Latest / M365.FM – podcast o Microsoft 365, Copilot i AI po polsku / Dynamics 365 Customer Insights – Data w prostych słowach: łączenie danych klientów, profile 360° i segmenty (Dubbing AI)

Transcript

Dynamics 365 Customer Insights – Data w prostych słowach: łączenie danych klientów, profile 360° i segmenty (Dubbing AI) · M365.FM – podcast o Microsoft 365, Copilot i AI po polsku

0:00
Gotowi na 10 dni z Microsoft 365, Kopilotem iAzure i ludźmi, którzy kształtują przyszłość pracy?
0:07
W styczniu wraca M365Con i tym razem robimy to z większym rozmachem.
0:12
Dołącz do nas na sesję na żywo pokazy praktyczne i zdobądź wiedzę od MVP oraz ekspertów z całego świata.
0:18
Żadnych ogólnych slajdów, żadnych nudnych haseł.
0:22
Zmierzamy się z prawdziwymi wyzwaniami, Kopilot Studio, agentami i Fabrik, bezpieczeństwem, ładem i automatyzacją.
0:28
Niezależnie od tego, czy jesteś informatykiem, programistą czy liderem biznesu, mamy sesje stworzone dla Ciebie.
0:35
Przez 10 pełnych dni możesz zgłębiać różne technologie i nawiązać kontakt z globalną społecznością.
0:40
Oglądaj na żywo i zabierz praktyczne wnioski do swojej organizacji.
0:44
Styczeń 2027 roku, 10 dni, jedna społeczność Microsoft. Rejestracja jest już otwarta.
0:51
Zarezerwuj swoje miejsce już dziś.
0:55
To m365con.net
0:57
Dołącz teraz na m365con.net i widzimy się na żywo w styczniu.
1:04
Co jeśli jeden klient pojawia się w trzech systemach i każdy z nich opowiada zupełnie inną historię?
1:09
Dział sprzedaży widzi otwartą transakcję, wsparcie widzi reklamację, a marketing widzi kogoś, kto kliknął w maila w zeszłym tygodniu.
1:14
Och, ale ta sama osoba dokonała już u Was zakupów dwa razy.
1:17
Nikt, patrząc na pojedynczy ekran, nie jest w stanie zobaczyć pełnego obrazu.
1:20
Nazywam się Mirko Peters z M365FM, a ta porcja wiedzy pozwoli w prosty sposób złożyć ten obraz w całość.
1:26
Zobaczysz, dlaczego rozproszone dane o klientach powodują prawdziwe problemy i dlaczego firmy potrzebują wspólnego widoku, by traktować klientów jak ludzi, a nie wiersze w oddzielnych listach.
1:34
Dlaczego rozproszone dane o klientach prowadzą do złych decyzji?
1:37
Wyobraź sobie, że prowadzisz firmę sprzedającą sprzęt innym przedsiębiorstwom.
1:40
Twój zespół sprzedaży korzysta z Dynamics 365 Sales.
1:43
Widzą kontakty, konta, telefony, spotkania, otwarte szanse sprzedaży, oferty i notatki z poprzednich rozmów.
1:48
To pomaga sprzedawcy przygotować się do rozmowy, ale pokazuje tylko pracę wewnątrz systemu sprzedaży.
1:52
Twój zespół wsparcia zajmuje się pracą gdzie indziej.
1:54
Widzą zgłoszenia serwisowe, uszkodzone produkty, pytania, reklamacje i rozmowy potrzebne do rozwiązania problemu.
1:59
Agent wie, że klient kontaktował się ze wsparciem trzy razy w tym miesiącu, jednak ta historia nigdy nie pojawia się w rekordzie sprzedaży.
2:04
Marketing ma własny zestaw informacji.
2:06
Wiedzą, kto otworzył maila, kliknął link, wypełnił formularz, odwiedził stronę lub zapisał się na wydarzenie.
2:11
Specjalista marketingu widzi duże zainteresowanie nowym produktem, podczas gdy agent wsparcia widzi klienta sfrustrowanego produktem, który już posiada.
2:17
Oto prosta analogia.
2:18
Pomyśl o tym jak o biurowcu z oddzielnymi pokojami.
