Avec Copilot, il est très simple d’obtenir des informations précieuses sur un prospect ou un contact grâce à Customer Insights - Data, telle que la valeur à vie prévue, sa propension à acheter, les transactions récentes et les interactions. Les agents et les vendeurs peuvent simplement demander à Copilot des informations sur des clients spécifiques directement dans le flux de leur travail, ce qui leur permet d’accéder instantanément aux données pertinentes. Même s’ils ne savent pas quelles données sont disponibles ou comment les découvrir, Copilot fournit un accès immédiat et transparent, ce qui permet aux équipes de s’engager plus efficacement.

Scénario

Sarah, représentante commerciale dans une grande entreprise de vente au détail, se prépare pour une réunion importante avec un prospect de grande valeur, Mark. Avant la réunion, Sarah veut mieux comprendre le comportement d’achat et le niveau d’engagement de Mark, mais elle est pressée par le temps et ne sait pas à quelles données spécifiques elle a accès.

Sara demande Copilot : « Quelle est la valeur à vie prévue de Mark et sa propension à acheter ? » et Copilot renvoie des informations issues de Customer Insights - Data. Sarah connaît donc la valeur à vie prévue de Mark, ses achats récents et ses interactions avec la société. Copilot souligne également que Mark a une forte propension à acheter, mais qu’il présente un risque moyen d’attrition en raison de son inactivité récente.

Munie de toutes ces précieuses informations, Sarah adapte en toute confiance son approche durant la réunion, en concentrant ses efforts sur une offre personnalisée, afin que Mark renoue le lien avec la société et pour éviter de le perdre en tant que client. Elle peut l’engager plus efficacement, en démontrant qu’elle comprend ses besoins, ce qui conduit à une rencontre productive et à une relation client plus solide.

Les assistants autonomes qui comprennent vos données client unifiées deviennent vos plus puissants atouts et vous permettent d’obtenir des gains d’efficacité organisationnelle comme jamais auparavant.

• Dans Microsoft Copilot Studio, vous pouvez désormais ajouter des profils client, des segments, des mesures et d’autres informations de Dataverse comme sources de connaissances pour tous les assistants autonomes personnalisés ou personnalisables.

• Lorsque vous lancez ou mettez à jour l’assistant, tous ses utilisateurs accèdent instantanément à vos principales informations client pour effectuer leur travail.

• Créez des assistants capables d’effectuer des actions autonomes ou de réagir aux modifications de vos informations client unifiées.

Scénario

Sally est une commerciale qui évalue un nouveau prospect prometteur nommé Joe. Joe a récemment assisté à un événement pour le lancement d’un nouveau produit et est déjà en relation avec l’entreprise. À l’aide des données de Customer Insights, les assistants de Dynamics 365 Sales (tel que l’assistant de qualification des ventes) peuvent désormais accéder à des informations sur les dépenses totales de Joe, son statut de VIP et ses récentes interactions avec d’autres points de contact.

Grâce à ces informations, l’assistant peut prendre une décision plus éclairée sur la probabilité d’achat de Joe, ce qui n’aurait pas été possible sans ces données. Ainsi, les assistants autonomes démocratisent instantanément les informations clés sur les clients dont Sally a besoin pour déterminer l’importance de Joe dans ses efforts de prospection.

Lorsque vous disposez d’un grand nombre de segments et de mesures, en tant qu’administrateur, vous ne pouvez pas toujours déterminer ceux qui sont nécessaires ou non de manière fiable. Les campagnes ne sont souvent diffusées qu’une seule fois et les segments ou les mesures ne sont pas nécessaires par la suite.

Lorsqu’un segment ou une mesure n’est utilisé(e) nulle part ailleurs pendant un certain temps (dans une exportation, un autre segment, un parcours ou une autre mesure), il ou elle est automatiquement désactivé(e) par le système. Cela déplace les ressources de calcul vers les segments et les mesures actifs, entraînant ainsi une actualisation plus rapide du système et donc un délai plus court d’obtention des informations.

