Customer Data Platform (CDP), Data Management Platform (DMP), czyli co?

W świecie CRM’owym (albo szerzej Customer Engagement) od kilku lat coraz częściej mówi się o tym, że sam CRM nie wystarcza. Jako przyczyny wiele razy słychać, że:

  • CRM często przechowuje tylko dane transakcyjne i obserwowane,
  • CRM może nie nadążać za dynamicznie zbieranymi danymi niestrukturyzowanymi (pisałem też o tych wyzwaniach w MIT Sloan Management Review w artykule „Co dalej z CRM? Pięć wyzwań w zarządzaniu relacjami z klientami”).
  • CRM ma problem z danymi klientów trzymanymi w wielu miejscach (data silos),
  • w firmie brakuje wiedzy które dane o kliencie tak naprawdę są znaczące dla firmy (golden record),
  • w CRM brakuje łatwo możliwości deduplikacji części danych będących w różnych systemach
  • CRM nie odzwierciedla zachowań Klientów i danych z wielu źródeł w dynamicznej segmentacji klientów

Odpowiedzią na powyższe problemy są platformy zarządzania danymi klientów (Data Management Platform) bardzo popularne w B2C i używane często w kontekście marketingu B2C, a także platformy danych klientów (Customer Data Platform), które są bardziej skoncentrowane na danych wokół zarządzania Klientami, a nie „wszystkich” danych, do których mamy dostęp w firmie (jak w DMP).

Platformy zarządzania danymi zdobywają szturmem również rynek B2B, w których informacje o klientach może nie są tak dynamiczne, ale na pewno są rozproszone, mają różne formy i są zduplikowane. A segmentacja klientów B2B coraz częściej bierze pod uwagę też dane obserwowane i behawioralne.

Najbardziej popularne narzędzia DMP to oczywiście Oracle DMP (kiedyś BlueKai), Adobe Audience Manager, Salesforce DMP, czy Lotame DMP.

Słyszeliście jednak, żeby ktokolwiek wymieniał Microsoft wśród dostawców platform zarządzania danymi (DMP)?

No właśnie. Nie wiem, z czego to wynika (no dobra trochę wiem – marketingowcy Microsoft’u umieją szybko i pięknie share’ować kolejny post Satyi o byciu Carbon negative i wyniki finansowe na które sami rzadko mają wpływ, ale rozwiązania swojej firmy znają rzadko, jeśli nie ma ich w bibliotece gotowych prezentacji do share’owania).

Customer Insights, czyli Microsoft’owe Customer Data Platform (CDP)

A tu okazuje się, że Microsoft w ostatnie 3 lata zbudował rozwiązanie, które… jest z prawdziwego zdarzenia Customer Data Platform!!! I to narzędzia, które działa, jest super i… pozwala na wszystko to, na co pozwalają ustabilizowane, ogromne tuzy DMP takie, jak Oracle, czy Salesforce. Pamiętam, jak w 2016. w Warszawie ówczesne szefowie linii Dynamics – GM Param Kahlon i VP Jujhar Singh – prezentowali na moje zaproszenie jednemu z naszych Klientów koncepcję Customer Insights (wtedy jeszcze nazywających się inaczej). Nikt nie wierzył w powodzenie tego produktu i od razu porównywał platformę do Adobe, albo Oracle. I bardzo dobrze. Bo tym właśnie stał się dziś, w 2020, Dynamics 365 Customer Insights.

I nie piszę tu celowo o jakiś domorosłych narzędziach do segmentacji danych klientów „w chmurze” (a tak naprawdę na bazach Klienta, ale PR to PR), a później wysyłania do nich emaili (to teraz nazywa się AI-based marketing, a kiedyś nazywało się bulk email), ale o pełnej platformie DMP ze wszystkimi oczekiwanymi funkcjonalnościami.