2:21
Każdy pokój ma swoje własne okno.
2:23
Dział sprzedaży ma jeden widok, wsparcie kolejny, a marketing jeszcze inny.
2:26
Nikt nie widzi pełnego obrazu, dopóki nie otworzy drzwi między poszczególnymi działami.
2:30
Właśnie to robi wspólny plik klienta.
2:32
Otwiera te drzwi.
2:33
Nikt nie robi niczego źle.
2:35
Informacje po prostu znajdują się w oddzielnych miejscach, stworzonych do różnych zadań.
2:38
Dział sprzedaży musi zarządzać ofertami, serwis rozwiązywać zgłoszenia, marketing rozumieć, zaangażowanie, zamówienia znajdują się w innym systemie, a aktywność na stronie w narzędziu analitycznym.
2:48
Ten podział tworzy dziwną sytuację.
2:50
Oto przykład.
2:51
Weźmy klienta o imieniu Alex Morgan.
2:52
W systemie sprzedaży Alex ma profil z nieaktualnym służbowym adresem e-mail i aktywną szansą sprzedaży.
2:57
W systemie wsparcia Alex widnieje pod prywatnym adresem e-mail z dwoma niedawnymi zgłoszeniami, a na stronie internetowej Alex zapisał się na webinar, podając tylko imię, nazwisko i numer telefonu.
3:08
Wszystkie te rekordy należą do tej samej osoby, ale bez możliwości ich powiązania firma widzi trzech różnych Alexów Morganów.
3:13
Sprzedaż przygotowuje przyjazną ofertę, marketing wysyła promocję na aktualizację, a wsparcie prosi Alexa o powtórzenie szczegółów z poprzedniej rozmowy.
3:20
Z perspektywy Alexa wygląda to na brak organizacji.
3:23
Sam tego doświadczyłeś, kontaktując się z firmą w sprawie problemu, wyjaśniając go, a następnie otrzymując radosny e-mail z pytaniem, czy chcesz kupić więcej.
3:29
Firma posiada informacje, ale jej zespoły po prostu nie mają wspólnego ich obrazu.
3:33
Słabe powiązania danych tworzą również mniejsze problemy.
3:36
Zduplikowany rekord prowadzi do duplikowania e-maili.
3:38
Stary adres e-mail sprawia, że właściwa osoba nie otrzymuje wiadomości, a brak powiązania między zamówieniem a zgłoszeniem serwisowym ukrywa powód, dla którego klient przestał kupować.
3:44
Wtedy ludzie zaczynają eksportować listy do arkuszy kalkulacyjnych.
3:50
Serwis prowadzi własny raport.
3:51
Wkrótce zespoły debatują, czyja lista jest poprawna, podczas gdy klient czeka, aż ktoś zrozumie pełną sytuację.
3:57
Wpływa to na decyzję każdego dnia.
3:59
Kierownik sprzedaży ściga klientów, którzy niedawno zgłosili poważne problemy.
4:02
Marketer wysyła zniżkę komuś, kto już dokonał zakupu w pełnej cenie, a kierownik serwisu nie wie, że dzwoniący jest jednym z największych klientów firmy.
4:09
Rozwiązaniem nie jest zmuszanie każdego zespołu do korzystania z jednej aplikacji.
4:12
Każdy zespół nadal potrzebuje narzędzi stworzonych do swojej pracy.
4:15
Tym, czego potrzebują, jest jeden wspólny plik klienta, który może połączyć oddzielne rekordy.
4:19
Dzięki temu każdy zespół zaczyna od tej samej osoby, a nie od innej wersji tej osoby, co jest istotą danych Customer Insights.
4:25
Co zatem łączy te różne rekordy klientów, nie zmuszając każdego działu do używania tej samej aplikacji?
4:30
Odpowiedzią jest Dynamics 365 Customer Insights, platforma danych klientów Microsoft, często nazywana CDP.
4:36
Oto najprostsza definicja. CDP pobiera dane klientów ze wszystkich używanych systemów w jedno miejsce, łączy rekordy należące do tej samej osoby i tworzy trwały profil, z którym mogą pracować Twoje narzędzia biznesowe.
4:47
Wyobraź sobie wielkie archiwum. Każdy dział wysyła do tego pomieszczenia swoje foldery.
