Autors: Techopedia Staff, 2016. gada 25. maijs
Takeaway: Uzņēmējs Ēriks Kavanagh pārrunā galveno datu pārvaldību ar Dez Blanchfield, Robin Bloor, John Evans un Diana Collins.
Pašlaik neesat pieteicies. Lai redzētu video, lūdzu, pierakstieties vai reģistrējieties.
Ēriks Kavanagh: Labi, dāmas un kungi, vasaras laiks tuvojas, šeit ir karsts. Kapec tas ir? Jo ir pienācis karsto tehnoloģiju laiks. Jā, tiešām, mans vārds ir Ēriks Kavanaghs. Es būšu jūsu moderators izrādei, kas ir paredzēta - mums jārunā par to, kas ir karsts, kas notiek, kas ir tas foršais, kas tur tirgū. Šī ir mūsu sadarbība ar Techopedia. Mēs mīlam šos puišus. Mēs ar viņiem strādājam jau vairākus gadus. Viņiem ir fantastiska vietne. Ja vēlaties uzzināt kaut ko tehnoloģiju pasaulē, kāda varētu būt tā definīcija, dodieties uz techopedia.com. Un šodien mēs runājam par MDM, pamatdatu pārvaldību. Precīzs nosaukums ir “Lielākais attēls: pazīstam savu klientu vairākās platformās”. Un šī spēle mainās, ļaudis, es jums varu pateikt tieši tagad.
Tātad, tur ir vieta par tavu patiesību, uzraksti mani uz Twitter @eric_kavanagh. Es cenšos atbildēt ikvienam, kurš man atbild. Tātad gads ir karsts. MDM tas noteikti ir karsts. Un es jums saku: tas ir karsts, ne tikai liels uzņēmumiem, bet arī maziem un vidējiem uzņēmumiem, kuriem, uzminiet, ir daudz dažādu sistēmu. CRM sistēmas, e-pasta mārketinga sistēmas, ERP sistēmas, tīmekļa analītiskās sistēmas, e-biznesa komplekti utt. Ir daudz dažādu piekļuves punktu informācijai par klientiem un jo labāks ir darbs, ko uzņēmumi var darīt, apvienojot visus, jo labāk jūs varēsit apkalpot klientu, nevis atzīmēt klientu un noturēt šos klientus apkārt. Turpiniet viņus iegādāties vēl dažas lietas.
Es faktiski esmu izsekojis MDM personīgi kopš aptuveni 2003. gada, kas ir aptuveni tad, kad šis termins patiešām tika izveidots. Atklāti sakot, tur bija banka, Chase Bank faktiski, es domāju, ka toreiz tā bija Bank One, un tagad viens no maniem labajiem draugiem, puisis, vārdā Joe Northern, strādāja uzņēmumā ar nosaukumu Razza Solutions, un viņiem bija tas, kas kļuva par DRM rīku. Oracle. Viņi faktiski toreiz izveidoja kontus un veica bankas hierarhijas pārvaldību jau toreiz, un tā ir tikai daļa no galveno datu pārvaldības sākuma dienām.
Tāpēc šajās dienās mēs runājam gan par analītisko, gan operatīvo MDM. Mēs šodien daudz runāsim par šo lietu un patiešām palīdzēsim saprast, kā jūs varat izmantot šo tehnoloģiju, lai iegūtu pilnīgu priekšstatu par savu klientu, lai saprastu, kas viņi ir un pārliecinātos, ka varat rūpēties par viņu vajadzībām kāda ir atklāti ļoti konkurences vide visā pasaulē. Mēs to redzam visur.
Tātad, šeit spēlējuši rokzvaigžņu varoņi: Dezs Blanšfīlds, Robins Bloors, Džons Evanss, Diāna Kolinsa. Zvanīšana no četrām dažādām vietām visā planētā. Mēs sākam ar Dezu Blanšfīldu, un ar to es tev, Dez, pasniegšu atslēgas, un es sākšu čivināt. Ņem to prom.
Dezs Blanšfīlds: Paldies Ērikam. Man bija tikai jāatgādina sev, lai izslēgtu klusumu. Es atvainojos par to. Paldies par iespēju iepazīstināt ar šo. Tāpēc es pievērsīšos tam no reālas organizācijas izaicinājuma piemēra, lai risinātu problēmas, kuras es esmu minējis kā vienu no lielākajiem traucējumiem organizācijās, kuras viņi redzēs dažiem laiks. Mēs esam redzējuši vairākus izaicinājumus. GFC hit uzņēmumiem nācās to risināt. Mēs regulāri regulējam izmaiņas privātumā, kas mums ir jāsaskaras.
Viena no lietām, kas, manuprāt, organizācijām tiek aizrauta ar to, ka tās neredzēja ienākšanu, bija visa šī slavenību pieredzes jautājuma ietekme. Būtībā cilvēki, kas skraida ar mobilajiem tālruņiem, dažos veidos vēlas tūlītēju apmierinājumu. Bet tūlītēja iepriecināšana labā veidā, nevis briesmīgi bērnišķīgā veidā. Tikai saprotot, ka viņi ir klients, viņi maksā naudu, un viņiem vajadzētu to iegūt. Un tāpēc ir notikusi šī klienta centriskuma kalšana vai kļūšana par klientu orientētu organizāciju. Tāpēc es ātri apskatīšu, ko tas nozīmē, un drīz iesākšu nedaudz tehniskāku mūsu diskusiju daļu.
Es tikai to ielikšu tur un teikšu, ka, pirmkārt, būšana uz klientu orientētā organizācijā ir viena vienkārša lieta: jums ir nepieciešams pilnīgs klienta un klienta datu pārskats. Jums var būt dažādas sistēmas. Jums var būt daudz dažādu produktu. Jums varētu būt piecdesmit dažādas nodaļas jūsu organizācijā, taču neatkarīgi no tā, kur atrodaties organizācijā, neatkarīgi no tā, kāda ir jūsu darba funkcija, jums vajadzētu būt iespējai iegūt pilnīgu priekšstatu par visiem saviem klientiem vai klientiem, kas atrodas kontekstā kāda ir jūsu darba funkcija. Un katra datu kopas daļa, kas jums ir, vai visas datu kopu daļas, kas jums ir, norāda jums, kāds ir nācijas stāvoklis šim klientam.
Es uzskatu, ka pilnīga klientu aina visās jūsu sistēmās nav tikai niecīga lieta! Mūsdienās tā ir nepieciešamība. Un pirmo reizi, kad jūs aizraujaties ar scenāriju, kurā jums ir darīšana ar visu, kas saistīts ar klientu, it īpaši, ja tas notiek tiešraidē, pa tālruni, tīmekļa tērzēšanā vai klātienē, kas ir vēl biedējošāks, un jūs varat Nestāstiet viņiem visu, kas jums būtu jāzina par viņiem. Tas kļūst ļoti acīmredzams, un tajā atrodas ļoti neveiksmīga situācija.
Es sākšu ar ļoti ātru anekdoti par reālās pasaules scenārijiem. Šis ir tāfeles fotoattēls, un tas ir mazāks par piecām dienām. Šis ir faktiskais scenārijs tabulas telpā nesen, pirms pāris dienām, runājot par pašu tēmu par to, kā mēs aizejam no ļoti lielas organizācijas ar kaut ko līdzīgu deviņdesmit dažādām mūsu biznesa daļām. Tā ir Āzijas banka, viņiem ir deviņdesmit dažādas biznesa vienības. Viņi dara visu, sākot no sabiedrības aizdevumiem, vienādranga un mikro aizdevumiem līdz finansējumam, kas paredzēts satelītu izvietošanai kosmosā. Tātad viņi ir briesmonis. Viņiem ir desmitiem miljonu klientu. Es domāju, ka viņiem ir nedaudz mazāk par piecdesmit miljoniem klientu. Viņi saskaras ar šo tipisko izaicinājumu - kā tuvoties ne tikai pamatdatu pārvaldībai, bet jo īpaši klientu datiem un vienas vienības klientam.
Un, kad mēs to izdomājām, lieta, kas mūs izlēca no šīs tāfeles, bija tā, ka viņiem nebija tikai problēmu, bet viņiem bija murgs, jo neviena viņu sistēma nerunāja savā starpā. Es varētu ieiet jebkurā bankas vai biznesa daļā un lūgt aizdevumu. Tas varētu būt auto aizdevums, mājokļa aizdevums, neliela biznesa aizdevums, un viņi neko nevarēja pateikt, vai arī viņi nevarēja t neatklāj neko par jebkurām citām attiecībām, kas man bija ar banku. Un tas pilnīgi no tiem baidīja dienasgaismu, jo viņi saprata, ka bankas, kas atrodas ceļa malā, to jau var izdarīt, un viņi, iespējams, ir 12, 15 gadus aiz astoņām bumbiņām. Un tas attiecas uz šiem galvenajiem vērtību piedāvājumiem, kurus klienti tikai meklē, un tas ir tikai konsekvents skatījums uz mani kā klientu, un jums ir jāizdomā, kā jūs to gūsit. Īpaši tagad, kad es sadarbojos ar jums tīmeklī, šajās dienās tas ir iespējams, izmantojot lietotni.