Najważniejsze funkcjonalności Dynamics 365 Customer Insights

I tak, Dynamics 365 for Customer Insights pozwala na (zrzuty ekranu z realnej instancji Customer Insights poniżej):

W obszarze Klienta:

  • budowę „złotego rekordu” klienta z wielu źródeł danych wraz ze wskazaniem reguł „pierwszeństwa” i „ważności” pól
  • budowę Profilu Klienta w oparciu o dane transakcyjne, obserwowane i behawioralne, w tym dane z data lake’ów, IoT, stron i innych kanałów online
  • budowę jednego spójnego formularza, Karty Klienta, pokazującego dane zarówno strukturalne, jak i dane behawioralne
  • mapowania (map), łączenia (merge) i ujednolicania (unify) danych o klientach z wielu źródeł do jednego spójnego profilu, odświeżającego dane na żywo
  • deduplikację danych o klientach za pomocą wielu metod normalizacyjnych, a także w oparciu o „podobieństwo danych” w różnych systemach
  • definiowanie metryk (measures) i wskaźników efektywności (KPI) na dane klientów pochodzących z wielu źródeł i na procesy biznesowe, np.:
    • średni czas wizyty w sklepie vs. wartość zakupów
    • liczba odwiedzin strony vs. liczba domkniętych w CRM transakcji
  • rozszerzanie danych klientów ze źródeł publicznych (customer data enrichment)

W obszarze Grupy Klientów / Segmentu:

  • tworzenie segmentów statycznych i dynamicznych na podstawie danych z różnych systemów
  • łączenie, wykluczanie i scalanie segmentów w celu usprawnienia działań na klientach
  • użycia uczenia maszynowego do dynamicznego tworzenia segmentów na podstawie danych demo- i psychograficznych

W obszarze Aktywności Klientów:

  • możliwość definiowania własnych aktywności reprezentujących dowolne działanie z innych systemów, np.:
    • odwiedziny w fizycznej lokalizacji
    • użycie karty lojalnościowej
    • odwiedziny online
    • dowolna akcja w ścieżce zakupowej Klienta, którą obserwujemy
  • możliwość budowania miar i historii działań, a także ich filtrowania w zależności od kanału, rezultatu, daty itd.
  • możliwość sugerowania działań w różnych kanałach na podstawie zdefiniowanych własnych działań (Next-Best-Action)

W obszarze Procesów Biznesowych i Automatyzacji (AI, hehehe):

  • Customer Insights mają aktualnie ponad 40 gotowych konektorów (Web API, REST i SOAP) do zewnętrznych systemów
  • budowanie własnych modeli predykcyjnych dla sprzedaży, marketingu i obsługi klienta
  • wykorzystywanie danych z różnych systemów i źródeł do tworzenia własnych modeli churn
  • łączenie Customer Insights z Azure Machine Learning (dowolnym innym chmurowym „AI’em”) do tworzenia rekomendacji typu Next-Best-Action, a także rekomendacji produktowych
  • możliwość osadzenia profili Klientów, modeli i segmentacji stworzonych w Customer Insights we własnych aplikacjach Power Apps
  • możliwość wykorzystania danych o profilach Klientów, a także segmentów w innych systemach zewnętrznych (np. strona WWW) z wykorzystaniem Power Automate)

Mało? To można do tego dodać możliwość definiowania relacji między obiektami w zewnętrznych systemach, możliwość używania znanych funkcji agregacyjnych (np. suma, średnia, mediana), możliwość normalizacji danych (np. usuwanie spacji, przecinków), możliwość „składania danych w jeden zbiór” z określonym prawdopodobieństwem. I wiele, wiele innych.

Kilka obrazków na potwierdzenie powyższych funkcjonalności

Dynamics 365 Customer Insights – co teraz?

Jeśli powyższe funkcjonalności brzmią zachęcająco, to jak najszybciej udajcie się na https://dynamics.microsoft.com/en-us/ai/customer-insights/, aby poczytać więcej. My mamy za sobą już pierwsze 2 wdrożenia i Customer Insights i platforma wyglądają naprawdę na przydatną. I co najważniejsze – w przeciwieństwie do jakiś ściemnianych platform Customer Insights jest jedyną platformą CDP (DMP) na stosie technologicznym Microsoft (w tym Azure), której można zacząć używać od razu i która naprawdę działa megafajnie. A dodatkowo, dzięki wbudowanym konektorom, można od razu „zaprząc” swoje dane.

Niestety na tę chwilę, tj. luty 2020, Customer Insights dostępny jest w 8 językach, ale nie ma wśród nich języka polskiego. To pewnie kwestia czasu.

PS. W lipcu we wszystkich regionach ukaże się Wave1 platformy Customer Insights, w której Microsoft wprowadzi mnóstwo nowych funkcjonalności. Salesforce DMP już może się bać, a Oracle – idziemy po Ciebie!!! :-D.