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Dynamics 365 Customer Insights – Data spiegato: unificare i dati dei clienti, profili a 360° e segmenti (Doppiaggio IA) · M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano

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Ci vediamo dal vivo a gennaio.
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Se un cliente apparisse in tre sistemi diversi, ognuno dei quali racconta una storia completamente diversa.
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Le vendite vede una trattativa aperta, l'assistenza vede un reclamo, il marketing vede qualcuno che ha cliccato in me la scorsa settimana.
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Oh, ma quella stessa persona ha già acquistato da voi due volte.
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Nessuno che guardi un singolo schermo può vedere l'intero quadro.
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Sono Mirko Peters di M365FM e questa pillola di conoscenza ricompone il quadro in modo semplice.
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Vedrai perché i dati frammentati sui clienti causano veri mal di testa e perché le aziende hanno bisogno di una visione condivisa.
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Perché dati frammentati sui clienti portano decisioni sbagliate.
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Immagina di gestire un'azienda che vende attrezzature ad altre imprese.
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Il tuo team di vendita usa Dynamics 365.
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Vedono contatti, account, chiamate, riunioni, opportunità aperte, preventivi e note di conversazioni passate.
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Questo aiuta un venditore a prepararsi a una chiamata, ma mostra solo il lavoro nel sistema di vendita.
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Il tuo team di supporto gestisce il lavoro altrove.
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Vedono casi di assistenza, prodotti rotti, domande, reclami e le conversazioni necessarie per risolvere un problema.
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Un agente sa che un cliente ha contattato l'assistenza tre volte questo mese, ma quello storico non appare mai sul record di vendita.
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Il marketing ha il suo set di informazioni.
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Sanno chi ha aperto un'email, cliccato un link, compilato un modulo, visitato una pagina o si è iscritto a un evento.
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Un marketer vede un forte interesse per un nuovo prodotto, mentre l'agente di supporto vede un cliente frustrato con il prodotto che già possiede.
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Ecco una semplice analogia.
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Pensalo come un edificio per uffici con stanze separate.
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Ogni stanza ha la sua finestra.
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Le vendite hanno una vista, hanno una vista, il supporto ne ha un'altra, il marketing una terza.
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Nessuno ha il quadro completo finché non si aprono le porte tra i vari reparti.
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È proprio quello che fa un file cliente condiviso.
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Apre le porte.
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Nessuno sta sbagliando nulla.
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Crise non è semplicemente luoghi separati, creati per compiti diversi.
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Le vendite devono gestire le trattative, l'assistenza deve risolvere i casi, il marketing deve comprendere il coinvolgimento,
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gli ordini si trovano in un sistema diverso e l'attività sul sito web vive in uno strumento di analisi.
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Questa divisione crea una situazione strana.
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Ecco un esempio.
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Prendiamo un cliente di nome Alex Morgan.
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Nel sistema di vendita Alex ha una scheda account con una vecchia email di lavoro e un'opportunità attiva.
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Nel sistema di supporto Alex appare con un'email personale e due casi recenti.
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E sul sito web Alex si è iscritto a un webinar usando solo nome, cognome e numero di telefono.
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Tutti questi record appartengono alla stessa persona, ma senza un modo per collegarli, l'azienda vede tra diversi Alex Morgan.
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Le vendite preparano una proposta amichevole, il marketing invia una promozione per un upgrade
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e l'assistenza chiede ad Alex di ripetere i dettagli già forniti.
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Dal punto di vista di Alex sembra tutto disorganizzato.
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Ti sarà capitato di contattare un'azienda per un problema, spiegarlo chiaramente e poi ricevere un'email allegra che ti chiede se vuoi acquistare altro.
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L'azienda possiede le informazioni, ma i suoi team non ne condividono la stessa visione.
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Anche i collegamenti dati errati creano problemi meno.
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Un record duplicato porta i main duplicati, un indirizzo nel vecchio, esclude la persona giusta da un messaggio,
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una connessione mancante tra un ordine e un caso di assistenza nasconde il motivo per cui un cliente ha smesso di acquistare.
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Poi le persone iniziano a esportare elenchi in fogli di calco.
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Il marketing crea un elenco, le vendite ne creano un altro, l'assistenza mantiene il proprio report.
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In poco tempo i team discutono su quale lista sia corretta, mentre il cliente aspetta che qualcuno comprenda l'intera situazione.
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Questo influenza le decisioni in singolo giorno.