4:51
Dział sprzedaży wysyła dane kontaktowe i historię transakcji.
4:53
Dział wsparcia przesyła zapisy zgłoszeń.
4:55
Twoja witryna przesyła rejestracje i wizyty na stronach, a system zamówień, zakupy i zwroty.
5:00
Samodzielnie te foldery mogą używać różnych etykiet, formatów, a nawet różnych numerów klientów.
5:05
Customer Insights data porządkuje je wszystkie i składa jeden plik klienta z rekordów, które do siebie pasują.
5:10
Ten plik zapewnia to, co ludzie nazywają widokiem 360 stopni.
5:13
Często słyszysz to określenie, więc oto co oznacza.
5:15
Widok 360 stopni oznacza po prostu, że możesz spojrzeć na jednego klienta i zobaczyć wiele rodzajów interakcji.
5:20
Kim jest, co kupił, kiedy dzwonił do wsparcia i jak wchodził z Tobą w interakcję online.
5:25
To pełniejszy obraz, a nie magia.
5:27
Dane klientów zazwyczaj dzielą się na kilka typów.
5:29
Dane demograficzne opisują osobę, imię i nazwisko, adres, stanowisko, firmę.
5:33
Dane transakcyjne rejestrują wymianę, zakup, zwrot, płatność, rezerwację lub subskrypcję.
5:39
Dane behawioralne rejestrują działania, takie jak otwarcie e-maila, odwiedzenie strony produktu, wypełnienie formularza, użycie aplikacji lub rejestracja na wydarzenie.
5:46
Customer Insights data może również integrować dane operacyjne, takie jak informacje o zapasach lub serwisie, a także dane z urządzeń podłączonych do sieci, czyli internetu, rzeczy i od.
5:54
Firma sprzedająca podłączone maszyny może chcieć sprawdzić aktywność urządzenia wraz z historią klienta.
5:59
Zespół serwisowy może zobaczyć, że klient dzwonił w sprawie problemu, podczas gdy dane operacyjne pokazują, że maszyna również zgłosiła błąd.
6:06
Ten kontekst zmienia przebieg rozmowy.
6:08
Zauważ, że mówię Customer Insights Data, a nie Customer Insights Journeys.
6:11
Oba działają pod nazwą Customer Insights, ale zajmują się różnymi zadaniami.
6:15
Data gromadzi informacje, przygotowuje profile i znajduje przydatne wzorce.
6:19
Journeys wykorzystuje te profile i grupy klientów do wysyłania e-maili, SMS-ów i innych komunikatów.
6:24
Jedna strona organizuje i rozumie dane klientów. Druga strona wykorzystuje to zrozumienie w rozmowach z ludźmi.
6:30
Możesz wyobrazić sobie data jako archiwum A-Journeys, jako biuro komunikacji.
6:34
Wiele osób myli to z Dynamics 365 Sales.
6:38
Dynamics 365 Sales pomaga sprzedawcy zarządzać relacjami i pracą sprzedażową poprzez śledzenie leadów, szans sprzedaży, działań i rozmów z klientami, dając zespołowi miejsce do pracy.
6:47
Customer Insights Data przyjmuje szerszą perspektywę.
6:50
Może pobierać informacje z Dynamics 365 Sales, ale potrafi też łączyć dane z systemów obsługi, stron internetowych, systemów zamówień, magazynów danych i innych zatwierdzonych źródeł.
6:59
Nie zastępuje on systemu sprzedaży, lecz wzbogaca go o kontekst klienta, którego sam system sprzedaży mógłby nie posiadać.
7:04
Usługa Customer Insights Data działa w tle na platformie Microsoft Azure, co oznacza, że Microsoft zapewnia chmurowy fundament do przechowywania, przetwarzania i ochrony danych.
7:12
Produkt zawiera również narzędzia zapewniające prywatność, bezpieczeństwo i nadzór.
7:15
Nadzór to po prostu zestaw reguł określających, kto ma dostęp do danych i w jaki sposób firma może z nich korzystać.
7:21
Profil klienta zawiera dane osobowe, dlatego reguły te muszą być częścią projektu od samego początku.