Tas ir saistīts ar šo galveno lietu - “tas viss attiecas uz mani, klientu”. Un, kad mēs izklāstam, kā izskatās uz klientu orientēta kultūra, tas nozīmē, ka jāiekļauj viss, kas mums ir no galvenajām sistēmām, kurās tiek uztvertas tādas lietas kā jūsu pirmā vārds, uzvārds un cita informācija, aizpildot veidlapu vai aizpildot to tiešsaistē vai nonākot pie mums pie tirdzniecības vietas kaut kur pie tirdzniecības vietas, un mēs sākotnēji ar jums iepazīstamies visa ceļojuma laikā, kad mēs paši piegādājam produktus vai apkalpojam tu. Un to kartēt no augšas uz leju. Nepārtraukti uzlabojot datus un datu modeļus, kurus mēs izmantojam, lai to saprastu. Pielāgojot to, kā šīs tehnoloģijas un procesi uzņēmējdarbībā, darba plūsmas, nepārtraukti pastiprina mūsu skatījumu uz jums. Pašreizējā sadarbība, kas mums ir ar jums. Tas, kā mēs pastāvīgi koncentrējamies uz jums un klientu. Ja es jums pārdodu trīs pakalpojumus, es nevēlos katru mēnesi sūtīt jums trīs dažādus papīra gabalus vai trīs paziņojumus vai rēķinus utt.
Uz klientu orientētais stāsts tagad gūst zināmu vilci, un organizācijas redz tā vērtību. Tas joprojām ir īsts izaicinājums, jo tas ir: “Labi, labi, ka man ir desmit dažādas sistēmas, un tās nerunā viena ar otru. Man nav rīka, sistēmas vai platformas, lai to visu saliktu kopā. ”Un vienmēr cilvēki nonāk telpā, kur rīko tāfeles sesijas, kā es tikko jums parādīju. Bet tas viss nozīmē vienu galveno lietu pārveidošanas kreisajā stūrī. Un pāreja no organizācijas kultūras, cilvēkiem, personāla un darbības modeļa līdz tehnoloģiju kaudzei, kas viņus atbalsta. Tātad ir diezgan izplatīts kontrolsaraksts, kuru organizācijas izmanto, lai nonāktu līdz šim brīdim, kad tās pat saprot izaicinājumu, ko nozīmē būt uz klientu orientētai, un nepieciešamību izveidot sistēmu un piekļūt rīkiem, kas tām var palīdzēt to izdarīt.
Tās ir tādas lietas kā klienta ceļojuma kartēšana visā dzīves ciklā un pieredze, kas viņiem ir ar jums kā organizāciju. Darbības modeļu uzlabošana un tas, kā jūs pats organizējat, lai koncentrētos uz klientu un vērtības ierosinājumu, kuru esat nodrošinājis klientam. Un pēc tam, protams, saskaņojiet savas tehnoloģijas un tehnoloģiju kopumus un procesus ap tiem, lai pārliecinātos, ka jūs faktiski nepārtraukti virza turpmāku saderināšanos un labāku un ciešāku saikni ar klientiem. Un pats reālais iesaistīšanās process no vadītājiem uz leju.
Ja jūs neesat mainījis savu skatījumu uz pasauli no pārtikas ķēdes augšpuses, no sēžu zāles uz leju, tad ir maz iespēju, ka jūsu depo līmenis vai ikdienas finanšu darbinieki mainīs savu uzvedību. Jums ir jāvada no augšas. Jums ir nepārtraukti jāatsvaidzina un jādefinē un jāpārveido tas, kā jūs uzrunājat, lai faktiski koncentrētos uz klientu. Tātad, kā jūs veicat ne tikai kultūras maiņu organizācijas augšdaļā, bet arī uzvedības izmaiņas organizācijas apakšdaļā un rīkus, ko jūs to darāt pieejamus?
Viena lieta ir pateikt, ka esat uz klientu orientēta organizācija un vēlaties, lai cilvēki izturētos vienādi, bet jūs viņiem neesat devis līdzekļus un rīkus, un iespējas to darīt, jūs neuzvedīsities uzvedības modeli maiņu, jo cilvēki vienkārši atgriezīsies pie ieradumiem, kurus viņi jau ir zinājuši, pirms domāja, ka viņi ir uz klientu orientētas organizācijas. Un tad vispārējā organizācijas atšķirīgo daļu un kultūras integrācija, kas tajā dzīvoja un kuru acīmredzami atbalstīja rīki un platforma.
Tātad, kā jūs izvēlaties šīs atšķirīgās uzņēmējdarbības vienības vai uzņēmumus vai jūsu organizācijas daļas un vai viņi uzvedas atšķirīgi no kultūras viedokļa un uz leju? Jūs piedāvājat viņiem piemērotus rīkus, veidus un līdzekļus, lai iegūtu pilnīgu un vienotu skatījumu uz klientu un klienta pieredzi. Un kā tad jūs varat salikt dažus KPI un izmērīt tos, salīdzinot ar tiem, un izsekot, kā arī salīdzināt dažus rādītājus ar tiem, izmērīt tos KPI un nodrošināt tiem vērtību? Uzņēmējdarbības vērtība jums pašiem un acīmredzami kaut kādā veidā vērtības ķēdē tiek vērtēta klientam un turpina viņu atgriezties. Un pēc tam iekļaujiet visu saziņu, kas jums rodas ar klientiem, izmantojot atgriezenisko saiti un reāllaiku, vai atkārtojot to apstrādātā veidā, lai jūsu uzvedība un kultūras maiņa, cerams, tiktu notverti kaut kādā atgriezeniskās saites ciklā un atgriezeniskās saites cilpā, un jūs varētu izdomāt, vai re faktiski trāpa zīmē vai nē.
Mēs nonākam pie scenārija, kurā jūs zināt, ka organizācijas galu galā pamanās efektīvi noslīkt atšķirīgos datos, un mēs esam redzējuši dažus šāda veida veidus, dažus iekšējos, dažus ārējos. Vēsturiski mums ir bijušas klientu attiecību pārvaldības platformas, reklāmas platformas un mārketinga platformas. Mums ir bijušas dažādas sistēmas, kas darbojas neatkarīgi, un, cerams, kaut kādā veidā tās savstarpēji sarunājas. Pēdējo pāris nedēļu laikā ar jums notiek plaša mijiedarbība, tāpēc mēs sarunājamies ar jums caur sociālajiem plašsaziņas līdzekļiem, mēs sarunājamies ar jums caur mūsu vietni, mēs saņemam no jums e-pastus.
Mūsu IVR sistēmām, kas ar jums sarunājas pa tālruni, tagad ir jāmaina šie dati un jāpasaka mums, kā jūs izturējāties ar mūsu telefona sistēmu un mijiedarbojāties ar mūsu datu bāzēm, un, ja jūs būtu piezvanījis mums, viss, kas ir tiek uztverts reālajā laikā, un mums jāspēj pārliecināties, ka par to varam iegūt kopēju viedokli, kas, cerams, ir tā kopīgā datu pārvaldības platforma, kas atrodas šīs diagrammas centrā.
Nesen tika izdomāta frāze, kas saistīta ar “slavenību klientu pieredzi”. Ko tas patiesībā nozīmē? Nav tā, ka mēs domājam, ka mūsu gala lietotāji vai patērētāji ir slikti izturējušās slavenības un ka viņi kaut kādā veidā jūtas atšķirīgi. Tas nozīmē, ka esam pamodies faktam, ka pret katru savu klientu vajadzētu izturēties kā pret slavenību. Viņiem vajadzētu saņemt VIP ārstēšanu no tā brīža, kad mēs viņus satiekam visā dzīves ciklā, kad mums ir prieks būt viņiem par klientiem.
Un tātad jautājums, kas man regulāri tiek uzdots - atgriežot to pie nedaudz anekdotiskāka klienta stāsta -, kā mēs ļaujam mūsu organizācijai apmierināt augošo pieprasījumu pēc slavenību klientu pieredzes? Tā kā tas, ko mēs redzam tagad, ir viens no lielākajiem traucējumiem organizācijām, ir prasība izpildīt šo solījumu klientiem. Sniegt viņiem slavenību klientu pieredzi. Pēc manas pieredzes un, protams, visā pasaulē, kuru redzu, organizācijas tiek izjauktas, to neapzinoties, pārejot no citām ietekmēm, kuras viņi, iespējams, jau ir zinājuši vai redzējuši, ka nonāk pie saviem faktiskajiem klientiem. Viņu klienti tos izjauc un izjauc ļoti nopietni. Un, ja jūs nevarat nodrošināt šo slavenību pieredzi un nodrošināt rīkus un veidus un līdzekļus savai organizācijai, lai iegūtu vienotu klienta skatījumu, tad jūs garām nokavējat vismaz jūdzi, vismaz valsts jūdzi, spēja un spēja izpildīt šo solījumu.
