Latest / M365.FM – подкаст про Microsoft 365, Copilot і ШІ українською / Dynamics 365 Customer Insights – Data простими словами: єдині дані клієнтів, профіль 360° і сегменти (ШІ-дубляж)

Transcript

Dynamics 365 Customer Insights – Data простими словами: єдині дані клієнтів, профіль 360° і сегменти (ШІ-дубляж) · M365.FM – подкаст про Microsoft 365, Copilot і ШІ українською

• 0:00
  Готові до 10-х днів Microsoft 365, Co-Pilot, She, Azure та людей, що формують майбутні роботи.
• 0:07
  Цього січня M365Con повертається, і ми стаємо ще масштабнішими.
• 0:12
  Приєднуйтесь до нас на живі сесії, демонстрації реальних кейсів та практичні знання від MVP та експертів галузі з усього світу.
• 0:18
  Жодних шаблонних слайдів чи нескінченних модних слів.
• 0:22
  Ми беремося за реальні виклики Co-Pilot Studio, She-агенти, Fabric, безпека, управління та автоматизація.
• 0:29
  Незалежно від того, чи ви IT-фахівець, розробник або бізнес-лідер, для вас знайдуться підходящі сесії.
• 0:35
  Протягом 10 повних днів ви зможете дослідити різні технології та долучитися до глобальної спільноти.
• 0:40
  Дивіться наживо та забирайте практичні ідеї для своєї організації.
• 0:44
  Січень 2027 року, 10 днів, одна спільнота Microsoft. Реєстрація вже відкрита.
• 0:51
  Забронюйте своє місце сьогодні.
• 0:55
  CM365Con.net
• 0:57
  Приєднуйтесь зараз на M365Con.net і побачимося в січні.
• 1:04
  Що як один клієнт відображається у трьох системах і кожна з них розповідає зовсім іншу історію.
• 1:09
  Відділ продажів бачить відкриту угоду, підтримка, скаргу, маркетинг когось, хто натиснув на лист минулого тижня.
• 1:14
  Ось тільки ця сама людина вже двічі купувала у вас товар.
• 1:17
  Ніхто, дивлячись на один екран, не бачить повної картини.
• 1:20
  Я Мірко Петерс з M365.
• 1:22
  І цей інформаційний фрагмент допоможе скласти картину докупи простою мовою.
• 1:25
  Ви дізнаєтеся, чому розрізнені дані клієнтів створюють справжній головний біль і чому компаніям потрібен єдиний огляд,
• 1:30
  перш ніж вони зможуть ставитися до клієнтів як до людей, а не як до рядків в окремих списках.
• 1:34
  Чому розрізнені дані про клієнтів призводять до поганих рішень.
• 1:37
  Уявіть, що ви керуєте компанією, яка продає обладнання іншим підприємствам.
• 1:40
  Ваша команда продажів використовує Dynamics 365 Sales.
• 1:43
  Вони бачать контакти, аккаунти, дзвінки, зустрічі, відкриті можливості, пропозиції та нотатки з минулих розмов.
• 1:48
  Це допомагає продавцю підготуватися до дзвінка, але показує лише роботу всередині системи продажів.
• 1:52
  Ваша служба підтримки веде роботу де інде.
• 1:54
  Вони бачать сервісні випадки, поламані продукти, запитання, скарги та розмови, необхідні для вирішення проблеми.
• 1:59
  Агент знає, що клієнт звертався до підтримки тричі цього місяця, проте ця історія ніколи не відображається в записі відділу продажів.
• 2:04
  Маркетинг має свій власний набір даних.
• 2:06
  Вони знають, хто відкрив лист, натиснув на посилання, заповнив форму, відвідав сторінку або зареєструвався на подію.
• 2:11
  Маркетолог бачить високий інтерес до нового продукту, тоді як агент підтримки бачить клієнта, розчарованого продуктом, яким він уже володіє.
• 2:17
  Ось проста аналогія.
• 2:18
  Уявіть це як офісну будівлю з окремими кімнатами.
• 2:21
  Кожна кімната має власне вікно.
