Med Copilot kan du nemt få adgang til omfattende indsigt som forudsagt livstidsværdi, tilbøjelighed til at købe, seneste transaktioner og interaktioner. Agenter og sælgere kan bede Copilot om oplysninger om specifikke kunder direkte i flowet af deres arbejde og få relevante data med det samme. Selvom de er usikre på, hvilke data der er tilgængelige, eller hvordan de finder dem, giver Copilot øjeblikkelig, problemfri adgang. Det giver teams mulighed for at engagere sig mere effektivt, samtidig med at adgangskontrol og grænser sikres.

Scenarie:

Sarah, en salgsrepræsentant i en stor detailvirksomhed, forbereder sig på et vigtigt møde med et værdifuldt lead ved navn Mark. Før mødet vil Sarah gerne forstå Marks købsadfærd og engagement, men hun har kort tid og er usikker på, hvilke specifikke data hun kan få adgang til.

Sarah spørger Copilot: "Hvad er Marks forudsagte livstidsværdi og tilbøjelighed til at købe?" Copilot returnerer indsigt fra Customer Insights - Data. Det giver Sarah Marks forudsagte livstidsværdi, nylige køb og interaktioner med virksomheden. Copilot viser også, at Mark har en høj købstilbøjelighed, men har en medium risiko for churn på grund af nylig inaktivitet.

Med disse indsigter skræddersyr Sarah sin mødetilgang. Hun fokuserer på at genengagere Mark med et personligt tilbud for at forhindre churn. Hun engagerer ham mere effektivt ved at vise, at hun forstår hans behov. Denne tilgang fører til et vellykket møde og et stærkere kundeforhold.

Autonome helpdesk-medarbejdere, der forstår dine samlede kundedata, er effektive aktiver. Med disse agenter kan du opbygge organisatorisk effektivitet, som du ikke kunne opnå før.

I Microsoft Copilot Studio kan du tilføje kundeprofiler, segmenter, målinger og anden indsigt fra Dataverse som videnskilder for alle brugerdefinerede eller autonome helpdesk-medarbejdere, der kan tilpasses.

• Når du lancerer eller opdaterer helpdesk-medarbejderen, får alle brugere øjeblikkeligt adgang til din vigtigste kundeindsigt.
• Opret helpdesk-medarbejdere, der udfører autonome handlinger, eller reagerer på ændringer i din samlede kundeindsigt.

Scenarie:

Sally er en sælger, der vurderer en lovende ny hovedrolle ved navn Joe. Joe deltog for nylig i en ny produktlanceringsbegivenhed og har et eksisterende forhold til virksomheden. Ved hjælp af data fra Customer Insights får helpdesk-medarbejdere i Dynamics 365 Sales (f.eks. salgskvalifikationsmedarbejderen) adgang til oplysninger om Joes samlede forbrug, hans VIP-status og hans seneste interaktioner på tværs af andre berøringspunkter.

Med denne indsigt kan agenten træffe en mere informeret beslutning om Joes sandsynlighed for at købe, end det ville have været muligt uden disse data. På denne måde demokratiserer autonome agenter øjeblikkeligt den vigtigste debitorindsigt, som Sally har brug for til at afgøre, hvor vigtig Joe er for hendes undersøgende indsats.

En almindelig udfordring, når du arbejder med kundekildedata, er at håndtere gamle og forældede kildedata, som du indtager med de ønskede data. Men forbehandling af dine kildedata kræver ekstra tid og kræfter.

Med Customer Insights – Data kan du anvende rækkefiltre direkte på alle kildetabeller, du indtager. Denne filterfunktion reducerer dataomfanget til lige det, du har brug for. Du anvender filtre én gang på siden Tabeller . På siden Tabeller vises kildetabeller under deres egen fane. Denne fane adskiller kildetabeller fra de outputtabeller, som Customer Insights opretter. Vælg rækkefilterlinket ud for en tabel for at angive de ønskede filtre.

For at optimere behandlingshastigheden filtrerer Spark data under behandling til samling, segmenter, målinger, aktiviteter og modeller. Når du downloader data fra siden Tabeller , får du det fulde datasæt uden filtre.

Denne funktion giver vigtige fordele:

• Hurtigere behandling: Ved at fjerne uønskede rækker springer systemet unødvendige data over og reducerer behandlingstiden.
• Bedre outputdata: Når du fjerner unødvendige data fra outputtet, gør du det nemmere for forbrugerne at bruge dataene uden at skulle udelukke uønskede data.

Begrænsning

Betingelsen Er en af {liste over værdier} fungerer kun for strengdata.