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Un responsabile vendita insegue clienti che hanno sollevato problemi seri?
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Un marketer invia uno sconto a chi ha già acquistato a prezzo pieno?
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Un responsabile assistenza non sa che chi chiama è uno dei clienti più importanti.
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La risposta non è costringere ogni team a usare un'unica app.
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Ogni team ha ancora bisogno di strumenti su misura per problemi.
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Ciò di cui hanno bisogno è un file cliente condiviso in grado di collegare i record separati.
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In questo modo ogni team parte dalla stessa persona, non da una versione diversa ed è qui che entra in gioco Customer Insights.
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Quindi cosa unisce quei diversi record cliente senza costringere ogni reparto a usare la stessa app?
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La risposta è Dynamics 365 e Customer Insights, la piattaforma di dati cliente di Microsoft spesso chiamata CDP.
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Ecco la definizione più semplice.
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Una CDP estrae i dati dei clienti da ogni sistema in uso, li riunisce in un unico posto,
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collega i record appartenenti alla stessa persona e crea un profilo duraturo che gli strumenti aziendali possono utilizzare.
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Immagina come un grande archivio.
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Ogni dipartimento invia cartella in quella stanza.
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Le vendite inviano i dettagli di contatto e lo storico delle trattative.
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L'assistenza invia i record dei casi.
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Il tuo sito web invia registrazioni e visite alle pagine, mentre il sistema ordini invia acquisti e resi.
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Presi singolarmente, quei file potrebbero usare etichette, formati o persino codici clienti diversi.
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Customer Insights Data analizza tutto e crea un unico file cliente collegando i record che appartengono alla stessa persona.
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Quel file ti offre quella che viene definita una vista a 360 gradi.
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È un'espressione che si sente spesso a cosa significa?
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Una vista a 360 gradi significa semplicemente poter osservare un cliente e vedere più tipologie di interazione.
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Chi è, cosa ha comprato, quando ha chiamato l'assistenza e come ha interagito con te, online, è un quadro più completo, non immagino.
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I dati dei clienti rientrano solitamente in alcune categorie comuni.
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I dati demografici descrivono la persona, nome, indirizzo, qualifica, azienda.
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I dati transazionali registrano uno scambio, un acquisto, un reso, un pagamento, una prenotazione e un abbonamento.
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I dati comportamentali catturano azioni come l'apertura di un'email, la visita a una pagina prodotto, la compilazione di un modulo, l'uso di un'app o la registrazione a un evento.
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Customer Insights Data può anche integrare dati operativi come l'inventario, le informazioni di servizio, oltre ai dati provenienti da dispositivi connessi, ovvero dispositivi Internet of Things o IoT.
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Un'azienda che vende macchine connesse potrebbe voler esaminare l'attività delle macchine insieme allo storico dei clienti.
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Un team di assistenza potrebbe vedere che un cliente ha chiamato per un problema, mentre i dati operativi mostrano che la macchina ha segnalato un errore.
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Quel contesto cambia la conversazione.
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Nota che sto dicendo Customer Insights Data, non Customer Insights Journeys.
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Entrambi rientrano sotto il nome di Customer Insights ma svolgono lavori diversi.
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Data raccoglie le informazioni, prepara i profili e individua modelli utili.
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Journeys utilizza quei profili e gruppi di clienti per inviare email, sms e altre comunicazioni.
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Un lato organizza e comprende i dati dei clienti.
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L'altro lato usa questa comprensione quando parla con le persone.
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Puoi immaginare Data come l'ufficio archivi e Journeys come il centro comunicazioni.
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Ora, molti confondono tutto questo con Dynamics 365 Sales.
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Dynamics 365 Sales aiuta un venditore a gestire le relazioni e il lavoro di vendita,
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monitorando lead, opportunità, attività e conversazioni, offrendo al team di vendita un posto dove svolgere il proprio lavoro.
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Customer Insights Data adotta una visione più ampia.
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Può acquisire informazioni da Dynamics 365 Sales, ma può anche collegare dati da sistemi di assistenza,
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siti web, sistemi di gestione e ordini, archivi dati e altre fonti approvate.
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Non sostituisce Sales, ma aggiunge il contesto cliente circostante che Sales da solo potrebbe non avere.
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Dietro le quinte, Customer Insights Data gira su Microsoft Azure,
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il che significa che Microsoft fornisce le fondamenta cloud per archiviare, elaborare e proteggere i dati.
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Il prodotto include anche strumenti per la privacy, la sicurezza e la governance.
