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Dynamics 365 Customer Insights – Data einfach erklärt: Kundendaten vereinen, 360-Grad-Profile und Segmente (KI-Synchronfassung) · M365.FM – Microsoft 365, Copilot & KI Podcast auf Deutsch

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  Live an der...
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  Was ist, wenn ein Kunde in drei Systemen auftaucht und jedes eine völlig andere Geschichte erzählt?
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  Der Vertrieb sieht einen offenen Deal, der Support eine Beschwerde und das Marketing jemandem, der letzte Woche auf eine E-Mail geklickt hat.
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  Aber dieselbe Person hat bereits zweimal bei Ihnen gekauft.
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  Niemand, der nur auf einen Bildschirm schaut, kann das Gesamtbild erfassen.
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  Ich bin Mirko Peters von m33560.fm.
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  Und dieses Wissenshäppchen setzt dieses Bild in verständlicher Sprache wieder zusammen.
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  Sie werden sehen, warum verstreute Kundendaten echte Probleme verursachen
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  und warum Unternehmen eine gemeinsame Ansicht benötigen, bevor sie Kunden wie Menschen behandeln können, anstatt wie Zeilen in separaten Listen.
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  Warum verstreute Kundendaten zu schlechten Entscheidungen führen?
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  Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Unternehmen, das Ausrüstung und ein Unternehmen verbraucht.
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  Ihr Vertriebsteam verwendet Dynamics 365.
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  Es sieht Kontakte, Firmen, Anrufe, Besprechungen, offene Verkaufschancen, Angebote und Notizen aus vergangenen Gesprächen.
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  Das hilft einem Vertriebsmitarbeiter, sich auf ein Gespräch vorzubereiten, zeigt aber nur die Arbeit innerhalb des Vertriebssystems.
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  Ihr Support-Team bearbeitet die Arbeit woanders.
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  Es sieht Servicefälle, defekte Produkte, Fragen, Beschwerden und die Unterhaltung, die zur Lösung eines Problems erforderlich sind.
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  Ein Agent weiß, dass ein Kunde den Support dreimal in diesem Monat kontaktiert hat,
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  doch dieser Verlauf taucht nie im Vertriebsbericht auf.
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  Das Marketing verfügt über eigene Informationen.
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  Es weiß, wenn E-Mail geöffnet, auf einen Link geklickt, ein Formular ausgeführt, eine Seite besucht, eine Seite besucht oder sich für eine Veranstaltung hat.
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  Ein Marketing-Mitarbeiter erkennt großes Interesse an einem neuen Produkt,
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  während der Support-Mitarbeiter sieht, dass ein Kunde mit seinem bestehenden Produkt frustriert ist.
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  Hier ist eine einfache Analogie.
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  Stellen Sie sich das wie ein Bürogebäude mit separaten Räumen.
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  Jeder Raum hat seine eigene Fenster.
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  Der Vertrieb sieht eine Ansicht, der Support eine andere und das Marketing eine dritte.
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  Niemand hat das Gesamtbild, bis man die Türen dazwischen öffnet.
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  Genau das macht eine gemeinsam genutzte Kunde mit.
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  Sie öffnet die Türen.
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  Niemand macht etwas falsch.
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  Die Informationen befinden sich einfach an separaten Orten, die für unterschiedliche Aufgaben konzipieren.
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  Der Vertrieb muss Geschäfte verwalten, der Service muss Fälle lösen,
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  das Marketing muss das Engagement verstehen,
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  Bestellungen werden in einem anderen System gespeichert
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  und die Website-Aktivität ist in einem Analyse-Tool abgelegt.
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  Diese Aufteilung führt zu einer merkwürdigen Situation.
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  Hier ist ein Beispiel.
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  Nehmen wir einen Kunden namens Alex Morgan.
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  Im Vertriebssystem hat Alex einen Account-Datensatz mit einer alten geschäftlichen E-Mail-Adresse und einer aktiven Opportunity.
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  Im Support-System wird Alex unter einer persönlichen E-Mail-Adresse mit zwei aktuellen Fällen angezeigt.
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  Und auf der Website hat sich Alex nun mit Vornamen, Nachnamen und Telefonnummer für ein Webinar angemeldet.
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  Diese Datensätze gehören alle zur gleichen Person.
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  Aber ohne eine Möglichkeit, sie zu verknüpfen, werden im Unternehmen drei verschiedene Alex Morgan's angezeigt.
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  Der Vertrieb bereitet ein freundliches Angebot vor,
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  das Marketing sendet ein Angebot für ein Upgrade
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  und der Support bittet Alex, dieselben Angaben aus dem letzten Anruf zu wiederholen.
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  Aus Alex' Sicht wirkt alles unorganisiert.
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  Sie haben das selbst schon erlebt.
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  Sie kontaktieren ein Unternehmen wegen eines Problems, erklären es klar und deutlich
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  und erhalten dann eine freundliche E-Mail mit der Frage, ob sie mehr kaufen möchten.
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  Das Unternehmen verfügt über die Informationen,
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  aber seine Teams haben nicht denselben Überblick darüber.
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  Schlechte Datenverknüpfungen führen auch zu kleineren Problemen.
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  Ein doppelter Datensatz führt zu doppelten E-Mails.