Vous pouvez toujours réactiver des segments ou des mesures désactivé(e)s si nécessaire. En tant qu’administrateur, vous pouvez également exclure des segments spécifiques du processus automatisé.

Utilisez les données comportementales collectées par Customer Insights - Journeys dans Customer Insights - Data pour créer des segments et des mesures. Les données d’interactions, telles que l’ouverture d’un courrier électronique ou un clic sur un lien, sont disponibles sans aucune étape supplémentaire.

• Découvrez et utilisez facilement les interactions marketing tout en créant des segments, afin d’améliorer la personnalisation des stratégies d’engagement.
• Créez des mesures client puissantes avec des données d’interaction ainsi que toutes les autres données que vous intégrez dans Customer Insights - Data.
• Identifiez les clients qui n’interagissent pas avec les courriers électroniques et créez une stratégie de reciblage.
• Utilisez l’unification pour obtenir une vue plus précise et complète des interactions de vos clients. Les profils clients unifiés basés sur plusieurs contacts combinent leurs données d’interaction et vous donnent des informations sur la personne et sur la manière dont vous interagissez avec elle.

Par exemple, un responsable marketing d’un magasin de vente au détail en ligne lance une campagne de marketing par courrier électronique. Chaque mois, il envoie un courrier électronique aux clients qui ont dépensé au moins $100 et leur offre un coupon de réduction de 5 %. Bien que la campagne ait eu un taux élevé d’ouverture des courriers électroniques, seuls quelques clients ont ouvert le lien du coupon. Il veut donc contacter ceux qui ont ouvert le courrier électronique pour leur proposer une réduction de 10 % plus attrayante.

Avec Customer Insights, les données d’interaction de votre campagne précédente sont intégrées de manière transparente à la plateforme, ce qui vous permet d’affiner votre audience cible pour n’inclure que les clients qui ont ouvert le courrier électronique. En vous concentrant sur ceux qui ont manifesté de l’intérêt, vous augmentez la probabilité de transformer cet intérêt en achats réels.

Customer Insights - Data peut exporter vos informations unifiées vers votre Azure Data Lake Storage. Avec ce lancement, cette fonctionnalité en version préliminaire sera mise à la disposition générale. Exportez vos informations unifiées pour créer vos propres rapports et tableaux de bord personnalisés ou pour exploiter les données dans votre propre application.

Scénario

Mark est un administrateur qui gère l’environnement Customer Insights - Data. Son équipe souhaite créer des rapports Power BI basés sur les changements d’appartenance aux principaux segments. Pour ce faire, ils peuvent désormais exporter les données de segment vers leur compte Azure Data Lake Storage. Une fois les données dans Azure Data Lake, ils peuvent facilement créer des rapports Power BI et effectuer d’autres opérations stratégiques. L’exportation vers leur propre Azure Data Lake donne également la possibilité de remodeler les données en fonction de besoins métiers spécifiques et de les intégrer dans d’autres flux de travail alimentés par leur patrimoine de données Azure.

L’un des intérêts essentiels du format Delta Lake est la possibilité de suivre les modifications des données au fil du temps. Grâce à la prise en charge native du format de table Delta Lake dans Customer Insights, vous pouvez désormais tirer profit des mises à jour incrémentielles des données de Delta Lake pour accélérer le traitement dans Customer Insights - Data.

En général, les données de profil client ne présentent qu’un faible pourcentage de modification par jour. Au lieu de retraiter l’intégralité des données tous les jours, Customer Insights - Data peut traiter uniquement les données sources modifiées pour les unifier au format Delta, ce qui vous permet de gagner du temps et d’obtenir des résultats plus rapidement. Cette amélioration est automatique si toutes les tables sont au format Delta. Aucune configuration ou modification n’est nécessaire.

Un traitement incrémentiel des segments, mesures, activités et prévisions devrait être ajouté dans les mois à venir.

Les mises à jour du connecteur Dataverse en font le meilleur choix pour importer des tables de Dataverse à Customer Insights - Data.