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La governance è semplicemente l'insieme di regole che controlla chi può accedere ai dati e come l'azienda può utilizzarli.
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Il profilo cliente contiene informazioni personali, quindi tali regole devono far parte della progettazione sin dall'inizio.
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Una volta compreso che Customer Insights Data è il luogo in cui i record clienti separati diventano un unico profilo utilizzabile,
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la domanda pratica successiva è come arrivano tutti quei record allo stesso spazio di lavoro.
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Costruzione del profilo cliente unificato
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Prima di Customer Insights
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I dati possono collegare qualsiasi cosa.
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Si crea un ambiente.
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Pensa a un ambiente come a uno spazio di lavoro controllato per questo lavoro sui dati dei clienti,
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che offre al tuo team un unico luogo in cui importare, preparare e collegare i dati e gestire chi può lavorarci.
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E gestire chi può lavorarci.
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All'interno di quello spazio di lavoro inizia aggiungendo le origini dati.
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Se utilizzi già Dynamics 305, Microsoft Dataverse fornisce spesso record di vendita o assistenza,
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poiché Dataverse è l'archivio dati alla base di molte app Dynamics 305 e Power Platform.
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Customer Insights Data può anche connettersi ad Azure Data Lake, Fabric One Lake,
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e Azure Synapse Analytics.
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Questi nomi suonano tecnici, ma l'idea semplice è che le aziende spesso conservano
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grandi quantità di dati in sistemi di archiviazione cloud e reportisti.
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I connettori di Power Query offrono un ulteriore eccesso.
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Power Query è lo strumento Microsoft per importare i dati e modellarli prima dell'uso
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ed è utile quando i dati risiedono in un database, un'app aziendale
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o un'altra fonte collegata che non ha lo stesso formato dei tuoi record Dynamics 365.
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Ogni origine arriva sotto forma di tabella.
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Una tabella è solo un elenco strutturato come un foglio di calcolo con colonne e righe.
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Una tabella potrebbe elencare i clienti, un'altra gli ordini,
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una terza i casi di assistenza e una quarta le registrazioni al sito web.
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La parte difficile è che queste tabelle usano raramente gli stessi nomi.
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Un sistema potrebbe chiamare una colonna indirizzo e-mail, un altro e-mail
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e un terzo memorizzare un codice cliente senza alcuna e-mail.
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I numeri di telefono potrebbero includere prefissi internazionali in una fonte
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o metterli in un'altra e i nomi potrebbero arrivare con ortografie e spaziature diversi.
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Custom and Insights Data
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Ha bisogno di aiuto per capire cosa significa unicamp.
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Questa fase è chiamata mappatura e serve a indicare al sistema quali colonne in entrata contengono il nome,
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l'indirizzo e-mail, il numero di telefono, il codice cliente, l'indirizzo o altri dettagli utili a identificare una persona.
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Si mappano anche i record aziendali collegati alle persone.
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Una tabella degli ordini deve collegare gli acquisti al cliente giusto
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e una tabella dei casi deve collegare lo storico dell'assistenza alla stessa persona.
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Senza queste relazioni si avrebbero solo elenchi di eventi senza alcun modo affidabile per capire a chi appartengono.
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Ora, si potrebbe pensare che far corrispondere i record significhi cercare indirizzi e-mail identici
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e unire tutto automaticamente.
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A volte è così, ma i dati reali dei clienti richiedono maggiore attenzione.
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Due persone possono condividere un'e-mail domestica?
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Un cliente può cambiare lavoro e ottenere una nuova e-mail?
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Una piccola differenza di ortografia può descrivere la stessa persona
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mentre due persone con lo stesso nome possono non avere nulla in comune.
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Customer Insights
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Data consente di impostare condizioni di corrispondenza.
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È possibile far corrispondere i record in base all'indirizzo e-mail,
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a nome completo, al numero di telefono, ai dettagli postali
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oppure utilizzare un codice cliente se la tua azienda è un codice cliente
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se la tua azienda ne prevede uno.
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L'obiettivo è collegare i record solo quando ci sono prove sufficienti che appartengano alla stessa persona.
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Segue la rimozione dei duplicati.
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I duplicati sono versioni ripetute dello stesso record all'interno di una tabella di origine.
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Magari un modulo web ha creato due voci dopo che qualcuno ha cliccato due volte su invia
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o un'importazione vendita e aggiunto di nuovo a un contratto esistente.