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  Eine alte E-Mail-Adresse lässt die richtige Person in einer Nachricht außen vor
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  und eine fehlende Verknüpfung zur Stand der Bestellung
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  und einem Servicefallverschleidengrund,
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  einem Servicefallverschleidengrund, warum ein Kunde den Kauf abgebrochen hat,
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  warum ein Kunde den Kauf abgebrochen hat.
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  Dann beginnen die Mitarbeiter, Listen, Tabellen der Akkulation zu exportieren.
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  Das Marketing erstellt eine Liste, der Vertrieb eine weitere,
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  der Service führt seinen eigenen Bericht.
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  Schon bald streiten sich die Teams darüber, welche Liste die richtige ist,
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  während der Kunde darauf wartet, dass jemand die Situation vollständig versteht.
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  Das wirkt sich tagtäglich auf Entscheidungen aus.
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  Ein Vertriebsleiter kümmert sich um Kunden,
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  die kürzlich schwerwiegende Probleme gemeldet haben,
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  ein Marketingmitarbeiter gewährt, jemandem, der bereits zum vollen Preis gekauft hat.
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  Ein Rabatte und ein Serviceleiter weiß nicht,
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  dass ein Anrufer einer der größten Kunden des Unternehmens ist.
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  Die Lösung besteht nicht darin,
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  alle Teams in eine einzige App Umgebung zu zwängen.
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  Jedes Team benötigt weiterhin Tools, die für seine Aufgabe entwickelt.
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  Sie benötigen eine gemeinsame Kundendatei,
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  in der die einzelnen Datensätze miteinander verknüpft werden können.
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  Auf diese Weise beginnt jedes Team mit derselben Person
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  und nicht mit einer anderen Version dieser Person
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  oder mit den tatsächlichen Customer Insights Daten.
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  Wie lassen sich also diese verschiedenen Kundendatensätze zusammenführen,
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  ohne dass jede Abteilung dieselbe App verwenden muss?
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  Die Antwort sind Dynamics 365 Customer Insights Daten,
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  die Customer Data Plattform von Microsoft, die häufig als CDP bezeichnet wird.
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  Hier ist die einfachste Definition.
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  Eine CDP zieht Kundendaten aus allen von Ihnen verwendeten Systemen an einem Ort zusammen,
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  verknüpft Datensätze, die zur gleichen Person gehören
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  und erstellt ein dauerhaftes Profil, mit dem Ihre Business Tools arbeiten können.
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  Stellen Sie sich das wie einen großen Aktenraum.
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  Jede Abteilung schickt Ordner in diesen Raum.
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  Der Vertrieb sendet Kontaktdaten und Geschäftsverläufe.
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  Der Support sendet Fallakten.
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  Ihre Website sendet Anmeldungen und Seitenbesuche.
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  Und Ihr Bestellsystem sendet Käufe und Retouren.
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  Diese Ordner verwenden möglicherweise unterschiedliche Bezeichnungen,
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  Formate und sogar Kundennummern.
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  Customer Insights Daten sortieren Sie alle
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  und stellen aus den zusammengehörigen Datensätzen eine Kundendatei zusammen.
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  Diese Datei bietet Ihnen das, was man eine 360-Grad-Ansicht nennt.
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  Diesen Ausdruck hört man oft daher seine Bedeutung.
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  Eine 360-Grad-Ansicht bedeutet einfach, dass Sie einen Kunden betrachten
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  und mehr als eine Art der Interaktion sehen können.
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  Wer Sie sind, was Sie gekauft haben, wann Sie den Support angerufen haben
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  und wie Sie online mit Ihnen interagiert haben.
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  Es ist ein umfassenderes Bild, keine Zauberei.
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  Kundendaten lassen sich in der Regel in ein paar gängige Typen einteilen.
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  Demografische Daten beschreiben die Person.
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  Name, Adresse, Berufsbezeichnung, Unternehmen.
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  Transaktionsdaten zeichnen einen Austausch auf,
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  einen Kauf, eine Rückgabe, eine Zahlung, eine Reservierung oder ein Abonnent.
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  Verhaltensdaten erfassen Aktionen wie das Öffnen einer E-Mail,
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  den Besuch einer Produktseite, das Ausfüllen eines Formulars,
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  die Verwendung eines Formulars, die Verwendung einer App
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  oder die Registrierung für eine Veranstaltung.
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  Customer Insights-Daten können auch betriebliche Daten
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  wie Bestands- oder Serviceinformationen sowie Daten von vernetzten Geräten,
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  dem Internet der Dinge oder IoT-Geräten einbeziehen.
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  Ein Unternehmen, das vernetzte Maschinen verkauft,
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  möchte möglicherweise die Maschinenaktivität zusammen mit der Kundenhistorie betrachten.
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  Ein Serviceteam könnte sehen, dass ein Kunde wegen eines Problems angerufen hat,
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  während die betrieblichen Daten zeigen, dass die Maschine auch einen Fehler gemeldet hat.
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  Dieser Kontext verändert die Konversation.
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  Beachten Sie, dass ich von Customer Insights-Daten spreche,
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  nicht von Customer Insights-Journeys.
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  Beide fallen unter den Namen Customer Insights, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.
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  Daten liefern Informationen, erstellen Profile und finden nützliche Muster.
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  Journeys verwenden diese Profile und Kundengruppen,
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  um E-Mails, SMS und andere Mitteilungen zu senden.