7:26
Gdy zrozumiemy, że Customer Insights Data to miejsce, gdzie oddzielne rekordy klientów stają się jednym użytecznym profilem,
7:31
praktycznym pytaniem jest, jak wszystkie te rekordy trafiają do tego samego obszaru roboczego?
7:35
Budowanie ujednoliconego profilu klienta.
7:38
Przed Customer Insights.
7:39
Dane mogą połączyć wszystko.
7:42
Tworzysz środowisko.
7:43
Pomyśl o środowisku jako o kontrolowanym obszarze roboczym do pracy z danymi klientów,
7:47
który daje zespołowi jedno miejsce do importowania, przygotowywania, łączenia danych oraz zarządzania tym, kto może z nimi pracować.
7:52
Wewnątrz tego obszaru roboczego zaczynasz od dodawania źródeł danych.
7:55
Jeśli korzystasz już z Dynamics 365, Microsoft Dataverse często dostarcza rekordy sprzedaży lub serwisu,
8:01
ponieważ Dataverse jest magazynem danych dla wielu aplikacji Dynamics 365 i Power Platform.
8:05
Customer Insights Data może również łączyć się z Azure Data Lake, Fabric, One Lake oraz Azure Synapse Analytics.
8:11
Te nazwy brzmią technicznie, ale chodzi o to, że firmy często przechowują ogromne ilości danych w systemach magazynowania i raportowania w chmurze.
8:17
Łączniki Power Query to kolejna droga dostępu.
8:19
Power Query to narzędzie Microsoftu do importowania i kształtowania danych przed ich użyciem.
8:23
Pomaga ono, gdy dane znajdują się w bazie danych aplikacji biznesowej lub innym źródle, które nie przypomina dokładnie Twoich rekordów z Dynamics 365.
8:31
Każde źródło dociera w formie tabel.
8:33
Tabela to po prostu ustrukturyzowana lista przypominająca arkusz kalkulacyjny z kolumnami i wierszami.
8:37
Jedna tabela może zawierać listę klientów inna zamówienia, trzecia zgłoszenia serwisowe, a czwarta rejestrację na stronie internetowej.
8:44
Najtrudniejsze jest to, że tabele te rzadko używają tych samych nazw.
8:47
Jeden system może nazywać kolumnę adres e-mail inny e-mail, a trzeci przechowuje tylko numer klienta bez żadnego adresu e-mail.
8:54
Numery telefonów mogą zawierać kody krajów w jednym źródle i być ich pozbawione w innym, a imiona mogą pojawiać się z różną pisownią, odstępami lub tytułami.
9:01
Customer Insights Data potrzebuje pomocy w zrozumieniu znaczenia każdego pola.
9:05
Ten krok nazywamy mapowaniem, informujesz w nim system, które kolumny wejściowe zawierają imię i nazwisko, adres e-mail, numer telefonu, numer klienta, adres lub inne dane ułatwiające identyfikację.
9:15
Mapujesz również rekordy biznesowe powiązane z osobami.
9:18
Tabela zamówień musi łączyć zakupy z odpowiednim klientem, a tabela spraw serwisowych musi przypisywać historię usług do tej samej osoby.
9:25
Bez tych relacji masz tylko listę zdarzeń, ale braknie zawodnego sposobu na sprawdzenie, kogo one dotyczą.
9:29
Możesz pomyśleć, że dopasowywanie rekordów polega na wyszukiwaniu identycznych adresów e-mail i automatycznym łączeniu wszystkiego.
9:36
Czasami tak jest, ale rzeczywiste dane klientów wymagają większej ostrożności.
9:39
Dwie osoby mogą dzielić wspólny adres e-mail.
9:41
Klient może zmienić pracę i uzyskać nowy adres służbowy.
9:44
Drobna różnica w pisowni może dotyczyć tej samej osoby, a dwie osoby o tym samym imieniu mogą być ze sobą całkowicie niezwiązane.
9:49
Customer Insights pozwala na ustawienie warunków dopasowywania.
9:53
Możesz dopasowywać rekordy na podstawie adresu e-mail, pełnego imienia i nazwiska, numeru telefonu i szczegółów adresowych lub użyć numeru klienta, jeśli Twoja firma go posiada.