• 2:23
  Відділ продажів бачить один вигляд, підтримка – інший, а маркетинг – третій.
• 2:27
  Ніхто не бачить повної картини, доки не відчинить двері між відділами.
• 2:30
  Ось що робить спільний файл клієнта.
• 2:32
  Він відчиняє ці двері.
• 2:33
  Ніхто не робить нічого поганого.
• 2:35
  Інформація просто зберігається в різних місцях, створених для різних завдань.
• 2:38
  Відділу продажів потрібно керувати угодами, сервісу – вирішувати запити, маркетингу – розуміти залученість.
• 2:43
  Замовлення лежать в іншій системі, а активність на сайті – в аналітичному інструменті.
• 2:47
  Цей поділ створює дивну ситуацію.
• 2:50
  Ось приклад.
• 2:51
  Візьмемо клієнта на ім'я Алекс Морган.
• 2:53
  У системі продажів Алекс має запис зі старою робочою поштою та активною можливістю.
• 2:57
  У системі підтримки Алекс відображається під особистою поштою з двома нещодавніми зверненнями.
• 3:02
  А на сайті Алекс зареєструвався на вебінар, вказавши лише ім'я, прізвище та номер телефону.
• 3:08
  Усі ці записи належать одній особі, але без зв'язку між ними компанія бачить трьох різних Алексів Морганів.
• 3:13
  Відділ продажів готує дружню пропозицію, маркетинг надсилає акцію на оновлення,
• 3:17
  а підтримка просить Алекса повторити деталі з минулої розмови.
• 3:20
  З боку Алекса це виглядає як дезорганізація.
• 3:23
  Ви самі з цим стикалися, звертаєтесь до компанії з проблемою, чітко її пояснюєте,
• 3:26
  а потім отримуєте життєрадісний лист із пропозицією купити ще щось.
• 3:29
  Компанія володіє інформацією, але її команди просто не мають спільного бачення.
• 3:33
  Погані зв'язки даних створюють і менші проблеми.
• 3:36
  Дублікат запису призводить до дублювання листів,
• 3:38
  стара адреса залишає потрібну людину без повідомлення,
• 3:40
  а відсутність зв'язку між замовленням і зверненням приховує причину, чому клієнт перестав купувати.
• 3:44
  Тоді люди починають вивантажувати списки в електронній таблиці.
• 3:47
  Маркетинг створює один список, продажі – інший, сервіс веде свій власний звіт.
• 3:51
  Невдовзі команди сперечаються, чий список правильний,
• 3:54
  поки клієнт чекає, що хтось нарешті зрозуміє повну картину.
• 3:57
  Це впливає на щоденні рішення.
• 3:59
  Менеджер з продажів переслідує клієнтів, які мали серйозні проблеми,
• 4:02
  маркетолог надсилає знижку тому, хто вже купив за повною ціною,
• 4:05
  а керівник сервісу не знає, що той, хто телефонує, один із найбільших клієнтів.
• 4:09
  Рішення не в тому, щоб змусити кожну команду працювати в одному додатку.
• 4:12
  Кожній команді все ще потрібні інструменти для її завдань.
• 4:15
  Їм потрібен один спільний файл клієнта, який зможе об'єднати окремі записи.
• 4:19
  Таким чином, кожна команда починає роботу з однією і тією ж особою,
• 4:22
  а не з різними версіями цієї особи, що, власне, і є даними Customer Insights.
• 4:25
  Отже, що об'єднує різні записи про клієнтів без необхідності використовувати один додаток для всіх відділів.
• 4:30
  Відповідь Dynamics 365 Customer Insights – платформа даних про клієнтів Microsoft, яку часто називають CDP.
• 4:36
  Ось найпростіше визначення.
• 4:38
  CDP збирає дані про клієнтів з усіх систем в одному місці, об'єднує записи, що належать одній особі,
• 4:43
  і створює цілісний профіль для роботи ваших бізнес-інструментів.
• 4:46
  Уявіть собі це як велику кімнату для картотеки.
• 4:49
  Кожен відділ надсилає папки в цю кімнату.
