WEBVTT

00:00:00.300 --> 00:00:07.140
Bereit für 10 Tage Microsoft 365, Co-Pilot KI, Azure und die Menschen, die die Zukunft der Arbeit gestalten, Danorin.

00:00:08.080 --> 00:00:11.820
Diesen Januar ist die M365-Con zurück und zwar noch größer.

00:00:12.440 --> 00:00:18.180
Seien Sie dabei Live-Sessions, Demos aus der Praxis und erfahren Sie praktisches Wissen von MVPs und Branchenexperten aus aller Welt.

00:00:18.880 --> 00:00:21.280
Keine generischen Folien, keine endlosen Schlagworte.

00:00:21.940 --> 00:00:28.820
Wir stellen uns den echten Herausforderungen Co-Pilot Studio, KI-Agents, Fabric, Sicherheit, Governance und Automatisierung.

00:00:28.820 --> 00:00:34.000
Ganz gleich, ob Sie IT-Experte, Entwickler oder Führungskraft sind, es gibt für Sie konzipierte Sessions.

00:00:35.200 --> 00:00:39.940
An 10 vollen Tagen können Sie verschiedene Technologien kennenlernen und sich mit einer globalen Community vernetzen.

00:00:40.960 --> 00:00:44.160
Sehen Sie sich die Live-Session an und nehmen Sie praktische Einblicke mit nach Hause in Ihr Unternehmen.

00:00:45.140 --> 00:00:48.880
Januar 2027, 10 Tage, eine Microsoft Community.

00:00:49.440 --> 00:00:50.580
Die Registrierung ist ab sofort möglich.

00:00:51.800 --> 00:00:53.000
Gehen Sie noch heute zu Ihrem Standort.

00:00:53.000 --> 00:00:58.240
Das ist m33560.com.net

00:00:58.240 --> 00:01:03.340
Melden Sie sich jetzt unter m335.net an und wir sehen uns im Januar.

00:01:03.700 --> 00:01:05.000
Live an der...

00:01:05.000 --> 00:01:09.160
Was ist, wenn ein Kunde in drei Systemen auftaucht und jedes eine völlig andere Geschichte erzählt?

00:01:09.720 --> 00:01:14.440
Der Vertrieb sieht einen offenen Deal, der Support eine Beschwerde und das Marketing jemandem, der letzte Woche auf eine E-Mail geklickt hat.

00:01:14.960 --> 00:01:16.920
Aber dieselbe Person hat bereits zweimal bei Ihnen gekauft.

00:01:17.500 --> 00:01:19.560
Niemand, der nur auf einen Bildschirm schaut, kann das Gesamtbild erfassen.

00:01:20.260 --> 00:01:22.120
Ich bin Mirko Peters von m33560.fm.

00:01:22.500 --> 00:01:25.360
Und dieses Wissenshäppchen setzt dieses Bild in verständlicher Sprache wieder zusammen.

00:01:25.920 --> 00:01:28.740
Sie werden sehen, warum verstreute Kundendaten echte Probleme verursachen

00:01:28.740 --> 00:01:33.640
und warum Unternehmen eine gemeinsame Ansicht benötigen, bevor sie Kunden wie Menschen behandeln können, anstatt wie Zeilen in separaten Listen.

00:01:33.640 --> 00:01:36.800
Warum verstreute Kundendaten zu schlechten Entscheidungen führen?

00:01:37.580 --> 00:01:40.120
Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Unternehmen, das Ausrüstung und ein Unternehmen verbraucht.

00:01:40.420 --> 00:01:42.260
Ihr Vertriebsteam verwendet Dynamics 365.

00:01:42.620 --> 00:01:47.800
Es sieht Kontakte, Firmen, Anrufe, Besprechungen, offene Verkaufschancen, Angebote und Notizen aus vergangenen Gesprächen.

00:01:48.200 --> 00:01:52.200
Das hilft einem Vertriebsmitarbeiter, sich auf ein Gespräch vorzubereiten, zeigt aber nur die Arbeit innerhalb des Vertriebssystems.

00:01:52.380 --> 00:01:53.900
Ihr Support-Team bearbeitet die Arbeit woanders.

00:01:54.440 --> 00:01:58.980
Es sieht Servicefälle, defekte Produkte, Fragen, Beschwerden und die Unterhaltung, die zur Lösung eines Problems erforderlich sind.

00:01:59.360 --> 00:02:02.420
Ein Agent weiß, dass ein Kunde den Support dreimal in diesem Monat kontaktiert hat,

00:02:02.420 --> 00:02:04.060
doch dieser Verlauf taucht nie im Vertriebsbericht auf.

00:02:04.400 --> 00:02:05.880
Das Marketing verfügt über eigene Informationen.

00:02:06.380 --> 00:02:10.640
Es weiß, wenn E-Mail geöffnet, auf einen Link geklickt, ein Formular ausgeführt, eine Seite besucht, eine Seite besucht oder sich für eine Veranstaltung hat.

00:02:10.920 --> 00:02:13.520
Ein Marketing-Mitarbeiter erkennt großes Interesse an einem neuen Produkt,

00:02:13.620 --> 00:02:16.560
während der Support-Mitarbeiter sieht, dass ein Kunde mit seinem bestehenden Produkt frustriert ist.

00:02:17.100 --> 00:02:17.960
Hier ist eine einfache Analogie.

00:02:18.540 --> 00:02:20.460
Stellen Sie sich das wie ein Bürogebäude mit separaten Räumen.

00:02:20.840 --> 00:02:22.440
Jeder Raum hat seine eigene Fenster.

00:02:23.100 --> 00:02:26.560
Der Vertrieb sieht eine Ansicht, der Support eine andere und das Marketing eine dritte.

00:02:27.240 --> 00:02:29.720
Niemand hat das Gesamtbild, bis man die Türen dazwischen öffnet.

00:02:29.720 --> 00:02:31.780
Genau das macht eine gemeinsam genutzte Kunde mit.

00:02:32.640 --> 00:02:33.300
Sie öffnet die Türen.

00:02:33.760 --> 00:02:34.640
Niemand macht etwas falsch.

00:02:35.040 --> 00:02:38.020
Die Informationen befinden sich einfach an separaten Orten, die für unterschiedliche Aufgaben konzipieren.

00:02:38.260 --> 00:02:40.700
Der Vertrieb muss Geschäfte verwalten, der Service muss Fälle lösen,

00:02:41.080 --> 00:02:42.560
das Marketing muss das Engagement verstehen,

00:02:42.960 --> 00:02:44.760
Bestellungen werden in einem anderen System gespeichert

00:02:44.760 --> 00:02:47.140
und die Website-Aktivität ist in einem Analyse-Tool abgelegt.

00:02:48.340 --> 00:02:49.980
Diese Aufteilung führt zu einer merkwürdigen Situation.

00:02:50.440 --> 00:02:50.860
Hier ist ein Beispiel.

00:02:51.360 --> 00:02:52.620
Nehmen wir einen Kunden namens Alex Morgan.

00:02:53.180 --> 00:02:57.380
Im Vertriebssystem hat Alex einen Account-Datensatz mit einer alten geschäftlichen E-Mail-Adresse und einer aktiven Opportunity.

00:02:57.380 --> 00:03:01.540
Im Support-System wird Alex unter einer persönlichen E-Mail-Adresse mit zwei aktuellen Fällen angezeigt.

00:03:02.160 --> 00:03:07.160
Und auf der Website hat sich Alex nun mit Vornamen, Nachnamen und Telefonnummer für ein Webinar angemeldet.

00:03:08.200 --> 00:03:09.860
Diese Datensätze gehören alle zur gleichen Person.

00:03:10.240 --> 00:03:13.580
Aber ohne eine Möglichkeit, sie zu verknüpfen, werden im Unternehmen drei verschiedene Alex Morgan's angezeigt.

00:03:13.840 --> 00:03:15.600
Der Vertrieb bereitet ein freundliches Angebot vor,

00:03:15.700 --> 00:03:17.300
das Marketing sendet ein Angebot für ein Upgrade

00:03:17.300 --> 00:03:20.220
und der Support bittet Alex, dieselben Angaben aus dem letzten Anruf zu wiederholen.

00:03:20.700 --> 00:03:22.440
Aus Alex' Sicht wirkt alles unorganisiert.

00:03:23.160 --> 00:03:24.080
Sie haben das selbst schon erlebt.

