade da máquina junto com o histórico do cliente.
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Uma equipe de serviço poderia ver que um cliente ligou sobre um problema,
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enquanto os dados operacionais mostram que a máquina também reportou um erro.
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Esse contexto muda a conversa.
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Note que estou dizendo Customer Insights Data, não Customer Insights Journeys.
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Ambos estão sob o nome Customer Insights, mas realizam trabalhos diferentes.
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O Data traz informações, prepara perfis e encontra padrões úteis.
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O Journeys usa esses perfis e grupos de clientes para enviar e-mails, textos e outras comunicações.
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Um lado organiza e entende os dados do cliente.
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O outro lado usa esse entendimento ao falar com as pessoas.
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Você pode imaginar o Data como a sala de arquivos e o Journeys como o departamento de comunicação.
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Agora, muitas pessoas confundem isso com o Dynamics 365 Seals.
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O Dynamics 365 Seals ajuda um vendedor a gerenciar relacionamentos e o trabalho de vendas,
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rastreando leads, oportunidades, atividades e conversas da conta,
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dando à equipe de vendas um lugar para fazer seu trabalho.
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O Customer Insights Data tem uma visão mais ampla.
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Ele pode extrair informações do Dynamics 365 Seals,
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mas também pode conectar dados de sistemas de serviço, sites, sistemas de pedidos,
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armazenamentos de dados e outras fontes aprovadas.
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Ele não substitui o Sales, ele adiciona o contexto do cliente ao redor que o Sales sozinho talvez não tenha.
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Nos bastidores, o Customer Insights Data roda no Microsoft Azure,
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o que significa que a Microsoft fornece a base em nuvem para armazenar, processar e proteger os dados.
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O produto também inclui ferramentas para privacidade e segurança.
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Governança é apenas um conjunto de regras que controla quem pode acessar os dados e como a empresa pode usá-los.
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Um perfil de cliente contém informações pessoais,
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então essas regras precisam fazer parte do design desde o início.
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Uma vez que você entende o Customer Insights Data como um local onde registros de clientes separados
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se tornam um perfil utilizável, a próxima pergunta prática é
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como todos esses registros entram no mesmo espaço de trabalho?
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Construindo o perfil de cliente unificado.
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Antes do Customer Insights.
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Os dados podem conectar qualquer coisa.
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Você cria um ambiente.
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Pense em um ambiente como um espaço de trabalho controlado para este trabalho com dados de clientes,
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dando à sua equipe um local para importar dados, prepará-los, conectá-los, prepará-los, conectá-los,
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quem pode trabalhar com eles.
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Dentro desse espaço de trabalho, você começa adicionando um fundo de dados.
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Se você já usa o Dynamics 365, o Microsoft Dataverse geralmente fornece registros de vendas ou serviços,
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já que o Dataverse é o armazenamento de dados por trás de muitos aplicativos do Dynamics 365 Power Platform.
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Customer Insights Data também pode se conectar ao Azure Data Lake, Fabric One Lake e Azure Snaps and Alikes.
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Esses nomes parecem técnicos, mas a ideia simples é que as empresas frequentemente mantêm
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grandes quantidades de dados em armazenamento em nuvem em sistemas e relatórios.
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Os conectores do Power Query oferecem outra forma de acertar.
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O Power Query é a ferramenta da Microsoft para trazer dados e formatá-los antes do uso.
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Ele ajuda quando os dados estão em um banco de dados, um aplicativo de negócios ou outra fonte conectada
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que não se parece exatamente com seus registros do Dynamics 305.
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Cada fonte chega com tabelas.
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Uma tabela é apenas uma lista estruturada com uma planilha com colunas e linhas.
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Uma tabela pode listar clientes, outra pode listar pedidos, uma terceira pode conter casos de serviço
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e uma quarta pode registrar inscrições em sites.
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A parte difícil é que essas tabelas raramente usam os mesmos nomes.
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Um sistema pode chamar uma coluna de endereço de e-mail, outro chama de e-mail e um terceiro
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armazena um número de clientes sem nenhum e-mail.
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Números de telefone podem incluir códigos de país em uma fonte e não em outra e os
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nomes podem chegar com ortografia, espaçamento ou títulos diferentes.
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Custom Insights Data
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Precisa de ajuda para entender o que cada campo significa.
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Esta etapa é chamada de mapeamento onde você informa ao sistema quais colunas de entrada
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contêm o nome, e-mail, telefone, número do cliente, endereço ou outros detalhes de uma
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pessoa que ajudem a identificá-la.
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Você também mapeia os registros de negócios conectados às pessoas.
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Uma tabela de pedidos precisa conectar compras ao cliente certo e uma tabela de casos precisa
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conectar o histórico de atendimento à mesma pessoa.