• 4:51
  Відділ продажів надсилає контактні дані та історію угод.
• 4:53
  Служба підтримки надсилає записи про звернення.
• 4:55
  Ваш веб-сайт надсилає дані про реєстрації та відвідування сторінок, а система замовлень – про покупки та повернення.
• 5:00
  Окремо, ці папки можуть мати різні назви, формати і навіть різні номери клієнтів.
• 5:05
  Customer Insights Data впорядковує їх усі та формує одну справу клієнта з записів, що належать разом.
• 5:10
  Цей файл дає вам те, що називають оглядом на 360 градусів.
• 5:13
  Ви часто чуєте цю фразу, ось що вона означає.
• 5:15
  Огляд на 360 градусів означає, що ви можете побачити різні типи взаємодії з одним клієнтом.
• 5:20
  Хто вони, що купували, коли дзвонили в підтримку і як взаємодіяли з вами онлайн.
• 5:24
  Це повніша картина, а не магія.
• 5:26
  Дані про клієнтів зазвичай поділяються на кілька поширених типів.
• 5:30
  Демографічні дані описують особу, ім'я, адреса, посада, компанія.
• 5:34
  Транзакційні дані фіксують обмін, покупку, повернення, оплату, бронювання або підписку.
• 5:38
  Поведінкові дані фіксують дії, як от відкриття електронного листа, відвідування сторінки товару, заповнення форми, користування додатком або реєстрацією на подію.
• 5:46
  Customer Insights Data також може залучати операційні дані, такі як інформація про запаси чи послуги, а також дані з підключених пристроїв, інтернету речей або едпристроїв.
• 5:54
  Компанії, що продає підключені машини, може знадобитися бачити активність пристроїв разом з історією клієнта.
• 5:59
  Сервісна команда може побачити, що клієнт телефонував через проблему, тоді як операційні дані показують, що пристрій також повідомив про помилку.
• 6:06
  Цей контекст змінює розмову. Зверніть увагу, я кажу Customer Insights Data, а не Customer Insights Journeys.
• 6:11
  Вони обидва під назвою Customer Insights, але виконують різні завдання.
• 6:15
  Data збирає інформацію, готує профілі та знаходить корисні закономірності.
• 6:19
  Journeys використовує ці профілі та групи клієнтів для надсилання електронних листів, повідомлень та іншої комунікації.
• 6:24
  Один бік організовує та осмислює дані про клієнтів. Інший бік використовує це розуміння під час спілкування з людьми.
• 6:30
  Можна уявити Data як кімнату з архівом, а Journeys як стіл комунікацій.
• 6:34
  Зараз багато хто плутає це з Dynamics 365 Sales.
• 6:38
  Dynamics 365 Sales допомагає продавцям керувати відносинами та роботою, відстежуючи ліди, можливості, активності та розмови, надаючи відділу продажів інструмент для роботи.
• 6:47
  Customer Insights Data охоплює ширший погляд.
• 6:50
  Він може брати інформацію з Dynamics 365 Sales, але також підключати дані із систем обслуговування, веб-сайтів, систем замовлень, сховищ даних та інших перевірених джерел.
• 6:59
  Він не замінює Sales, а додає ширший контекст про клієнта, якого може не вистачати в самому Sales.
• 7:04
  За лаштунками Customer Insights Data працює на базі Microsoft Azure, тобто Microsoft забезпечує хмарну основу для зберігання, обробки та захисту даних.
• 7:11
  Продукт також містить інструменти для забезпечення конфіденційності, безпеки та управління.
• 7:15
  Управління – це просто набір правил, що визначають, хто може отримати доступ до даних і як компанія може їх використовувати.
• 7:21
  Профіль клієнта містить особисту інформацію, тому ці правила мають бути частиною проєктовання з самого початку.
• 7:26
  Коли ви зрозумієте, що Customer Insights Data – це місце, де окремі записи про клієнтів стають одним корисним профілем,
• 7:31
  практичним наступним питанням буде, як усі ці записи потрапляють в один робочий простір.
• 7:35
  Створення уніфікованого профілю клієнта.