10:00
Celem jest łączenie rekordów tylko wtedy, gdy istnieje wystarczający dowód, że należą one do tej samej osoby.
10:04
Następuje usuwanie duplikatów.
10:06
Duplikaty to powtarzające się wersje tego samego rekordu w tabeli źródłowej.
10:10
Być może formularz internetowy utworzył dwa wpisy, bo ktoś kliknął wyślij dwukrotnie albo import sprzedaży dodał już istniejący kontakt ponownie.
10:15
Usuwanie duplikatów zapobiega sytuacji, w której jedna osoba wygląda na kilka różnych osób, zanim jeszcze rozpoczną się szersze prace nad dopasowywaniem.
10:22
Po dopasowaniu rekordów i usunięciu duplikatów system scala informacje w profil.
10:26
Często nazywa się to złotym rekordem, ale to określenie brzmi nieco górnolotnie.
10:30
Zatem użyjmy prostszego znaczenia.
10:32
To najlepszy skonsolidowany profil klienta, jaki system może zbudować z zatwierdzonych przez Ciebie rekordów.
10:36
Może on łączyć aktualny e-mail z jednego źródła, powiązanie konta z drugiego, historię zamówień z trzeciego oraz rekordy serwisowe z czwartego.
10:43
Nie usuwa to oryginalnych systemów. Dział sprzedaży zachowuje swoje rekordy, system zamówień nadal obsługuje zamówienia, a dział wsparcia nadal pracuje na swoich sprawach.
10:50
Customer Insights tworzy połączony profil, który pozwala zrozumieć klienta w oparciu o te wszystkie źródła, jednocześnie śledząc pochodzenie informacji.
10:57
Ten ślad źródłowy ma znaczenie.
10:59
Jeśli ktoś zapyta, skąd pochodzi adres, numer telefonu czy szczegóły zakupu, Twój zespół powinien móc prześledzić to aż do systemu źródłowego, zamiast traktować ujednolicony profil jak czarną skrzynkę.
11:08
Profil staje się również bardziej użyteczny, gdy uwzględnia działania w czasie.
11:12
Customer Insights potrafi łączyć działania z zaimportowanych tabel i umieszczać je na chronologicznej osi czasu.
11:19
Zakup w poniedziałek, telefon do wsparcia w czwartek, wizyta na stronie produktu w kolejnym tygodniu.
11:24
Każde zdarzenie dodaje kontekst, gdy patrzysz na niedawną relację klienta z firmą.
11:28
Wyobraź sobie sprzedawcę otwierającego profil przed zadzwonieniem do klienta.
11:32
Zamiast widzieć tylko szansę sprzedaży i kilka notatek, mógłby zobaczyć ostatnie zamówienie, sprawę serwisową zamkniętą wczoraj i niedawną rejestrację na wydarzenie.
11:40
Sprzedawca nie musi zgadywać, co może wpłynąć na tę rozmowę.
11:43
Profil dostarcza potrzebnego kontekstu.
11:45
Oczywiście połączony profil to wciąż tylko informacje, a kolejnym krokiem jest przekształcenie ich w odpowiedzi, których zespoły mogą użyć, decydując, kto wymaga uwagi, co się zmieniło i jakie działanie ma sens.
11:55
Dodawanie znaczenia poprzez miary, wzbogacanie i prognozy.
12:00
Zbudowałeś więc ujednolicony profil klienta, a Twój zespół widzi przejrzystszy obraz każdej osoby.
12:05
Ale, Tim, chodzi o to.
12:07
Lista rekordów sama w sobie nie odpowie na każde pytanie biznesowe.
12:11
Nadal potrzebujesz prostych odpowiedzi.
12:13
Kto kupował najczęściej?
12:14
Kto nie zamawiał ostatnio?
12:16
Którzy klienci kontaktowali się ze wsparciem kilkakrotnie w tym miesiącu?
12:19
Którzy z nich prawdopodobnie odejdą?
12:21
Analiza danych klientów.
12:22
Dane odpowiadają na wiele z tych pytań za pomocą czegoś, co nazywamy miarami.
12:27
Niech Outcomes wyjaśni, czym właściwie jest miara.
12:29
Miara to obliczenie oparte na danych, które już posiadasz.
