Mit Copilot wird der Zugriff auf umfassende Erkenntnisse zu potenziellen Leads oder Kontakten in Customer Insights - Data wie beispielsweise den prognostizierten langfristigen Wert, die Kaufneigung, die letzten Transaktionen und Interaktionen, zum Kinderspiel. Agenten und Verkaufsfachkräfte können Copilot einfach direkt während der Arbeit nach Informationen zu bestimmten Kunden fragen und erhalten so sofortigen Zugriff auf relevante Daten. Selbst wenn sie sich über die verfügbaren Daten nicht sicher sind oder wie sie diese finden können, bietet Copilot einen sofortigen, nahtlosen Zugriff, der es Teams ermöglicht, effektiver zu interagieren.

Szenario

Sarah, Vertriebsmitarbeiterin bei einem großen Einzelhandelsunternehmen, bereitet sich auf ein wichtiges Meeting mit einem wichtigen Lead, Mark, vor. Vor dem Treffen möchte Sarah Marks Kaufverhalten und sein Engagement besser verstehen, aber sie steht unter Zeitdruck und ist sich nicht sicher, auf welche spezifischen Daten sie Zugriff hat.

Sara fragt Copilot: „Was ist Marks vorhergesagter Lebenszeitwert und seine Kaufneigung?“ Und Copilot gibt Erkenntnisse aus Customer Insights - Data zurück. Es liefert Sarah Marks prognostizierten Lebenszeitwert, die letzten Einkäufe und Interaktionen mit dem Unternehmen. Copilot hebt auch hervor, dass Mark eine hohe Kaufneigung hat, aber aufgrund der jüngsten Inaktivität ein mittleres Abwanderungsrisiko aufweist.

Ausgestattet mit diesen Einblicken in den Ablauf ihrer Arbeit passt Sarah selbstbewusst ihren Meeting-Ansatz an und konzentriert sich darauf, Mark mit einem personalisierten Angebot wieder einzubinden, um Abwanderung zu verhindern. Sie kann ihn effektiver einbinden und zeigen, dass sie seine Bedürfnisse versteht, was zu einem erfolgreichen Treffen und einer stärkeren Kundenbeziehung führt.

Autonome Agents, die Ihre einheitlichen Kundendaten verstehen, werden zu Ihrem mächtigsten Kapital und ermöglichen es Ihnen, eine nie dagewesene organisatorische Effizienz zu steigern.

• In Microsoft Copilot Studio können Sie nun Kundenprofile, Segmente, Kennzahlen und andere Erkenntnisse aus Dataverse als Wissensquellen für alle benutzerdefinierten oder anpassbaren autonomen Agents hinzufügen.

• Wenn Sie den Agent starten oder aktualisieren, erhält jeder Benutzende des Agents sofort Zugriff auf Ihre wichtigsten Kundeneinblicke, um die Arbeit zu erledigen.

• Erstellen Sie Agents, die autonome Aktionen ausführen oder auf Änderungen Ihrer einheitlichen Kundschaftserkenntnisse reagieren können.

Szenario

Sally ist eine Verkäuferin, die einen vielversprechenden neuen Lead namens Joe evaluiert. Joe hat kürzlich an einer Veranstaltung zur Einführung neuer Produkte teilgenommen und hat eine bestehende Beziehung zum Unternehmen. Mithilfe von Daten aus Customer Insights können Agents in Dynamics 365 Sales (z. B. der Agent für die VErtriebsqualifizierung) nun auf Informationen über Joes Gesamtausgaben, seinen VIP-Status und seine jüngsten Interaktionen an anderen Touchpoints zugreifen.

Mit diesen Erkenntnissen kann die Agent eine fundiertere Entscheidung über die Kaufwahrscheinlichkeit von Joe treffen, als dies ohne diese Daten möglich gewesen wäre. Auf diese Weise demokratisieren autonome Agenten sofort die wichtigsten Kundeneinblicke, die Sally benötigt, um festzustellen, wie wichtig Joe für ihre Akquisebemühungen ist.