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  Eine Seite organisiert und versteht die Kundendaten.
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  Die andere Seite nutzt dieses Verständnis, wenn sie mit Menschen spricht.
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  Sie können sich Daten als Archiv und Journeys als Kommunikationsschalter vorstellen.
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  Viele verwechseln dies mit Dynamics 365 Sales.
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  Dynamics 365 Sales unterstützt Vertriebsmitarbeiter bei der Verwaltung von Beziehungen und Vertriebsarbeit,
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  indem es Leads, Verkaufschancen, Aktivitäten und Kundengespräche nachverfolgt
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  und dem Vertriebssteam so einen Ort bietet, an dem es eine Arbeit erledigen kann.
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  Customer Insights-Daten sind umfassender.
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  Sie können Informationen aus Dynamics 365 Sales übernehmen,
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  aber auch Informationen aus Service-Systemen, Websites, Bestellsystemen,
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  Datenspeichern und anderen genehmigten Quellen verknüpfen.
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  Sie ersetzen nicht den Vertrieb, sondern ergänzen ihn um den Kundenkontext,
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  den der Vertrieb allein möglicherweise nicht hat.
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  Customer Insights-Daten werden im Hintergrund auf Microsoft Azure ausgeführt.
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  Microsoft stellt die Cloud-Grundlage für die Speicherung, Verarbeitung und den Schutz der Daten bereit.
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  Das Produkt umfasst außerdem Tools für Datenschutz, Sicherheit und Governance.
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  Governance ist lediglich ein Regelwerk, das steuert, wer auf Daten zugreifen kann
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  und wie das Unternehmen diese verwenden darf.
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  Ein Kundenprofil enthält personenbezogene Informationen,
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  daher müssen diese Regeln von Anfang an Teil des Entwurfs sein.
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  Wenn Sie Customer Insights-Daten als den Ort verstehen,
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  an dem separate Kundendatensätze zu einem nutzbaren Profil werden,
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  lautet die nächste praktische Frage,
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  wie gelangen all diese Datensätze in den selben Arbeitsbereich?
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  Erstellen eines einheitlichen Kundenprofils.
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  Vor Customer Insights.
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  Daten können alles miteinander verbinden.
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  Sie erstellen eine Umgebung.
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  Stellen Sie sich eine Umgebung als einen kontrollierten Arbeitsbereich für diese Arbeit mit Kundendaten vor,
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  indem Ihr Team Daten an einem Ort erfassen, vorbereiten, verbinden und verwalten kann,
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  verbinden und verwalten kann, wer damit arbeiten darf.
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  In diesem Arbeitsbereich fügen Sie zunächst Datenquellen hinzu.
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  Wenn Sie bereits Dynamics 365 verwenden,
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  stellt Microsoft Dataverse häufig Verkaufs- oder Servicedatensätze bereit,
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  da Dataverse der Datenspeicher hinter vielen Dynamics 365 und Power-Plattform-Apps ist.
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  Customer Insights-Daten können auch mit Azure Data Lake,
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  Fabric One Lake und Azure Synapse Analytics verbunden werden.
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  Diese Namen klingen technisch,
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  aber die einfache Idee ist,
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  dass Unternehmen oft große Datenmengen in Cloud-Speichern und Berichtssystemen aufbewahren.
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  Power Query-Konnektoren bieten Ihnen eine weitere Möglichkeit.
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  Power Query ist das Tool von Microsoft,
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  um Daten zu erfassen und zu bearbeiten, bevor Sie sie verwenden.
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  Es ist hilfreich, wenn sich die Daten in einer Datenbank,
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  einer Geschäfts-App oder einer anderen verbundenen Quelle befinden,
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  die nicht genau wie Ihre Dynamics 365 Datensätze aussieht.
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  Jede Quelle geliefert.
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  Eine Tabelle ist einfach eine strukturierte Liste,
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  wie eine Kalkulationstabelle mit Spalten und.
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  In einer Tabelle werden möglicherweise Kunden aufgelistet,
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  in einer anderen Bestellung,
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  in einer dritten Servicefälle
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  und in einer vierten Anmeldung auf der Website.
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  Das Schwierige daran ist,
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  dass diese Tabellen selten dieselben Namen verwenden.
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  In einem System wird eine Spalte möglicherweise mit E-Mail-Adresse bezeichnet,
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  in einem anderen mit E-Mail
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  und in einer dritten wird eine Kundennummer ohne jegliche E-Mail-Adresse gespeichert.
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  Telefonnummern enthalten in einer Quelle möglicherweise Ländervorwahlen,
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  in einer anderen jedoch nicht
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  und Namen werden möglicherweise mit unterschiedlicher Schreibweise,
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  Leerzeichen oder Titel empfangen.
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  Customer Insights Daten
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  benötigen Hilfe beim Verständnis der Bedeutung der einzelnen Felder.
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  Dieser Schritt wird als Zuordnung bezeichnet.
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  Sie teilen dem System mit,
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  welche eingehenden Spalten den Namen,
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  die E-Mail-Adresse, die Telefonnummer,
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  die Kundennummer, die Adresse oder andere Details einer Person enthalten,
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  anhand derer sie identifiziert werden können,
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  anhand derer sie identifiziert werden können.