Šeit ir daži galvenie punkti, kurus es šeit izmetīšu, un pēc tam nodošu Robinam, lai iedziļinātos nedaudz tehniskākā informācijā, un es iesaku visām organizācijām ļoti smagi un ātri padomāt par to, vai tās pat attāli atrodas tuvu šai piegādei. solījums personālam un organizācijai kļūt par klientu orientētu vienību. Tas ir koncentrēties uz pamata komponentiem un izveidot vienotu klientu skatu. Tas izklausās ļoti vienkārši, bet ko tas nozīmē? Tas nozīmē, ka jāpārliecinās, ka esat ieguvis pareizos datus no pareizajiem datu avotiem visu laiku un pareizajā laikā. Pārliecinieties, ka dati visu laiku ir pieejami pareizajā vietā. Ne tikai daļu laika.
Un tas ir cieši jāintegrē. Un tas ir sākotnēji jāiekļauj jūsu platformā. Tas nevar būt tikai kaut kas, ko jūs domājat darīt. Vienota mārketinga kampaņa. Katru reizi, kad skatāties uz klientu, jums tas ir jāprot visu laiku. Tam visu laiku jābūt pieejamam visiem pareizajiem cilvēkiem. Tāpēc es nevēlos skriet pa gaiteņiem, meklējot cilts zināšanas. Man tas jāprot iegūt uzreiz, vienkārši nonākot pie viena rīka. Un jums tas ir jānodrošina īstajā platformā ar pareizo rīku. Tātad tas ir jāiekļauj esošajās sistēmās, kuras jūs jau izmantojat.
Jūsu CRM ir jāspēj redzēt visu, sākot no brīža, kad es jūs apmeklēju, izmantojot savu mobilo lietotni, no vietnes, sākot ar sarunām ar jūsu IVR, interaktīvu balss ierakstīšanu, lai pats caur tālruņa palīdzības dienestu izietu kā pašapkalpošanās. Vai arī, ja es nospiežu zvaigzni deviņas un tieku pie cilvēka, tad es uzdodu nedaudz grūtāku jautājumu, kuru IVR nav ieprogrammēts risināt. Ja es čivināt kaut ko laimīgu, ja esmu uzrakstījis rakstu LinkedIn. Šiem visiem ir nepieciešams atgriezties CRM, lai, ja es pārvaldu kaut ko darīt ar klientu, es to redzētu. Mums tas jāpadara par noklusējuma, nevis izņēmumu.
Tas joprojām ir ļoti liels izņēmums, ka cilvēki vēlas vadīt kampaņu, viņi vēlas veikt pārdošanas un mārketinga pasākumus vai arī vēlas atrisināt kādu problēmu vai tikt galā ar cenu noteikšanas jautājumu. Mēs organizējam vienreizēju kampaņu un cenšamies iegūt atsevišķu skatu uz konkrētu klienta segmentu un sākam rādīt pārskatus, izdrukāt lietas un nodot tās iesietas drukātas kopijas formātā. Tas ir izņēmums. Tam jābūt noklusējumam. Jūsu sistēmām visu laiku ir jāsniedz šis vienotais klienta skats. Jebkurā veidā mēs nonākam pie tā - neatkarīgi no tā, vai tas ir pārdošana un mārketings, vai tikai operatīvs, ražošanas, loģistikas, vai kāds tas varētu būt, viedoklis - realitāte ir tāda, ka jums tas viss būs jādara pirms jūs varat redzēt stabilu IA par jūsu ieguldījumu šajā pārejā uz klientu orientētu organizāciju. Jūs gūsit dažas ātras uzvaras. Noteikti būs ātras uzvaras. Tāpēc šajā jomā ir dažas labas ziņas. Bet realitāte ir tāda, ka līdz brīdim, kad esat pabeidzis pāreju uz pilnīgu viena klienta klienta organizācijas skatu, IA negaidīs no ekrāna. Un tas ir jautrs ceļojums. Tas ir vērts ceļojums. Un to visu atbalsta tas, ka mums ir pareizais rīks, pareizās platformas un pēc iespējas īsākā laikā tas ir pieejams jūsu organizācijai saprātīgā, tehniski un komerciāli izdevīgā formā. Paturot to prātā, es nodošu Robinam. Robins?
Robins Bloors: Paldies, Dez. Man bija jādara tas pats, kas jums, man pašam bija jāatslēdz skaņa. Labi, es grasījos tuvināties tam vairāk no konceptuālā viedokļa, nevis no tāda praktiskā scenārija, kādu Dez pārcieta. Mēs patiešām runājam par ļoti specifisku darbību kopumu organizācijā, kad mēs nonākam MDM jomā, un, protams, liels ir klients. Klienta vienības identitāti ir daudz grūtāk iegūt daudz dažādu iemeslu dēļ nekā kaut kas cits. Tas, iespējams, ir vissvarīgākā vienība. Dažos uzņēmumos var būt tikai viens klients, un viņiem var būt visa informācija, ko viņi varētu iegūt par šo klientu. Ļoti rets. Pārsvarā organizācijām ir vairāki klienti, un klientiem ir vairākas šķautnes. Un dati ir diezgan izplatīti visur. Es diezgan nesen strādāju ar šo ideju par datu piramīdas ideju. Atšķirība starp datiem un informāciju un zināšanām un patieso izpratni. Bet dati, informācija un zināšanas var dzīvot datoros. Dati zemākajā līmenī ir tikai signāli un mērījumi. Un kāda ir informācija, kuru varat iegūt,
Ēriks Kavanagh: Tavs audio sāk mazliet izbalināt, Robin. Vienkārši, lai tu zinātu.
Robins Bloors: Labi, es pārvietošu mikrofonu. Kā būtu ar to?
Ēriks Kavanaghs: tur jūs ejat. Tas izklausās daudz labāk. Lūdzu.
Robins Bloors: Jā, tāpēc datus galvenokārt veido signāli, mērījumi, ieraksti un tamlīdzīgas lietas. Tam nav īpaša konteksta. Tā kļūst par informāciju, piešķirot tai šo kontekstu. Datu sasaiste. Datu strukturēšana. Vizualizāciju, glosāriju, shēmu izveidošana. Viss, ko vēlaties izveidot ap to. Tas tiek nodots zināšanām, kad tādā vai citādā veidā jūs faktiski varat sākt paredzēt dotās vienības izturēšanos un arī ieviest politikas un noteikumus, kā rīkoties ar to. Izpratne dzīvo pilnībā cilvēkos. Un tā ir problēmas sastāvdaļa. Faktiski apskatot sadrumstalotību, kas pastāv, ņemot vērā klientu situāciju, jūs bieži atklājat, ka tiešām pārdošanas apjomiem ir viens skatījums uz klientu, mārketingam ir cits. Pārdošanas atbalstam vai faktiski tikai klientu apkalpošanai ir atšķirīgs viedoklis. Klientam var būt daudz saskarsmes punktu ar organizāciju. Un neviens no tiem nav integrēts pareizi strukturētā informācijā vai arī liela daļa no tā nav integrēta.
Un tad mums ir problēma, kas ir sākusi kļūt daudz izplatītāka dažu pēdējo gadu laikā, jūs varat apkopot ārējus datus par cilvēkiem, un tas ir ļoti noderīgi, taču jums tas faktiski ir jāintegrē, lai tam būtu kāda reāla vērtība. Tāpēc, uzlabojot datus, sadrumstalotība rada lielas grūtības. Šie dati nāk no dažādām vietām, un tie nav labi strukturēti. Un tas, ka pastāv tendence nepārtraukti piegādāt jaunus datus, un tas gandrīz vienmēr notiek, kad runa ir par klientu. Un katrs entīts ir kustīgs mērķis. Mums varbūt pirms trim vai četriem gadiem bija vienalga par klientu sociālo mediju profilu, bet mums tas rūp tagad. Mums tas rūp, jo tas var kaitēt organizācijai vai palielināt organizāciju atkarībā no tā, kas tur notiek.
Ja jums patiešām ir ideja, ja jūs apsēdāties un vingrinājāt un mēģinājāt izstrādāt, kas bija tās lietas, kuras jūs interesēja par klientu pirms pieciem gadiem? Un jūs to darāt vēlreiz un jūs atklājat, ka sīkumi ir pievienoti. Un lietas, iespējams, ir aizvestas. Es domāju, ka vairs nevienam nerūp, piemēram, kāds faksa numurs ir cilvēkiem. Dažiem cilvēkiem vizītkartēs bija faksa numuri. Bet nevienam vairs nerūp, jo nomira fakss. Tātad, tas ir kustīgs mērķis. Pirmkārt, aplūkojot datu modelēšanu un MDM - patiesībā man par to jāsaka ir tas, ka šī ir daļa no datu pārvaldības, ja jūs to nedarāt, tad pastāv problēma datu pārvaldīšanā. . Tā kā, ja jūs faktiski neveicat datu modelēšanu un MDM, tad vienā vai otrā veidā jums faktiski nav ļoti laba augšupvērstā skata par jebkuru konkrētu entītiju.