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Sem esses relacionamentos, você tem listas de eventos, mas nenhuma maneira confiável
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de saber de quem são esses eventos.
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Agora, você pode pensar que corresponder registro significa procurar e-mails idênticos e juntar
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tudo automaticamente.
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Às vezes é assim, mas dados reais de clientes exigem mais cuidado.
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Duas pessoas podem compartilhar um e-mail doméstico, um cliente pode mudar de emprego e obter
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um novo e-mail. Uma pequena diferença na grafia pode descrever a mesma pessoa, enquanto duas
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pessoas com o mesmo nome podem não ter relação alguma.
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O Customer Insights Data permite que você defina condições de correspondência.
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Você pode corresponder registros com base em e-mail, nome combinado, telefone e detalhes
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postais, ou usar um número de cliente se a empresa tiver um.
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O objetivo é conectar registros apenas quando houver evidências suficientes entre a mesma
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pessoa.
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Vem a remoção de duplicata.
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Duplicatas são versões repetidas do mesmo registro dentro de uma tabela de origem.
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Talvez um formulário web tenha criado duas entradas após alguém clicar e enviar duas
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vezes.
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Ou uma importação de vendas tenha adicionado um contato assistente em novembro.
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Remover duplicatas ajuda a evitar que uma pessoa pareça ser várias antes mesmo, que
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o trabalho de correspondência mais amplo comece.
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Depois que o sistema corresponde os registros e remove as duplicatas, ele unifica as informações
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em um perfil.
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Pessoas costumam chamar isso de registro dourado, mas esse termo pode parecer grandioso demais.
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Vamos usar um significado mais simples.
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É o melhor perfil combinado de cliente que o sistema pode construir a partir dos registros
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que você aprovou.
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Ele pode reunir um e-mail atual de uma fonte, um link de conta de outra, histórico de pedidos
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de uma terceira e registro de uma quarta, e registro de serviço de uma.
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Não apaga os sistemas originais.
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E o setor de vendas ainda mantém seus registros, seu sistema de pedidos ainda é dono aos pedidos
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e o suporte ainda trabalha a partir de seus casos.
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Customer Insights Data cria um perfil conectado para entender o cliente em todas essas fontes,
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mantendo o controle de onde as informações vieram.
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Hum, esse rato de origem é importante.
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Se alguém perguntar de onde veio o endereço, telefone ou detalhe de compra, sua equipe deve
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conseguir rastreá-lo até o sistema de origem, em vez de tratar o perfil unificado como
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uma caixa misteriosa.
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Um perfil também se torna mais útil quando inclui atividades ao longo do tempo.
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O Customer Insights Data pode conectar atividades das tabelas que você importa e colocá-las
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em uma linha do tempo cronológica.
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Uma compra na segunda-feira, um chamado suporte na quinta-feira, uma visita à página de
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produto na semana seguinte.
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Cada evento adiciona contexto quando você analisa o relacionamento recente do cliente com a empresa.
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Imagine um vendedor abrindo um perfil antes de ligar para um cliente, em vez de ver apenas
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uma oportunidade e algumas notas de chamadas, ele poderia ver um pedido recente, um caso
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de serviço encerrado ontem e uma inscrição em evento recente.
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O vendedor não precisa adivinhar o que pode moldar aquela conversa.
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O perfil fornece o contexto.
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É claro que um perfil conectado começa apenas como informação e o próximo passo é
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transformar essas informações em respostas que suas equipes podem usar ao decidir quem
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precisa de atenção, o que mudou e qual ação faz sentido.
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Adicionando medidas de significado, enriquecimento e previsões.
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Então, você cria um perfil de cliente unificado e sua equipe pode ver uma visão mais clara
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de cada pessoa.
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Mas veja bem, o ponto é este.
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Uma lista de registros ainda não responderá sozinha a todas as perguntas de negócios.
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Você ainda precisa de respostas.
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Quem comprou com mais frequência?
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Quem não faz pedidos recentemente?
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Quais clientes entraram em contato com o suporte várias vezes este mês?
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Quais parecem propensos a sair?
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Insights do cliente.
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Os dados respondem a muitas dessas perguntas com algo chamado medidas.
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Vamos analisar o que é, na verdade, uma medida.
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Uma medida é um cálculo feito a partir de dados que você já possui.
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Pense nela como um número acordado que sua equipe acompanha em conjunto.
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Chega de pedir para todos calcularem manualmente no Excel toda vez.
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Digamos que você precise do total de compras do último ano, cria uma medida.
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Ou o número de dias, desde o último pedido do cliente, isso é outra medida.
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Você pode contar casos de serviço, calcular o valor médio do pedido ou rastrear a participação em eventos.
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A medida exata depende do que sua empresa precisa entender.