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  Sie ordnen auch die mit Personen verknüpften Geschäftsdatensätze zu.
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  Eine Auftragstabelle muss Käufe dem richtigen Kunden zuordnen
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  und eine Falltabelle muss den Serviceverlauf derselben Person zuordnen.
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  Ohne diese Beziehungen verfügen Sie über Listen von Ereignissen,
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  aber keine zuverlässige Möglichkeit festzustellen,
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  wessen Ereignisse sich hatten.
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  Sie denken vielleicht,
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  dass das Abgleichen von Datensätzen bedeutet,
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  nach identischen E-Mail-Adressen zu suchen
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  und alles automatisch zusammenzuführen.
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  Manchmal ist das auch der Fall,
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  aber echte Kundendaten erfordern mehr Sorgfalt.
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  Zwei Personen können sich eine E-Mail-Adresse teilen,
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  ein Kunde kann den Job wechseln
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  oder eine neue geschäftliche E-Mail-Adresse erhalten,
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  ein kleiner Unterschied in der Schreibweise
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  kann auf dieselbe Person hinweisen.
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  Zwei Personen mit demselben Namen
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  können völlig unabhängig voneinander sein.
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  Mithilfe von Customer Insights Daten
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  können Sie Abgleichsbedingungen festlegen.
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  Sie können Datensätze anhand einer E-Mail-Adresse,
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  eines kombinierten Namens,
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  einer Telefonnummer und Postanschrift abgleichen
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  oder eine Kundennummer verwenden,
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  falls Ihr Unternehmen über eine solche verfügt.
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  Ziel ist es, Datensätze nur dann zu verknüpfen,
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  wenn es ausreichend Hinweise darauf gibt,
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  dass Sie zur gleichen Person.
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  Hier kommt die Entfernung von Duplikaten ins Spiel.
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  Duplikate sind sich wiederholende Versionen
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  des selben Datensatzes in einer Quelltabelle.
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  Möglicherweise hat ein Webformular
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  zwei Einträge erstellt,
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  nachdem jemand zweimal auf Senden geklickt hat
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  oder ein Vertriebsimport hat
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  einen Vertriebsimport einverlangen zugegeben.
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  Durch das Entfernen von Duplikaten
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  wird verhindert,
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  dass eine Person wie mehrere Personen aussieht,
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  noch bevor die umfassenderen Abgleicharbeiten beginnen.
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  Nachdem das System Datensätze abgeglichen
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  und Duplikate entfernt hat,
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  werden die Informationen in einem Profil vereinheitlicht.
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  Oft wird dies als Golden Record bezeichnet,
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  aber dieser Ausdruck kann zu hochtrabend klingen.
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  Verwenden wir also eine einfache Bedeutung.
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  Es handelt sich um das beste kombinierte Kundenprofil,
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  das das System aus den von Ihnen
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  genehmigten Datensätzen erstellen kann.
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  Es kann eine aktuelle E-Mail aus einer Quelle
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  und einen Kontolink aus einer anderen,
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  den Bestellverlauf aus einer dritten
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  und Serviceaufzeichnung
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  und zu einer vierten Quelle zusammenführen.
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  Die ursprünglichen Systeme
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  gerne hätte ich nicht gelungen.
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  Der Vertrieb behält weiterhin seine Verkaufsunterlagen,
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  ihr Bestellsystem ist weiterhin Eigentümer der Bestellung
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  und der Support arbeitet weiter mit seinen Fällen.
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  Customer Insights Daten
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  erstellen ein verbundenes Profil,
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  um den Kunden über diese Quellen hinweg zu verstehen
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  und gleichzeitig nachzuverfolgen,
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  woher die Informationen stammen.
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  Dieser Quellenverlauf ist wichtig.
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  Wenn jemand fragt,
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  sollte Ihr Team diese bis zum Quellsystem zurückverfolgen können,
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  anstatt das vereinheitlichte Profil
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  wie eine Wundertüte zu behandeln.
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  Ein Profil wird auch nützlicher,
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  wenn es Aktivitäten im Zeitverlauf enthält.
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  Customer Insights Daten
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  können Aktivitäten aus den von Ihnen importierten Tabellen
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  verknüpfen und in einer chronologischen Zeitachse anordnen.
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  Einkauf am Montag,
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  ein Support-Anruf am Donnerstag,
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  ein Besuch der Produktseite in der folgenden Woche.
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  Jedes Ereignis liefert Kontext,
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  wenn Sie die jüngste Beziehung
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  bis Kunden zum Unternehmen betrachten.
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  Stellen Sie sich einen Vertriebsmitarbeiter vor,
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  der ein Profil öffnet,
• 11:30
  bevor einen Kunden anruft.
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  Anstatt nur eine Verkaufschance
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  und ein paar Gesprächsnotizen zu sehen,
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  könnten Sie eine aktuelle Bestellung,
• 11:36
  einen gestern abgeschlossenen Servicefall
• 11:37
  und eine aktuelle Veranstaltungsanmeldung einsehen.
• 11:40
  Der Vertriebsmitarbeiter muss nicht raten,
• 11:41
  was dieses Gespräch beeinflussen könnte.
• 11:43
  Das Profil liefert den Kontext.
• 11:44
  Natürlich beginnt ein verknüpftes Profil
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  immer noch mit Informationen.
