Gli agenti autonomi che comprendono i dati unificati dei clienti diventano la tua risorsa più potente, consentendoti di creare efficienze organizzative mai raggiunte prima.

• In Microsoft Copilot Studio, ora puoi aggiungere profili cliente, segmenti, misure e altre informazioni dettagliate come origini della Knowledge Base di Dataverse per qualsiasi agente autonomo personalizzato o personalizzabile.

• Quando avvii o aggiorni l'agente, tutti gli utenti dell'agente avranno immediatamente accesso alle informazioni dettagliate chiave sui clienti per portare a termine il proprio lavoro.

• Crea agenti in grado di eseguire azioni autonome o rispondere alle modifiche nelle informazioni dettagliate unificate sui clienti.

Scenario

Sally è una venditrice che sta valutando un nuovo promettente lead di nome Joe. Joe ha recentemente partecipato a un evento di lancio di un nuovo prodotto e ha un rapporto esistente con l'azienda. Utilizzando i dati di Customer Insights, gli agenti in Dynamics 365 Sales (come l'agente per la qualifica delle vendite) possono ora accedere alle informazioni sulla spesa totale di Joe, il suo stato VIP e le sue interazioni recenti su altri punti di contatto.

Con queste informazioni dettagliate, l'agente può prendere una decisione più informata sulla probabilità di acquisto di Joe rispetto a quanto sarebbe stato possibile senza questi dati. In questo modo, gli agenti autonomi democratizzano istantaneamente le informazioni dettagliate chiave sui clienti di cui Sally ha bisogno per determinare l'importanza di Joe per le sue attività esplorative.

Con Copilot, diventa estremamente semplice accedere a informazioni dettagliate utili su un lead o un contatto da Customer Insights - Data, quali il valore di fidelizzazione previsto, la propensione all'acquisto, le transazioni recenti e le interazioni. Agenti e venditori possono semplicemente chiedere a Copilot informazioni su clienti specifici direttamente nel flusso del loro lavoro, ottenendo accesso immediato ai relativi dati. Anche se non sono sicuri di quali dati siano disponibili o di come scoprirli, Copilot fornisce un accesso immediato e fluido, consentendo ai team di interagire in modo più efficace.

Scenario

Sarah, rappresentante di vendita in una grande azienda di vendita al dettaglio, si sta preparando per un incontro importante con un lead di alto valore, Mark. Prima della riunione, Sarah vuole capire meglio il comportamento di acquisto e il livello di coinvolgimento di Mark, ma ha poco tempo e non sa con precisione a quali dati specifici ha accesso.

Sarah chiede a Copilot: "Quali sono il valore di fidelizzazione previsto e la propensione all'acquisto di Mark?" e Copilot restituisce informazioni dettagliate ottenute da Customer Insights - Data. Fornisce a Sarah il valore di fidelizzazione previsto di Mark, i suoi acquisti recenti e le interazioni che ha avuto con la società. Copilot evidenzia anche che Mark ha un'elevata propensione all'acquisto ma mostra un rischio medio di abbandono in base alla recente inattività.

Grazie a queste informazioni dettagliate sul flusso del suo lavoro, Sarah personalizza con sicurezza il suo approccio alle riunioni, concentrandosi sul coinvolgimento di Mark con un'offerta personalizzata per evitare l'abbandono. Può coinvolgerlo in modo più efficace, dimostrando di comprendere le sue esigenze, portando a un incontro di successo e a una relazione più forte con il cliente.

Customer Insights - Data può esportare le tue informazioni dettagliate unificate al tuo Azure Data Lake Storage. Con questa versione, questa funzionalità di anteprima sarà generalmente disponibile. Esporta le informazioni dettagliate unificate per creare report e dashboard personalizzati o per sfruttare i dati nella tua applicazione.