• 7:37
  До появи Customer Insights
• 7:40
  Дані можуть з'єднувати будь-що.
• 7:42
  Ви створюєте середовище.
• 7:44
  Вважайте середовище контрольованим робочим простором для роботи з даними клієнтів,
• 7:47
  що дає вашій команді єдине місце для імпорту, підготовки, об'єднання даних та керування доступом до них.
• 7:52
  У середині цього робочого простору ви починаєте з додавання джерел даних.
• 7:55
  Якщо ви вже користуєтеся Dynamics 365, Microsoft Dataverse часто надає записи про продажі або обслуговування,
• 8:01
  оскільки Dataverse – це сховище даних для багатьох програм Dynamics 365 і PAWA Platform.
• 8:05
  Customer Insights Data також може підключатися до Azure Data Lake, Fabric One Lake та Azure Synapse Analytics.
• 8:11
  Ці назви звучать технічно, але проста ідея полягає в тому,
• 8:13
  що компанії часто зберігають великі обсяги даних у хмарних сховищах та системах звітності.
• 8:17
  Конектори PAWA Query дають вам ще один шлях.
• 8:19
  PAWA Query – це інструмент Microsoft для імпорту та структурування даних перед використанням.
• 8:24
  Він корисний, коли дані знаходяться в базі даних, бізнес-додатку або іншому джерелі,
• 8:28
  що відрізняється від записів Dynamics 365.
• 8:31
  Кожне джерело надходить у вигляді таблиць.
• 8:33
  Таблиця – це просто структурований список, схожий на електронну таблицю зі стовпцями та рядками.
• 8:37
  Одна таблиця може містити список клієнтів, інша – замовлення,
• 8:40
  третя – звернення до служби підтримки, а четверта – реєстрації на веб-сайті.
• 8:43
  Складність у тому, що ці таблиці рідко використовують однакові назви.
• 8:47
  Одна система може називати стовпець адреса електронної пошти, інша – просто e-mail,
• 8:51
  а третя – зберігає номер клієнта взагалі без електронної пошти.
• 8:54
  Номери телефонів можуть містити коди країн в одному джерелі та не містити в іншому,
• 8:57
  а імена можуть надходити з різним написанням, пробілами чи звертаннями.
• 9:01
  Customer Insights Data потребує допомоги в розумінні значення кожного поля.
• 9:05
  Цей етап називається зіставленням-маппінгом, під час якого ви вказуєте системі,
• 9:09
  які вхідні стовпці містять ім'я людини, електронну адресу, номер телефону,
• 9:12
  номер клієнта, адресу чи інші деталі для ідентифікації.
• 9:15
  Ви також зіставляєте бізнес-записи, пов'язані з людьми.
• 9:18
  Таблиця замовлень повинна пов'язувати покупки з потрібним клієнтом,
• 9:21
  а таблиця звернень – історію обслуговування з тією самою особою.
• 9:25
  Без цих зв'язків у вас будуть лише списки подій безнадійного способу дізнатися,
• 9:28
  кому саме вони належать.
• 9:30
  Можливо, ви вважаєте, що зіставлення записів означає пошук ідентичних електронних адрес
• 9:34
  та автоматичне об'єднання всього підряд.
• 9:35
  Іноді це так, але робота з реальними даними клієнтів потребує більшої уваги.
• 9:39
  Двоє людей можуть мати спільну сімейну електронну адресу,
• 9:42
  клієнт може змінити роботу й отримати нову пошту,
• 9:44
  невелика помилка в написанні може стосуватися однієї людини,
• 9:46
  а двоє людей з однаковими іменами можуть бути зовсім не пов'язані.
• 9:49
  Customer Insights дозволяє налаштовувати умови зіставлення даних.
• 9:53
  Ви можете зіставляти записи на основі електронної адреси,
• 9:55
  повного імені, номера телефону і поштових реквізитів,
• 9:57
  або використовувати номер клієнта, якщо ваш бізнес його має.
• 10:00
  Мета – об'єднувати записи лише тоді, коли є достатньо доказів того,
• 10:03
  що вони належать одній особі.