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  Und der nächste Schritt besteht darin,
• 11:48
  diese Informationen in Antworten umzuwandeln,
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  die Ihre Teams verwenden können,
• 11:51
  wenn Sie entscheiden,
• 11:51
  wer Aufmerksamkeit benötigt,
• 11:52
  was sich geändert hat,
• 11:53
  und welche geändert hat,
• 11:53
  und welche geändert hat,
• 11:54
  und welche Maßnahmen es im Verlösen.
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  Hinzufügen von Bedeutungskennzahlen,
• 11:57
  Anreicherungen und Prognosen.
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  Sie haben also ein einheitliches Kundenprofil erstellt
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  und Ihr Team kann jede Person
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  übersichtlicher betrachten.
• 12:05
  Aber hier, Tim, ist der Knackpunkt.
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  Eine Liste von Datensätzen allein
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  wird Tim noch nicht alle
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  geschäftlichen Fragen beantworten.
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  Sie benötigen immer noch einfacher.
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  Wer hat am häufigsten gekauft?
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  Wer hat in letzter Zeit nichts bestellt?
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  Welche Kunden haben den Support
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  diesen Monat mehrmals kontaktiert?
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  Bei welchen ist es wahrscheinlich,
• 12:20
  dass Sie abwanderen?
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  Kunden einwickeln.
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  Daten beantworten viele dieser Fragen
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  mit sogenannten Kennzahlen.
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  Lassen Sie Outcomes aufschlüsseln,
• 12:28
  was eine Kennzahl eigentlich ist.
• 12:29
  Eine Kennzahl ist eine Berechnung,
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  die auf bereits vorliegenden Daten basiert.
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  Stellen Sie sich das als eine vereinbarte Zahl
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  vor, die Ihr Team gemeinsam verfolgen.
• 12:35
  Sie müssen nicht mehr alle Mitarbeiter bitten,
• 12:37
  dies jedes Mal manuell in Excel zu berechnen.
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  Lassen Sie Outcomes angeben,
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  dass Sie die Gesamtanzahl der Einkäufe
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  im letzten Jahr benötigen
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  und erstellen Sie eine Kennzahl.
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  Oder die Anzahl der Tage
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  seit der letzten Bestellung eines Kunden.
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  Oder wenn Outcomes eine weitere Kennzahl ist.
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  Sie können Servicefälle zählen,
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  den durchschnittlichen Bestellwert berechnen
• 12:50
  oder die Teilnahme einer Veranstaltung
• 12:51
  nachverfolgen.
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  Die genaue Kennzahl hängt davon ab,
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  was Ihr Unternehmen verstehen muss.
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  Bei einem Abonnementunternehmen
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  zeigt eine Kennzahl an,
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  wie lange jemand bereits Kunde ist
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  und ob seine Nutzung zurückgegangen ist.
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  Bei einem Einzelhändler
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  werden die Gesamtausgaben,
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  die letzten Retouren
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  oder die Lücke zwischen den Käufen angezeigt.
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  Kennzahlen wandeln viele separate Aktivitäten
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  in eine klare Antwort um.
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  Das spart Zeit.
• 13:10
  Aber was noch wichtiger ist,
• 13:11
  es hilft Teams dieselbe Definition zu finden.
• 13:13
  Wenn der Vertrieb jemanden
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  als hochwertigen Kunden bezeichnet,
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  während das Marketing
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  eine andere Berechnung verwendet,
• 13:18
  spaltet sich das Kundenerlebnis erneut auf.
• 13:20
  Eine gemeinsam genutzte Kennzahl
• 13:21
  bietet allen eine einheitliche Möglichkeit,
• 13:22
  die Frage zu betragen.
• 13:23
  Allerdings weisen einige Kundenprofile
• 13:24
  immer noch Lücken an.
• 13:26
  Ihr System kennt möglicherweise
• 13:27
  den Namen und die Kaufhistorie
• 13:28
  eines persönlichen Artikels,
• 13:29
  nicht jedoch den Standort,
• 13:30
  die Unternehmensdetails
• 13:31
  oder andere hilfreiche Informationen.
• 13:33
  Customer Insights Daten
• 13:34
  können Profile
• 13:35
  mithilfe genehmigter Datenquellen
• 13:37
  von Microsoft oder Partnern anreichern.
• 13:39
  Anreichung bedeutet lediglich,
• 13:40
  den bereits fremden Daten
• 13:40
  weitere Informationen hinzuzufügen.
• 13:42
  Customer Insights ist keine Entschuldigung
• 13:43
  dafür, jedes erdenkliche Detail zu sammeln.
• 13:45
  Ihr Unternehmen sollte nur Informationen hinzufügen,
• 13:47
  die es verantwortungsvoll verwenden kann
• 13:49
  und nur dann, wenn dies zu den Berechtigungen
• 13:50
  und Regeln für diese Kundendaten passt.
• 13:52
  Bei sorgfältiger Verwendung
• 13:53
  füllt die Anreicherung
• 13:54
  fehlenden Kontexten.
• 13:55
  Beispielsweise möchte ein Unternehmen,
• 13:56
  das an Unternehmen verkauft,
• 13:57
  möglicherweise neben seinen Vertriebskontakten
• 13:59
  auch klarere Unternehmensinformationen,
• 14:01
  damit ein Vertriebsmitarbeiter
• 14:02
  bereits vor Beginn des Gesprächs
• 14:03
  weiß, mit wem er letztendlich spricht.
