Utilice los datos de comportamiento recopilados por Customer Insights - Journeys en Customer Insights - Data para crear segmentos y medidas. Los datos de interacción, correo electrónico abierto, vínculo en el que se hizo clic, etc., están disponibles sin ningún paso adicional.

• Descubra y utilice con facilidad las interacciones de marketing mientras crea segmentos, mejorando la personalización de las estrategias de involucración.
• Cree eficaces medidas de clientes con datos de interacción junto con cualquier otro dato que incorpore en Customer Insights - Data.
• Identifique los clientes que no interactúan con los correos electrónicos y cree una estrategia de reorientación.
• Utilice la unificación para obtener una vista más precisa y completa de las interacciones de sus clientes. Los perfiles unificados de clientes basados en varios contactos combinan sus datos de interacción y le ofrecen información sobre la persona y sobre la manera en que interactúa con ella.

Por ejemplo, un responsable de marketing de una tienda minorista en línea ejecuta una campaña de marketing por correo electrónico. Cada mes, envían un correo electrónico a los clientes que gastaron 100 $ o más y les ofrecen un cupón de descuento del 5 por ciento. Si bien la campaña tuvo una alta tasa de apertura de correo electrónico, solo unos pocos clientes abrieron el vínculo del cupón. Por lo tanto, quieren ponerse en contacto con aquellos que abrieron el correo electrónico con un descuento más atractivo del 10 por ciento.

Con Customer Insights, los datos de interacción de su campaña anterior fluyen sin problemas a la plataforma, lo que le permite refinar su público objetivo para incluir solo a los clientes que abrieron el correo electrónico. Al centrarse en aquellos que mostraron interés, aumenta la probabilidad de convertir ese interés en compras reales.

Customer Insights - Data puede exportar su información unificada a su Azure Data Lake Storage. Con esta versión, esta capacidad de versión preliminar estará disponible con carácter general. Exporte su información unificada para crear sus propios informes y paneles personalizados o para aprovechar los datos de su propia aplicación.

Escenario

Mark es administrador del entorno de Customer Insights - Data. Su equipo quiere crear informes de Power BI basados en los cambios en la pertenencia del segmento para segmentos clave. Para ello, ahora pueden exportar datos de segmentos a su cuenta de Azure Data Lake Storage. Una vez que los datos se encuentre en Azure Data Lake, pueden crear informes de Power BI con facilidad y realizar otras operaciones críticas para la empresa. La exportación a su propio Azure Data Lake también ofrece la flexibilidad necesaria para remodelar los datos con el fin de satisfacer necesidades empresariales específicas y de integrarlos en otros flujos de trabajo con tecnología de su conjunto de datos de Azure.

Los agentes autónomos que comprenden los datos unificados de sus clientes se convierten en sus activos más poderosos, lo que le permite crear eficiencias organizativas nunca antes posibles.

• Ahora, en Microsoft Copilot Studio, puede agregar perfiles de clientes, segmentos, medidas y otra información de Dataverse para cualquier agente autónomo personalizado o personalizable como orígenes de conocimiento.

• Cuando lance o actualice el agente, cualquier usuario del agente obtendrá acceso instantáneo a la información clave de sus clientes para hacer su trabajo.

• Cree agentes que puedan realizar acciones autónomas o responder a cambios en su información unificada sobre clientes.

Escenario

Sally es una vendedora que está evaluando un nuevo y prometedor cliente potencial llamado Joe. Joe asistió recientemente a un evento de lanzamiento de un nuevo producto y tiene una relación existente con la empresa. Con los datos de Customer Insights, los agentes de Dynamics 365 Sales (como el agente de calificación de ventas) ahora pueden acceder a información sobre el gasto total de Joe, su estado VIP y sus interacciones recientes en otros puntos de contacto.

Con estos conocimientos, el agente puede tomar una decisión más informada sobre la probabilidad de compra de Joe de lo que hubiera sido posible sin estos datos. De esta manera, los agentes autónomos democratizan al instante la información clave del cliente que Sally necesita para determinar la importancia de Joe para sus esfuerzos de prospección.

Con Copilot, el acceso a información valiosa sobre un cliente potencial o un contacto desde Customer Insights - Data, como el valor del tiempo de vida previsto, la propensión a comprar, las transacciones recientes y las interacciones, se ha convertido en algo sencillo. Los agentes y vendedores pueden simplemente solicitar información a Copilot acerca de clientes específicos directamente en el flujo de su trabajo y obtener acceso instantáneo a los datos pertinentes. Incluso si no están seguros de qué datos están disponibles o cómo descubrirlos, Copilot ofrece un acceso inmediato y sin problemas, lo que permite a los equipos participar con mayor eficacia.

Escenario

Sarah, representante de ventas de una gran empresa minorista, se está preparando para una reunión importante con Mark, un cliente potencial de alto valor. Antes de la reunión, Sarah quiere comprender mejor el comportamiento de compra y el nivel de compromiso de Mark, pero tiene poco tiempo y no está segura de a qué datos específicos tiene acceso.