00:03:24.080 --> 00:03:26.780
Sie kontaktieren ein Unternehmen wegen eines Problems, erklären es klar und deutlich

00:03:26.780 --> 00:03:29.180
und erhalten dann eine freundliche E-Mail mit der Frage, ob sie mehr kaufen möchten.

00:03:29.700 --> 00:03:31.200
Das Unternehmen verfügt über die Informationen,

00:03:31.360 --> 00:03:33.000
aber seine Teams haben nicht denselben Überblick darüber.

00:03:33.820 --> 00:03:35.940
Schlechte Datenverknüpfungen führen auch zu kleineren Problemen.

00:03:36.000 --> 00:03:37.340
Ein doppelter Datensatz führt zu doppelten E-Mails.

00:03:37.420 --> 00:03:39.500
Eine alte E-Mail-Adresse lässt die richtige Person in einer Nachricht außen vor

00:03:39.500 --> 00:03:40.740
und eine fehlende Verknüpfung zur Stand der Bestellung

00:03:40.740 --> 00:03:41.700
und einem Servicefallverschleidengrund,

00:03:41.760 --> 00:03:43.680
einem Servicefallverschleidengrund, warum ein Kunde den Kauf abgebrochen hat,

00:03:44.040 --> 00:03:45.040
warum ein Kunde den Kauf abgebrochen hat.

00:03:45.040 --> 00:03:47.200
Dann beginnen die Mitarbeiter, Listen, Tabellen der Akkulation zu exportieren.

00:03:47.200 --> 00:03:49.680
Das Marketing erstellt eine Liste, der Vertrieb eine weitere,

00:03:49.940 --> 00:03:51.320
der Service führt seinen eigenen Bericht.

00:03:51.820 --> 00:03:54.400
Schon bald streiten sich die Teams darüber, welche Liste die richtige ist,

00:03:54.560 --> 00:03:57.080
während der Kunde darauf wartet, dass jemand die Situation vollständig versteht.

00:03:57.440 --> 00:03:58.980
Das wirkt sich tagtäglich auf Entscheidungen aus.

00:03:59.360 --> 00:04:00.920
Ein Vertriebsleiter kümmert sich um Kunden,

00:04:01.000 --> 00:04:02.640
die kürzlich schwerwiegende Probleme gemeldet haben,

00:04:02.740 --> 00:04:05.840
ein Marketingmitarbeiter gewährt, jemandem, der bereits zum vollen Preis gekauft hat.

00:04:05.940 --> 00:04:07.260
Ein Rabatte und ein Serviceleiter weiß nicht,

00:04:07.260 --> 00:04:09.080
dass ein Anrufer einer der größten Kunden des Unternehmens ist.

00:04:09.500 --> 00:04:10.440
Die Lösung besteht nicht darin,

00:04:10.500 --> 00:04:12.160
alle Teams in eine einzige App Umgebung zu zwängen.

00:04:12.680 --> 00:04:14.600
Jedes Team benötigt weiterhin Tools, die für seine Aufgabe entwickelt.

00:04:14.600 --> 00:04:16.760
Sie benötigen eine gemeinsame Kundendatei,

00:04:16.820 --> 00:04:18.640
in der die einzelnen Datensätze miteinander verknüpft werden können.

00:04:19.120 --> 00:04:21.320
Auf diese Weise beginnt jedes Team mit derselben Person

00:04:21.320 --> 00:04:23.180
und nicht mit einer anderen Version dieser Person

00:04:23.180 --> 00:04:25.180
oder mit den tatsächlichen Customer Insights Daten.

00:04:26.400 --> 00:04:28.720
Wie lassen sich also diese verschiedenen Kundendatensätze zusammenführen,

00:04:28.840 --> 00:04:30.620
ohne dass jede Abteilung dieselbe App verwenden muss?

00:04:31.020 --> 00:04:33.580
Die Antwort sind Dynamics 365 Customer Insights Daten,

00:04:33.580 --> 00:04:36.280
die Customer Data Plattform von Microsoft, die häufig als CDP bezeichnet wird.

00:04:36.560 --> 00:04:37.920
Hier ist die einfachste Definition.

00:04:38.040 --> 00:04:41.420
Eine CDP zieht Kundendaten aus allen von Ihnen verwendeten Systemen an einem Ort zusammen,

00:04:41.700 --> 00:04:43.600
verknüpft Datensätze, die zur gleichen Person gehören

00:04:43.600 --> 00:04:46.800
und erstellt ein dauerhaftes Profil, mit dem Ihre Business Tools arbeiten können.

00:04:47.440 --> 00:04:48.620
Stellen Sie sich das wie einen großen Aktenraum.

00:04:49.100 --> 00:04:50.700
Jede Abteilung schickt Ordner in diesen Raum.

00:04:51.060 --> 00:04:53.180
Der Vertrieb sendet Kontaktdaten und Geschäftsverläufe.

00:04:53.680 --> 00:04:54.820
Der Support sendet Fallakten.

00:04:55.440 --> 00:04:57.440
Ihre Website sendet Anmeldungen und Seitenbesuche.

00:04:57.720 --> 00:04:59.560
Und Ihr Bestellsystem sendet Käufe und Retouren.

00:05:00.920 --> 00:05:03.580
Diese Ordner verwenden möglicherweise unterschiedliche Bezeichnungen,

00:05:03.840 --> 00:05:05.100
Formate und sogar Kundennummern.

00:05:05.540 --> 00:05:07.180
Customer Insights Daten sortieren Sie alle

00:05:07.180 --> 00:05:10.180
und stellen aus den zusammengehörigen Datensätzen eine Kundendatei zusammen.

00:05:10.180 --> 00:05:13.060
Diese Datei bietet Ihnen das, was man eine 360-Grad-Ansicht nennt.

00:05:13.480 --> 00:05:15.140
Diesen Ausdruck hört man oft daher seine Bedeutung.

00:05:15.620 --> 00:05:18.360
Eine 360-Grad-Ansicht bedeutet einfach, dass Sie einen Kunden betrachten

00:05:18.360 --> 00:05:19.860
und mehr als eine Art der Interaktion sehen können.

00:05:20.600 --> 00:05:23.040
Wer Sie sind, was Sie gekauft haben, wann Sie den Support angerufen haben

00:05:23.040 --> 00:05:24.600
und wie Sie online mit Ihnen interagiert haben.

00:05:24.980 --> 00:05:26.380
Es ist ein umfassenderes Bild, keine Zauberei.

00:05:26.940 --> 00:05:29.440
Kundendaten lassen sich in der Regel in ein paar gängige Typen einteilen.

00:05:30.320 --> 00:05:31.560
Demografische Daten beschreiben die Person.

00:05:31.800 --> 00:05:33.440
Name, Adresse, Berufsbezeichnung, Unternehmen.

00:05:34.280 --> 00:05:35.900
Transaktionsdaten zeichnen einen Austausch auf,

00:05:36.040 --> 00:05:38.720
einen Kauf, eine Rückgabe, eine Zahlung, eine Reservierung oder ein Abonnent.

00:05:39.380 --> 00:05:41.340
Verhaltensdaten erfassen Aktionen wie das Öffnen einer E-Mail,

00:05:41.420 --> 00:05:43.340
den Besuch einer Produktseite, das Ausfüllen eines Formulars,

00:05:43.440 --> 00:05:45.080
die Verwendung eines Formulars, die Verwendung einer App

00:05:45.080 --> 00:05:46.420
oder die Registrierung für eine Veranstaltung.

00:05:46.660 --> 00:05:48.880
Customer Insights-Daten können auch betriebliche Daten

00:05:48.880 --> 00:05:51.900
wie Bestands- oder Serviceinformationen sowie Daten von vernetzten Geräten,

00:05:52.000 --> 00:05:53.960
dem Internet der Dinge oder IoT-Geräten einbeziehen.

00:05:54.660 --> 00:05:56.220
Ein Unternehmen, das vernetzte Maschinen verkauft,

00:05:56.300 --> 00:05:58.880
möchte möglicherweise die Maschinenaktivität zusammen mit der Kundenhistorie betrachten.

00:05:59.400 --> 00:06:02.400
Ein Serviceteam könnte sehen, dass ein Kunde wegen eines Problems angerufen hat,

00:06:02.620 --> 00:06:05.200
während die betrieblichen Daten zeigen, dass die Maschine auch einen Fehler gemeldet hat.

00:06:05.200 --> 00:06:07.760
Dieser Kontext verändert die Konversation.

00:06:08.340 --> 00:06:10.220
Beachten Sie, dass ich von Customer Insights-Daten spreche,

00:06:10.320 --> 00:06:11.480
nicht von Customer Insights-Journeys.