• 14:05
  Dann gibt es noch Prognosen.
• 14:06
  Customer Insights Daten
• 14:07
  umfassen vorgefertigte KI-Modelle,
• 14:09
  die die Abwanderungswahrscheinlichkeit
• 14:10
  und den erwarteten Umsatz schätzen.
• 14:12
  Abwanderung bedeutet,
• 14:13
  dass ein Kunde nicht mehr kauft,
• 14:14
  ein Abonnement kündigt
• 14:14
  oder die Interaktion
• 14:15
  mit Ihrem Unternehmen beendet.
• 14:16
  Der erwartete Umsatz schätzt,
• 14:17
  was seine Kundenbeziehung
• 14:18
  im Laufe der Zeit einbringt.
• 14:20
  Diese Prognosen suchen nach Mustern
• 14:21
  in den Daten
• 14:22
  und berücksichtigen dabei
• 14:23
  die Kaufhistorien,
• 14:24
  die letzten Aktivitäten
• 14:25
  oder Verhaltensänderungen,
• 14:26
  je nach Modell
• 14:26
  und den von Ihnen bereitgestellten Daten.
• 14:28
  Das Ergebnis ist ein Signal,
• 14:29
  das dem Team bei der Entscheidung hilft,
• 14:30
  wo es zuerst suchen soll.
• 14:31
  Customer Insights
• 14:32
  ist kein Urteil über eine Person.
• 14:34
  Ein Abwanderungswert
• 14:34
  bedeutet nicht unbedingt,
• 14:35
  dass ein Kunde abwanderen wird.
• 14:36
  Er bedeutet,
• 14:37
  dass die verfügbaren Daten
• 14:38
  den Mustern von Kunden ähneln,
• 14:39
  die das Unternehmen bereits verlassen hat.
• 14:41
  Mitarbeiter müssen weiterhin
• 14:41
  in den Kontext prüfen
• 14:42
  und Ihr Urteilsvermögen einsetzen.
• 14:44
  Stellen Sie sich einen Kunden vor,
• 14:45
  dessen Kaufaktivität plötzlich einsetzt.
• 14:46
  Eine Prognose kennzeichnet
• 14:47
  diesen Kunden
• 14:48
  als mögliches Abwanderungsrisiko.
• 14:49
  Bevor jemand
• 14:50
  ein Rückgewinnungsangebot sendet,
• 14:51
  überprüft das Team das Profil
• 14:52
  und findet einen offenen Servicefall.
• 14:54
  Jetzt besteht die richtige Maßnahme darin,
• 14:56
  das Problem zuerst zu lösen
• 14:57
  und nicht eine Vertriebs-E-Mail zu senden,
• 14:58
  die das Problem ignoriert.
• 14:59
  Einige Unternehmen
• 15:00
  haben ihre eigenen KI-Modelle erstellt
• 15:01
  und verwenden umfassendere Analyse-Tools
• 15:03
  für Fragen,
• 15:03
  die speziell für Ihr Unternehmen gelten.
• 15:05
  Ein Hersteller untersucht die Produktnutzung
• 15:06
  zusammen mit dem Serviceverlauf.
• 15:11
  Unternehmen wichtigen Signalen basiert.
• 15:13
  Customer Insights Daten
• 15:14
  können Teil dieser Arbeit sein,
• 15:16
  machen fundierte Daten
• 15:17
  oder die Überprüfung durch Menschen
• 15:18
  jedoch nicht vollständig überflüssig.
• 15:20
  Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse,
• 15:21
  die ich als solche bezeichnen würde.
• 15:22
  Kennzahlen verraten,
• 15:23
  was passiert ist.
• 15:24
  Anreicherung für Kontext hinzu.
• 15:25
  Prognosen zeigen Ihnen,
• 15:26
  welche Muster es sich zu überprüfen hat.
• 15:28
  Doch Erkenntnisse,
• 15:29
  die in einem Profil verbleiben,
• 15:30
  ändern letztlich nichts.
• 15:31
  Teams benötigen eine Möglichkeit,
• 15:32
  diese Antworten zu verwenden,
• 15:33
  wenn sie entscheiden,
• 15:34
  wenn sie kontaktieren,
• 15:35
  welchen Support sie leisten
• 15:35
  und wohin die Kundeninformation
• 15:36
  als nächstes hinzu.
• 15:39
  Segmente und Aktivierung,
• 15:40
  Profile in Maßnahmen umwandeln.
• 15:41
  Ein Kundenprofil wird dann nützlich,
• 15:43
  wenn sie darauf reagieren können.
• 15:45
  Genau hier kommen Segmente ins Spiel.
• 15:46
  Ein Segment ist eine gespeicherte Gruppe
• 15:47
  von Kunden,
• 15:48
  die anhand von ihnen festgelegten
• 15:49
  Regeln ausgewebt.
• 15:50
  Diese Regeln verwenden Profildetails,
• 15:51
  Aktivitäten, Verhaltensweisen
• 15:53
  und Kennzahlen aus Customer Insights Daten.
• 15:55
  Sie müssen nicht mehr manuell
• 15:56
  Namen aus einer Tabellenkalkulation auswählen.