Bet šeit es uzskaitīju datu pārvaldību. Esmu uzskaitījis ciltsgrāmatu, datu izmantošanu, kvalitāti, drošību, pakalpojumu pārvaldību, atkopšanu. Jūs varētu pievienot dzīves ciklu utt. Datu pārvaldībā un datu modelēšanā ir šausmīgi daudz, un MDM ir tā būtiska un, iespējams, galvenā sastāvdaļa. Pārmaiņas rodas no augšas uz leju tādā nozīmē, ka jūs saprotat, ka izmaiņas notiek tāpēc, ka cilvēki saprot, ka tās notiek. Tāpēc varētu domāt par visu šo paketi, sākot no failiem un datu bāzēm, izmantojot datu elementus, līdz beta datiem un biznesa definīcijām.
Varētu domāt par to, vai faktiski vienā vai otrā veidā ir jāpārvalda visa pakete un jāatjaunina visa pakete, jo, kaut ko zinot uzņēmuma definīcijas līmenī, tas nenozīmē, ka jūs tverat datus vietnē failu un datu bāzes līmenis. Tas ir ļoti plašs attēls, un, kamēr jūs faktiski nedomājat par to, jūs nesaprotat, cik plašs tas ir. Modelēšana un MDM, ja jūs tiešām skatāties, visa lielo datu tendence nav tikai par to - ir daudz vairāk datu. Runa ir par to, ka ir daudz vairāk datu no daudz vairāk avotiem, kas sniedz jums daudz vairāk perspektīvas attiecībā uz katru entītiju, par kuru jūs faktiski vācat informāciju. Un jo sarežģītāks tas ir, jo vairāk jums ir nepieciešams modelis, jo mazāk viegli to saprast. Vienkārši apskatot, teiksim, datu bāzes shēmu, kas notiek, kad dati faktiski nāk no 10, 20, 30 avotiem.
Teorētiski var teikt, ka MDM dod priekšstatu par datu kopumu, bet praksē tā faktiski ir tā daļa. Un mēs faktiski tikko apspriedām, vai jūs skatāties uz datu lietišķo nozīmi, tad informācija par datu nozīmi faktiski ir daļa no datu kopuma, kuru jūs skatāt. Modelēšana notiek no augšas uz leju un no apakšas uz augšu. Tas ir, ka jūs varat aplūkot lietas no biznesa perspektīvas, bet jūs varat arī apskatīt lietas no mūsu perspektīvas. Un jūs veidojat abos virzienos. Un tas nav un nekad nevar būt projekts. Lai to sāktu, ir projekts. Tā ir nepārtraukta darbība. Jūs varat to sākt kā projektu, jo jums nav nekā sakarīga savā vietā, bet, kad esat to aizsācis, tam vajadzētu būt pastāvīgai darbībai. Un viss, kas tiek veikts datu jomā, MDM komandai, ja vēlaties, vajadzētu par to zināt.
Klienta izaicinājumi: vienkārši pievērsiet uzmanību klienta vienībai. Tagad ir pieejams vairāk datu par klientu no daudz vairāk avotiem nekā par jebkuru citu entītiju. Un šķiet, ka tas visu laiku palielinās. Tas bieži ir kļūdains. Piemēram, ja jūs savācat datus no manis. Ja jūs apkopojat datus par mani, jūs sapratīsit, ka man ir atšķirīgas identitātes, kas ir tikai tas, vai es izmantoju vidējos iniciāļus vai nē, dodoties uz dažādām vietnēm. Es to daru bieži tikai tāpēc, lai atklātu, kur no konkrētās identitātes iegūstu surogātpastu. Bet to dara ļoti daudz cilvēku. Un tad cilvēki pieļauj nejaušas kļūdas. Un tad informācija ir novecojusi.
Es devos uz vienu no šiem datu resursiem, kas apgalvo, ka var sniegt jums daudz informācijas par katru konkrēto personu, un izdarīju acīmredzamo un uzdevu jautājumus par sevi. Un puse no informācijas, ko viņi man sniedza, faktiski bija novecojusi. Un daži no tā tomēr bija nepareizi. Jūs to skatāt un domājat, ka tādā vai citādā veidā vēlaties vākt datus no citiem avotiem, un tas nozīmē milzīgu datu tīrīšanas un identificēšanas elementu esamību. Mums kā indivīdiem nav unikāla identifikatora. Vārds un mobilā tālruņa numurs jūs droši vien piemeklēs lielākajai daļai cilvēku, taču ne visiem ir mobilā tālruņa numurs. Un tas ir atšķirīgs arī dažādās kultūrās. Un tad ir datu raksturs analītikas ziņā.
Es to neiedziļināšos, bet datus var atlasīt. Ja jums ir kāda Twitter dati, ir tikai neliels skaits indivīdu, kuri aktīvi ievieto datus Twitter. Un viņi ir atlasīti. Viņi nav nejauši izvēlēti klienti. Viņi ir tie, kas ir nolēmuši, ka vēlas izteikties Twitter. Ir ļoti grūti iegūt klienta 360 grādu skatu. Un tas daļēji ir vienkārši visu tehniskās vēstures dēļ. Nav neparasti atklāt, ka ir trīs vai vairāk klientu datu bāzes, tāpat kā datu bāzes, nekad neaizmirstiet daudz citu informācijas avotu, ko jūs faktiski vācat par klientu. Un klientu analītika, ir vērts teikt, ka tagad tā ir milzīga iespēja. Mēs kādreiz darījām segmentēšanu kuņģī, bet tagad tas tiešām ir tāpēc, ka par klientiem ir pieejams šausmīgi daudz ārēju datu, jūs varat darīt šausmīgi daudz attiecību grafika analīzes, kas patiešām ir salīdzinoši jauna. Jūs varat izmantot jutīgo analītiku, ko jūs nekad iepriekš nezināt. Jūs varat apkopot informāciju par modi un viedokli, kuru nekad agrāk neesat varējis apkopot.
Ir ļoti labs iemesls pārskatīt to, ko jūs darāt attiecībā uz klientu, un padomāt, kā vislabāk izmantot jūsu rīcībā esošos datus. Praktisks skats. Klienta entītijas modelēšana ir nepieciešama darbība precīzas un noderīgas BI un zināšanu uzlabošanas nolūkos. Citiem vārdiem sakot, ja jums ir samērā liels klientu skaits, tā īsti nav izvēles lieta. Jums tas ir jādara. Un es domāju, ka tas ir viss, kas man jāsaka. Piespēlēsim bumbu tālāk.
Ēriks Kavanaghs: Labi, tāpēc Džon, es ticu, ka jūs dodaties tālāk? Tad Diāna veiks demonstrāciju. Tātad, Džons Evanss, atņemiet to. Un ļaudīm, nekautrējieties, sūtiet savus jautājumus jebkurā laikā. Mēs to uzraudzīsim attiecībā uz jautājumiem un atbildes. Ņemiet to prom, Džons Evanss.
Džons Evanss: Labi. Paldies, Ēriks. Un paldies Dez un Robin par šo ievadrakstu un komentāriem. Ļoti daudz pārklājās tas, ko jūs tur runājāt, un tas, par ko mēs šodien runāsim un rādīsim, kas ir lieliski. Un ka mēs noteikti piekritīsim, ka šis klientu orientētības jēdziens ir kaut kas tāds, ko cilvēki cenšas sasniegt, un es domāju, ka tā sakne ir tā, ka mēs sakām, ka, ja ir labi dati, tikpat labi dati, kā jūs varat iegūt par saviem klientiem, tā ir vienīgais veids, kā lūgt, lai to sasniegtu. Tātad, ko mēs šodien vēlamies darīt, ir runāt par uz klientiem vērstu pamatdatu pārvaldību un mazliet dalīties ar visiem par to, kā mēs tam pievēršamies, risinot šo problēmu, un runāt par jaunu, tikko ieviestu piedāvājumu, kas ir paredzēts tā izveidošanai jebkura lieluma uzņēmumiem ir viegli piegādāt labākus klientu datus visā to sadrumstalotajā datu vidē. Tātad šī ainava varētu izskatīties kaut kas līdzīgs šim.
Šeit mums ir dažādas sistēmas pa perimetru, daudz sadrumstalotu lietojumprogrammu, dažas no tām darbojas mākonī, dažas no tām darbojas telpās. Un katrā no tiem pēc definīcijas jums būs dažādi veidi, kā identificēt klientus un klientu informāciju. Dažādi klientu datu modeļi ar atšķirīgiem atribūtiem, dažādām prioritātēm un tā tālāk. Un pat ja jūs būtu organizācija, kurā jūs sevi uzskatāt par zināmu, SAP veikals vai Oracle veikals, vai arī jūs tikai vadāt savu biznesu, piemēram, SAP vai tikai Oracle, vai arī jūs izmantojat SalesForce, jums var būt vairāki šo sistēmu gadījumi pat jūsu uzņēmumā. Varbūt tos izvieto citā vietā vai reģionā, kas izveidots dažādu iemeslu dēļ, dažādās pasaules zonās, vai arī jūs, iespējams, esat tos iestatījis atšķirīgi pēc uzņēmējdarbības veida. Pat ja jums ir tikai viena ERP, ja pielāgošanu esat veicis visiem, datos būs konflikti.