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Rimuovere i duplicati aiuta a evitare che una sola persona appaia come più persone
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prima ancora che inizi il lavoro di corrispondenza più ampio.
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Dopo che il sistema ha fatto corrispondere i record e rimosso i duplicati
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unifica le informazioni in un profilo.
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Spesso viene chiamato golden record ma è un'espressione che può sembrare eccessiva.
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Usiamo un significato più semplice.
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È il miglior profilo cliente combinato che il sistema può costruire a partire dai record approvati.
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Potrebbe riunire l'email attuale da una fonte,
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collegamento all'account da un'altra,
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allo storico degli ordini da una terza e ai record di assistenza da una quarta.
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Non cancella i sistemi originali?
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Le vendite conservano i propri record,
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il sistema ordini gestisce gli ordini e l'assistenza continua a lavorare.
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Sui propri casi?
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Customer Insights Data crea un profilo connesso per comprendere il cliente
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attraverso quelle fonti, tenendo tracce della provenienza delle informazioni
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e la tracciabilità delle fonti importanti.
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Se qualcuno chiede da dove provenga un indirizzo,
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un numero di telefono o un dettaglio di acquisto,
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il tuo team dovrebbe essere in grado di risalire al sistema di origine
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anziché trattare il profilo unificato come una scatola misteriosa.
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Un profilo diventa anche più utile quando include le attività nel tempo.
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Customer Insights Data
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può collegare le attività dalle tabelle importate
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e disporle su una linea temporale cronologica.
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Un acquisto lunedì, una chiamata all'assistenza giovedì,
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una visita alla pagina prodotto la settimana successiva.
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Ogni evento aggiunge contesto
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quando analizzi la recente relazione del cliente con l'azienda.
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Immagina un venditore che apre un profilo prima di chiamare un cliente.
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Invece di vedere solo un'opportunità e poche note di chiamata,
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potrebbe vedere un ordine recente,
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un caso di assistenza chiuso ieri, una recente registrazione e un evento.
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Il venditore non deve tirare a indovinare cosa possa influenzare quella conversazione.
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Il profilo fornisce il contesto.
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Naturalmente, un profilo connesso inizia come semplice informazione.
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Il passo successivo è trasformare tale informazione in risposta che i tuoi team possono usare
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per decidere chi necessita l'attenzione, cosa è cambiato e quale azione abbia senso,
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aggiungendo misure di significato, arricchimento e previsioni.
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Quindi hai creato un profilo cliente unificato e il tuo team può vedere una panoramica più chiara di ogni persona.
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Ma ecco il punto, team.
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Un elenco di record di per sé non risponderà da solo a ogni domanda di business team.
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Ancora bisogna rispostarsi.
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Chi ha acquistato più spesso?
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Chi non ha ordinato di recente?
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Quali clienti hanno contattato l'assistenza diverse volte questo mese?
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Quali sembrano propensi ad abbandonare?
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Customer Insight.
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I dati rispondono a molte di queste domande con qualcosa chiamato misure.
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Lascia che Outcome spieghi cosa sia effettivamente una misura.
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Una misura è un calcolo basato sui dati che già possiedi.
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Pensala come a un numero concordato che il tuo team segue insieme.
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Niente più richiesta a tutti di calcolarlo manualmente in Excel ogni volta.
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Supponiamo che tu abbia bisogno degli acquisti totali dall'ultimo anno, crea una misura.
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Oppure il numero di giorni dall'ultimo ordine di un cliente, anche quella è un'altra misura.
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Potresti contare i casi di assistenza, calcolare il valore medio dell'ordine
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o tracciare la partecipazione agli eventi.
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La misura esatta dipende da ciò che la tua azienda deve comprendere.
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Per un'attività in abbonamento, una misura mostra da quanto tempo qualcuno è cliente
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e se il suo utilizzo è diminuito.
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Per un rivenditore, mostra la spesa totale, i resi recenti o l'intervallo tra gli acquisti.
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Le misure trasformano molte attività separate in una risposta chiara.
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Questo fa risparmiare tempo, ma cosa più importante aiuta i team a usare la stessa definizione.
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Se le vendite definiscono qualcuno come cliente di alto valore
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mentre il marketing usa un calcolo diverso, l'esperienza del cliente si frammenta di nuovo
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una misura condivisa offre a tutti un modo concordato di guardare alla questione.
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Ora, alcuni profili cliente presentano ancora lacuna.
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Il tuo sistema potrebbe conoscere il nome di una persona e la sua cronologia acquisti,
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ma non la posizione, i dettagli aziendali o altre informazioni utili.