Customer Insights - Data kann Ihre einheitlichen Erkenntnisse in Ihren Azure Data Lake Storage exportieren. Mit dieser Version wird diese Previewfunktion allgemein verfügbar sein. Exportieren Sie Ihre einheitlichen Erkenntnisse, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Berichte und Dashboards zu erstellen oder die Daten in Ihrer eigenen Anwendung zu nutzen.

Szenario

Mark ist ein Administrator, der die Customer Insights - Data-Umgebung verwaltet. Sein Team möchte Power BI-Berichte erstellen, die auf Änderungen in der Segmentmitgliedschaft für Schlüsselsegmente basieren. Zu diesem Zweck kann das Team nun Segmentdaten in sein Azure Data Lake Storage-Konto exportieren. Sobald sich die Daten in Azure Data Lake befinden, kann das Team einfach Power BI-Berichte erstellen und andere geschäftskritische Vorgänge ausführen. Durch den Export in den eigenen Azure Data Lake könnend die Daten auch flexibel an bestimmte Geschäftsanforderungen angepasst und in andere Workflows integriert werden, die sich auf den Azure-Datenbestand stützen.

Verwenden Sie Verhaltensdaten, die von Customer Insights - Journeys in Customer Insights - Data gesammelt wurden, um Segmente und Kennzahlen zu erstellen. Interaktionsdaten wie geöffnete E-Mail oder angeklickter Link sind ohne zusätzliche Schritte verfügbar.

• Entdecken und nutzen Sie ganz einfach Marketinginteraktionen beim Erstellen von Segmenten, und verbessern Sie so die Anpassung von Interaktionsstrategien.
• Erstellen Sie leistungsstarkeKundenmaßnahmen mit Interaktionsdaten und allen anderen Daten, die Sie in Customer Insights - Data integrieren.
• Identifizieren Sie Kunden, die nicht mit E-Mails interagieren, und erstellen Sie eine Strategie für eine entsprechende Neuausrichtung.
• Nutzen Sie die Vereinheitlichung, um einen genaueren und umfassenderen Überblick über die Interaktionen Ihrer Kunden zu erhalten. Vereinheitlichte Kundenprofile auf Basis mehrerer Kontakte kombinieren deren Interaktionsdaten, und geben Ihnen Einblicke in die Person und die Art und Weise, wie Sie mit ihr interagieren.

Beispiel: Ein Marketingmanager für einen Online-Einzelhandelsshop führt eine E-Mail-Marketingkampagne durch. Jeden Monat senden sie Kunden, die 100 € oder mehr ausgegeben haben, eine E-Mail und bieten ihnen einen Rabattgutschein von 5 Prozent an. Obwohl die Kampagne eine hohe E-Mail-Öffnungsrate hatte, öffneten nur wenige Kunden den Coupon-Link. Sie möchten daher diejenigen kontaktieren, die die E-Mail geöffnet haben, mit einem attraktiveren Rabatt von 10 Prozent.

Mit Customer Insights fließen die Interaktionsdaten aus Ihrer vorherigen Kampagne nahtlos in die Plattform ein, sodass Sie Ihre Zielgruppe so verfeinern können, dass nur Kunden enthalten sind, die die E-Mail geöffnet haben. Indem Sie sich auf diejenigen konzentrieren, die Interesse gezeigt haben, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Interesse in tatsächliche Käufe umgewandelt wird.

Es ist jetzt einfacher und überschaubarer, Ihrem Unternehmen Ihre einheitlichen Kundenerkenntnisse aus Ihrem eigenen Azure Data Lake zur Verfügung zu stellen. Customer Insights - Data ermöglicht es Ihnen, einfach die Tabellen auszuwählen, die Sie mit Ihrem Azure Data Lake synchronisieren möchten, sowie das Datenformat, in das die Daten geschrieben werden sollen. Sie haben die Wahl zwischen den Formaten CSV, Parquet und Delta Parquet. Jedes Mal, wenn Customer Insights - Data Ihre Daten verarbeitet und die Kundenprofile und Erkenntnisse aktualisiert, werden die Daten schnell und automatisch mit Ihrem Data Lake synchronisiert, damit die Erkenntnisse Ihren Geschäftskunden und nachgelagerten Geschäftsprozessen schneller und effizienter zur Verfügung gestellt werden. Die Einstellungen können aktualisiert werden, sodass Sie ändern können, welche Tabellen synchronisiert werden sollen.