00:06:11.980 --> 00:06:14.920
Beide fallen unter den Namen Customer Insights, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.

00:06:15.380 --> 00:06:18.460
Daten liefern Informationen, erstellen Profile und finden nützliche Muster.

00:06:19.300 --> 00:06:21.200
Journeys verwenden diese Profile und Kundengruppen,

00:06:21.280 --> 00:06:23.480
um E-Mails, SMS und andere Mitteilungen zu senden.

00:06:23.860 --> 00:06:26.840
Eine Seite organisiert und versteht die Kundendaten.

00:06:27.440 --> 00:06:29.700
Die andere Seite nutzt dieses Verständnis, wenn sie mit Menschen spricht.

00:06:29.700 --> 00:06:33.820
Sie können sich Daten als Archiv und Journeys als Kommunikationsschalter vorstellen.

00:06:34.680 --> 00:06:37.360
Viele verwechseln dies mit Dynamics 365 Sales.

00:06:37.860 --> 00:06:42.320
Dynamics 365 Sales unterstützt Vertriebsmitarbeiter bei der Verwaltung von Beziehungen und Vertriebsarbeit,

00:06:42.420 --> 00:06:45.220
indem es Leads, Verkaufschancen, Aktivitäten und Kundengespräche nachverfolgt

00:06:45.220 --> 00:06:47.580
und dem Vertriebssteam so einen Ort bietet, an dem es eine Arbeit erledigen kann.

00:06:48.380 --> 00:06:50.000
Customer Insights-Daten sind umfassender.

00:06:50.580 --> 00:06:53.180
Sie können Informationen aus Dynamics 365 Sales übernehmen,

00:06:53.280 --> 00:06:56.600
aber auch Informationen aus Service-Systemen, Websites, Bestellsystemen,

00:06:56.820 --> 00:06:58.740
Datenspeichern und anderen genehmigten Quellen verknüpfen.

00:06:58.740 --> 00:07:01.760
Sie ersetzen nicht den Vertrieb, sondern ergänzen ihn um den Kundenkontext,

00:07:01.820 --> 00:07:03.640
den der Vertrieb allein möglicherweise nicht hat.

00:07:04.580 --> 00:07:07.220
Customer Insights-Daten werden im Hintergrund auf Microsoft Azure ausgeführt.

00:07:08.000 --> 00:07:11.800
Microsoft stellt die Cloud-Grundlage für die Speicherung, Verarbeitung und den Schutz der Daten bereit.

00:07:12.260 --> 00:07:15.160
Das Produkt umfasst außerdem Tools für Datenschutz, Sicherheit und Governance.

00:07:15.960 --> 00:07:19.080
Governance ist lediglich ein Regelwerk, das steuert, wer auf Daten zugreifen kann

00:07:19.080 --> 00:07:20.500
und wie das Unternehmen diese verwenden darf.

00:07:20.980 --> 00:07:23.140
Ein Kundenprofil enthält personenbezogene Informationen,

00:07:23.400 --> 00:07:25.420
daher müssen diese Regeln von Anfang an Teil des Entwurfs sein.

00:07:25.420 --> 00:07:27.980
Wenn Sie Customer Insights-Daten als den Ort verstehen,

00:07:28.140 --> 00:07:30.440
an dem separate Kundendatensätze zu einem nutzbaren Profil werden,

00:07:30.740 --> 00:07:31.940
lautet die nächste praktische Frage,

00:07:32.320 --> 00:07:34.360
wie gelangen all diese Datensätze in den selben Arbeitsbereich?

00:07:35.400 --> 00:07:37.060
Erstellen eines einheitlichen Kundenprofils.

00:07:38.560 --> 00:07:39.500
Vor Customer Insights.

00:07:40.980 --> 00:07:42.220
Daten können alles miteinander verbinden.

00:07:42.620 --> 00:07:43.400
Sie erstellen eine Umgebung.

00:07:43.740 --> 00:07:47.700
Stellen Sie sich eine Umgebung als einen kontrollierten Arbeitsbereich für diese Arbeit mit Kundendaten vor,

00:07:47.760 --> 00:07:50.660
indem Ihr Team Daten an einem Ort erfassen, vorbereiten, verbinden und verwalten kann,

00:07:50.740 --> 00:07:52.380
verbinden und verwalten kann, wer damit arbeiten darf.

00:07:52.380 --> 00:07:55.360
In diesem Arbeitsbereich fügen Sie zunächst Datenquellen hinzu.

00:07:55.720 --> 00:07:57.640
Wenn Sie bereits Dynamics 365 verwenden,

00:07:57.860 --> 00:08:00.920
stellt Microsoft Dataverse häufig Verkaufs- oder Servicedatensätze bereit,

00:08:01.220 --> 00:08:05.100
da Dataverse der Datenspeicher hinter vielen Dynamics 365 und Power-Plattform-Apps ist.

00:08:06.100 --> 00:08:08.320
Customer Insights-Daten können auch mit Azure Data Lake,

00:08:08.420 --> 00:08:10.700
Fabric One Lake und Azure Synapse Analytics verbunden werden.

00:08:11.180 --> 00:08:12.240
Diese Namen klingen technisch,

00:08:12.380 --> 00:08:13.280
aber die einfache Idee ist,

00:08:13.360 --> 00:08:16.720
dass Unternehmen oft große Datenmengen in Cloud-Speichern und Berichtssystemen aufbewahren.

00:08:17.380 --> 00:08:19.360
Power Query-Konnektoren bieten Ihnen eine weitere Möglichkeit.

00:08:19.860 --> 00:08:21.340
Power Query ist das Tool von Microsoft,

00:08:21.340 --> 00:08:23.840
um Daten zu erfassen und zu bearbeiten, bevor Sie sie verwenden.

00:08:24.380 --> 00:08:26.400
Es ist hilfreich, wenn sich die Daten in einer Datenbank,

00:08:26.480 --> 00:08:28.660
einer Geschäfts-App oder einer anderen verbundenen Quelle befinden,

00:08:28.760 --> 00:08:31.260
die nicht genau wie Ihre Dynamics 365 Datensätze aussieht.

00:08:31.860 --> 00:08:32.700
Jede Quelle geliefert.

00:08:33.320 --> 00:08:34.940
Eine Tabelle ist einfach eine strukturierte Liste,

00:08:35.000 --> 00:08:36.460
wie eine Kalkulationstabelle mit Spalten und.

00:08:37.000 --> 00:08:39.320
In einer Tabelle werden möglicherweise Kunden aufgelistet,

00:08:39.360 --> 00:08:40.240
in einer anderen Bestellung,

00:08:40.500 --> 00:08:41.500
in einer dritten Servicefälle

00:08:41.500 --> 00:08:43.300
und in einer vierten Anmeldung auf der Website.

00:08:43.860 --> 00:08:44.720
Das Schwierige daran ist,

00:08:44.780 --> 00:08:46.520
dass diese Tabellen selten dieselben Namen verwenden.

00:08:46.520 --> 00:08:50.540
In einem System wird eine Spalte möglicherweise mit E-Mail-Adresse bezeichnet,

00:08:50.600 --> 00:08:51.380
in einem anderen mit E-Mail

00:08:51.380 --> 00:08:53.940
und in einer dritten wird eine Kundennummer ohne jegliche E-Mail-Adresse gespeichert.

00:08:54.340 --> 00:08:56.720
Telefonnummern enthalten in einer Quelle möglicherweise Ländervorwahlen,

00:08:56.820 --> 00:08:57.640
in einer anderen jedoch nicht

00:08:57.640 --> 00:08:59.640
und Namen werden möglicherweise mit unterschiedlicher Schreibweise,

00:08:59.740 --> 00:09:00.640
Leerzeichen oder Titel empfangen.

00:09:01.440 --> 00:09:02.500
Customer Insights Daten

00:09:02.500 --> 00:09:05.540
benötigen Hilfe beim Verständnis der Bedeutung der einzelnen Felder.

00:09:05.920 --> 00:09:07.180
Dieser Schritt wird als Zuordnung bezeichnet.

00:09:07.580 --> 00:09:08.480
Sie teilen dem System mit,

00:09:08.480 --> 00:09:09.700
welche eingehenden Spalten den Namen,

00:09:09.780 --> 00:09:10.940
die E-Mail-Adresse, die Telefonnummer,

00:09:11.020 --> 00:09:13.200
die Kundennummer, die Adresse oder andere Details einer Person enthalten,

00:09:13.200 --> 00:09:14.560
anhand derer sie identifiziert werden können,

00:09:14.620 --> 00:09:15.720
anhand derer sie identifiziert werden können.