• 10:04
  Далі йде видалення дублікатів.
• 10:06
  Дублікати – це повторювані версії одного і того ж запису
• 10:08
  в межах однієї вихідної таблиці.
• 10:10
  Можливо, вебформа створила два записи,
• 10:11
  бо хтось двічі натиснув кнопку «Надіслати»
• 10:13
  або «Імпорт даних про продажі» додав уже наявний контакт ще раз.
• 10:15
  Видалення дублікатів допомагає уникнути ситуації,
• 10:17
  коли одна людина відображається як кілька різних осіб
• 10:20
  ще до початку масштабнішого процесу зіставлення.
• 10:22
  Після того, як система зіставляє записи і видаляє дублікати,
• 10:24
  вона об'єднує цю інформацію в профіль.
• 10:26
  Люди часто називають це «золотим записом»,
• 10:28
  але цей вислів може звучати надто пафосно.
• 10:30
  Тому давайте використаємо простіше визначення.
• 10:32
  Це найкращий комбінований профіль клієнта,
• 10:34
  який система може сформувати на основі схвалених вами записів.
• 10:36
  Він може об'єднувати актуальну електронну пошту з одного джерела,
• 10:39
  посилання на обліковий запис з іншого,
• 10:40
  історію замовлень з третього та записи про обслуговування з четвертого.
• 10:43
  Це не видаляє початкові системи.
• 10:45
  Відділ продажів зберігає свої записи,
• 10:46
  система замовлень керує замовленнями,
• 10:48
  а служба підтримки продовжує працювати зі своїми зверненнями.
• 10:51
  Customer Insights створює зв'язний профіль для розуміння клієнта
• 10:53
  через усі ці джерела, зберігаючи при цьому інформацію про походження даних.
• 10:57
  Цей слід джерела має значення.
• 10:58
  Якщо хтось запитає, звідки взялася адреса, номер телефону чи деталі покупки,
• 11:02
  ваша команда повинна мати можливість відстежити це до вихідної системи,
• 11:05
  а не розглядати об'єднаний профіль як чорну скриньку.
• 11:08
  Профіль також стає кориснішим, якщо включає історію дій протягом певного часу.
• 11:12
  Customer Insights може пов'язувати дії з доданих вами таблиць
• 11:16
  і розміщувати їх на хронологічній шкалі.
• 11:19
  Купівля в понеділок, дзвінок у службу підтримки в четвер,
• 11:21
  відвідування сторінки продукту наступного тижня.
• 11:24
  Кожна подія додає контекст, коли ви дивитеся на недавні стосунки клієнта з компанією.
• 11:28
  Уявіть, що продавець відкриває профіль перед дзвінком клієнту.
• 11:32
  Замість того, щоб бачити лише можливість і кілька нотаток про дзвінки,
• 11:35
  він може побачити недавнє замовлення, звернення до служби підтримки,
• 11:37
  закрити вчора і недавню реєстрацію на подію.
• 11:40
  Продавцю не потрібно вгадувати, що може вплинути на цю розмову.
• 11:43
  Профіль забезпечує контекст.
• 11:45
  Звичайно, підключений профіль все ще починається як інформація,
• 11:47
  і наступний крок – перетворити цю інформацію на відповіді,
• 11:50
  які ваші команди можуть використовувати, коли вирішують,
• 11:53
  хто потребує уваги, що змінилося і які дії є доцільними.
• 11:56
  Додавання значущих показників, збагачення та прогнозів.
• 11:59
  Отже, ви створили єдиний профіль клієнта,
• 12:02
  і ваша команда може бачити чіткіше уявлення про кожну людину.
• 12:05
  Але тіме – ось у чому річ.
• 12:07
  Список записів сам по собі не дасть відповіді на кожне бізнес-питання.
• 12:11
  Вам все ще потрібні прості відповіді.
• 12:13
  Хто купував найчастіше?
• 12:14
  Хто не замовляв останнім часом?
• 12:16
  Які клієнти зверталися до служби підтримки кілька разів цього місяця?
• 12:19
  Хто з них, імовірно, піде?