• 15:58
  Stattdessen stellen Sie eine geschäftliche Frage
• 15:59
  und wandeln diese Frage in Regeln um.
• 16:01
  Zeigen Sie beispielsweise Kunden an,
• 16:03
  die in den letzten 30 Tagen
• 16:04
  einen Supportfall eröffnet,
• 16:06
  in den letzten 90 Tagen nichts gekauft
• 16:07
  und dem Erhalt von Mitteilungen
• 16:08
  zugestimmt haben.
• 16:09
  Diese Gruppe wird aktualisiert,
• 16:12
  wenn sich die Kundeninformationen ändern.
• 16:14
  Wenn jemand einen Kauf tätigt,
• 16:15
  entspricht er nicht mehr den Regeln
• 16:16
  und verlässt das Segment.
• 16:17
  Wenn ein anderer Kunde
• 16:18
  einen neuen Fall eröffnet
• 16:18
  und nichts mehr kauft,
• 16:19
  wird er diesem hinzugefügt.
• 16:20
  Ihre Zielgruppe bleibt
• 16:21
  mit den Kundeninformationen verknüpft
• 16:22
  und wird nicht zu einer alten
• 16:23
  exportierten Liste.
• 16:25
  Dies verändert die Arbeitsweise von Team.
• 16:26
  Ein Serviceteam verwendet
• 16:27
  ein Segment, um Kunden zu identifizieren,
• 16:29
  die nach wiederholten Problemen
• 16:30
  besondere Betreuung benötigen.
• 16:31
  Der Vertrieb konzentriert sich
• 16:32
  bei der Nachverfolgung auf Kunden,
• 16:33
  die sich aktuell für ein Produkt interessieren
• 16:35
  und in der Vergangenheit
• 16:35
  ähnliche Produkte gekauft haben.
• 16:36
  Das Marketing erstellt eine Zielgruppe
• 16:38
  für Personen,
• 16:38
  die an einer Veranstaltung teilgenommen,
• 16:40
  aber letztendlich nicht
• 16:40
  um ein Verkaufsgespräch gebeten haben.
• 16:42
  Es geht nicht darum,
• 16:43
  weitere Nachrichten zu senden.
• 16:45
  Letztlich geht es darum,
• 16:45
  die nächste Aktion an das anzupassen,
• 16:47
  was das Unternehmen bereits weiß.
• 16:48
  Ein Kunde mit einem aktuellen Problem
• 16:50
  benötigt ein ehrliches Service-Update.
• 16:52
  Jemand, der sich wochenlang
• 16:53
  über ein neues Produkt informiert hat,
• 16:54
  benötigt ein hilfreiches Verkaufsgespräch.
• 16:56
  Wenn Sie beide Personen gleich behandeln,
• 16:57
  ignorieren Sie die Informationen,
• 16:58
  die Ihre Teams erarbeitet haben.
• 17:01
  Customer Insights-Daten
• 17:02
  können auch einheitliche Profile,
• 17:03
  Segmente und andere vorbereitete Daten
• 17:04
  an verbundene Ziele senden.
• 17:06
  Ein Ziel ist ein weiteres
• 17:07
  genämmetes Tool,
• 17:08
  der die Informationen benötigt,
• 17:09
  die wir bereit haben.
• 17:10
  Dies kann eine Marketingplattform,
• 17:11
  ein Analyse-Tool
• 17:12
  oder ein anderes Geschäftssystem sein,
• 17:13
  in dem Ihr Team mit Kunden arbeitet.
• 17:15
  Für Organisationen,
• 17:17
  die Dynamics 365 Apps verwenden,
• 17:18
  bringt das Debitorenkarten-Add
• 17:20
  in den Kundenkontext
• 17:20
  den anderen Dynamics 365 Oberflächen ein.
• 17:23
  Stellen Sie sich einen Vertriebs-
• 17:24
  oder Service-Mitarbeiter vor
• 17:25
  oder einen Debitorendatensatz
• 17:26
  in der App öffnet,
• 17:26
  die er bereits verwenden.
• 17:27
  Die Debitorenkarte stellt
• 17:29
  einen breiteren Kundenkontext
• 17:30
  in die Nähe seiner täglichen Arbeit,
• 17:31
  sodass seine OTMs
• 17:32
  nicht vor jedem Gespräch
• 17:33
  in mehreren Systemen suchen müssen.
• 17:35
  Customer Insights-Verläufe
• 17:36
  verwenden auch Zielgruppen
• 17:37
  aus dieser Datenarbeit.
• 17:38
  Verläufe verarbeiten
• 17:39
  die Kundenkommunikation wie
• 17:40
  E-Mails, Textnachrichten
• 17:41
  und andere geplante Interaktionen.
• 17:44
  Customer Insights-Daten
• 17:45
  bereiten die Person
• 17:46
  und den Kontext vor.
• 17:47
  Journeys verwendet diese Zielgruppe,
• 17:48
  wenn das Unternehmen beschließt,
• 17:49
  zu kommunizieren.
• 17:50
  Er hat sie diese Aufgaben
• 17:51
  gedanklich getrennt.
• 17:52
  Daten beantworten die Frage,
• 17:53
  wer ist diese Person
• 17:54
  und was wissen wir darüber?
• 17:55
  Und Journeys beantworten die Frage,
• 17:56
  welche Kommunikation
• 17:57
  sollte als nächstes erfolgen?