00:09:15.980 --> 00:09:18.260
Sie ordnen auch die mit Personen verknüpften Geschäftsdatensätze zu.

00:09:18.780 --> 00:09:21.320
Eine Auftragstabelle muss Käufe dem richtigen Kunden zuordnen

00:09:21.320 --> 00:09:24.620
und eine Falltabelle muss den Serviceverlauf derselben Person zuordnen.

00:09:25.200 --> 00:09:27.320
Ohne diese Beziehungen verfügen Sie über Listen von Ereignissen,

00:09:27.400 --> 00:09:29.040
aber keine zuverlässige Möglichkeit festzustellen,

00:09:29.120 --> 00:09:29.900
wessen Ereignisse sich hatten.

00:09:30.640 --> 00:09:31.300
Sie denken vielleicht,

00:09:31.380 --> 00:09:32.920
dass das Abgleichen von Datensätzen bedeutet,

00:09:33.040 --> 00:09:34.500
nach identischen E-Mail-Adressen zu suchen

00:09:34.500 --> 00:09:35.840
und alles automatisch zusammenzuführen.

00:09:36.200 --> 00:09:37.160
Manchmal ist das auch der Fall,

00:09:37.260 --> 00:09:38.980
aber echte Kundendaten erfordern mehr Sorgfalt.

00:09:39.620 --> 00:09:41.480
Zwei Personen können sich eine E-Mail-Adresse teilen,

00:09:41.480 --> 00:09:42.880
ein Kunde kann den Job wechseln

00:09:42.880 --> 00:09:44.580
oder eine neue geschäftliche E-Mail-Adresse erhalten,

00:09:44.680 --> 00:09:45.780
ein kleiner Unterschied in der Schreibweise

00:09:45.780 --> 00:09:46.940
kann auf dieselbe Person hinweisen.

00:09:47.100 --> 00:09:48.040
Zwei Personen mit demselben Namen

00:09:48.040 --> 00:09:49.340
können völlig unabhängig voneinander sein.

00:09:49.980 --> 00:09:51.480
Mithilfe von Customer Insights Daten

00:09:51.480 --> 00:09:53.060
können Sie Abgleichsbedingungen festlegen.

00:09:53.700 --> 00:09:55.460
Sie können Datensätze anhand einer E-Mail-Adresse,

00:09:55.560 --> 00:09:56.400
eines kombinierten Namens,

00:09:56.480 --> 00:09:57.940
einer Telefonnummer und Postanschrift abgleichen

00:09:57.940 --> 00:09:58.900
oder eine Kundennummer verwenden,

00:09:58.980 --> 00:10:00.140
falls Ihr Unternehmen über eine solche verfügt.

00:10:00.720 --> 00:10:02.480
Ziel ist es, Datensätze nur dann zu verknüpfen,

00:10:02.540 --> 00:10:03.680
wenn es ausreichend Hinweise darauf gibt,

00:10:03.720 --> 00:10:04.400
dass Sie zur gleichen Person.

00:10:04.660 --> 00:10:06.000
Hier kommt die Entfernung von Duplikaten ins Spiel.

00:10:06.000 --> 00:10:07.900
Duplikate sind sich wiederholende Versionen

00:10:07.900 --> 00:10:09.500
des selben Datensatzes in einer Quelltabelle.

00:10:10.280 --> 00:10:11.260
Möglicherweise hat ein Webformular

00:10:11.260 --> 00:10:12.000
zwei Einträge erstellt,

00:10:12.060 --> 00:10:13.500
nachdem jemand zweimal auf Senden geklickt hat

00:10:13.500 --> 00:10:14.380
oder ein Vertriebsimport hat

00:10:14.380 --> 00:10:15.700
einen Vertriebsimport einverlangen zugegeben.

00:10:15.960 --> 00:10:17.200
Durch das Entfernen von Duplikaten

00:10:17.200 --> 00:10:17.680
wird verhindert,

00:10:17.740 --> 00:10:19.540
dass eine Person wie mehrere Personen aussieht,

00:10:19.860 --> 00:10:21.620
noch bevor die umfassenderen Abgleicharbeiten beginnen.

00:10:22.200 --> 00:10:23.820
Nachdem das System Datensätze abgeglichen

00:10:23.820 --> 00:10:24.800
und Duplikate entfernt hat,

00:10:24.860 --> 00:10:26.380
werden die Informationen in einem Profil vereinheitlicht.

00:10:26.960 --> 00:10:28.560
Oft wird dies als Golden Record bezeichnet,

00:10:28.560 --> 00:10:30.080
aber dieser Ausdruck kann zu hochtrabend klingen.

00:10:30.540 --> 00:10:31.780
Verwenden wir also eine einfache Bedeutung.

00:10:31.780 --> 00:10:34.060
Es handelt sich um das beste kombinierte Kundenprofil,

00:10:34.140 --> 00:10:35.040
das das System aus den von Ihnen

00:10:35.040 --> 00:10:36.280
genehmigten Datensätzen erstellen kann.

00:10:36.700 --> 00:10:38.120
Es kann eine aktuelle E-Mail aus einer Quelle

00:10:38.120 --> 00:10:39.320
und einen Kontolink aus einer anderen,

00:10:39.400 --> 00:10:40.420
den Bestellverlauf aus einer dritten

00:10:40.420 --> 00:10:41.220
und Serviceaufzeichnung

00:10:41.220 --> 00:10:42.480
und zu einer vierten Quelle zusammenführen.

00:10:43.080 --> 00:10:44.180
Die ursprünglichen Systeme

00:10:44.180 --> 00:10:44.780
gerne hätte ich nicht gelungen.

00:10:45.140 --> 00:10:47.160
Der Vertrieb behält weiterhin seine Verkaufsunterlagen,

00:10:47.240 --> 00:10:49.040
ihr Bestellsystem ist weiterhin Eigentümer der Bestellung

00:10:49.040 --> 00:10:50.580
und der Support arbeitet weiter mit seinen Fällen.

00:10:50.920 --> 00:10:51.860
Customer Insights Daten

00:10:51.860 --> 00:10:53.180
erstellen ein verbundenes Profil,

00:10:53.240 --> 00:10:54.820
um den Kunden über diese Quellen hinweg zu verstehen

00:10:54.820 --> 00:10:55.960
und gleichzeitig nachzuverfolgen,

00:10:56.040 --> 00:10:56.960
woher die Informationen stammen.

00:10:57.380 --> 00:10:58.360
Dieser Quellenverlauf ist wichtig.

00:10:58.800 --> 00:10:59.460
Wenn jemand fragt,

00:11:01.780 --> 00:11:04.640
sollte Ihr Team diese bis zum Quellsystem zurückverfolgen können,

00:11:04.820 --> 00:11:06.160
anstatt das vereinheitlichte Profil

00:11:06.160 --> 00:11:07.400
wie eine Wundertüte zu behandeln.

00:11:08.320 --> 00:11:09.560
Ein Profil wird auch nützlicher,

00:11:09.580 --> 00:11:11.480
wenn es Aktivitäten im Zeitverlauf enthält.

00:11:12.580 --> 00:11:13.740
Customer Insights Daten

00:11:13.740 --> 00:11:16.880
können Aktivitäten aus den von Ihnen importierten Tabellen

00:11:16.880 --> 00:11:19.060
verknüpfen und in einer chronologischen Zeitachse anordnen.

00:11:19.500 --> 00:11:20.240
Einkauf am Montag,

00:11:20.300 --> 00:11:21.540
ein Support-Anruf am Donnerstag,

00:11:21.620 --> 00:11:23.420
ein Besuch der Produktseite in der folgenden Woche.

00:11:24.460 --> 00:11:25.680
Jedes Ereignis liefert Kontext,

00:11:25.740 --> 00:11:26.580
wenn Sie die jüngste Beziehung

00:11:26.580 --> 00:11:27.900
bis Kunden zum Unternehmen betrachten.

00:11:28.740 --> 00:11:30.120
Stellen Sie sich einen Vertriebsmitarbeiter vor,

00:11:30.180 --> 00:11:30.820
der ein Profil öffnet,

00:11:30.880 --> 00:11:31.580
bevor einen Kunden anruft.