• Les améliorations des performances vous permettent d’importer plus rapidement même les tables Dataverse les plus volumineuses.
• La limite précédente d’ingestion des données de Dataverse ayant au moins deux ans d’ancienneté est supprimée. Désormais, toutes vos données Dataverse sont ingérées et peuvent être utilisés.
• La fiabilité est bien meilleure, car les données sont désormais importées au format Delta, ce qui élimine les problèmes courants du format .csv.
• Sélectionnez uniquement les tables Dataverse que vous souhaitez utiliser dans Customer Insights. Fini, les sélections de table obligatoires en lecture seule.

Les connexions Dataverse existantes seront mises à jour automatiquement sans temps d’arrêt.

Lorsque vous travaillez avec des données sources client, il est souvent compliqué de gérer des données sources anciennes et obsolètes qui sont ingérées avec les données souhaitées. Mais le prétraitement de vos données sources prend du temps et des efforts supplémentaires.

Désormais, Customer Insights - Data vous permet d’appliquer des filtres de lignes directement à n’importe quelle table source ingérée, ce qui réduit l’étendue des données uniquement à ce dont vous avez besoin. Les filtres sont appliqués une seule fois sur la page Tables, où les tables source sont désormais affichées sur leur propre onglet, séparément des tables de sortie créées par Customer Insights. Sélectionnez le lien de filtre de ligne en regard de n’importe quel table pour définir simplement les filtres souhaités.

Pour optimiser la vitesse de traitement, les données sont filtrées dans Spark lorsqu’elles sont traitées par l’unification, les segments, les mesures, les activités et les modèles. Le jeu de données complet et non filtré est disponible lors du téléchargement à partir de la page Tables.

Les valeurs de cette fonctionnalité incluent :

• Amélioration du temps de traitement : en supprimant les lignes indésirables, le système ne traite plus les données inutiles, ce qui permet de réduire le temps de traitement.
• Données de sortie améliorées : la suppression des données inutiles de la sortie facilite l’utilisation de vos données par les consommateurs qui n’auront plus besoin d’exclure les données indésirables.

Limitation de l’aperçu La condition 'Is any of' {list of values} est prise en charge pour les données de chaîne uniquement.

Il est désormais plus facile et plus gérable de mettre les informations client unifiées à disposition de votre organisation à partir de votre propre Azure Data Lake. Customer Insights - Data vous permet de vérifier simplement les tables que vous souhaitez synchroniser avec votre Azure Data Lake et de sélectionner le format de données dans lequel écrire les données. Choisissez parmi les formats CSV, Parquet ou Delta Parquet. Chaque fois que Customer Insights - Data traite vos données et met à jour vos informations et profils client, les données sont rapidement et automatiquement synchronisées avec votre Data Lake. Cela permet de transmettre vos informations à vos consommateurs professionnels et à vos processus métier en aval de manière plus rapide et efficace. Les paramètres peuvent être mis à jour, ce qui vous permet de modifier les tables que vous souhaitez synchroniser.

En éliminant la synchronisation de tables que vous n’utilisez pas, vous obtenez plus rapidement les données sur lesquelles vous vous concentrez. Cela signifie également que vous pouvez économiser les coûts de stockage des tables qui ne vous intéressent pas. Grâce à des temps de synchronisation plus rapides, des coûts de stockage réduits et moins d’opérations d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour convertir le format des données, votre organisation et vos équipes d’analyse sont plus efficaces et vous tirez davantage de valeur de votre investissement dans Customer Insights - Data.

Scénario

Northwind exécute un rapport d’analyse quotidien à l’aide des données sur la fidélité des clients générées par Customer Insights. Ses équipes sont récemment passées à l’utilisation d’un moteur Spark pour calculer ces informations et ont besoin des segments de fidélité et d’un score de fidélité de Customer Insights au format Parquet. Les gestionnaires de données de Northwind peuvent facilement gérer ce changement en modifiant rapidement Customer Insights, en éliminant la création et la maintenance coûteuses d’un processus de pipeline de conversion de données, en économisant du temps et des coûts de calcul et en obtenant des résultats plus rapidement.