Tagad sastopamo sadrumstalotību vēl vairāk palielina mākoņdatošanas sistēmu un labāko šķirņu lietojumprogrammu pieņemšana. Tātad, lai gan patiešām liela, sarežģīta, sarežģīta vide, piemēram, šī, kādreiz visi domāja, ka “labi, ka tas notiek tikai tiešām lielos uzņēmumos”, ņemot vērā mākoņu risinājumu parādīšanos un labākās šķirnes pieeju, šī problēma ir tagad tas kļūst izplatītāks pat mazākās organizācijās. Tātad tas patiešām darbojas diapazonā no maziem uzņēmumiem līdz lieliem uzņēmumiem. Ikviens cieš no vienas un tās pašas problēmas ar saviem klientiem. Un jūs varat apskatīt dažas no tām problēmām, kuras es šeit esmu uzskaitījis vidū.
Es tos sadalīšu trīs veidos. Pastāv ar datiem saistītas problēmas, ja jums ir dublikāti, nederīgi dati, trūkst lauku, jums ir nekonsekventa informācija, nekonsekventa hierarhija, un laika gaitā šīs lietas vienkārši pasliktinās. Tad jums ir problēmas, kas saistītas ar cilvēkiem un kurās cilvēki nevar piekļūt datiem, viņi nevar atbildēt uz viņiem uzdotajiem jautājumiem, kur viņi meklē, bet viņi nespēj sasniegt to 360 grādu uzskatu, par kuru runāja Robins.
Trešajā jomā ir ar procesu saistīti izaicinājumi, kur jums ir dati vairākās vietās, kā arī cilvēki nezina, kas un kad mainījās, jo dati visu laiku notiek. Tātad, kā saglabāt šos datus tīrus, nav nekādas kontroles vai pārvaldības. Tā kā jūs mēģināt sniegt saliedētāku / pārliecinošāku klientu pieredzi un iesaistīties dialogā ar klientiem, to patiešām ir grūti panākt, ja jūsu pašu dati par šīm personām nav konsekventi un nav precīzi.
Tieši tāpat, kā es redzēju, es domāju, ka tas bija pagājušajā nedēļā vai iepriekšējā nedēļā rakstā “Informācijas pārvaldība”, kurā tika runāts par to, kāpēc personalizētais mārketings joprojām nav precīzs, un tajā tika uzskaitīti deviņi iemesli. Pirmie divi iemesli viņu sarakstā ir slikta datu kvalitāte un dati nav integrēti.
Ko jūs varat darīt šajā sakarā? Ir arī daži veidi, kā varat mēģināt pieiet šai problēmai un padomāt par to, cik tas maksās jūsu organizācijai. Varat vai nu uzbrukt šiem datiem, kad tie ir dzimuši, ja vēlaties, vai arī varat uzbrukt pēc tam, kad tie ir iesūkušies jūsu sistēmā, tāpēc šeit ir redzams attēls no organizācijas, kurā mēs strādājām, kas faktiski izcēla apmēram trīsdesmit dažādas vietas, kur dati tika glabāti. tur, viņu ainavā.
Tātad, tiklīdz šie dati ir tikuši izplatīti dabā, šajos desmitos sistēmu ir grūti atrodami, to ir grūti uzturēt, tos ir dārgi labot, ja domājat par ieiešanu un mēģināšanu labot trīsdesmit dažādos laikos trīsdesmit dažādās vietās. . Tātad viens no jēdzieniem, par kuru mēs vēlamies runāt, ir mēģinājums būt proaktīvam un mēģināt labot lietas tā dzīves cikla sākumā, jo, kad jūs to darīsit, to būs vieglāk atrast, vieglāk kontrolēt un lētāk labot un uzturēt. un tādā veidā jūs iegūsit labākus datus, strādājot pakārtotajās lietojumprogrammās.
Tātad šī ir koncepcija, par kuru mēs runājām, ko sauc par proaktīvu MDM, un birka, kuru mums patīk izmantot, ir upju, nevis ezeru tīrīšanas jēdziens. Tātad ir trīs soļi, pirmkārt, lai iegūtu tīru, kur vēlaties salīdzināt un apvienot, kā arī iztīrīt un izdzēst ierakstus pēc iespējas tuvāk avotam, lai mēģinātu iegūt zelta rekordu, lai izvairītos no jūsu pakārtoto lietojumu piesārņošanas. To var izdarīt, ieviešot avotu vadību vai pat nodrošinot vietu, kur centralizēti piedāvāt datus, lai tie būtu konsekventi un precīzi, pirms tos izlaižat dabā.
Bagātināšana ir saistīta ar pievienotās vērtības pievienošanu datiem, kas jums iet, ieskaitot atsauces datus un citu informāciju, kas nav jūsu avota operētājsistēmā, tāpēc tā varētu būt hierarhija, piemēram, segmentēšana, piemēram, nav raksturīga šajās sistēmās.
Tad trešā daļa ir par to, kā saglabāt tīrību, un šeit ir jāpārliecinās, ka ir ieviesti procesi un ir identificēti cilvēki, kas veic pārvaldību un pārvaldi, ir pieejami rīki, kas ļauj šos procesus aktivizēt un pēc tam aktīvi saskaņot, un jūs sakopat jūsu dati periodiski, lai tā nenotiek, tāpēc jūs izvairāties no sabrukšanas, kas dabiski notiks, piemēram, kad cilvēki maina darbu vai viņi maina dzīvesvietu vai tā tālāk.
Tātad, kā jūs to iegūstat? Ir vairākas iespējas, kuras varat izmantot, lai uzbruktu šai problēmai. Jūs varētu izmantot datu kvalitātes rīku, jūs varētu izmantot datu integrācijas rīku, lai iegūtu informāciju, jūs varētu izmantot darba plūsmas rīku, lai sadalītu darbu dažādiem cilvēkiem. Varat izmantot pārvaldības rīku, lai sekotu tam, kas ko dara. Jūs faktiski varat sasaistīt visus šos dažādos mantojuma instrumentus un iemest tajā daudz cilvēku.
Bet tas viss ir ļoti dārgi, tas prasa ļoti daudz resursu, to ieviešana būs lēna, to būs grūti pārvaldīt, un jūs pat varētu vēlēties sākt ar klientu datiem, bet jūs arī vēlēsities, lai galu galā pārvaldītu savus produktus, jūsu produktu saraksts, kas ir šiem klientiem, un šo produktu piegādātāju saraksts, un kontu diagramma, kuru izmantojat visā jūsu biznesā, lai sekotu līdzi notiekošajam, pārvaldītu darbiniekus, kuri apkalpo šos klientus utt. . Tagad jūs runājat par vairākiem domēniem, piegādātājiem, produktiem, kontu plānu, darbiniekiem un tā tālāk, lai mēģinātu sniegt 360 grādu skatu uz visu jūsu biznesu.
Ideālā gadījumā tas, ko mēs domājam sasniegt, ir viens risinājums klientu pamatdatu integrēšanai, saskaņošanai un tīrīšanai, viens risinājums, lai jūs varētu pārvaldīt pārvaldību un pārvaldību, un viens rīks, kuru varat izmantot, lai pārvaldītu katru datu domēnu, sākot darbu ar klientu un pārejiet tālāk. Tas ir jaunā piedāvājuma mērķis, kuru mēs tikko paziņojām, ar nosaukumu Magnitude ONE. Magnitude ONE ir MDM piedāvājums, kas paredzēts uzņēmumiem, lai integrētu, saskaņotu un pārvaldītu savus pamatdatus tajās populārajās SaaS vai ārpus telpām esošajās lietojumprogrammās, kuras tiek izmantotas, kā mēs runājām iepriekš, un tāpēc Magnitude ONE ietver vairākus komponentus.
Pirmais, kas tajā iekļauts, ir mūsu Kalido MDM risinājums, kas tika ieviests dažos pasaules uzņēmumos, un Ēriks, jūs runājāt par savu pakļaušanu galvenajiem datiem un pārvaldību jau 2003. gadā. Es domāju, ka šis produkts sākotnēji iznāca ap 2004. gadu. Tātad mēs esam bijuši pionieri šajā telpā, izmantojot šo rīku. Mēs sākām to izmantot, lai apkalpotu informācijas analītisko izmantošanu, lai pārliecinātos, ka laba informācija nonāk noliktavā, un laika gaitā mūsu klienti to arvien vairāk un vairāk izmantoja operatīvās lietošanas gadījumos un vairāku domēnu pārvaldībā, ieskaitot klientu, produktu un finanšu pārdevējs un darbinieks utt. Tātad Kalido MDM ir galvenā šī risinājuma sastāvdaļa.