Scenario

Mark è un amministratore che gestisce l'ambiente Customer Insights - Data. Il suo team desidera creare report Power BI basati sulle modifiche all'appartenenza ai segmenti chiave. A tale scopo, ora possono esportare i dati dei segmenti nel proprio account Azure Data Lake Storage. Una volta che i dati sono in Azure Data Lake, possono facilmente creare report Power BI ed eseguire altre operazioni cruciali per l'azienda. L'esportazione nel proprio Azure Data Lake offre anche la flessibilità per rimodellare i dati per soddisfare esigenze aziendali specifiche e integrarli in altri flussi di lavoro basati sul proprio patrimonio di dati di Azure.

Utilizza i dati comportamentali raccolti da Customer Insights - Journeys in Customer Insights - Data per creare segmenti e misure. I dati di interazione come messaggi e-mail aperti o clic sui collegamenti sono disponibili senza passaggi aggiuntivi.

• Scopri e usa con facilità le interazioni di marketing durante la creazione di segmenti, migliorando la personalizzazione delle strategie di engagement.
• Crea misure sui clienti avanzata con i dati di interazione insieme a tutti gli altri dati che importi in Customer Insights - Data.
• Identifica i clienti che non interagiscono con i messaggi e-mail e crea una strategia di retargeting.
• Utilizza l'unificazione per ottenere una visualizzazione più accurata e completa delle interazioni dei tuoi clienti. I profili cliente unificati basati su più contatti combinano i loro dati di interazione e forniscono informazioni dettagliate sulle persone e su come interagisci con loro.

Ad esempio, un responsabile del marketing per un punto vendita al dettaglio online esegue una campagna di marketing tramite e-mail. Ogni mese, invia messaggi e-mail ai clienti che hanno speso oltre $100 e offre loro un buono sconto del 5%. Sebbene la campagna abbia avuto un alto tasso elevato di apertura dei messaggi e-mail, solo pochi clienti hanno aperto il collegamento al buono sconto. Quindi vogliono contattare coloro che hanno aperto il messaggio e-mail con uno sconto del 10% più allettante.

Con Customer Insights, i dati di interazione della tua campagna precedente confluiscono facilmente nella piattaforma, consentendoti di perfezionare il tuo gruppo di destinatari per includere solo i clienti che hanno aperto il messaggio e-mail. Concentrandoti su coloro che hanno mostrato interesse, aumenti la probabilità di trasformare quell'interesse in acquisti effettivi.

Quando hai un numero elevato di segmenti e misure, in qualità di amministratore non puoi sempre determinare in modo attendibile quali sono necessari e quali no. Spesso le campagne vengono eseguite una sola volta e i segmenti o le misure non sono necessari in seguito.

Quando un segmento o una misura non viene utilizzato altrove per un certo periodo di tempo (in un'esportazione, in un altro segmento, in un percorso o in un'altra misura), viene automaticamente disattivato dal sistema. Le risorse di calcolo vengono spostate sui segmenti e sulle misure attivi, in modo da accelerare le attività di aggiornamento del sistema e recupero di informazioni dettagliate.

Se necessario, puoi sempre riattivare segmenti o misure disattivati. In qualità di amministratore, puoi anche escludere segmenti specifici dal processo automatizzato.

Uno dei valori chiave del formato Delta Lake è la capacità di tenere traccia delle modifiche apportate ai dati nel tempo. Con il supporto nativo per il formato di tabella Delta Lake in Customer Insights, puoi ora sfruttare gli aggiornamenti dei dati incrementali di Delta Lake per accelerare l'elaborazione in Customer Insights - Data.

I dati del profilo cliente cambiano tipicamente solo di una piccola percentuale ogni giorno. Invece di rielaborare l’intero set di dati ogni giorno, Customer Insights - Data può elaborare solo i dati di origine modificati per l'unificazione nel formato Delta, risparmiando tempo e ottenendo risultati più velocemente. Questo miglioramento avviene automaticamente quando tutte le tabelle sono nel formato Delta. Non è richiesta alcuna configurazione o modifica.

Nei prossimi mesi è prevista l'aggiunta dell'elaborazione incrementale di segmenti, misure, attività e previsioni.

Gli aggiornamenti del connettore Dataverse lo rendono la scelta migliore con cui importare tabelle da Dataverse a Customer Insights - Data.