00:11:32.320 --> 00:11:33.500
Anstatt nur eine Verkaufschance

00:11:33.500 --> 00:11:34.980
und ein paar Gesprächsnotizen zu sehen,

00:11:35.160 --> 00:11:36.300
könnten Sie eine aktuelle Bestellung,

00:11:36.480 --> 00:11:37.860
einen gestern abgeschlossenen Servicefall

00:11:37.860 --> 00:11:39.620
und eine aktuelle Veranstaltungsanmeldung einsehen.

00:11:40.100 --> 00:11:41.560
Der Vertriebsmitarbeiter muss nicht raten,

00:11:41.680 --> 00:11:42.900
was dieses Gespräch beeinflussen könnte.

00:11:43.360 --> 00:11:44.440
Das Profil liefert den Kontext.

00:11:44.860 --> 00:11:46.280
Natürlich beginnt ein verknüpftes Profil

00:11:46.280 --> 00:11:47.120
immer noch mit Informationen.

00:11:47.380 --> 00:11:48.360
Und der nächste Schritt besteht darin,

00:11:48.460 --> 00:11:49.960
diese Informationen in Antworten umzuwandeln,

00:11:50.200 --> 00:11:51.040
die Ihre Teams verwenden können,

00:11:51.100 --> 00:11:51.560
wenn Sie entscheiden,

00:11:51.620 --> 00:11:52.560
wer Aufmerksamkeit benötigt,

00:11:52.620 --> 00:11:53.260
was sich geändert hat,

00:11:53.360 --> 00:11:53.900
und welche geändert hat,

00:11:53.940 --> 00:11:54.500
und welche geändert hat,

00:11:54.560 --> 00:11:55.500
und welche Maßnahmen es im Verlösen.

00:11:56.140 --> 00:11:57.660
Hinzufügen von Bedeutungskennzahlen,

00:11:57.660 --> 00:11:58.920
Anreicherungen und Prognosen.

00:11:59.960 --> 00:12:02.160
Sie haben also ein einheitliches Kundenprofil erstellt

00:12:02.160 --> 00:12:03.380
und Ihr Team kann jede Person

00:12:03.380 --> 00:12:04.480
übersichtlicher betrachten.

00:12:05.300 --> 00:12:06.580
Aber hier, Tim, ist der Knackpunkt.

00:12:07.420 --> 00:12:08.920
Eine Liste von Datensätzen allein

00:12:08.920 --> 00:12:09.800
wird Tim noch nicht alle

00:12:09.800 --> 00:12:11.280
geschäftlichen Fragen beantworten.

00:12:11.860 --> 00:12:12.820
Sie benötigen immer noch einfacher.

00:12:13.300 --> 00:12:14.200
Wer hat am häufigsten gekauft?

00:12:14.600 --> 00:12:15.800
Wer hat in letzter Zeit nichts bestellt?

00:12:16.260 --> 00:12:17.200
Welche Kunden haben den Support

00:12:17.200 --> 00:12:18.520
diesen Monat mehrmals kontaktiert?

00:12:19.120 --> 00:12:19.920
Bei welchen ist es wahrscheinlich,

00:12:20.040 --> 00:12:20.560
dass Sie abwanderen?

00:12:20.780 --> 00:12:21.380
Kunden einwickeln.

00:12:22.820 --> 00:12:24.520
Daten beantworten viele dieser Fragen

00:12:24.520 --> 00:12:25.740
mit sogenannten Kennzahlen.

00:12:27.240 --> 00:12:28.460
Lassen Sie Outcomes aufschlüsseln,

00:12:28.500 --> 00:12:29.280
was eine Kennzahl eigentlich ist.

00:12:29.960 --> 00:12:31.140
Eine Kennzahl ist eine Berechnung,

00:12:31.200 --> 00:12:32.380
die auf bereits vorliegenden Daten basiert.

00:12:32.820 --> 00:12:34.460
Stellen Sie sich das als eine vereinbarte Zahl

00:12:34.460 --> 00:12:35.580
vor, die Ihr Team gemeinsam verfolgen.

00:12:35.880 --> 00:12:37.500
Sie müssen nicht mehr alle Mitarbeiter bitten,

00:12:37.600 --> 00:12:39.580
dies jedes Mal manuell in Excel zu berechnen.

00:12:40.040 --> 00:12:40.940
Lassen Sie Outcomes angeben,

00:12:41.000 --> 00:12:42.120
dass Sie die Gesamtanzahl der Einkäufe

00:12:42.120 --> 00:12:42.880
im letzten Jahr benötigen

00:12:42.880 --> 00:12:43.540
und erstellen Sie eine Kennzahl.

00:12:43.820 --> 00:12:44.640
Oder die Anzahl der Tage

00:12:44.640 --> 00:12:45.840
seit der letzten Bestellung eines Kunden.

00:12:46.000 --> 00:12:47.600
Oder wenn Outcomes eine weitere Kennzahl ist.

00:12:48.080 --> 00:12:49.080
Sie können Servicefälle zählen,

00:12:49.340 --> 00:12:50.580
den durchschnittlichen Bestellwert berechnen

00:12:50.580 --> 00:12:51.660
oder die Teilnahme einer Veranstaltung

00:12:51.660 --> 00:12:52.060
nachverfolgen.

00:12:52.060 --> 00:12:54.380
Die genaue Kennzahl hängt davon ab,

00:12:54.540 --> 00:12:55.660
was Ihr Unternehmen verstehen muss.

00:12:56.260 --> 00:12:57.380
Bei einem Abonnementunternehmen

00:12:57.380 --> 00:12:58.500
zeigt eine Kennzahl an,

00:12:58.580 --> 00:12:59.880
wie lange jemand bereits Kunde ist

00:12:59.880 --> 00:13:01.340
und ob seine Nutzung zurückgegangen ist.

00:13:01.800 --> 00:13:02.680
Bei einem Einzelhändler

00:13:02.680 --> 00:13:03.600
werden die Gesamtausgaben,

00:13:03.680 --> 00:13:04.380
die letzten Retouren

00:13:04.380 --> 00:13:05.800
oder die Lücke zwischen den Käufen angezeigt.

00:13:06.320 --> 00:13:08.320
Kennzahlen wandeln viele separate Aktivitäten

00:13:08.320 --> 00:13:09.420
in eine klare Antwort um.

00:13:09.840 --> 00:13:10.460
Das spart Zeit.

00:13:10.740 --> 00:13:11.600
Aber was noch wichtiger ist,

00:13:11.620 --> 00:13:13.100
es hilft Teams dieselbe Definition zu finden.

00:13:13.660 --> 00:13:14.620
Wenn der Vertrieb jemanden

00:13:14.620 --> 00:13:15.940
als hochwertigen Kunden bezeichnet,

00:13:16.160 --> 00:13:16.820
während das Marketing

00:13:16.820 --> 00:13:17.940
eine andere Berechnung verwendet,

00:13:18.160 --> 00:13:19.640
spaltet sich das Kundenerlebnis erneut auf.

00:13:20.160 --> 00:13:21.240
Eine gemeinsam genutzte Kennzahl

00:13:21.240 --> 00:13:22.480
bietet allen eine einheitliche Möglichkeit,

00:13:22.580 --> 00:13:23.220
die Frage zu betragen.

00:13:23.540 --> 00:13:24.860
Allerdings weisen einige Kundenprofile

00:13:24.860 --> 00:13:25.420
immer noch Lücken an.

00:13:26.020 --> 00:13:27.240
Ihr System kennt möglicherweise

00:13:27.240 --> 00:13:28.380
den Namen und die Kaufhistorie

00:13:28.380 --> 00:13:29.340
eines persönlichen Artikels,

00:13:29.420 --> 00:13:30.180
nicht jedoch den Standort,

00:13:30.360 --> 00:13:31.120
die Unternehmensdetails

00:13:31.120 --> 00:13:32.420
oder andere hilfreiche Informationen.

00:13:33.920 --> 00:13:34.900
Customer Insights Daten

00:13:34.900 --> 00:13:35.540
können Profile

00:13:35.540 --> 00:13:37.100
mithilfe genehmigter Datenquellen

00:13:37.100 --> 00:13:38.840
von Microsoft oder Partnern anreichern.

00:13:39.220 --> 00:13:40.120
Anreichung bedeutet lediglich,

00:13:40.200 --> 00:13:40.900
den bereits fremden Daten

00:13:40.900 --> 00:13:41.980
weitere Informationen hinzuzufügen.

00:13:42.720 --> 00:13:43.980
Customer Insights ist keine Entschuldigung

00:13:43.980 --> 00:13:45.480
dafür, jedes erdenkliche Detail zu sammeln.