Mēs arī nodrošinām savienojamību un integrāciju visdažādākajām avotu sistēmām, sadarbojoties ar programmatūru SCRIBE, izmantojot pakalpojumu SCRIBE tiešsaistes integrācijas platformu. Tas ir mākonis balstīts integrācijas piedāvājums ar savienojumiem ar vairāk nekā četrdesmit sistēmām gan telpās, gan SaaS sistēmās, kuras organizācijas izmanto. Tātad kopā ar šiem diviem kopā ar mūsu Kalido MDM risinājumu tajā ietilpst arī spēja radīt darbplūsmu balstītu vidi galveno datu pārvaldībai un pārvaldīt to visā dzīves ciklā. Mums ir tur esošs atbilstošs dzinējs, kas īpaši paredzēts klientu datu apstrādei, un papildus programmatūrai mēs piedāvājam arī dažas virtuālās klases apmācības par produktu Kalido MDM un modelēšanas komponentiem.
Tātad, Robin, jūs runājāt par modeli, tā ir patiešām kritiska daļa, un patiesībā mēs sākam savu risinājumu, un mēs jums to parādīsim pēc brīža, kā jūs uzņemat šo balto tāfeli, kuru parādīja Dez, un pārveidojat to kaut kas, kas var faktiski iestatiet savu MDM sistēmu. Jūsu pēdējais jautājums par ONE Magnitude ir tas, ka tas ir pieejams telpās vai kā mākoņa pakalpojums. Jūs varat saņemt abonēšanas licenci vai pastāvīgu licenci. Ideja ir tā, ka jums to būs viegli iegādāties, uzturēt, ieviest un uzturēt.
Tātad, kā tas izskatās, šeit ir VIENOTIS magnitūdas centrs ar spēcīgām iespējām darīt visu gan baltajā, gan zilajā lodziņā. Tāpēc izveidojiet savienojumu ar klientu datiem un piekļūstiet tiem, izmantojot SCRIBE savienotāju, par kuru es runāju. Pēc tam veiciet visus apgūšanas vingrinājumus, kas jums jādara, lai saskaņotu datus, tos apvienotu, saglabātu un bagātinātu, lai tie būtu tīri. Pēc tam autorizējiet un publicējiet precīzus un konsekventus datus patērētājām sistēmām, kā arī piekļuves slāni, lai cilvēki varētu meklēt datus, pārlūkot datus un pat autorēt jaunus ierakstus, lai laika gaitā jūsu operētājsistēmas un analītiskās sistēmas būtu tīras.
Mēs nodrošinām tīmekļa lietotāja saskarni gan kārtības sargiem, gan administratoriem, kurus jūs redzēsit vienā mirklī, kā arī biznesa lietotājiem. Viņi var ne tikai pārlūkot un piekļūt publicētajiem pamatdatiem, bet arī spēlēt lomu pārvaldīšanas procesā. Tāpēc iedomājieties, ka jūsu tirdzniecības pārstāvis sarunājas ar klientiem, viņi uzzina kaut ko jaunu par klientu, viņi var izvirzīt izmaiņu pieprasījumu un pateikt, hei, šī klienta vārds, viņi ir mainījuši nosaukumu, viņi ir mainījuši savu e-pasta adresi, viņi ir mainījuši uzņēmumus varbūt šis ārsts ir mainījis piederību šai slimnīcai, mēs vēlamies pārliecināties, ka mēs sekojam līdzi šāda veida lietām, vai arī šis apdrošināšanas brokeris tagad pārvadā šos produktus, mēs vēlamies pārliecināties, vai mēs viņiem tirgojam šos jaunos apdrošināšanas produktus, piemēram. Tātad šāda veida lietas var tikt paaugstinātas un apkalpotas pareizi, jo darbinieki, kas saskaras ar klientiem, nodarbojas ar šīm personām.
Pāris citu atribūtu par mūsu risinājumu. Pirmais ir šis biznesa modelis. Atcerieties to baltā tāfeles attēlu, kuru parādīja Dez un kurā bija apļi un bultiņas. Tas būtībā ir biznesa prasības attiecībā uz to, kādam jābūt datiem, kā tie tiek izmantoti reālajā pasaulē. Mēs sākam ar kaut ko, ko sauc par biznesa informācijas modeli, un mēs pamatā varam uztvert šīs prasības un ar tām saistītos biznesa noteikumus un faktiski to izmantot, lai izveidotu noteikumus un MDM repozitoriju. Tātad tas faktiski darbojas kā veids, kā pārvarēt komunikāciju plaisu, ko tik bieži redzam starp biznesa cilvēkiem, aprakstot prasību un IT, kam jāatgriežas un jāpārveido tas tabulās un kartēs utt.
Tāpēc mums ir pieeja uz biznesa modeli balstītai pieejai, lai pārliecinātos, ka tā ir jau no paša sākuma. Mēs iekļaujam arī automātisku šī procesa apstrādi, kā arī iegultās darba plūsmas un izmaiņu pārvaldību, lai jūs, automatizācijas dēļ, varētu mainīt savas modeļa izmaiņas vietā, kur to pievienojat, varat to ātri izvietot un darīt ar nelielu komandu., tas neprasa tik daudz kodēšanas, kā varbūt jūs varētu gaidīt.
Es minēju modeļa vadīto dabu, kas arī virza ekrānus, kas faktiski parādās. Tātad, ja jums ir klienta apraksts un tur ir viņa atribūti, ekrānā redzēsit atribūtus, kas ir definēti modelī, tāpēc tas viss ir izveidots jums, jums nav jāizveido īpaša saskarne. ekrāni datu kartēšanai, tas viss ir atkarīgs no modeļa.
Vēl viena lieliska iezīme, ko mēs esam ieviesuši, ir Excel integrācijas koncepcija datu pārvaldītājiem. Tas nozīmē, ka datu pārvaldnieki var izmantot Excel kā vietu, lai rediģētu ierakstus, kurus nevarēja automātiski saskaņot, apstiprināt un izvietot. Tagad jūs varētu domāt, labi, ka tas ir tikai, jūs vienkārši izmetat datus Excel, vai ne? Tas ir daudz vairāk, nekā tas, ka forši, ka šī spēja ir tāda, ka tā novērš problēmu, kas saistīta tikai ar atjauninātu datu atjaunināšanu, ielādējot datus no Excel.
Faktiski, kad jūs lejupielādējat šos datus no Kalido MDM uz Excel saskarni, tas nāk ar validācijas noteikumiem. Tātad jums tiks norādīts, kura no šīm šūnām ir jāaizpilda, lai tā kļūtu par derīgu ierakstu, un tā jums parādīs pieejamo vērtību nolaižamo sarakstu vai, piemēram, apstiprinātās vērtības, lai jūs pamatā izvairītos radot kļūdas, atjauninot pamatdatu ierakstus.
Pēc tam iegultās darbplūsmas motorā pārliecinieties, vai visi dati ir apstrādāti un atļauti publicēšanai, un tas arī seko līdzi tam, kas ko un kad izdarīja, un ļauj jums pārskatīt un revidēt visas šīs bijušās pamatdatu vērtības, lai jūs varētu redzēt, kā dati tiek mainīti laiks.
Tāpēc ieguvums no klienta datiem ir tas, ka jūs varat nokļūt vietā, kur varat veidot personalizētākus un atbilstošākus dialogus un mijiedarbību ar klientiem. MDM kļūst arvien kritiskāks uzņēmējdarbībā, it īpaši, ja domājat par tur notiekošo mārketingu viens pret vienu, un tas ir labs piemērs notiekošajam ciklam.
Tātad jūs sākat ar datiem par saviem klientiem, tas ir viss, ko esat apguvis, kas viņi ir, kādi produkti viņiem pieder, ko es varu salīdzināt ar klientu informāciju vairākās sistēmās? Tad jūs to papildināt ar plašāku informāciju par viņiem un to, kā esat sazinājies pagātnē. Ko viņi ir reaģējuši? Vai kā viņi vēlas, lai ar viņiem sazinātos? Varbūt viņi vēlas, lai ar viņiem sazinās pa faksu, tāpēc tas joprojām ir viņu vizītkartē. Bet šī informācija sniedz jums ieskatu, kas nepieciešams mijiedarbībai.
Tātad, kādas vēl preferences? Daļa no tā, iespējams, nāk no sociālajiem avotiem. Tad jūs varat izlemt, kāda ir labākā mijiedarbība ar šiem klientiem, kādus piedāvājumus man vajadzētu sniegt? Tas radīs sava veida mijiedarbību, viņi kaut ko lejupielādēs, kaut ko iegādāsies.
Protams, tas radīs vairāk datu, ko vēlaties ievadīt šajā tikumīgajā mārketinga mijiedarbības ciklā. Tā rezultātā jūs varēsit ātrāk atrast un aizvērt jaunus klientus, palielināt pārdošanas apjomus, sniegt labāku klientu apkalpošanu, novērst kļūdas, novērst sūtījumu dublēšanos, piemēram, mārketinga materiālu nosūtīšanu, un galu galā mēs varēsim samazināt pārdošanas apjomus un mārketinga izmaksas.
Tā kā viens no mūsu klienta piemēriem, kurš to izdarīja, Lielbritānijas pasta nodaļa izmantoja Kalido MDM, lai sniegtu labākus klientu datus, lai viņi varētu piegādāt pareizos produktus un turpināt klientu dialogu pareizajā kanālā, kas galu galā noveda pie lielākiem pārdošanas apjomiem un viņiem palielināja peļņu.