Udforsk og vælg nemt debitordata, der er gemt i din OneLake, til behandling i Customer Insights - Data. OneLake-dataconnectoren opretter direkte forbindelse til dine OneLake-data, så du ikke behøver at kopiere data.

• Brug Fabric-genveje og spejling til hurtigt at integrere data fra forskellige eksterne kilder og overføre disse data til Customer Insights – Data til behandling.
• For OneLake-data i Delta-formatet (standardformatet for OneLake) skal du drage fordel af trinvis behandling af Delta-data, som udgives i 2025. Denne funktion behandler kun nyligt ændrede data og reducerer behandlingstiden dramatisk.

Scenario: Contoso centraliserer sine kundedata i Microsoft Fabric's OneLake. Customer Insights – Data opretter forbindelse til OneLake for at læse kildedata uden at kopiere, lagre eller transformere data for produktet. Ved at oprette genveje og spejle til eksterne kilder som Snowflake i OneLake får Contoso adgang til virksomhedsdata problemfrit uden ekstra dataflytning eller duplikering. OneLake gemmer data i Delta-format, så Customer Insights – Data behandler kun ændringerne siden sidste opdatering. Denne opsætning reducerer behandlingstiden og fremskynder adgangen til indsigt.

Med Fabric og Customer Insights – Data erstatter Contoso langsomme, dyre ETL-pipelines med et samlet datagrundlag i realtid. Denne løsning strømliner driften, sænker omkostningerne og muliggør hurtigere og mere responsivt kundeengagement.

Følgende eksportconnectorer vil være tilgængelige i denne version:

• Facebook-annoncer
• Google Ads
• LinkedIn
• Sikker FTP (SFTP)
• Snapchat

Scenarier:

• Sarah har samlet kundedata og skabt segmenter for at målrette kunder med en høj livstidsværdi. Sarah vil gerne målrette denne målgruppe med annoncer på Google og Facebook, så hun eksporterer målgruppen til Google og Facebook, hvor hun konfigurerer sin onlinekampagne.

• Mark er administrator, som administrerer Customer Insights - Data-miljøet. Marks team ønsker at oprette Power BI-rapporter baseret på ændringer i segmentmedlemskab for nøglesegmenter. De kan nu eksportere segmentdata til deres Azure Data Lake Storage-konto. Når dataene er i Azure Data Lake, kan de nemt oprette Power BI-rapporter og udføre andre forretningskritiske handlinger. Eksport til deres egen Azure Data Lake giver også fleksibiliteten til at omforme dataene for at imødekomme specifikke forretningsbehov og integrere dem i andre arbejdsgange, der drives af deres Azure-datamiljø.

Du kan nu automatisk få adgang til adfærdsdata fra Kundeindsigt – Rejser, f.eks. mailåbninger og linkklik, i Kundeindsigt – Data.

• Brug Dataverse-connectoren til nemt at vælge de funktionsmådetabeller, der er oprettet af Customer Insights – Journeys, og få dem ind i Kundeindsigt – Data som enhver anden tabel.
• Fjerner behovet for at oprette dataflow for at eksportere adfærdsdata fra Dataverse til Fabric og derefter til Customer Insights – Data.
• Konfigurer og brug adfærdsdata i segmenter, målinger og forudsigende målinger lige så let som enhver anden tabel.
• Brug interaktioner fra Customer Insights – kampagneforløb til at opbygge præcise segmenter og tilpasse engagementet i Customer Insights – Data.
• Kombiner Customer Insights – Kampagneforløb interaktionsdata med andre eksterne datakilder for at oprette effektive kundemålinger til scoring og målretning af kunder med større præcision.
• Identificer kunder, der ikke reagerer på dine kampagner, og retarget dem ved hjælp af eksterne systemer som Google og Meta ved at eksportere segmenter.
• Brug forening til at identificere kunder med flere e-mails og se, hvordan de interagerer med dit brand på tværs af forskellige kontaktpunkter, så du kan se kunden og ikke kun e-mailadressen.

Scenario: Som marketingchef i en webshop sender du en månedlig kampagne, der giver kunderne 5% rabat. Når du gennemgår resultaterne, ser du en høj åbningsrate for e-mails, men en lav klikrate på kuponen. Med Customer Insights – Data kan du se, hvilke kontakter der har åbnet mailen og interageret med dit produkt. Du opretter et nyt segment af kunder, der har åbnet e-mailen, men ikke klikket på kuponen, og du målretter dem igen med et mere overbevisende tilbud på 10%. Når du handler på reelle engagementssignaler, forfiner du dit publikum, øger relevansen og øger salget.