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Para um negócio de assinatura, uma medida mostra quanto tempo alguém é cliente e se o uso diminuiu.
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Para um varejista, mostra o gasto total, devoluções recentes ou intervalo entre as compras.
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As medidas transformam várias atividades separadas em uma resposta clara.
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Isso economiza tempo, mas, mais importante, ajuda as equipes a usarem a mesma definição.
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Se o setor de venda chama alguém de cliente de alto valor enquanto o marketing usa um cálculo diferente,
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a experiência do cliente se divide novamente.
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Uma medida compartilhada dá a todos uma maneira única e acordada de analisar a questão.
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Agora, alguns perfis de clientes ainda possuem lacuna.
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Seu sistema pode saber o nome e o histórico de compra de uma pessoa,
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mas não sua localização, detalhes da empresa ou outras informações úteis.
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Os dados do Customer Insights podem enriquecer perfis usando fontes de dados aprovadas da Microsoft ou de parceiros.
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Enriquecimento significa apenas adicionar mais informações aos dados que você já possui.
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O Customer Insights não é uma desculpa para coletar todos os detalhes possíveis.
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Sua empresa só deve adicionar informações que possa usar de forma responsável
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e apenas quando estiver em conformidade com as permissões e regras sobre os dados do cliente.
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Usado com cuidado, o enriquecimento preenche o contexto ao exemplo.
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Por exemplo, uma empresa que vende para outras empresas pode querer informações mais claras sobre a empresa
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junto com seus contatos de vendas, ajudando o vendedor a entender com quem está falando antes de iniciar a conversa.
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Depois é a lição.
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Os dados do Customer Insights incluem modelos de IA prontos para uso que estimam a probabilidade de churn e a receita esperada.
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Churn significa que um cliente parou de comprar, cancelou uma assinatura ou parou de interagir com sua empresa.
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A receita esperada estima o que um relacionamento com o cliente gera ao longo do tempo.
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Essas previsões buscam padrões nos dados, considerando o histórico de compras,
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atividades recentes ou mudanças de comportamento dependendo do modelo e dos dados fornecidos.
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O resultado é um sinal que ajuda a equipe a decidir onde focar primeiro.
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Customer Insights não é um veredito sobre uma pessoa.
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Uma pontuação de churn não significa necessariamente que aquele cliente é.
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Significa que os dados disponíveis se parecem com os padrões de clientes que já saíram antes.
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As pessoas ainda precisam verificar o contexto e usar o bom senso.
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Imagine um cliente cuja atividade compra para repentinamente.
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Uma previsão sinaliza esse cliente como um possível risco de churn.
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Antes que alguém envie uma oferta de reconquista, a equipe verifica o perfil e encontra um caso de serviço aberto?
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Agora, a ação correta é resolver o problema primeiro.
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Não enviar um e-mail de vendas que ignora a questão.
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Algumas organizações criaram seus próprios modelos de IA
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e usam ferramentas de análise mais amplas para questões exclusivas a seus negócios.
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Um fabricante estuda o uso do produto junto com um histórico de serviço.
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Uma empresa com sua própria equipe de ciência de dados testa um modelo criado em torno dos sinais que importam para seus negócios.
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Os dados do Customer Insights podem fazer parte desse trabalho,
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mas não eliminam totalmente a necessidade de dados sólidos ou de revisão humana.
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Aqui está o que chamaria de principal aprendizado.
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As métricas diziam o que aconteceu.
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Enriquecimento adiciona conteúdo.
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As previsões apontam quais padrões olharem o perfil.
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Mas o insight que permanece dentro de um perfil não muda nada no final.
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As equipes precisam de uma maneira de usar essas respostas ao decidir quem contatar,
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qual suporte oferecer e para onde as informações do cliente devem em seguida.
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Segmentos e ativação, transformando perfis em ação.
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Um perfil de cliente torna-se útil quando você pode agir sobre ele.
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É aí que entram os segmentos.
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Um segmento é um grupo salvo de clientes escolhidos por regras que você define.
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Essas regras usam detalhes de perfil, atividades, comportamentos e métricas dos dados do Customer Insights.
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Você não precisa mais escolher nomes manualmente ou uma planilha.
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Em vez disso, você faz uma pergunta de negócios e transforma essa pergunta em regras.
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Por exemplo, mostre clientes que abriram um chamado de suporte nos últimos 30 dias,
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não compraram nada nos últimos 90 dias e concordaram em receber comunicações.
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Esse grupo é atualizado conforme as informações do cliente muda.
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Se alguém faz uma compra, a pessoa deixa de se enquadrar nas regras e sai do segmento.
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Se outro cliente abre um novo chamado e para de comprar, ele entra no segmento.