Tātad, tas ir tikai mans ievadkomentārs, es gribētu tagad to nodot Diānai, lai jūs iepazīstinātu un parādītu, kā tieši mēs to darām.
Diāna Kolinsa: Paldies Džonam, tāpēc cerams, ka mēs to visu spēsim ieviest jūsu visu labā. Tātad tas, kas jums šobrīd būtu jāredz ekrānā, ir Kalido biznesa informācijas modeļa piemērs. Tātad daļa no risinājuma, ko mēs jums šodien parādīsim, ir salesforce.com datu integrācija. Šeit mēs esam ieguvuši mūsu salesforce.com modeli apakšējā kreisajā stūrī. Acīmredzot tā ir tīmekļa lietojumprogramma, programmatūra ir pakalpojuma veida lietojumprogramma. Mēs to integrēsim ar datiem no mūsu sākotnējās biznesa komplekta Oracle ieviešanas.
Tāpēc mūsu mērķis ir ņemt mūsu kontaktinformāciju un konta informāciju no salesforce.com, integrēt to ar mūsu debitoru parādiem un kontaktinformāciju vienā saskaņotā kontā un kontaktu struktūrā, kuru mēs pēc tam ielādēsim Microsoft Dynamics CRM. Tātad mūsu scenārijs ir tāds, ka mēs pārejam no tā, ka agrāk esam izmantojuši salesforce.com uz Dynamics CRM. Mēs vēlamies pārliecināties, ka mums ir pilnībā integrēts, saskaņots klientu saraksts, 360 grādu skats, kura pamatā ir mūsu jaunā Dynamics CRM vide.
Tāpēc, lai to izveidotu, mēs esam pārcēluši datus no salesforce.com un EBS uz Kalido MDM, mēs faktiski esam veikuši saskaņošanas procesu. Tāpēc laika interesēs mēs esam gatavojuši ēdienu gatavošanu un gatavojamies baudīt maltīti. Tagad pārslēgsimies uz mūsu MDM vidi un parādīsim tikai dažas no lietām, kuras mēs varam darīt, izmantojot pievienotās funkcijas, kuras MDM risinājums papildina šo platformu vienkāršā savienojamības integrācijā.
Bet viena no lietām, kas, protams, notiktu, jūs zaudētu savu vēsturi. Jūs galu galā izmantosit savus datus Microsoft Dynamics, bet vai jūs zināt, no kurienes kaut kas nāk? Tas ir tas, ko MDM, viena no lietām, ko MDM risinājums var mums piedāvāt, tas mums kļūst par vēsturi.
Tātad, ja mēs apskatīsim mūsu saskaņoto kontu sarakstu un mēs izvēlēsimies vienu no tiem. Teiksim, ka mēs šeit izvēlējāmies Alberta veikalus. Tas mums sniedz zināmu informāciju par to, no kurienes radies šis Alberta veikalu ieraksts. Mēs redzam, ka tā ir divu ierakstu integrācija, no kuriem viens nāca no salesforces.com konta ar nosaukumu Alberts un Džerards, bet otrs nāca no EBS norēķinu konta ar nosaukumu Albert's Stores, un tie tika integrēti kopā un harmonizēti šajā viena mātes kontā ar nosaukumu Albert's Stores.
Mēs redzam arī tā sākotnējo ID, mēs varam redzēt, ka šajā dienā tas jau ir migrēts uz Microsoft Dynamics, jo šeit mums ir CMR ID no Microsoft Dynamics. Es redzu laiku, kad dati pēdējoreiz tika atjaunināti. Papildus tam mēs piedāvājam vēl vienu skatu, kas ne tikai ļauj aplūkot datus, bet arī ar grafika skatu jūs varat apskatīt asociācijas, kurās dati piedalās.
Tātad šeit ir tas pats ieraksts, mūsu Alberta veikali ar saistībām ar debitoru kontu, tās salesforce.com kontu un kontaktpersonām. Ja mēs izvēlamies kādu no šīm kontaktpersonām, mēs redzam, ka šī kontaktpersona faktiski bija salesforce.com kontaktpersona. Tāpat mūsu Ādama Alberta konts bija EBS kontakts, tāpēc, manuprāt, uz šo kustību ekrānā tas notiek automātiski, pāris no viņiem es daru, lai lietas būtu viegli lasāmas. Bet turpinot, mēs varam apskatīt kontaktinformāciju un redzēt, ka tā nāk no mūsu salesforce.com konta. Tas faktiski izveidos skatu, kas parādīs visas attiecības, kurās piedalās mūsu dati.
Turklāt, redzot veidus, kā mēs klasificējam savus saleforce.com datus, un ka tur ir arī citi konti, kuru saraksts ir pārāk liels. Arī tās lietas, kuras ir pārāk daudz, lai tās uzskaitītu, mēs joprojām varam pie tām nokļūt. Mēs varam vienkārši ritināt šeit lapu uz leju un nokļūt visu to papildu kontu sarakstā, kuru bija par daudz, lai uzskaitītu grafiskajā skatā. Protams, mēs varētu sākt arī grafika skatā par jebkuru no šiem. Tātad tas ir viens veids, kā rīkoties ar lietām. Mēs varam redzēt datus, mēs varam manipulēt ar datiem, mēs arī vēlamies, lai varētu tos novērst un labot. Tātad pāris veidi, kā to apskatīt.
Tātad viena no lietām, ko mēs varētu darīt, ir tas, ka mēs varam pāriet, aplūkot hierarhiju, es esmu saglabājis mūsu kontu hierarhiju kā vienu no manām izlasēm, tāpēc es varu saglabāt dažādas informācijas kategorijas kā kontus, kā arī hierarhiskus ceļus, kas Es varētu izmantot savā hierarhijas pārlūkā. Tāpēc šeit es varu izpētīt savu hierarhiju, es varu redzēt visus dažādos kontaktus, kas man ir ar katru kontu.
Bet viena no citām lietām, ko šī vide nodrošina, ir iespēja atrast visus bāreņus. Tie ir kontakti, kas ienāca caur mūsu harmonizēto sistēmu, un kuru avotos nebija vecāku, tāpēc šie ir bāreņi, kuri ir atstāti. Tātad mēs tos esam pārcēluši, mēs esam identificējuši, mēs zinām, ka šie ir bāreņi, kā mēs to labosim? Mēs vienkārši noklikšķiniet uz šī slēdža rediģēšanas režīmā, kas atver vēl vienu hierarhijas skatu un tagad mēs varam sākt klasificēt šos ļaudis. Tāpēc varbūt Bils Murray strādāja AC Network, lai mēs varētu viņu pārņemt un pievienot viņu sarakstam, un mēs redzam viņu izceltu, norādot mums, ka šīs ir izmaiņas. Es varu pārvietot Sandiju un viņu varbūt norīkot AG Edwards and Company.
Tā kā šīs izmaiņas tiek veiktas, tās tiek ierakstītas šeit, es varu tās atsaukt, ja apzinos, ka esmu pieļāvis kļūdu. Es varu grupēt tos vairākus kopā un pārvietot tos caur sistēmu kā vienību, dodot viņiem vārdu, un pēc tam caur manu sistēmu tie tika apstrādāti kā viena darba vienība. Tātad tas ir viens veids, un acīmredzot, ja es proaktīvi strādāju, es varētu vēlēties ieiet šeit un paskatīties uz šo jautājumu un, ja es redzētu, vai tur būtu bāreņi, un risinātu šo problēmu. Ko darīt, ja es to nedarītu? Ko darīt, ja es nebūtu proaktīvs? Nu, atkal mūsu sistēmā ir darbplūsma, kuru es jau minēju, darbplūsmas risinājums, kas ļauj mums ar to tikt galā tiešāk.
Lai to izdarītu, es pieteicos kā sistēmas administrators, es tagad pieteikšos kā datu pārzinis, vai ne? Tātad šī būtu persona, kas ir atbildīga par nederīgu datu pārvaldību. Jūs redzēsit, tiklīdz esmu pieteicies, un nokļūstu savā iesūtnē. Tur ir mūsu 11 bāreņu ieraksti, jo attiecības, saikne starp kontaktiem un viņu kontiem ir obligāta. Visi saskaņotie konti, kuriem nebija atbilstošu savienojumu ar kontu, nav derīgi. Viņi pārvietojas pa darbplūsmu un, kā mēs redzam darbplūsmas diagrammā, lūk, kur mēs tagad labojam ierakstus. Pēc tam viņi pāriet uz apstiprināšanas procesu, ko apstiprina pārdošanas vadītājs, apstiprina grāmatvedība un, visbeidzot, atļauj publicēšanai nākamajā mūsu dinamikas sērijas atjauninājumā.