• I miglioramenti delle prestazioni consentono di importare anche le tabelle Dataverse più grandi con maggiore velocità.
• Viene eliminato il limite precedente di inserimento di dati di meno di due anni da Dataverse. Ora tutti i tuoi dati Dataverse vengono inseriti e sono disponibili per l'uso.
• Maggiore affidabilità poiché i dati vengono ora importati in formato Delta, eliminando i problemi comuni del formato .csv.
• Seleziona solo le tabelle Dataverse che desideri utilizzare in Customer Insights. Niente più selezioni obbligatorie di tabella di sola lettura.

Le connessioni Dataverse esistenti verranno aggiornate automaticamente senza tempi di inattività.

Esistono tre scenari chiave in cui potrebbe essere necessario per Customer Insights - Data connettersi ai contenitori di archiviazione di Azure protetti da firewall:

• Output dei dati: Customer Insights - Data può essere configurato per scrivere i dati direttamente nel contenitore di archiviazione di Azure privato.
• Input dei dati: è possibile stabilire connessioni dati per importare i dati dai contenitori di archiviazione di Azure.
• Esportazioni: è possibile configurare tabelle specifiche per l'esportazione nei contenitori di archiviazione di Azure.

La gestione delle connessioni dati con le identità gestite di Azure garantisce che l'accesso sia controllato e limitato dai criteri aziendali, eliminando i segreti archiviati e garantendo che i controlli di accesso vengano eliminati quando vengono eliminate le risorse associate, migliorando la gestione complessiva del ciclo di vita della sicurezza.

Una sfida comune quando si lavora con i dati di origine dei clienti è la gestione di dati di origine vecchi e obsoleti che vengono inseriti con i dati desiderati. Tuttavia, la pre-elaborazione dei dati di origine richiede tempo e impegno aggiuntivi.

Customer Insights - Data consente ora di applicare filtri di riga direttamente a qualsiasi tabella di origine inserita, riducendo l'ambito dei dati a quello necessario. I filtri vengono applicati una sola volta nella pagina Tabelle, in cui le tabelle di origine vengono ora visualizzate in una scheda separata, distinte dalle tabelle di output create da Customer Insights. Seleziona il collegamento al filtro di riga accanto a qualsiasi tabella per impostare semplicemente i filtri desiderati.

Per ottimizzare la velocità di elaborazione, i dati vengono filtrati in Spark quando vengono elaborati dall'unificazione, dai segmenti, dalle misure, dalle attività e dai modelli. Il set di dati completo e non filtrato è disponibile quando lo si scarica dalla pagina Tabelle.

I valori chiave di questa funzionalità includono:

• Tempo di elaborazione migliorato: rimuovendo le righe indesiderate, il sistema non elabora più i dati non necessari, riducendo il tempo di elaborazione.
• Miglioramento dei dati di output: la rimozione dei dati superflui dall'output semplifica l'utilizzo dei dati da parte dei consumatori che non avranno più bisogno di escludere i dati indesiderati.

Limitazione dell'anteprima La condizione 'È uno qualsiasi di' {elenco di valori} supportata solo per i dati stringa.

La possibilità di mettere le informazioni dettagliate sui clienti unificate a disposizione della tua organizzazione dal tuo Azure Data Lake è ora più facile e gestibile. Customer Insights - Data consente di controllare semplicemente le tabelle che vuoi sincronizzare con Azure Data Lake e selezionare il formato dei dati in cui scrivere i dati. Scegli tra i formati CSV, Parquet o Delta Parquet. Ogni volta che Customer Insights - Data elabora i dati e aggiorna i profili e le informazioni dettagliate dei clienti, i dati vengono sincronizzati in modo rapido e automatico con il tuo Data Lake, fornendo le tue informazioni dettagliate ai consumatori aziendali e ai processi aziendali downstream in modo più rapido ed efficiente. Le impostazioni possono essere aggiornate, consentendoti di modificare le tabelle che desideri sincronizzare.