Durch den Wegfall der Synchronisation von Tabellen, die Sie nicht verwenden, haben Sie schneller Zugriff auf die Daten, auf die Sie sich konzentrieren. Es bedeutet auch, dass Sie Speicherkosten sparen können, indem Sie die Speichernotwendigkeit für nicht verwendete Tabellen eliminieren. Schnellere Synchronisierungszeiten, geringere Speicherkosten und weniger Datenformate für ETL (Extraktion, Transformation, Laden) bedeuten, dass Ihr Unternehmen und Ihre Analyseteams effizienter arbeiten und Sie mehr Wert aus Ihrer Investition in Customer Insights - Data realisieren.

Szenario

Northwind führt einen täglichen Analysebericht mit von Customer Insights generierten Kundenbindungsdaten durch. Sie haben vor kurzem auf die Verwendung eines Spark-Moduls zur Berechnung dieser Erkenntnisse umgestellt und benötigen die Treuesegmente und eine Loyalitätsbewertung aus Customer Insights im Parquet-Format. Northwind-Datenrechercheure können diese Änderung problemlos mit einer schnellen Änderung in Customer Insights durchführen, wodurch die kostspielige Erstellung und Wartung eines gesamten Datenkonvertierungspipelineprozesses entfällt, Zeit und Rechenkosten gespart werden und die Ergebnisse schneller erzielt werden.

Vereinheitlichte Profile und Erkenntnisse sind nur so leistungsfähig wie Ihre Fähigkeit, auf diese Daten zu reagieren und sie zu nutzen. Wenn Sie Microsoft Fabric verwenden, können Sie mit Customer Insights - Data wertvolle vereinheitlichte Profile und Erkenntnisse direkt in Ihren OneLake einbinden, wo Sie diese Erkenntnisse in Ihre Kernanalysen und nachgelagerten Prozesse integrieren können.

Mit Customer Insights - Data in Fabric OneLake vermeiden Sie Datensilos, die durch die Verteilung von Daten auf mehrere Speicherkonten entstehen, und führen Ihre vereinheitlichten Profile und Erkenntnisse werden an einem einzigen Ort für alle Ihre Analysedaten zusammengeführt. Verbessern Sie die Zusammenarbeit und bauen Sie geschäftliche Barrieren mit Microsoft Fabric OneLake und Customer Insights - Data ab.

Szenario

Northwind verfügt über mehrere Abteilungen mit unterschiedlichen System- und Datenanforderungen. Durch die Zusammenführung aller ihrer Daten in OneLake haben sich ihre Flexibilität und ihre Fähigkeit zur Zusammenarbeit verbessert.

Die Marketingabteilung von Northwind implementierte Customer Insights - Data und konnte alle vereinheitlichten Kundenprofile, Segmente, Kennzahlen und andere Erkenntnisse, die von Customer Insights - Data direkt in OneLake des Unternehmens generiert wurden, problemlos erstellen, sodass verschiedene Abteilungen im gesamten Unternehmen sofort eine konsistente 360-Grad-Ansicht der Kundschaft nutzen konnten, die mit Daten aus ganz Northwind erstellt wurde.

Die verbesserte Sichtbarkeit und Zusammenarbeit durch die Freigabe vereinheitlichter Kundenprofile und Erkenntnisse in OneLake trug zu einem positiven Kreislauf bei, bei dem mehrere andere Abteilungen Schritte unternahmen, um ihre einzigartigen Kundendaten in das einheitliche Profil zu integrieren und so die Genauigkeit und den Wert der vereinheitlichten Profile zu verbessern.