Sarah pregunta a Copilot: "¿Cuál es el valor del tiempo vida previsto de Mark y su propensión a comprar?" y Copilot devuelve información de Customer Insights - Data. Proporciona a Sarah el valor del tiempo de vida previsto de Mark, las compras recientes y las interacciones con la empresa. Copilot también destaca que Mark tiene una alta propensión a comprar, pero muestra un riesgo medio de abandono basado en la inactividad reciente.

Con esta información sobre el flujo de su trabajo, Sarah adapta con confianza su enfoque de reunión y se centra en volver a involucrar a Mark con una oferta personalizada para evitar el abandono. Puede involucrarlo de manera más eficaz, demostrando que entiende sus necesidades, lo que favorece el éxito de la reunión y el establecimiento de una relación más sólida con el cliente.

Cuando los administradores deben lidiar con gran cantidad de segmentos y medidas no pueden determinar siempre con fiabilidad cuáles son necesarios y cuáles no. Las campañas a menudo se ejecutan solo una vez y los segmentos o medidas no son necesarios después.

Cuando un segmento o medida no se utiliza en ningún otro lugar durante un período de tiempo determinado (en una exportación, otro segmento, un recorrido u otra medida), el sistema lo desactiva automáticamente. Esto desvía los recursos informáticos a los segmentos y las medidas que están activos, lo cual se traduce en una actualización más rápida del sistema y, por tanto, menos tiempo para obtener información.

Siempre puede reactivar segmentos o medidas desactivados si es necesario. Como administrador, también puede excluir segmentos específicos del proceso automatizado.

Uno de los valores clave del formato Delta Lake es la capacidad de realizar un seguimiento de los cambios en los datos a lo largo del tiempo. Con la compatibilidad nativa con el formato de tabla de Delta Lake en Customer Insights, ahora puede aprovechar las actualizaciones incrementales de Delta Lake para acelerar el procesamiento en Customer Insights - Data.

Es típico que los datos de perfil de cliente solo cambien algunos porcentajes cada día. En lugar de reprocesar todo el conjunto de datos todos los días, Customer Insights - Data puede procesar solo los datos de origen modificados para unificarlos en el formato Delta, lo cual ahorra tiempo y obtiene resultados más rápido. Esta mejora ocurre automáticamente cuando todas las tablas se encuentran en formato Delta. No se requiere configuración ni cambio.

Está previsto que en los próximos meses se añada el procesamiento incremental de segmentos, medidas, actividades y predicciones.

Las actualizaciones al conector de Dataverse lo convierten en la mejor opción para importar tablas de Dataverse a Customer Insights - Data.

• Las mejoras de rendimiento le permiten importar incluso las tablas de mayor tamaño de Dataverse con una velocidad mejorada.
• Se elimina el límite anterior de la ingesta de datos con menos de dos años de antigüedad de Dataverse. Ahora todos sus datos de Dataverse se ingieren y están disponibles para que los utilice.
• Confiabilidad mejorada porque los datos ahora se importan en el formato Delta, lo cual elimina los problemas habituales del formato .csv.
• Seleccione únicamente las tablas de Dataverse que desea utilizar en Customer Insights. Sin necesidad de selecciones de tablas obligatorias de solo lectura.

Las conexiones de Dataverse existentes se actualizarán automáticamente sin tiempo de inactividad.

Hay tres escenarios clave en los que es posible que Customer Insights - Data tenga que conectarse con contenedores de almacenamiento de Azure ubicados detrás de un firewall:

• Salida de datos: Customer Insights - Data se puede configurar para escribir datos directamente en su contenedor de almacenamiento de Azure privado.
• Entrada de datos: se pueden establecer conexiones de datos para importar datos desde los contenedores de almacenamiento de Azure.
• Exportaciones: se pueden configurar tablas específicas para exportarlas a contenedores de almacenamiento de Azure.

La administración de conexiones de datos con Identidades administradas de Azure garantiza que el acceso esté controlado y limitado por la directiva empresarial, lo cual elimina los secretos almacenados y garantiza que se eliminan los controles de acceso al eliminar sus recursos asociados, lo que mejora la administración general del ciclo de vida de la seguridad.

Un desafío común al trabajar con datos de origen de clientes es tratar con datos de origen antiguos y obsoletos que se ingieren con los datos que desea. Sin embargo, el preprocesamiento de los datos de origen requiere tiempo y esfuerzo adicionales.

Ahora, Customer Insights - Data le permite la aplicación de filtros de fila directamente en cualquier tabla de origen que ingiera, lo cual reduce el alcance de los datos a únicamente lo que necesita. Los filtros se aplican una vez en la página Tablas, donde las tablas de origen se muestran ahora en su propia pestaña, separadas de las tablas de salida creadas por Customer Insights. Seleccione el vínculo de filtro de fila junto a cualquier tabla para establecer simplemente los filtros deseados.

Para optimizar la velocidad de procesamiento, los datos se filtran en Spark cuando los procesan la unificación, los segmentos, las medidas, las actividades y los modelos. El conjunto de datos completo y sin filtrar está disponible al descargarlo desde la página Tablas.