L'eliminazione della sincronizzazione delle tabelle che non utilizza consente di recuperare i dati che ti interessano più velocemente. Significa anche che puoi risparmiare sui costi di archiviazione eliminando lo spazio di archiviazione delle tabelle che non ti interessano. Tempi di sincronizzazione più rapidi, costi di archiviazione inferiori e meno dati in formato ETL consentono alla tua organizzazione e ai team di analisi di essere più efficienti e realizzare più valore dall'investimento in Customer Insights - Data.

Scenario

Northwind esegue un report di analisi giornaliero utilizzando i dati sulla fidelizzazione dei clienti generati da Customer Insights. Di recente è passata all'uso di un motore Spark per calcolare queste informazioni dettagliate e ha bisogno dei segmenti di fidelizzazione e di un punteggio di fidelizzazione di Customer Insights nel formato Parquet. Gli sviluppatori di dati Northwind possono facilmente abilitare questo cambiamento semplicemente con una modifica rapida di Customer Insights, eliminando la costosa creazione e manutenzione di un intero processo della pipeline di conversione dei dati, risparmiando tempo e costi di elaborazione e ottenendo risultati più velocemente.

L'efficacia dei profili e delle informazioni dettagliate dipende dalla tua capacità di agire e utilizzare tali dati. Se stai utilizzando Microsoft Fabric, Customer Insights - Data semplifica l'importazione di preziosi profili unificati e informazioni dettagliate direttamente nel tuo Fabric OneLake, dove puoi incorporare tali informazioni dettagliate nelle analisi principali e nei processi downstream.

Customer Insights - Data in Fabric OneLake consente di evitare i silos di dati creati dalla presenza dei dati in molti account di archiviazione e porta i profili unificati e le informazioni dettagliate in un'unica posizione per tutti i dati di analisi. Migliora la collaborazione e abbatti le barriere aziendali con Microsoft Fabric OneLake e Customer Insights - Data.

Scenario

Northwind dispone di più reparti con requisiti di sistemi e dati distinti. L'importazione di tutti i loro dati in OneLake ha migliorato la loro flessibilità e capacità di collaborare.

Il reparto marketing di Northwind ha implementato Customer Insights - Data ed è stato in grado di scrivere tutti i profili cliente unificati, i segmenti, le misure e altre informazioni dettagliate generati da Customer Insights - Data direttamente su OneLake dell'azienda, consentendo alle diverse divisioni dell'azienda di sfruttare immediatamente una visualizzazione a 360 gradi coerente del cliente creata utilizzando i dati provenienti da tutta Northwind.

La maggiore visibilità e collaborazione derivante dalla condivisione di profili cliente unificati e informazioni dettagliate in OneLake ha contribuito a creare un circolo virtuoso in cui molti altri reparti hanno adottato misure per integrare i dati univoci dei clienti nel profilo unificato, migliorando la fedeltà e il valore dei profili unificati.

Esplora e seleziona facilmente i dati dei clienti archiviati in OneLake per l'elaborazione in Customer Insights - Data. Il connettore dei dati OneLake si collega direttamente ai dati OneLake, eliminando la necessità di copiare i dati.

• Accelera l'unificazione dei dati e i tempi di ottenimento delle informazioni dettagliate con l'elaborazione incrementale dei dati OneLake. Vengono elaborati solo i dati modificati di recente, riducendo notevolmente i tempi di elaborazione.
• Utilizza i collegamenti rapidi e il mirroring di Fabric per integrare rapidamente i dati provenienti da diverse origini esterne e unificarli in Customer Insights - Data.

Scenario

Contoso ha configurato Customer Insights - Data per leggere tutti i dati dei clienti da Microsoft Fabric. Poiché Contoso dispone di collegamenti e mirroring, tutti i dati esterni e i dati ospitati da Azure sono disponibili per Customer Insights in OneLake. Customer Insights - Data legge i dati direttamente da OneLake senza creare copie separate. Poiché OneLake utilizza il formato Delta, l'unificazione dei dati OneLake deve solo elaborare i dati modificati, consentendo di ottenere informazioni dettagliate più velocemente che mai. L'uso di OneLake come origine dati consente a Contoso di eliminare le lente e costose operazioni ETL che in precedenza venivano utilizzate per spostare e trasformare i dati.