00:13:45.880 --> 00:13:47.700
Ihr Unternehmen sollte nur Informationen hinzufügen,

00:13:47.760 --> 00:13:49.000
die es verantwortungsvoll verwenden kann

00:13:49.000 --> 00:13:50.500
und nur dann, wenn dies zu den Berechtigungen

00:13:50.500 --> 00:13:51.760
und Regeln für diese Kundendaten passt.

00:13:52.620 --> 00:13:53.660
Bei sorgfältiger Verwendung

00:13:53.660 --> 00:13:54.340
füllt die Anreicherung

00:13:54.340 --> 00:13:55.060
fehlenden Kontexten.

00:13:55.620 --> 00:13:56.760
Beispielsweise möchte ein Unternehmen,

00:13:56.860 --> 00:13:57.780
das an Unternehmen verkauft,

00:13:57.880 --> 00:13:59.460
möglicherweise neben seinen Vertriebskontakten

00:13:59.460 --> 00:14:01.120
auch klarere Unternehmensinformationen,

00:14:01.120 --> 00:14:02.080
damit ein Vertriebsmitarbeiter

00:14:02.080 --> 00:14:03.180
bereits vor Beginn des Gesprächs

00:14:03.180 --> 00:14:04.220
weiß, mit wem er letztendlich spricht.

00:14:05.060 --> 00:14:05.900
Dann gibt es noch Prognosen.

00:14:06.480 --> 00:14:07.480
Customer Insights Daten

00:14:07.480 --> 00:14:09.020
umfassen vorgefertigte KI-Modelle,

00:14:09.100 --> 00:14:10.220
die die Abwanderungswahrscheinlichkeit

00:14:10.220 --> 00:14:11.440
und den erwarteten Umsatz schätzen.

00:14:12.240 --> 00:14:12.960
Abwanderung bedeutet,

00:14:13.080 --> 00:14:13.980
dass ein Kunde nicht mehr kauft,

00:14:14.060 --> 00:14:14.800
ein Abonnement kündigt

00:14:14.800 --> 00:14:15.480
oder die Interaktion

00:14:15.480 --> 00:14:16.320
mit Ihrem Unternehmen beendet.

00:14:16.640 --> 00:14:17.820
Der erwartete Umsatz schätzt,

00:14:17.960 --> 00:14:18.820
was seine Kundenbeziehung

00:14:18.820 --> 00:14:20.020
im Laufe der Zeit einbringt.

00:14:20.480 --> 00:14:21.900
Diese Prognosen suchen nach Mustern

00:14:21.900 --> 00:14:22.340
in den Daten

00:14:22.340 --> 00:14:23.180
und berücksichtigen dabei

00:14:23.180 --> 00:14:24.000
die Kaufhistorien,

00:14:24.160 --> 00:14:25.080
die letzten Aktivitäten

00:14:25.080 --> 00:14:26.060
oder Verhaltensänderungen,

00:14:26.160 --> 00:14:26.620
je nach Modell

00:14:26.620 --> 00:14:28.020
und den von Ihnen bereitgestellten Daten.

00:14:28.480 --> 00:14:29.440
Das Ergebnis ist ein Signal,

00:14:29.560 --> 00:14:30.640
das dem Team bei der Entscheidung hilft,

00:14:30.740 --> 00:14:31.400
wo es zuerst suchen soll.

00:14:31.840 --> 00:14:32.460
Customer Insights

00:14:32.460 --> 00:14:33.400
ist kein Urteil über eine Person.

00:14:34.020 --> 00:14:34.760
Ein Abwanderungswert

00:14:34.760 --> 00:14:35.460
bedeutet nicht unbedingt,

00:14:35.560 --> 00:14:36.280
dass ein Kunde abwanderen wird.

00:14:36.740 --> 00:14:37.120
Er bedeutet,

00:14:37.220 --> 00:14:38.100
dass die verfügbaren Daten

00:14:38.100 --> 00:14:39.160
den Mustern von Kunden ähneln,

00:14:39.200 --> 00:14:40.420
die das Unternehmen bereits verlassen hat.

00:14:41.000 --> 00:14:41.900
Mitarbeiter müssen weiterhin

00:14:41.900 --> 00:14:42.660
in den Kontext prüfen

00:14:42.660 --> 00:14:43.680
und Ihr Urteilsvermögen einsetzen.

00:14:44.280 --> 00:14:45.120
Stellen Sie sich einen Kunden vor,

00:14:45.180 --> 00:14:46.600
dessen Kaufaktivität plötzlich einsetzt.

00:14:46.920 --> 00:14:47.920
Eine Prognose kennzeichnet

00:14:47.920 --> 00:14:48.320
diesen Kunden

00:14:48.320 --> 00:14:49.440
als mögliches Abwanderungsrisiko.

00:14:49.860 --> 00:14:50.240
Bevor jemand

00:14:50.240 --> 00:14:51.560
ein Rückgewinnungsangebot sendet,

00:14:51.800 --> 00:14:52.840
überprüft das Team das Profil

00:14:52.840 --> 00:14:54.020
und findet einen offenen Servicefall.

00:14:54.660 --> 00:14:56.140
Jetzt besteht die richtige Maßnahme darin,

00:14:56.180 --> 00:14:57.220
das Problem zuerst zu lösen

00:14:57.220 --> 00:14:58.480
und nicht eine Vertriebs-E-Mail zu senden,

00:14:58.520 --> 00:14:59.320
die das Problem ignoriert.

00:14:59.760 --> 00:15:00.380
Einige Unternehmen

00:15:00.380 --> 00:15:01.780
haben ihre eigenen KI-Modelle erstellt

00:15:01.780 --> 00:15:03.240
und verwenden umfassendere Analyse-Tools

00:15:03.240 --> 00:15:03.640
für Fragen,

00:15:03.700 --> 00:15:04.840
die speziell für Ihr Unternehmen gelten.

00:15:05.300 --> 00:15:06.780
Ein Hersteller untersucht die Produktnutzung

00:15:06.780 --> 00:15:07.780
zusammen mit dem Serviceverlauf.

00:15:11.900 --> 00:15:13.160
Unternehmen wichtigen Signalen basiert.

00:15:13.760 --> 00:15:14.800
Customer Insights Daten

00:15:14.800 --> 00:15:16.460
können Teil dieser Arbeit sein,

00:15:16.600 --> 00:15:17.500
machen fundierte Daten

00:15:17.500 --> 00:15:18.760
oder die Überprüfung durch Menschen

00:15:18.760 --> 00:15:20.160
jedoch nicht vollständig überflüssig.

00:15:20.520 --> 00:15:21.580
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse,

00:15:21.680 --> 00:15:22.640
die ich als solche bezeichnen würde.

00:15:22.720 --> 00:15:23.300
Kennzahlen verraten,

00:15:23.360 --> 00:15:23.800
was passiert ist.

00:15:24.060 --> 00:15:25.100
Anreicherung für Kontext hinzu.

00:15:25.480 --> 00:15:26.320
Prognosen zeigen Ihnen,

00:15:26.400 --> 00:15:27.700
welche Muster es sich zu überprüfen hat.

00:15:28.280 --> 00:15:28.940
Doch Erkenntnisse,

00:15:29.040 --> 00:15:29.980
die in einem Profil verbleiben,

00:15:30.080 --> 00:15:30.820
ändern letztlich nichts.

00:15:31.520 --> 00:15:32.720
Teams benötigen eine Möglichkeit,

00:15:32.840 --> 00:15:33.700
diese Antworten zu verwenden,

00:15:33.780 --> 00:15:34.320
wenn sie entscheiden,

00:15:34.400 --> 00:15:34.960
wenn sie kontaktieren,

00:15:35.040 --> 00:15:35.880
welchen Support sie leisten

00:15:35.880 --> 00:15:36.740
und wohin die Kundeninformation

00:15:36.740 --> 00:15:37.360
als nächstes hinzu.

00:15:39.590 --> 00:15:40.530
Segmente und Aktivierung,

00:15:40.630 --> 00:15:41.830
Profile in Maßnahmen umwandeln.

00:15:41.830 --> 00:15:43.650
Ein Kundenprofil wird dann nützlich,

00:15:43.710 --> 00:15:44.690
wenn sie darauf reagieren können.

00:15:45.230 --> 00:15:46.410
Genau hier kommen Segmente ins Spiel.

00:15:46.830 --> 00:15:47.990
Ein Segment ist eine gespeicherte Gruppe

00:15:47.990 --> 00:15:48.310
von Kunden,

00:15:48.390 --> 00:15:49.230
die anhand von ihnen festgelegten

00:15:49.230 --> 00:15:49.850
Regeln ausgewebt.