12:32
Potraktuj to jako jedną uzgodnioną liczbę, którą Twój zespół wspólnie śledzi.
12:36
Koniec z proszeniem wszystkich o ręczne obliczanie tego w Excelu za każdym razem.
12:40
Załóżmy, że potrzebujesz sumy zakupów z ostatniego roku, stwórz miarę.
12:44
Albo liczbę dni od ostatniego zamówienia klienta to kolejna miara.
12:47
Możesz zliczać sprawy serwisowe, obliczać średnią wartość zamówienia lub śledzić frekwencje na wydarzeniach.
12:52
Konkretna miara zależy od tego, co Twoja firma musi zrozumieć.
12:56
W modelu subskrypcyjnym miara pokazuje, jak długo ktoś jest klientem i czy jego aktywność spadła.
13:01
Dla sprzedawcy detalicznego pokazuje całkowite wydatki, ostatnie zwroty lub odstępy między zakupami.
13:06
Miary przekształcają wiele oddzielnych działań w jasną odpowiedź.
13:09
Oszczędza to czas, ale co ważniejsze, pomaga zespołom używać tej samej definicji.
13:13
Jeśli sprzedaż nazywa kogoś klientem o wysokiej wartości, a marketing używa innych wyliczeń, doświadczenie klienta znów staje się niespójne.
13:20
Wspólna miara daje wszystkim jeden uzgodniony sposób patrzenia na problem.
13:23
Niestety, niektóre profile klientów wciąż mają luki.
13:26
Twój system może znać imię i historię zakupów danej osoby, ale nie jej lokalizacje, szczegóły firmy czy inne przydatne informacje.
13:33
Dane Customer Insights mogą wzbogacić profile przy użyciu zatwierdzonych źródeł danych firmy Microsoft lub partnerów.
13:39
Wzbogacanie oznacza po prostu dodawanie więcej informacji do danych, które już posiadasz.
13:42
Customer Insights nie jest wymówką, by zbierać każdy możliwy szczegół.
13:45
Twoja firma powinna dodawać tylko te informacje, które może wykorzystać odpowiedzialnie i tylko wtedy, gdy jest to zgodne z uprawnieniami i zasadami dotyczącymi danych klienta.
13:52
Stosowane ostrożnie wzbogacanie danych uzupełnia brakujący kontekst.
13:55
Na przykład firma sprzedająca innym przedsiębiorstwom może chcieć mieć jaśniejsze informacje o firmach obok kontaktów sprzedażowych,
14:01
co pomoże handlowcowi zrozumieć, z kim rozmawia, zanim rozmowa się zacznie.
14:04
Następnie mamy przewidywania.
14:06
Dane Customer Insights zawierają gotowe modele AI, które szacują prawdopodobieństwo rezygnacji i oczekiwane przychody.
14:12
Rezygnacja oznacza, że klient przestaje kupować, anuluje subskrypcję lub przestaje angażować się w działania Twojej firmy.
14:17
Oczekiwany przychód szacuje, co relacja z klientem przyniesie w czasie.
14:20
Te przewidywania wyszukują wzorce w danych, biorąc pod uwagę historię zakupów, ostatnią aktywność lub zmiany w zachowaniu, w zależności od modelu i dostarczonych danych.
14:28
Wynikiem jest sygnał, który pomaga zespołowi zdecydować, gdzie szukać w pierwszej kolejności.
14:31
Customer Insights nie jest wyrokiem dotyczącym osoby.
14:34
Wynik rezygnacji nie oznacza całkowicie, że klient odejdzie.
14:36
Oznacza to, że dostępne dane wyglądają podobnie do wzorców klientów, którzy odeszli wcześniej.
14:41
Ludzie wciąż muszą sprawdzać kontekst i kierować się własnym osądem.
14:44
Wyobraź sobie klienta, którego aktywność zakupowa nagle ustaje.
14:46
Przewidywanie oznacza tego klienta jako możliwe ryzyko rezygnacji.
14:50
Zanim ktokolwiek wyśle ofertę powrotną, zespół sprawdza profil i znajduje otwartą sprawę serwisową.
14:54
Teraz właściwym działaniem jest najpierw rozwiązanie problemu, a nie wysyłanie e-maila sprzedażowego, który ignoruje kłopot.