• 12:21
  Інсайти щодо клієнтів.
• 12:22
  Дані відповідають на багато з цих запитань за допомогою так званих показників.
• 12:26
  Давайте розберемося, що таке показник насправді.
• 12:29
  Показник – це розрахунок, побудований на основі даних, які у вас вже є.
• 12:32
  Сприймайте це як єдине узгоджене число, яке ваша команда відстежує разом.
• 12:36
  Більше не потрібно просити кожного щоразу розраховувати це вручну в Excel.
• 12:39
  Припустимо, вам потрібна загальна сума покупок за минулий рік – створіть показник.
• 12:43
  Або кількість днів з моменту останнього замовлення клієнта – це ще один показник.
• 12:47
  Ви можете рахувати звернення до сервісу, обчислювати середню вартість замовлення або відстежувати відвідуваність заходів.
• 12:52
  Точний показник залежить від того, що саме потрібно зрозуміти вашому бізнесу.
• 12:56
  Для бізнесу за підпискою показник показує, як довго хтось є клієнтом і чи зменшилося використання послуг.
• 13:01
  Для роздрібного продавця це загальні витрати, останні повернення або проміжок між покупками.
• 13:06
  Показники перетворюють багато окремих дій на чітку відповідь.
• 13:09
  Це економить час, але, що важливіше, це допомагає командам використовувати одне й те саме визначення.
• 13:13
  Якщо відділ продажів називає когось клієнтом з високою цінністю, а маркетинг використовує інший розрахунок, клієнтський досвід знову розділяється.
• 13:20
  Спільний показник дає кожному узгоджений спосіб поглянути на питання.
• 13:23
  Тепер деякі профілі клієнтів все ще мають прогалини.
• 13:31
  Дані Customer Insights можуть збагачувати профілі, використовуючи схвалені джерела даних Microsoft або партнерів.
• 13:38
  Збагачення просто означає додавання більшої кількості інформації до даних, які ви вже маєте.
• 13:42
  Customer Insights – це не привід збирати кожну можливу деталь.
• 13:45
  Ваша компанія має додавати лише ту інформацію, яку може відповідально використовувати, і лише тоді, коли це відповідає дозволам та правилам щодо даних клієнтів.
• 13:52
  При обережному використанні збагачення даних заповнює відсутній контекст.
• 13:55
  Наприклад, бізнесу, що продає іншим компаніям, може знадобитися чіткіша інформація про компанію поруч із контактами продавців,
• 14:01
  щоб допомогти менеджеру зрозуміти, з ким він розмовляє ще до початку розмови.
• 14:05
  Далі йдуть прогнози.
• 14:06
  Дані Customer Insights включають готові моделі ЩІ, які оцінюють імовірність відтоку та очікуваний дохід.
• 14:11
  Відтік означає, що клієнт припиняє купувати, скасовує підписку або перестає взаємодіяти з вашою компанією.
• 14:16
  Очікуваний дохід оцінює, який прибуток приносять стосунки з клієнтом з часом.
• 14:20
  Ці прогнози шукають закономірності в даних, враховуючи історію покупок, нещодавню активність або зміни в поведінці, залежно від моделі та наданих вами даних.
• 14:28
  Результатом є сигнал, який допомагає команді вирішити, куди дивитися в першу чергу.
• 14:31
  Customer Insights – це не вердикт щодо людини.
• 14:33
  Оцінка відтоку зовсім не означає, що цей клієнт піде.
• 14:36
  Це означає, що наявні дані виглядають схожими на закономірності клієнтів, які пішли раніше.
• 14:40
  Людям все одно потрібно перевіряти контекст і покладатися на власне судження.
• 14:44
  Уявіть клієнта, чия купівельна активність раптово припиняється.
• 14:47
  Прогноз позначає цього клієнта як можливий ризик відтоку.
• 14:49
  Перш ніж хтось надійшли пропозицію для повернення, команда перевіряє профіль і знаходить відкритий сервісний запит.
• 14:54
  Тепер правильна дія – вирішити проблему, а не надсилати лист із продажами, ігноруючи її.