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I dati di Customer Insights possono arricchire i profili usando fonti di dati approvate da Microsoft o dai partner.
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Arricchimento significa semplicemente aggiungere più informazioni ai dati che già possiede.
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Customer Insights non è una scusa per raccogliere ogni possibile dettaglio.
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La tua azienda dovrebbe aggiungere solo le informazioni che puoi usare in modo responsabile
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e nel rispetto delle autorizzazioni e delle regole sui dati dei clienti.
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Se usato con attenzione, l'arricchimento colma le lacune nel contesto.
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Ad esempio, un'azienda che vende ad altre imprese potrebbe volere informazioni più chiare su contatti di vendita
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per far capire al venditore con chi sta parlando prima dell'inizio della conversazione.
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Poi ci sono le previsioni.
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I dati di Customer Insights includono modelli di A pronti all'uso
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che stimano la probabilità di abbandono ai ricavi previsti.
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L'abbandono indica quando un cliente smette di acquistare, annulla un abbonamento o interrompe i rapporti con l'azienda.
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I ricavi previsti stimano quanto una relazione con il cliente può fruttare nel tempo.
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Queste previsioni cercano schemi nei dati considerando la cronologia degli acquisti,
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l'attività recente o i cambiamenti di comportamento in base al modello e ai dati forniti.
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Il risultato è un segnale che aiuta il team a decidere dove guardare per prima.
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Customer Insights non mette verdetti su una persona.
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Un punteggio di abbandono non significa con certezza che il cliente se ne andrà.
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Significa che i dati disponibili sono simili ai schemi di clienti che hanno abbandonato in passato.
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Le persone devono comunque verificare il contesto e usare i propri giudizi.
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Immagina un cliente la cui attività di acquisto si interrompe improvvisamente.
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Una previsione segnala quel cliente come un possibile rischio di abbandono.
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Prima di inviare un'offerta di recupero, i team controllano il profilo e trovano pratica di assistenza aperta.
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A quel punto l'azione corretta è risolvere prima il problema, non inviare un'email di vendita che ignora la situazione.
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Alcune organizzazioni hanno creato modelli di appersonalizzati e usano strumenti di analisi più ampi per domande specifiche del loro business.
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Un produttore studia l'utilizzo del prodotto insieme all'economica della assistenza.
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Un'azienda con un proprio team di data science testa un modello basato sui segnali rilevanti per il proprio business.
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I dati di Customer Insights possono far parte di questo lavoro, ma non eliminano la necessità di dati solidi o della revisione umana.
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Ecco quello che definirei il concetto chiave.
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Le metriche ti dicono cosa è successo.
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L'arricchimento giunge con test.
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Le previsioni ti indicano quali schemi vale la pena esaminare.
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Tuttavia, un'informazione che rimane confinata in un profilo non cambia nulla.
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I team hanno bisogno di usare quelle risposte per decidere chi contattare, quale supporto fornire e dove inviare le informazioni sui clienti.
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Segmenti attivazione.
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Trasformare i profili in azione.
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Un profilo cliente diventa utile quando puoi agire di conseguenza.
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È qui che entrano in gioco i segmenti.
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Un segmento è un gruppo salvato di clienti selezionati in base a regole stabilite.
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Tali regole utilizzano dettagli del profilo, attività, comportamenti metriche dai dati di Customer Insights.
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Non devi più selezionare manualmente i nomi da un foglio di calcolo.
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Invece poni una domanda di business e trasformi quella domanda in regole.
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Ad esempio, mostra ai clienti che hanno aperto una pratica di assistenza negli ultimi 30 giorni,
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non hanno effettuato acquisti negli ultimi 90 giorni e hanno accettato di ricevere comunicazioni.
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Quel gruppo si aggiorna al variare delle informazioni sul cliente.
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Se qualcuno effettua un acquisto, non soddisfa più le regole e lascia il segmento.
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Se un altro cliente apre una nuova pratica e smette di acquistare, vi entra.
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Il tuo pubblico rimane connesso alle informazioni del cliente invece di diventare un vecchio elenco esportato.
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Questo cambia il modo di lavorare dei team.
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Un team di assistenza utilizza un segmento per identificare i clienti che necessitano di cura extra dopo problemi ripetuti.
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Le vendite concentrano il follow-up sui clienti con un recente interesse per il prodotto e una storia di acquisti simili.