14:59
Niektóre organizacje stworzyły własne modele, a i używają szerszych narzędzi analitycznych do pytań unikalnych dla ich biznesu.
15:05
Producent bada wykorzystanie produktu wraz z historią serwisową.
15:08
Firma posiadająca własny zespół nauki o danych testuje model zbudowany wokół sygnałów, które mają znaczenie dla jej biznesu.
15:13
Dane Customer Insights mogą stać się częścią tej pracy, ale nie eliminują całkowicie potrzeby rzetelnych danych ani ludzkiej weryfikacji.
15:20
Oto co nazwałbym kluczowym wnioskiem.
15:22
Miary informują o tym, co się stało.
15:24
Wzbogacanie dodaje kontekst.
15:25
Przewidywania wskazują, które wzorce warto sprawdzić.
15:28
Jednak wgląd, który pozostaje w profilu, ostatecznie niczego nie zmienia.
15:31
Zespoły potrzebują sposobu na wykorzystanie tych odpowiedzi, gdy decydują, z kim się skontaktować, jakie wsparcie zapewnić i dokąd przekazać informacje o kliencie.
15:38
Segmenty i aktywacja
15:40
Przekształcanie profili w działanie
15:41
Profil klienta staje się przydatny, gdy można na jego podstawie podjąć działanie.
15:45
To właśnie tutaj wkraczają segmenty.
15:47
Segment to zapisana grupa klientów wybrana według ustawionych przez Ciebie zasad.
15:50
Te zasady wykorzystują szczegóły profilu, aktywności, zachowania i miary z danych Customer Insights.
15:55
Nie musisz już ręcznie wybierać nazwisk z arkusza kalkulacyjnego.
15:58
Zamiast tego zadajesz pytanie biznesowe i przekształcasz je w zasady.
16:01
Na przykład pokaż klientów, którzy w ciągu ostatnich 30 dni otworzyli zgłoszenie do wsparcia, nie dokonali zakupu przez ostatnie 90 dni i wyrazili zgodę na otrzymywanie komunikacji.
16:10
Ta grupa aktualizuje się automatycznie wraz ze zmianami danych klienta.
16:14
Jeśli ktoś dokona zakupu, przestaje spełniać kryteria i opuszcza segment.
16:17
Jeśli inny klient otworzy nowe zgłoszenie i przestanie kupować, zostanie do niego dodany.
16:20
Twoja grupa odbiorców pozostaje połączona z informacjami o kliencie, zamiast stać się przestarzałą wyeksportowaną listą.
16:25
To zmienia sposób pracy zespołów.
16:27
Zespół serwisowy używa segmentu do identyfikacji klientów wymagających szczególnej uwagi po powtarzających się problemach.
16:31
Zespół sprzedaży koncentruje się na klientach z niedawnym zainteresowaniem produktem i historią zakupu podobnych produktów.
16:37
Dział marketingu tworzy grupę odbiorców dla osób, które uczestniczyły w wydarzeniu, ale nie poprosiły o kontakt ze sprzedawcą.
16:42
Chodzi o to, aby nie wysyłać po prostu więcej wiadomości.
16:45
Celem jest dopasowanie kolejnego działania do tego, co firma już wie.
16:48
Klient z niedawnym problemem potrzebuje rzetelnej aktualizacji dotyczącej serwisu.
16:52
Osoba, która od tygodni sprawdza nowy produkt, potrzebuje pomocnej rozmowy sprzedażowej.
16:56
Traktowanie obu tych osób tak samo ignoruje informacje, które Twoje zespoły starały się połączyć.
17:00
Dane Customer Insights mogą również przesyłać ujednolicone profile, segmenty i inne przygotowane dane do podłączonych miejsc docelowych.
17:06
Miejscem docelowym jest inne zatwierdzone narzędzie, które potrzebuje naszych informacji.
17:10
Może to być platforma marketingowa, narzędzie analityczne lub inny system biznesowy, w którym Twój zespół pracuje z klientami.
17:15
W organizacjach korzystających z aplikacji Dynamics 365 dodatek Karta Klienta wprowadza kontekst klienta do innych doświadczeń w Dynamics 365.