• 14:59
  Деякі організації створюють власні моделіщі та використовують ширші аналітичні інструменти для питань, унікальних для їхнього бізнесу.
• 15:05
  Виробник вивчає використання продукту разом із сервісною історією.
• 15:08
  Компанія з власною командою з аналізу даних тестує модель, побудована навколо сигналів, важливих для її бізнесу.
• 15:13
  Дані Customer Insights можуть стати частиною цієї роботи, але вони не повністю усувають потребу в надійних даних чи людському аналізі.
• 15:20
  Ось що я б назвав ключовим висновком.
• 15:21
  Показники розповідають вам, що сталося.
• 15:24
  Збагачення додає контекст.
• 15:25
  Прогнози вказують на те, які закономірності варто перевірити.
• 15:28
  Але Інсайт, який залишається всередині профілю, нічого не змінює.
• 15:31
  Командам потрібен спосіб використовувати ці відповіді, коли вони вирішують, з ким зв'язатися,
• 15:35
  як у підтримку надати та куди спрямувати інформацію про клієнта далі.
• 15:39
  Сегменти та активація перетворення профілів на дії.
• 15:41
  Профіль клієнта стає корисним, коли ви можете діяти на його основі.
• 15:44
  Саме тут на допомогу приходять сегменти.
• 15:47
  Сегмент – це збережена група клієнтів, обрана за правилами, які ви встановили.
• 15:50
  Ці правила використовують деталі профілю, активність, поведінку та показники з даних Customer Insights.
• 15:55
  Ви більше не обираєте імена вручну з електронної таблиці.
• 15:58
  Натомість ви ставите бізнес-запитання та перетворюєте його на правила.
• 16:01
  Наприклад, покажіть клієнтів, які відкрили звернення до служби підтримки за останні 30 днів,
• 16:06
  нічого не купували за останні 90 днів і погодилися отримувати повідомлення.
• 16:10
  Ця група оновлюється в міру зміни інформації про клієнта.
• 16:13
  Якщо хтось здійснює покупку, він більше не відповідає правилам і залишає сегмент.
• 16:17
  Якщо інший клієнт відкриває нове звернення і припиняє купувати, він потрапляє в цей сегмент.
• 16:20
  Ваша аудиторія залишається пов'язаною з даними про клієнтів, а не стає застарілим експортованим списком.
• 16:25
  Це змінює спосіб роботи команд.
• 16:27
  Сервісна команда використовує сегмент, щоб визначити клієнтів, які потребують додаткової уваги після повторних проблем.
• 16:31
  Відділ продажів зосереджує подальші дії на клієнтах, які нещодавно цікавилися продуктом і мають історію купівлі подібних товарів.
• 16:37
  Маркетинг створює аудиторію з людей, які відвідали захід, але не замовили дзвінок від відділу продажів.
• 16:42
  Суть полягає не в тому, щоб просто надсилати більше повідомлень.
• 16:45
  Головне – зробити так, щоб наступна дія відповідала тому, що компанія вже знає.
• 16:48
  Клієнту, який нещодавно мав проблему, потрібна чесна інформація про стан обслуговування.
• 16:52
  Комусь, хто тижнями вивчав новий продукт, потрібна корисна розмова з відділом продажів.
• 16:56
  Якщо ставитися до обох людей однаково, це нівелює інформацію, яку ваші команди намагалися об'єднати.
• 17:00
  Дані Customer Insights також можуть надсилати уніфіковані профілі, сегменти та інші підготовлені дані до підключених місць призначення.
• 17:06
  Місце призначення – це інший затверджений інструмент, якому потрібна ця інформація.
• 17:10
  Можливо, це маркетингова платформа, аналітичний інструмент або інша бізнес-система, де ваша команда працює з клієнтами.
• 17:15
  Для організацій, що використовують програми Dynamics 365, надбудова картки клієнта переносить контекст клієнта в інші робочі процеси Dynamics 365.
• 17:23
  Уявіть співробітника відділу продажів або обслуговування, який відкриває картку клієнта в програмі, якою він уже користується.