00:15:50.150 --> 00:15:51.630
Diese Regeln verwenden Profildetails,

00:15:51.810 --> 00:15:53.310
Aktivitäten, Verhaltensweisen

00:15:53.310 --> 00:15:54.950
und Kennzahlen aus Customer Insights Daten.

00:15:55.350 --> 00:15:56.110
Sie müssen nicht mehr manuell

00:15:56.110 --> 00:15:57.630
Namen aus einer Tabellenkalkulation auswählen.

00:15:58.110 --> 00:15:59.770
Stattdessen stellen Sie eine geschäftliche Frage

00:15:59.770 --> 00:16:01.390
und wandeln diese Frage in Regeln um.

00:16:01.950 --> 00:16:03.490
Zeigen Sie beispielsweise Kunden an,

00:16:03.550 --> 00:16:04.730
die in den letzten 30 Tagen

00:16:04.730 --> 00:16:05.850
einen Supportfall eröffnet,

00:16:06.250 --> 00:16:07.790
in den letzten 90 Tagen nichts gekauft

00:16:07.790 --> 00:16:08.910
und dem Erhalt von Mitteilungen

00:16:08.910 --> 00:16:09.790
zugestimmt haben.

00:16:09.790 --> 00:16:12.230
Diese Gruppe wird aktualisiert,

00:16:12.310 --> 00:16:13.450
wenn sich die Kundeninformationen ändern.

00:16:14.010 --> 00:16:15.090
Wenn jemand einen Kauf tätigt,

00:16:15.170 --> 00:16:16.170
entspricht er nicht mehr den Regeln

00:16:16.170 --> 00:16:16.830
und verlässt das Segment.

00:16:17.250 --> 00:16:18.030
Wenn ein anderer Kunde

00:16:18.030 --> 00:16:18.950
einen neuen Fall eröffnet

00:16:18.950 --> 00:16:19.590
und nichts mehr kauft,

00:16:19.670 --> 00:16:20.350
wird er diesem hinzugefügt.

00:16:20.890 --> 00:16:21.670
Ihre Zielgruppe bleibt

00:16:21.670 --> 00:16:22.970
mit den Kundeninformationen verknüpft

00:16:22.970 --> 00:16:23.870
und wird nicht zu einer alten

00:16:23.870 --> 00:16:24.730
exportierten Liste.

00:16:25.390 --> 00:16:26.550
Dies verändert die Arbeitsweise von Team.

00:16:26.990 --> 00:16:27.910
Ein Serviceteam verwendet

00:16:27.910 --> 00:16:29.370
ein Segment, um Kunden zu identifizieren,

00:16:29.450 --> 00:16:30.330
die nach wiederholten Problemen

00:16:30.330 --> 00:16:31.250
besondere Betreuung benötigen.

00:16:31.790 --> 00:16:32.750
Der Vertrieb konzentriert sich

00:16:32.750 --> 00:16:33.850
bei der Nachverfolgung auf Kunden,

00:16:33.930 --> 00:16:35.210
die sich aktuell für ein Produkt interessieren

00:16:35.210 --> 00:16:35.790
und in der Vergangenheit

00:16:35.790 --> 00:16:36.750
ähnliche Produkte gekauft haben.

00:16:36.750 --> 00:16:38.450
Das Marketing erstellt eine Zielgruppe

00:16:38.450 --> 00:16:38.870
für Personen,

00:16:38.930 --> 00:16:39.970
die an einer Veranstaltung teilgenommen,

00:16:40.070 --> 00:16:40.570
aber letztendlich nicht

00:16:40.570 --> 00:16:41.710
um ein Verkaufsgespräch gebeten haben.

00:16:42.310 --> 00:16:42.930
Es geht nicht darum,

00:16:43.030 --> 00:16:44.370
weitere Nachrichten zu senden.

00:16:45.090 --> 00:16:45.710
Letztlich geht es darum,

00:16:45.770 --> 00:16:46.970
die nächste Aktion an das anzupassen,

00:16:47.050 --> 00:16:47.910
was das Unternehmen bereits weiß.

00:16:48.870 --> 00:16:50.270
Ein Kunde mit einem aktuellen Problem

00:16:50.270 --> 00:16:51.630
benötigt ein ehrliches Service-Update.

00:16:52.270 --> 00:16:53.090
Jemand, der sich wochenlang

00:16:53.090 --> 00:16:54.310
über ein neues Produkt informiert hat,

00:16:54.390 --> 00:16:55.790
benötigt ein hilfreiches Verkaufsgespräch.

00:16:56.510 --> 00:16:57.810
Wenn Sie beide Personen gleich behandeln,

00:16:57.910 --> 00:16:58.790
ignorieren Sie die Informationen,

00:16:58.930 --> 00:16:59.870
die Ihre Teams erarbeitet haben.

00:17:01.030 --> 00:17:02.010
Customer Insights-Daten

00:17:02.010 --> 00:17:03.150
können auch einheitliche Profile,

00:17:03.150 --> 00:17:04.950
Segmente und andere vorbereitete Daten

00:17:04.950 --> 00:17:06.250
an verbundene Ziele senden.

00:17:06.850 --> 00:17:07.750
Ein Ziel ist ein weiteres

00:17:07.750 --> 00:17:08.270
genämmetes Tool,

00:17:08.350 --> 00:17:09.170
der die Informationen benötigt,

00:17:09.230 --> 00:17:09.650
die wir bereit haben.

00:17:10.050 --> 00:17:11.270
Dies kann eine Marketingplattform,

00:17:11.390 --> 00:17:12.090
ein Analyse-Tool

00:17:12.090 --> 00:17:13.550
oder ein anderes Geschäftssystem sein,

00:17:13.630 --> 00:17:14.910
in dem Ihr Team mit Kunden arbeitet.

00:17:15.910 --> 00:17:17.010
Für Organisationen,

00:17:17.050 --> 00:17:18.790
die Dynamics 365 Apps verwenden,

00:17:18.910 --> 00:17:20.010
bringt das Debitorenkarten-Add

00:17:20.010 --> 00:17:20.890
in den Kundenkontext

00:17:20.890 --> 00:17:22.870
den anderen Dynamics 365 Oberflächen ein.

00:17:23.290 --> 00:17:24.210
Stellen Sie sich einen Vertriebs-

00:17:24.210 --> 00:17:25.210
oder Service-Mitarbeiter vor

00:17:25.210 --> 00:17:26.190
oder einen Debitorendatensatz

00:17:26.190 --> 00:17:26.750
in der App öffnet,

00:17:26.790 --> 00:17:27.350
die er bereits verwenden.

00:17:27.870 --> 00:17:29.030
Die Debitorenkarte stellt

00:17:29.030 --> 00:17:30.310
einen breiteren Kundenkontext

00:17:30.310 --> 00:17:31.610
in die Nähe seiner täglichen Arbeit,

00:17:31.710 --> 00:17:32.450
sodass seine OTMs

00:17:32.450 --> 00:17:33.350
nicht vor jedem Gespräch

00:17:33.350 --> 00:17:34.690
in mehreren Systemen suchen müssen.

00:17:35.790 --> 00:17:36.790
Customer Insights-Verläufe

00:17:36.790 --> 00:17:37.650
verwenden auch Zielgruppen

00:17:37.650 --> 00:17:38.450
aus dieser Datenarbeit.

00:17:38.850 --> 00:17:39.570
Verläufe verarbeiten

00:17:39.570 --> 00:17:40.710
die Kundenkommunikation wie

00:17:40.710 --> 00:17:41.970
E-Mails, Textnachrichten

00:17:41.970 --> 00:17:43.490
und andere geplante Interaktionen.

00:17:44.710 --> 00:17:45.710
Customer Insights-Daten

00:17:45.710 --> 00:17:46.470
bereiten die Person

00:17:46.470 --> 00:17:47.250
und den Kontext vor.

00:17:47.610 --> 00:17:48.790
Journeys verwendet diese Zielgruppe,

00:17:48.830 --> 00:17:49.650
wenn das Unternehmen beschließt,

00:17:49.690 --> 00:17:50.230
zu kommunizieren.

00:17:50.590 --> 00:17:51.390
Er hat sie diese Aufgaben

00:17:51.390 --> 00:17:52.010
gedanklich getrennt.