Entre los valores clave de esta característica se incluyen:

• Tiempo de procesamiento mejorado: al eliminar filas no deseadas, el sistema ya no procesa datos que no son necesarios, lo cual puede reducir el tiempo de procesamiento.
• Datos de salida mejorados: la eliminación de datos innecesarios de la salida hace que sus datos resulten más fáciles de usar para los consumidores, que ya no necesitarán excluir los datos no deseados.

Limitación de la vista previa La condición "Es cualquiera de" {lista de valores} solo se admite para datos de cadena.

Poner la información unificada de los clientes a disposición de su organización desde su propio Azure Data Lake es ahora más fácil y gestionable. Customer Insights - Data permite simplemente seleccionar las tablas que desea sincronizar con su Azure Data Lake y seleccionar el formato de datos en el que escribir los datos. Elija entre los formatos CSV, Parquet o Delta Parquet. Cada vez que Customer Insights - Data procesa sus datos y actualiza los perfiles y la información de sus clientes, los datos se sincronizan rápida y automáticamente con su Data Lake, obteniendo la información sobre sus consumidores empresariales y procesos de negocio posteriores de manera más rápida y eficiente. La configuración se puede actualizar, lo que le permite cambiar las tablas que desea sincronizar.

Al eliminar la sincronización de las tablas que no se utilizan, se obtendrán más rápido los datos en los que se centra. También significa que puede ahorrar costos de almacenamiento al eliminar el almacenamiento de tablas que no le interesan. Tiempos de sincronización más rápidos, menores costes de almacenamiento y menos ETL de formato de datos significa que su organización y sus equipos de análisis son más eficientes y obtiene más valor de su inversión en Customer Insights - Data.

Escenario

Northwind ejecuta un informe de análisis diario utilizando los datos de fidelización de los clientes generados por Customer Insights. Recientemente han pasado a usar un motor Spark para calcular esta información y necesitan los segmentos de fidelización y una puntuación de fidelización de Customer Insights en formato Parquet. Los organizadores de datos de Northwind pueden habilitar fácilmente este cambio con solo un cambio rápido en Customer Insights, eliminando la costosa creación y mantenimiento de todo un proceso de canalización de conversión de datos, ahorrando tiempo y costos de cómputo y obteniendo resultados más rápido.

Los perfiles y conocimientos unificados son tan eficaces como su capacidad para actuar sobre esos datos y utilizarlos. Si utiliza Microsoft Fabric, Customer Insights - Data hace que resulte más fácil utilizar perfiles valiosos e información unificada directamente en OneLake, donde puede incorporar esa información en análisis principales y procesos posteriores.

Customer Insights - Data en Fabric OneLake permite evitar los silos de datos creados cuando se tienen datos en muchas cuentas de almacenamiento y reúne perfiles unificados e ideas en un solo lugar para todos los datos de análisis. Mejore la colaboración y rompa las barreras empresariales con Microsoft Fabric OneLake y Customer Insights - Data.

Escenario

Northwind tiene varios departamentos con distintos sistemas y requisitos de datos. Traer todos sus datos a OneLake ha mejorado su flexibilidad y capacidad de colaboración.

El departamento de marketing de Northwind implementó Customer Insights - Data y pudo escribir fácilmente todos los perfiles unificados de clientes, segmentos, medidas y otros conocimientos generados por Customer Insights - Data directamente en el OneLake de la empresa, lo que permitió a las distintas divisiones de la empresa aprovechar inmediatamente una vista coherente del cliente en 360 grados creada con datos de todo Northwind.

La visibilidad y la colaboración mejoradas al compartir perfiles e ideas de clientes unificados en OneLake contribuyeron a un ciclo virtuoso en el que varios otros departamentos tomaron medidas para integrar sus datos únicos de clientes en el perfil unificado, mejorando la fidelidad y el valor de los perfiles unificados.

Explore y seleccione con facilidad los datos de los clientes almacenados en su OneLake para procesarlos en Customer Insights - Data. El conector de datos de OneLake se conecta directamente a sus datos de OneLake, lo cual elimina la necesidad de copiar datos.

• Acelere la unificación de datos y el tiempo de obtención de información con el procesamiento incremental de datos de OneLake. Solo se procesan los datos modificados recientemente, lo que reduce drásticamente los tiempos de procesamiento.
• Utilice los accesos directos y la creación de reflejos de Fabric para integrar con rapidez datos de diferentes orígenes externos y unificarlos en Customer Insights - Data.

Escenario

Contoso ha configurado Customer Insights - Data para leer todos los datos de sus clientes de Microsoft Fabric. Dado que Contoso tiene accesos directos y creación de reflejos, todos sus datos externos, así como sus datos hospedados en Azure, están disponibles para Customer Insights en su OneLake. Customer Insights - Data lee datos directamente desde OneLake sin crear copias independientes. Dado que OneLake utiliza el formato Delta, la unificación de sus datos de OneLake solo necesita procesar los datos modificados, lo que les permite obtener información más rápido que nunca. El uso de OneLake como origen de datos permite a Contoso eliminar sus operaciones de ETL anteriores, lentas y costosas, para mover y transformar datos.