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Il marketing crea un pubblico per le persone che hanno partecipato a un evento ma non hanno richiesto una chiamata commerciale.
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Il punto non è inviare più messaggi.
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Si tratta di far sì che l'azione successiva corrisponda a ciò che l'azienda già sa.
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Un cliente con un problema recente ha bisogno di un aggiornamento onesto sulla sistema.
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Qualcuno che ha cercato un nuovo prodotto per settimane ha bisogno di una conversazione di vendita utile.
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Trattare entrambe le persone nello stesso modo ignora le informazioni che i tuoi team hanno lavorato per collegare.
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I dati di Customer Insights possono anche inviare profili unificati, segmenti e altri dati preparati a destinazioni connesse.
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Una destinazione è un altro strumento approvato che necessita le informazioni che abbiamo.
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Magari una piattaforma di marketing, uno strumento di analisi o un altro sistema aziendale in cui il tuo team lavora con i clienti.
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Per le organizzazioni che utilizzano le app Dynamics 365, il componente aggiuntivo della scheda cliente porta il contesto del cliente in altre esperienze, in altre esperienze, in altre esperienze Dynamics 365.
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Immagina un addetto alle vendite o all'assistenza che apre un record cliente nell'app che già utilizza.
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La scheda cliente posiziona un contesto cliente più ampio vicino al loro lavoro quotidiano, così non c'è bisogno di cercare in diversi sistemi prima di ogni conversazione.
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Anche Customer Insights Journeys utilizza i segmenti di pubblico da questo lavoro su.
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Journeys gestisce le comunicazioni con i clienti come email, messaggi di testo e altre interazioni pianificate.
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Customer Insights Data prepara le persone e il contesto.
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Journeys utilizza quel pubblico quando l'azienda decide di comunicare.
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Mantiene quei lavori separati.
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Data risponde chi è questa persona e cosa sappiamo.
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E Journeys risponde quale comunicazione dovrebbe avvenire dopo.
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Quella separazione aiuta i team a evitare un errore comune.
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Creare un segmento non significa automaticamente che dovresti contattare tutti coloro che ne fanno parte.
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Un segmento identifica un gruppo basato su fatti e regole.
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Qualcuno deve ancora decidere se il contatto ha senso, quale canale è adatto e se rispetta la situazione attuale del cliente.
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Un segmento condiviso riduce anche il solito problema dei fogli di calcolo.
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Il marketing non ha bisogno di un elenco pulito manualmente mentre le vendite ne usano un'altra versione e l'assistenza le tiene una terza nascosta in un report.
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Team lavorano seguendo le stesse regole sui clienti anche quando ciascuno interprende un'azione diversa.
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I dati possono circolare ma devono avere dei limiti.
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Privacy, sicurezza e la differenza apportata dalla CDP.
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Quindi più il profilo del tuo cliente si amplia, maggiore è la responsabilità che ti assumi.
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E tale responsabilità inizia con la privacy e la sicurezza.
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Quando colleghi nomi, dettagli di contatto, cronologia, acquisti, assistenza, attività online ti servono regole chiare per gestire tali informazioni.
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Consenso, norme sulla privacy e controllo degli eccessi contano tutti prima di iniziare i collegamenti.
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Customer Insights
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Data include strumenti di privacy, sicurezza e gestione che operano dietro le quinte.
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Immaginano come la reception di sicurezza in un edificio profitto.
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In parole povere, stabilisci regole su chi può visualizzare le informazioni dei clienti e su come utilizzarle.
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Pensa alle autorizzazioni dei clienti prima di raccogliere dati, collegarli, creare un segmento e inviarle a un altro strumento.
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Ecco il punto. Più dati non significano poterli usare come vuoi.
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I dati devono corrispondere alle autorizzazioni, alle leggi e alle regole interne del cliente.
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Questo lavoro va fatto all'inizio, non dopo che una campagna fallita a un cliente si è lamentato.
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Quindi in cosa differisce una CDP dagli altri strumenti per i clienti?
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Annali dettaglio.
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Confrontiamo due esempi comuni.
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Pensa a un sistema CR.
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Uno strumento come Dynamics 365 Sales aiuta i team di vendita e assistenza a registrare e gestire le relazioni dirette con i clienti.
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Venditori lo usano per lavorare con lead opportunità chiamate account.
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Il CRN svolge bene un compito, mentre Customer Insights colma le lacune tra marketing e assistenza.
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Customer Insights opera su una serie più ampia di fonti approvate.
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Colleghe record.