00:17:52.350 --> 00:17:53.310
Daten beantworten die Frage,

00:17:53.410 --> 00:17:54.070
wer ist diese Person

00:17:54.070 --> 00:17:54.850
und was wissen wir darüber?

00:17:55.570 --> 00:17:56.730
Und Journeys beantworten die Frage,

00:17:56.970 --> 00:17:57.850
welche Kommunikation

00:17:57.850 --> 00:17:59.270
sollte als nächstes erfolgen?

00:18:00.590 --> 00:18:01.510
Diese Trennung hilft Teams,

00:18:01.570 --> 00:18:02.550
einen häufigen Fehler zu vermeiden.

00:18:02.550 --> 00:18:04.090
Das Erstellen eines Segments

00:18:04.090 --> 00:18:05.050
bedeutet nicht automatisch,

00:18:05.110 --> 00:18:06.090
dass Sie alle kontaktieren sollten.

00:18:06.890 --> 00:18:07.890
Ein Segment identifiziert

00:18:07.890 --> 00:18:08.530
eine Gruppe anhand

00:18:08.530 --> 00:18:09.310
von Fakten und Regeln.

00:18:09.930 --> 00:18:10.970
Jemand muss immer noch entscheiden,

00:18:11.090 --> 00:18:12.530
ob eine Kontaktaufnahme sinnvoll ist,

00:18:12.630 --> 00:18:13.670
welcher Kanal geeignet ist

00:18:13.670 --> 00:18:14.730
und ob die aktuelle Situation

00:18:14.730 --> 00:18:15.950
des Kunden berücksichtigt wird.

00:18:16.990 --> 00:18:18.170
Ein gemeinsam genutztes Segment

00:18:18.170 --> 00:18:18.790
reduziert außerdem

00:18:18.790 --> 00:18:19.410
das übliche Problem

00:18:19.410 --> 00:18:20.110
mit Tabellenkalkulation.

00:18:20.470 --> 00:18:21.350
Das Marketing benötigt

00:18:21.350 --> 00:18:22.490
keine manuell bereinigte Liste,

00:18:22.590 --> 00:18:23.130
während der Vertrieb

00:18:23.130 --> 00:18:24.190
eine andere Version verwendet

00:18:24.190 --> 00:18:24.670
und der Service

00:18:24.670 --> 00:18:25.250
eine dritte Liste

00:18:25.250 --> 00:18:26.370
in einem Bericht verstärkt aufbewahrt.

00:18:26.610 --> 00:18:27.330
Teams arbeiten

00:18:27.330 --> 00:18:28.330
nach denselben Kundenregeln,

00:18:28.430 --> 00:18:29.070
auch wenn jedes Team

00:18:29.070 --> 00:18:30.230
eine andere Aktion durchführt.

00:18:30.230 --> 00:18:31.730
Die Daten können übertragen werden,

00:18:31.790 --> 00:18:32.450
aber Sie brauchen Grenzen.

00:18:32.890 --> 00:18:34.210
Achten Sie auf Datenschutz, Sicherheit

00:18:34.210 --> 00:18:34.770
und den Unterschied

00:18:34.770 --> 00:18:35.830
zwischen CDP und Datenschutz.

00:18:36.770 --> 00:18:38.450
Je größer Ihr Kundenprofil wird,

00:18:38.710 --> 00:18:39.530
desto mehr Verantwortung

00:18:39.530 --> 00:18:40.030
übernehmen Sie.

00:18:40.770 --> 00:18:41.450
Und diese Verantwortung

00:18:41.450 --> 00:18:42.850
beginnt mit Datenschutz und Sicherheit.

00:18:43.990 --> 00:18:45.310
Wenn Sie Namen, Kontaktdaten,

00:18:45.430 --> 00:18:46.590
Kaufbelege, Supportverlauf

00:18:46.590 --> 00:18:47.530
und Onlineaktivitäten

00:18:47.530 --> 00:18:48.390
miteinander verknüpfen,

00:18:48.510 --> 00:18:49.630
benötigen Sie klare Regeln

00:18:49.630 --> 00:18:50.130
für den Umgang

00:18:50.130 --> 00:18:50.910
mit diesen Informationen.

00:18:51.470 --> 00:18:52.690
Einwilligung, Datenschutzregeln

00:18:52.690 --> 00:18:53.450
und Zugriffskontrolle

00:18:53.450 --> 00:18:54.190
sind allesamt wichtig,

00:18:54.290 --> 00:18:55.230
bevor Sie mit der Verknüpfung beginnen.

00:18:56.050 --> 00:18:57.130
Customer Insights Daten

00:18:57.130 --> 00:18:59.170
umfassen Datenschutz-Sicherheits-

00:18:59.170 --> 00:18:59.990
und Verwaltungstools,

00:18:59.990 --> 00:19:01.130
die im Hintergrund arbeiten,

00:19:01.530 --> 00:19:01.750
äh,

00:19:02.270 --> 00:19:02.910
stellen Sie sich das

00:19:02.910 --> 00:19:03.610
wie den Sicherheitsschalter

00:19:03.610 --> 00:19:04.430
in einem Bürogebäude vor.

00:19:05.230 --> 00:19:05.990
Vereinfacht ausgedrückt

00:19:05.990 --> 00:19:06.750
legen Sie Regeln fest,

00:19:06.810 --> 00:19:08.050
wer Kundeninformationen einsehen kann

00:19:08.050 --> 00:19:09.030
und wie Sie diese verwenden dürfen.

00:19:09.590 --> 00:19:11.130
Sie denken über Kundenberechtigungen nach,

00:19:11.190 --> 00:19:12.010
bevor Sie Daten erfassen,

00:19:12.090 --> 00:19:12.450
verknüpfen,

00:19:12.530 --> 00:19:13.230
ein Segment erstellen

00:19:13.230 --> 00:19:14.250
oder ein anderes Tool senden.

00:19:14.650 --> 00:19:15.030
Wichtig ist,

00:19:15.070 --> 00:19:15.950
dass mehr Daten nicht bedeuten,

00:19:15.990 --> 00:19:17.030
dass Sie diese beliebig verwenden können.

00:19:17.670 --> 00:19:18.810
Die Daten müssen den Berechtigungen,

00:19:18.930 --> 00:19:19.830
Gesetzen und internen Regeln

00:19:19.830 --> 00:19:20.650
für jeden Kunden entsprechen.

00:19:21.070 --> 00:19:22.090
Diese Arbeit erfolgt zu Beginn,

00:19:22.170 --> 00:19:22.450
nicht erst,

00:19:22.530 --> 00:19:23.370
wenn eine Kampagne schief geht

00:19:23.370 --> 00:19:24.330
oder sich ein Kunde beschwert.

00:19:24.330 --> 00:19:25.310
Oder sich ein Kunde beschwert.

00:19:25.470 --> 00:19:26.630
Wie unterscheidet sich eine CDP

00:19:26.630 --> 00:19:27.550
also von anderen Kundentools?

00:19:27.870 --> 00:19:28.830
Lassen Sie es uns genauer dran.

00:19:29.190 --> 00:19:30.410
Vergleichen wir zwei gängige Beispiele.

00:19:30.870 --> 00:19:31.770
Denken Sie an ein CRM-System.

00:19:32.190 --> 00:19:34.210
Ein Tool wie Dynamics 365 Sales

00:19:34.210 --> 00:19:35.630
unterstützt Vertriebs- und Serviceteams

00:19:35.630 --> 00:19:35.890
dabei,

00:19:35.990 --> 00:19:36.950
direkte Beziehungen zu Kunden

00:19:36.950 --> 00:19:37.870
zu erfassen und zu verwalten.

00:19:37.870 --> 00:19:39.570
Vertriebsmitarbeiter verwenden

00:19:39.570 --> 00:19:40.090
ist somit Leads

00:19:40.090 --> 00:19:41.030
für Kaufchancen anrufen

00:19:41.030 --> 00:19:41.550
und Firmensarbe.

00:19:42.130 --> 00:19:43.690
CRM erfüllt eine Aufgabe gut,

00:19:44.130 --> 00:19:45.450
während Customer Insights Daten

00:19:45.450 --> 00:19:46.350
die Lücken in Marketing

00:19:46.350 --> 00:19:47.150
und Service schließen.

00:19:47.950 --> 00:19:48.890
Customer Insights Daten

00:19:48.890 --> 00:19:50.310
können in einer größeren Anzahl

00:19:50.310 --> 00:19:51.570
genehmigter Quellen verwendet werden.

00:19:52.010 --> 00:19:52.730
Die verknüpfen Daten sind.