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Seu público permanece conectado às informações do cliente,
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em vez de se tornar uma lista antiga e exportada.
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Isso muda a forma como as equipes trabalham.
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Uma equipe de serviços usa um segmento para identificar clientes
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que precisam de cuidado extra após problemas recorrentes.
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As vendas focam o acompanhamento em clientes com interesse recente
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em produtos históricos de compra de itens similares.
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O marketing cria um público para pessoas que participaram de um evento,
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mas ainda solicitaram uma ligação de vendas.
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O objetivo não é simplesmente enviar mais mensagens.
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O objetivo é fazer com que a próxima ação se alinhe ao que a empresa já sabe.
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Um cliente com um problema recente precisa de uma atualização de serviço honesto.
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Alguém que pesquisou um novo produto por semanas precisa de uma conversa de vendas útil.
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Tratar ambas as pessoas da mesma forma e ignorar as informações
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que suas equipes trabalharam para conectar.
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Os dados do Customer Insights também podem enviar perfis unificados,
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segmentos e outros dados preparados para destinos conectados.
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O destino é outra ferramenta aprovada que precisa das informações que compartilham.
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Talvez uma plataforma de marketing, uma ferramenta de análise
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ou outros temas de negócios onde sua equipe trabalha com clientes.
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Para organizações que usam o aplicativo de Dynamics 365,
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o complemento de cartão do cliente traz o contexto do cliente
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para outras experiências de Dynamics 365.
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Imagine um funcionário de vendas ou serviço
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abrindo um registro de cliente no aplicativo que já utiliza.
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O cartão do cliente coloca um contexto mais amplo
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próximo ao trabalho diário deles,
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sem a necessidade de pesquisar em vários sistemas
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antes de cada conversa.
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O Customer Insights Journeys também usa públicos esse trabalho de dados.
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O Journeys lida com comunicações com o cliente,
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como e-mail, mensagens de texto e outras interações planejadas.
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Dados do Customer Insights preparam as pessoas e o contexto.
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O Journeys usa esse público quando a empresa decide se comunicar.
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Não tem essas tarefas, separem isso aí.
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Os dados respondem quem é essa pessoa e o que sabemos sobre ela.
17:55
E o Journeys responde qual comunicação deve acontecer a seguir.
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E essa separação ajuda as equipes a evitar um erro comum.
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Criar um segmento não significa automaticamente que você deve contatar todos nele.
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Um segmento identifica um grupo com base em fatos e regras.
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Alguém ainda precisa decidir se o contato faz sentido,
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qual canal é adequado e se isso respeita a situação atual do cliente.
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Um segmento compartilhado também reduz o problema comum com planilhas.
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O Marketing não precisa de uma lista limpa manualmente,
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enquanto as vendas usam outra versão e o serviço mantém uma terceira lista oculta em um relatório.
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As equipes trabalham seguindo as mesmas regras de cliente,
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mesmo quando cada uma toma uma ação diferente.
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Os dados podem circular, mas precisam de limites.
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Conheça a privacidade, a segurança e o diferencial da CDP.
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Portanto, quanto maior o perfil do seu cliente, maior a responsabilidade que você assume.
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E essa responsabilidade começa com privacidade e segurança.
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Ao conectar nomes, detalhes de contato, registros de compra, histórico de suporte e atividades online,
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você precisa de regras claras para gerenciar essas informações.
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Consentimento, regras de privacidade e controle de acesso são fundamentais antes de começar a conectar os dados.
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O Customer Insights Data inclui ferramentas de privacidade, segurança e gerenciamento que funcionam nos bastidores.
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Pense nisso como uma recepção de segurança em um prédio comercial.
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Em termos simples, você define regras sobre quem pode visualizar as informações do cliente e como você as utiliza.
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Você pensa nas permissões do cliente antes de coletar dados, conectá-los, conectá-los, criar um segmento ou enviá-los para outra ferramenta.
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O ponto é, mas dados não significam que você pode usá-los como quiser.
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Os dados devem estar em conformidade com as permissões, leis e regras internas de cada cliente.
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Esse trabalho acontece no início, não depois que uma campanha dá errado ou um cliente reclama.
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Tão como uma CDP é diferente de outras ferramentas de cliente.
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Vamos analisar.
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Vamos comparar dois exemplos com um.
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Ensine um sistema de CRM.
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Uma ferramenta como o Dynamics 365 Sales ajuda as equipes de vendas e atendimento a registrar e gerenciar relacionamentos diretos com os clientes.
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Os vendedores a utilizam para trabalhar com leads, chamadas e contas.
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CRM faz um trabalho bem feito, enquanto o Customer Insights preenche as lacunas entre marketing e atendimento.
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O Customer Insights trabalha em um conjunto mais amplo de fontes aprovadas.
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Ele conecta registros.