• 18:00
  Diese Trennung hilft Teams,
• 18:01
  einen häufigen Fehler zu vermeiden.
• 18:02
  Das Erstellen eines Segments
• 18:04
  bedeutet nicht automatisch,
• 18:05
  dass Sie alle kontaktieren sollten.
• 18:06
  Ein Segment identifiziert
• 18:07
  eine Gruppe anhand
• 18:08
  von Fakten und Regeln.
• 18:09
  Jemand muss immer noch entscheiden,
• 18:11
  ob eine Kontaktaufnahme sinnvoll ist,
• 18:12
  welcher Kanal geeignet ist
• 18:13
  und ob die aktuelle Situation
• 18:14
  des Kunden berücksichtigt wird.
• 18:16
  Ein gemeinsam genutztes Segment
• 18:18
  reduziert außerdem
• 18:18
  das übliche Problem
• 18:19
  mit Tabellenkalkulation.
• 18:20
  Das Marketing benötigt
• 18:21
  keine manuell bereinigte Liste,
• 18:22
  während der Vertrieb
• 18:23
  eine andere Version verwendet
• 18:24
  und der Service
• 18:24
  eine dritte Liste
• 18:25
  in einem Bericht verstärkt aufbewahrt.
• 18:26
  Teams arbeiten
• 18:27
  nach denselben Kundenregeln,
• 18:28
  auch wenn jedes Team
• 18:29
  eine andere Aktion durchführt.
• 18:30
  Die Daten können übertragen werden,
• 18:31
  aber Sie brauchen Grenzen.
• 18:32
  Achten Sie auf Datenschutz, Sicherheit
• 18:34
  und den Unterschied
• 18:34
  zwischen CDP und Datenschutz.
• 18:36
  Je größer Ihr Kundenprofil wird,
• 18:38
  desto mehr Verantwortung
• 18:39
  übernehmen Sie.
• 18:40
  Und diese Verantwortung
• 18:41
  beginnt mit Datenschutz und Sicherheit.
• 18:43
  Wenn Sie Namen, Kontaktdaten,
• 18:45
  Kaufbelege, Supportverlauf
• 18:46
  und Onlineaktivitäten
• 18:47
  miteinander verknüpfen,
• 18:48
  benötigen Sie klare Regeln
• 18:49
  für den Umgang
• 18:50
  mit diesen Informationen.
• 18:51
  Einwilligung, Datenschutzregeln
• 18:52
  und Zugriffskontrolle
• 18:53
  sind allesamt wichtig,
• 18:54
  bevor Sie mit der Verknüpfung beginnen.
• 18:56
  Customer Insights Daten
• 18:57
  umfassen Datenschutz-Sicherheits-
• 18:59
  und Verwaltungstools,
• 18:59
  die im Hintergrund arbeiten,
• 19:01
  äh,
• 19:02
  stellen Sie sich das
• 19:02
  wie den Sicherheitsschalter
• 19:03
  in einem Bürogebäude vor.
• 19:05
  Vereinfacht ausgedrückt
• 19:05
  legen Sie Regeln fest,
• 19:06
  wer Kundeninformationen einsehen kann
• 19:08
  und wie Sie diese verwenden dürfen.
• 19:09
  Sie denken über Kundenberechtigungen nach,
• 19:11
  bevor Sie Daten erfassen,
• 19:12
  verknüpfen,
• 19:12
  ein Segment erstellen
• 19:13
  oder ein anderes Tool senden.
• 19:14
  Wichtig ist,
• 19:15
  dass mehr Daten nicht bedeuten,
• 19:15
  dass Sie diese beliebig verwenden können.
• 19:17
  Die Daten müssen den Berechtigungen,
• 19:18
  Gesetzen und internen Regeln
• 19:19
  für jeden Kunden entsprechen.
• 19:21
  Diese Arbeit erfolgt zu Beginn,
• 19:22
  nicht erst,
• 19:22
  wenn eine Kampagne schief geht
• 19:23
  oder sich ein Kunde beschwert.
• 19:24
  Oder sich ein Kunde beschwert.
• 19:25
  Wie unterscheidet sich eine CDP
• 19:26
  also von anderen Kundentools?
• 19:27
  Lassen Sie es uns genauer dran.
• 19:29
  Vergleichen wir zwei gängige Beispiele.
• 19:30
  Denken Sie an ein CRM-System.
• 19:32
  Ein Tool wie Dynamics 365 Sales
• 19:34
  unterstützt Vertriebs- und Serviceteams
• 19:35
  dabei,
• 19:35
  direkte Beziehungen zu Kunden
• 19:36
  zu erfassen und zu verwalten.
• 19:37
  Vertriebsmitarbeiter verwenden
• 19:39
  ist somit Leads
• 19:40
  für Kaufchancen anrufen
• 19:41
  und Firmensarbe.
• 19:42
  CRM erfüllt eine Aufgabe gut,
• 19:44
  während Customer Insights Daten
• 19:45
  die Lücken in Marketing
• 19:46
  und Service schließen.
• 19:47
  Customer Insights Daten
• 19:48
  können in einer größeren Anzahl
• 19:50
  genehmigter Quellen verwendet werden.
• 19:52
  Die verknüpfen Daten sind.