Il existe trois scénarios principaux dans lesquels Customer Insights - Data peut avoir besoin de se connecter à des conteneurs de stockage Azure protégés par des pare-feu :

• Sortie de données : Customer Insights - Data peut être configuré pour écrire des données directement dans votre conteneur de stockage Azure privé.
• Entrée de données : des connexions de données peuvent être établies pour importer les données de vos conteneurs de stockage Azure.
• Exportations : des tables spécifiques peuvent être configurées pour l’exportation vers des conteneurs de stockage Azure.

La gestion des connexions de données avec les identités managées Azure garantit que l’accès est contrôlé et limité par votre stratégie d’entreprise, ce qui élimine les secrets stockés et garantit la suppression des contrôles d’accès lorsque leurs ressources associées sont supprimées, ce qui améliore la gestion globale du cycle de vie de la sécurité.

La puissance des informations et des profils unifiés dépend de votre capacité à utiliser et exploiter ces données. Si vous utilisez Microsoft Fabric, Customer Insights - Data vous permet d’ajouter plus facilement des informations et des profils unifiés précieux directement à votre OneLake, dans lequel vous pouvez les intégrer à vos analyses de base et à vos processus en aval.

Customer Insights - Data dans Fabric OneLake vous permet d’éviter les silos de données créés par la présence de données dans de nombreux comptes de stockage et rassemble vos informations et profils unifiés au même endroit pour toutes vos données d’analyse. Améliorez la collaboration et éliminez les obstacles commerciaux avec Microsoft Fabric OneLake et Customer Insights - Data.

Scénario

Northwind dispose de plusieurs services qui ont des exigences distinctes en matière de systèmes et de données. L’intégration de l’ensemble de leurs données dans OneLake a amélioré leur flexibilité et leur capacité de collaboration.

Le service marketing de Northwind a mis en œuvre Customer Insights - Data et a pu facilement écrire l’ensemble des profils client unifiés, des segments, des mesures et autres informations générés directement par Customer Insights - Data dans le OneLake de l’entreprise. Les différentes divisions de l’entreprise ont pu ainsi tirer immédiatement profit d’une vue cohérente du client à 360 degrés, créée avec les données de Northwind.

L’amélioration de la visibilité et de la collaboration grâce au partage des informations et profils client unifiés dans OneLake a contribué à créer un cercle vertueux, car plusieurs autres services ont pris des mesures pour intégrer leurs données client uniques dans le profil unifié, améliorant ainsi la fidélité et la valeur des profils unifiés.

Explorez et sélectionnez facilement les données client stockées dans votre OneLake pour les traiter dans Customer Insights - Data. Le connecteur de données OneLake se joint directement à vos données OneLake, ce qui évite d’avoir à copier les données.

• Accélérez l’unification des données et le délai d’obtention d’informations grâce au traitement incrémentiel des données OneLake. Seules les données récemment modifiées sont traitées, ce qui réduit considérablement les temps de traitement.
• Utilisez les raccourcis et la mise en miroir de Fabric pour intégrer rapidement des données provenant de différentes sources externes et les unifier dans Customer Insights - Data.

Scénario

Contoso a configuré Customer Insights - Data pour qu’il lise toutes ses données client à partir de Microsoft Fabric. Comme Contoso dispose de raccourcis et de mise en miroir, toutes ses données externes ainsi que ses données hébergées Azure sont disponibles pour Customer Insights dans son OneLake. Customer Insights - Data lit les données directement à partir de OneLake sans créer de copies séparées. Étant donné que OneLake utilise le format Delta, l’unification de ses données OneLake n’a besoin que de traiter les données modifiées, ce qui lui permet d’obtenir des informations plus rapidement que jamais. L’utilisation de OneLake comme source de données permet à Contoso d’éliminer ses opérations ETL lentes et coûteuses précédentes pour déplacer et transformer les données.