• 17:27
  Картка клієнта розміщує ширший контекст клієнта поруч із їхньою повсякденною роботою, тому не потрібно шукати інформацію в кількох системах перед кожною розмовою.
• 17:35
  Customer Insights Journeys також використовує аудиторії з цієї роботи з даними.
• 17:38
  Journeys керує комунікаціями з клієнтами, такими як електронна пошта, текстові повідомлення та інші заплановані взаємодії.
• 17:44
  Дані Customer Insights готують дані про людей та контекст.
• 17:47
  Journeys використовує цю аудиторію, коли компанія вирішує налагодити контакт.
• 17:50
  Тримайте ці завдання розділеними у вашій свідомості.
• 17:52
  Дані відповідають на запитання, хто ця людина і що ми про неї знаємо.
• 17:55
  А Journeys відповідає на запитання, яка комунікація має відбутися далі.
• 17:59
  І цей поділ допомагає командам уникнути поширеної помилки.
• 18:02
  Створення сегмента автоматично не означає, що ви повинні зв'язатися з усіма, хто в ньому є.
• 18:07
  Сегмент ідентифікує групу на основі фактів і правил.
• 18:09
  Комусь усе одно потрібно вирішити, чи доречний контакт, який канал підходить і чи відповідає це поточній ситуації клієнта.
• 18:16
  Один спільний сегмент також зменшує звичну проблему з електронними таблицями.
• 18:20
  Маркетингу не потрібен один вручну відредагований список, тоді як відділ продажів використовує іншу версію,
• 18:24
  а сервісний відділ тримає третій список, прихований у звіті.
• 18:26
  Команди працюють за однаковими правилами роботи з клієнтами, навіть якщо кожна з них діє по-своєму.
• 18:30
  Дані можуть переміщуватися, але для цього потрібні обмеження.
• 18:33
  Дізнайтеся про конфіденційність, безпеку та особливості CDP.
• 18:36
  Отже, що більшим стає профіль вашого клієнта, то більшу відповідальність ви берете на себе.
• 18:40
  І ця відповідальність починається з конфіденційності та безпеки.
• 18:43
  Коли ви об'єднуєте імена, контактні дані, історію покупок, підтримки та онлайн-активність,
• 18:48
  вам потрібні чіткі правила обробки цієї інформації.
• 18:51
  Згода, правила конфіденційності та контроль доступу – усе це важливо до того, як ви почнете об'єднання.
• 18:56
  Customer Insights Data містить інструменти конфіденційності, безпеки та управління, які працюють у фоновому режимі.
• 19:02
  Уявіть це як стіку охорони в офісній будівлі.
• 19:04
  Простою мовою ви встановлюєте правила, хто може переглядати інформацію про клієнтів і як ви її використовуєте.
• 19:09
  Ви думаєте про дозволи клієнтів перед тим, як збирати дані, об'єднувати їх, створювати сегмент або надсилати в інший інструмент.
• 19:14
  Річ у тім, що більше даних не означає, що ви можете використовувати їх як забажаєте.
• 19:17
  Дані мають відповідати дозволам, законам та внутрішнім правилам кожного клієнта.
• 19:21
  Ця робота проводиться на початку, а не після того, як кампанія пішла не так або клієнт поскаржився.
• 19:25
  Отже, чим CDP відрізняється від інших клієнтських інструментів?
• 19:27
  Давайте розберемося.
• 19:29
  Порівняймо два поширені приклади.
• 19:30
  Подумайте про CRM-систему.
• 19:32
  Такий інструмент, як Dynamics 365 Sales, допомагає командам з продажу та обслуговування фіксувати і керувати прямими відносинами з клієнтами.
• 19:38
  Менеджери з продажу використовують його для роботи з потенційними клієнтами, можливостями, дзвінками та обліковими записами.
• 19:42
  CRM добре виконує одну роботу, тоді як дані Customer Insights заповнюють прогалини в маркетингу та обслуговуванні.
• 19:47
  Дані Customer Insights працюють ширшим набором затверджених джерел.
• 19:51
  Він об'єднує записи.