Aktualisierungen des Dataverse-Konnektors machen ihn zur besten Wahl für den Import von Tabellen aus Dataverse in Customer Insights - Data.

• Mit den Leistungsverbesserungen können Sie selbst die größten Dataverse-Tabellen mit verbesserter Geschwindigkeit importieren.
• Der vorherige Grenzwert für die Erfassung von Daten aus Dataverse, die weniger als zwei Jahre alt sind, wird aufgehoben. Jetzt werden alle Ihre Dataverse-Daten aufgenommen und stehen zur Verfügung.
• Verbesserte Zuverlässigkeit, da Daten jetzt im Delta-Format importiert und so Probleme vermieden werden, die für das CSV-Format typisch sind.
• Wählen Sie nur die Dataverse-Tabellen aus, die Sie in Customer Insights verwenden möchten. Die schreibgeschützte, obligatorische Tabellenauswahl entfällt.

Bestehende Dataverse-Verbindungen werden automatisch und ohne Ausfallzeiten aktualisiert.

Es ist ganz einfach, die im OneLake gespeicherten Kundendaten zu erkunden und zur Verarbeitung in Customer Insights - Data auszuwählen. Der OneLake-Datenkonnektor wird direkt an Ihre OneLake-Daten angehängt, sodass keine Daten mehr kopiert werden müssen.

• Beschleunigen Sie die Datenvereinigung und die Zeit bis zum Erhalt von Erkenntnissen mit der inkrementellen Verarbeitung von OneLake-Daten. Es werden nur die zuletzt geänderten Daten verarbeitet, wodurch sich die Verarbeitungszeiten drastisch reduzieren.
• Verwenden Sie Fabric-Verknüpfungen und -Spiegelung, um Daten aus verschiedenen externen Quellen schnell zu integrieren und in Customer Insights - Data zu vereinheitlichen.

Szenario

Contoso hat Customer Insights - Data so konfiguriert, dass Microsoft Fabric alle Kundendaten des Unternehmens einliest. Da Contoso über Verknüpfungen und Spiegelung verfügt, stehen alle externen Daten sowie die von Azure gehosteten Daten für Customer Insights im OneLake des Unternehmens zur Verfügung. Customer Insights - Data liest Daten direkt von OneLake, ohne separate Kopien zu erstellen. Da OneLake das Delta-Format verwendet, muss die Vereinheitlichung der OneLake-Daten nur die geänderten Daten verarbeiten, sodass das Unternehmen schneller als je zuvor Erkenntnisse erhält. Durch den Einsatz von OneLake als Datenquelle kann Contoso auf die zuvor langsamen und teuren ETL-Vorgänge zum Verschieben und Transformieren von Daten verzichten.

Einer der wichtigsten Vorteile des Delta Lake-Formats ist die Möglichkeit, Datenänderungen im Zeitverlauf nachzuverfolgen. Mit der nativen Unterstützung des Delta Lake-Tabellenformats in Customer Insights können Sie nun von den inkrementellen Data Lake-Aktualisierungen profitieren und die Verarbeitungszeiten in Customer Insights - Data beschleunigen.

Es ist typisch, dass sich die Kundenprofildaten jeden Tag nur um einige Prozent ändern. Anstatt das gesamte Dataset jeden Tag neu zu verarbeiten, kann Customer Insights - Data nur die geänderten Quelldaten für die Vereinheitlichung im Delta-Format verarbeiten. Auf diese Weise sparen Sie Zeit und erhalten schnellere Ergebnisse. Diese Verbesserung erfolgt automatisch, wenn alle Tabellen im Delta-Format vorliegen. Es ist keine Konfiguration oder Änderung erforderlich.

Die inkrementelle Verarbeitung von Segmenten, Kennzahlen, Aktivitäten und Vorhersagen soll in den kommenden Monaten hinzugefügt werden.