17:23
Wyobraź sobie pracownika sprzedaży lub serwisu otwierającego rekord klienta w aplikacji, z której już korzysta.
17:27
Karta Klienta umieszcza szerszy kontekst klienta blisko ich codziennej pracy, dzięki czemu nie muszą przeszukiwać wielu systemów przed każdą rozmową.
17:35
Customer Insights Journeys również korzysta z grup odbiorców przygotowanych w tym procesie danych.
17:39
Journeys obsługuje komunikację z klientem, taką jak e-maile, wiadomości tekstowe i inne zaplanowane interakcje.
17:43
Customer Insights Data przygotowuje listę osób i kontekst.
17:47
Journeys wykorzystuje tę grupę, gdy firma podejmuje decyzję o komunikacji.
17:50
Traktuj te zadania jako oddzielne obszary.
17:52
Dane odpowiadają na pytanie, kim jest ta osoba i co o niej wiemy, a Journeys odpowiada na pytanie, jaka komunikacja powinna nastąpić teraz.
17:59
To rozdzielenie pomaga zespołom unikać częstego błędu.
18:02
Stworzenie segmentu nie oznacza automatycznie, że powinieneś kontaktować się z każdym, kto się w nim znajduje.
18:07
Segment identyfikuje grupę na podstawie faktów i reguł.
18:09
Ktoś nadal musi zdecydować, czy kontakt ma sens, który kanał jest odpowiedni i czy szanuje to obecną sytuację klienta.
18:16
Jeden wspólny segment ogranicza również typowy problem arkuszy kalkulacyjnych.
18:20
Dział marketingu nie potrzebuje jednej ręcznie czyszczonej listy, podczas gdy sprzedaż używa innej wersji, a serwis ukrywa trzecią listę w raporcie.
18:26
Zespoły działają w oparciu o te same zasady dotyczące klientów, nawet jeśli podejmują różne kroki.
18:30
Dane mogą przepływać, ale wymagają ograniczeń.
18:33
Poznaj prywatność, bezpieczeństwo i różnicę, jaką wnosi CDP.
18:36
Im większy staje się profil klienta, tym większą bierzesz na siebie odpowiedzialność.
18:40
A ta odpowiedzialność zaczyna się od prywatności i bezpieczeństwa.
18:44
Gdy łączysz nazwiska, dane kontaktowe, historię zakupów wsparcia i aktywność online, potrzebujesz jasnych zasad obsługi tych informacji.
18:51
Zgody, zasady prywatności i kontrola dostępu mają znaczenie, zanim zaczniesz łączyć dane.
18:56
Customer Insights Data obejmuje narzędzia do zarządzania prywatnością i bezpieczeństwem, które działają w tle.
19:01
Pomyśl o tym, jak o recepcji z ochroną w budynku biurowym.
19:04
Mówiąc prościej, ustalasz zasady dotyczące tego, kto może przeglądać informacje o klientach i jak je wykorzystywać.
19:09
Myślisz o uprawnieniach klienta, zanim zbierzesz dane, połączysz je, stworzysz segment lub wyślesz do innego narzędzia.
19:14
Chodzi o to, że więcej danych nie oznacza, że możesz ich używać, jak tylko chcesz.
19:17
Dane muszą być zgodne z uprawnieniami, przepisami i wewnętrznymi zasadami każdego klienta.
19:21
Te prace wykonuje się na początku, a nie po tym, jak kampania nie wyjdzie lub klient złoży skargę.
19:25
Czym więc CDP różni się od innych narzędzi obsługi klientów?
19:28
Przeanalizujmy to.
19:29
Porównajmy dwa popularne przykłady.
19:30
Pomyśl o systemie CRM.
19:32
Narzędzie takie jak Dynamics 365 Sales pomaga zespołom sprzedaży i obsługi rejestrować oraz zarządzać bezpośrednimi relacjami z klientami.
19:38
Sprzedawcy używają go do pracy z potencjalnymi klientami, szansami sprzedaży, rozmowami i kontami.
19:42
CRM dobrze wykonuje jedno zadanie, podczas gdy Customer Insights wypełnia luki w marketingu i obsłudze.
19:47
Customer Insights działa w oparciu o szerszy zestaw zatwierdzonych źródeł.
19:52
Łączy rekordy.