Es gibt drei Schlüsselszenarien, in denen Customer Insights - Data möglicherweise eine Verbindung zu Azure-Speichercontainern hinter einer Firewall herstellen muss:

• Datenausgabe: Customer Insights - Data kann so eingerichtet werden, dass Daten direkt in Ihren privaten Azure-Speichercontainer geschrieben werden.
• Dateneingabe: Es können Datenverbindungen hergestellt werden, um Daten aus Ihren Azure-Speichercontainern zu importieren.
• Exporte: Bestimmte Tabellen können für den Export in Azure-Speichercontainer konfiguriert werden.

Durch die Verwaltung von Datenverbindungen mit verwalteten Azure-Identitäten wird sichergestellt, dass der Zugriff durch Ihre Unternehmensrichtlinie gesteuert und eingeschränkt wird. Gespeicherte Geheimnisse werden gelöscht. Es wird sichergestellt, dass Zugriffssteuerungen gelöscht werden, wenn die zugeordneten Ressourcen gelöscht werden. Dies verbessert die allgemeine Verwaltung des Sicherheitslebenszyklus.

Eine häufige Herausforderung bei der Arbeit mit Kundenquelldaten ist der Umgang mit alten und veralteten Quelldaten, die mit den gewünschten Daten erfasst werden. Die Vorverarbeitung Ihrer Quelldaten erfordert jedoch zusätzlichen Zeit und Aufwand.

Customer Insights - Data ermöglicht es Ihnen jetzt, Zeilenfilter direkt auf jede erfasste Quelltabelle anzuwenden, wodurch der Datenbereich genau darauf reduziert wird, was Sie benötigen. Filter werden einmal auf der Seite „Tabellen“ angewendet, wo Quelltabellen nun auf einer eigenen Registerkarte getrennt von den von Customer Insights erstellten Ausgabetabellen angezeigt werden. Wählen Sie den Zeilenfilterlink neben einer beliebigen Tabelle aus, um die gewünschten Filter einfach festzulegen.

Zur Optimierung der Verarbeitungsgeschwindigkeit werden Daten in Spark gefiltert, wenn sie von der Vereinheitlichung, Segmenten, Kennzahlen, Aktivitäten und Modellen verarbeitet werden. Sie können den vollständigen, ungefilterten Datensatz von der Seite „Tabellen“ herunterladen.

Wichtige Punkte dieser Funktion sind:

• Verbesserte Verarbeitungszeit: Durch das Entfernen unerwünschter Zeilen verarbeitet das System keine Daten mehr, die nicht benötigt werden, wodurch die Verarbeitungszeit verkürzt wird.
• Verbesserte Ausgabedaten: Das Entfernen unnötiger Daten aus der Ausgabe erleichtert die Verwendung Ihrer Daten durch Verbraucher, die unerwünschte Daten nicht mehr ausschließen müssen.

Vorschaueinschränkung Die Bedingung 'Is any of' {list of values} wird nur für Zeichenfolgendaten unterstützt.

Wenn Sie über eine große Anzahl von Segmenten und Kennzahlen verfügen, fällt es Ihnen als administrierende Person schwer, mit Sicherheit zu bestimmen, welche benötigt werden und welche nicht. Kampagnen werden oft nur einmal ausgeführt und die Segmente oder Kennzahlen werden danach nicht mehr benötigt.

Wenn ein Segment oder eine Kennzahl für einen bestimmten Zeitraum nirgendwo anders verwendet wird – in einem Export, einem anderen Segment, einem Kontaktverlauf oder einer anderen Kennzahl –, wird es bzw. sie vom System automatisch deaktiviert. So werden Rechenressourcen auf die aktiven Segmente und Kennzahlen übertragen, was zu einer schnelleren Systemaktualisierung und damit zu schnelleren Erkenntnissen führt.

Sie können Segmente oder Kennzahlen bei Bedarf jederzeit deaktivieren. Als Administrationskraft können Sie auch bestimmte Segmente vom automatisierten Prozess ausschließen.