Protams, to var iestatīt arī darbam reālajā laikā, kas tiklīdz tas tiek publicēts, tiklīdz tas ir autorizēts publicēšanai, tas nekavējoties izlādēs dinamiku, tāpēc ir atkarīgs no jums, kā vēlaties konfigurēt šo pēdējo saskarne. Tāpēc, cerams, tas mums ir devis īsu ideju un pārskatu par dažiem veidiem, kā mūsu MDM rīks var palīdzēt bagātināt un uzlabot mūsu vidi. Ir daudz, daudz citu veidu, kā mēs varam uzlabot jūsu klienta informācijas izmantošanu un patiešām nokļūt līdz vietai, kur jums ir patiesi harmonizēts klienta 360 grādu skats ar visu informāciju vienuviet pieejamā vietā. lietotājiem. Ne tikai caur šī pakalpojumu sniedzēja saskarni, bet kā jau minēju, mēs piedāvājam arī patērētāja saskarni - sava veida tīmekļa portālu, kurā, ja lietotājs zina, ka ir notikušas izmaiņas kontā, viņš var uzrādīt izmaiņu pieprasījumu un adresi, kā arī apzīmēt šīs izmaiņas. pieprasiet tieši datu pārzinim, lai veiktu jebkādas izmaiņas ierakstā, kas, viņuprāt, ir jāveic. Tāpēc šajā brīdī es domāju, ka es to atgriezīšu pie Ērika un mēs ieiesim Q un A.
Ēriks Kavanagh: Protams. Tātad mums šeit ir pāris jautājumu no auditorijas. Es izmetīšu vienu, bet varbūt vispirms Dez vai Robin, vai jums ir kādi jautājumi? Ļaujiet man sākt ar jums Dez.
Dezs Blanšfīlds: Viena no lietām, ar kuru es saskaros katru reizi, kad dodos šajā ceļojumā ar organizāciju, ir visa šī versiju kontroles problēma. Vai jūs varētu vienkārši pieskarties pieejai versijas kontrolei, kas saistīta ar datiem, vai arī noteiktai - zināt, iedomājieties scenāriju, kurā trīs dažādas organizāciju daļas nodarbojas ar mani kā klientu, un tad viņi veic dažādus atjauninājumus un izmaiņas, izmantojot tagad jaunu rīks. Kā mēs risinām jautājumu par to, ka versijā tiek kontrolēti tikai tie dati, kas nāk caur biznesu, un kurš tos kura, kontrolē un apstiprina?
Diāna Kolinsa: Tas ir lielisks jautājums. Tātad viena no lietām, kas ir iebūvēta un iestrādāta mūsu risinājumā, ir revīzijas izsekošana un vēsture. Tāpēc es redzēšu, vai es varētu atrast ierakstu ar vēsturi. Ļaujiet man redzēt, vai mūsu Alberta veikalu ierakstam, ko mēs izmantojām, ir vēsture, tiklīdz es noklikšķinu uz vēstures režīma, ko tas man dara - man ir - šim vēsturē nav izmaiņu. Es gribu, lai tas parādītu mums visas šeit veiktās pagaidu izmaiņas, kā arī datumu un laiku, kurā tās tika veiktas. Turklāt es varu pāriet uz pilnīgu vēstures informāciju un, ja es ieslēdzu revīzijas izsekošanu, es ne tikai redzētu šīs izmaiņas un kad tās tika veiktas, bet arī revīzijas pieraksts man pateiks, kurš šīs izmaiņas veica, kāds lietotājs arī veica šīs izmaiņas. .
Mūsu pieeja versijai ir vairāk balstīta uz laiku, nevis uz patvaļīgu etiķešu iestatīšanu. Jūs varat izvēlēties laiku un aplūkot savus datus tādā pašā formā, kā tas bija tajā brīdī, un migrēt datus tā, kā tas bija tajā brīdī. Un mēs, protams, izsekojam ne tikai datu satura, bet arī datu modeļa vēsturei. Tā kā jūsu datu modelis var mainīties, mēs pievienojam jaunas klasifikācijas, mēs to arī izsekojam, un jūs vienmēr varētu atgriezties un redzēt lietas tādas, kādas tās bija konkrētajā brīdī.
Dezs Blanšfīlds: Datu modeļi tur rada izaicinājumus, es domāju, ka jums ir ievērojama ciltsvieta, strādājot ar dažiem nozīmīgiem rakstiem. Vai jūs varat sniegt mums dažus piemērus dažiem jau ieviestajiem datu modeļiem, un daži, kurus jūs risinājāt, vadot šo, jūs zināt, galvenajās nozarēs, piemēram, ražošanā un mazumtirdzniecībā, loģistikā un finanšu pakalpojumos. Jums ir banku darbība un zaudējumu pārvaldība utt., Vai tad pieeja tiek veikta ar iepriekšējo modeli, kas var ātri izveidot projektu, lai cilvēki varētu sākt zināt, kur ir nepilnības, vai arī viņiem pašiem ir jāveido un jāmobilizē šis modelis?
Diāna Kolinsa: gadu gaitā esam izvēlējušies abas pieejas. Mēs esam mēģinājuši nākt klajā ar modeļiem un secinājuši, ka pilnīgāks modelis patiešām nozīmē, jo vairāk izmaiņu jums būs jāveic, lai klientam būtu vairāk pielāgojumu. Tāpēc mēs patiešām esam izvēlējušies modeļa fragmentus, dažus kopīgus pamata elementus, kas, mūsuprāt, patiešām izplatās visās nozarēs.
Piemēram, finanšu pakalpojumu jomā mums ir modeļi vērtspapīru un atvasinātu finanšu instrumentu tirgus tirgos utt. Mums ir apdrošināšanas, īpašuma un atbildības apdrošināšanas, pārapdrošināšanas modeļi, un tie abi pārvalda risku dažādos veidos. Mums ir ražošanas modeļi materiālu rēķiniem, izkraušanas rēķiniem. Mums ir citas piegādes ķēdes vai jebkura cita izsekotāja modeļa daļas, starpproduktu noliktavas, izplatīšanas modeļi, krājumu novecošana, tamlīdzīgas lietas. Daudziem mūsu klientiem, jūs zināt, mums ir klienti gandrīz katrā vertikālē, par kuru jūs varat iedomāties, bet daudziem no viņiem mēs esam spējuši izstrādāt noteiktas galvenās sastāvdaļas, kuras mēs klientam saliekam, par gatavu modeli.
Džons Evanss: Jā. Ļaujiet man tikai piebilst, Diāna. Jūs zināt, modelis, kuru mēs pirms minūtes parādījām ar oranžu fonu, patiešām ir konceptuāls modelis, tāpēc tam, jūs zināt, ir patskaņi un nav pasvītrojumu, es domāju, ka tas ir tas, ko cilvēks var saprast. Tas nav IT jēdziens pats par sevi, tas ir kaut kas, ko biznesa cilvēks var saprast. Mums ir šie konceptuālie modeļi, mēs varam importēt esošu modeli, kas jums varētu būt, un mēs to faktorējam, lai iegūtu to šādā veidā, bet ar - kā jau Diana runāja, kad mums ir modeļa fragments vai parauga modelis, kuru mēs esam izmantojuši ka pirms mēs parādām klientam, parasti iekšpusē, jūs zināt, mazliet pamazām to apskatot un paceļot uz ekrāna, kā arī norādot un žestikulējot, viņi parasti var pārveidot šo modeli, lai tas būtu diezgan pārstāvēts. par to, ko viņi cenšas paveikt.
Tātad tas paātrina laiku, lai uztvertu šīs prasības, lai jūs varētu ar to ķerties, bet otra lieta, ko es šeit neuzrādīju, ir, jūs zināt, tur ir šī diagramma, bet ir arī cilne ar nosaukumu operācijas, kur jūs principā nospiežat pogu, un tas ģenerē visus jums nepieciešamos objektus MDM repozitorijā kopā ar kārtulu, kas jūs esat bijis - jūs esat iestatījis, jūs zināt, kas ir izvēles, kas ir obligāts, kas ir kardinālisms, un viss, ko vēlaties darīt, bet tur ir poga, kas saka Izvietot, tad tas vienkārši ģenerētu modeli, kuru esat izveidojis priekšpusē. Tātad mums ir fragmenti, mums ir pieredze visdažādākajās nozarēs, un mūsu konsultanti spēj dot klientiem iespēju ātri sākt darbu.
Diāna Kolinsa: Nu, ko citu es uzzināju -
Dezs Blanšfīlds: Tāpēc es otrs ātri vien nododu to Robinam - jā, piedodiet, dodieties.
Diāna Kolinsa: Es tikai ātri atzīmētu, ka mēs parasti rīkojam šīs modelēšanas sesijas kā sava veida iestrēgšanas sesijas, jo mūs ne tik ļoti interesē visu atribūtu detaļas, mēs to varam aizpildīt vēlāk, kad nonāksim pie tā. Tas, kas mums patiešām interesē, ir biznesa viedokļa iegūšana par to, kā dati karājas kopā un kā viņi saprot, ka tie ir noderīgi, un tieši šādi mēs vēlamies izveidot risinājumu.
Dezs Blanšfīlds: Nē, tam visam ir liela jēga. Pēdējais ātrs, tad es to nodošu Robinam. Tā lieta, ko es uzreiz iedomājos, notiks mūsu vadītāja sarunā ar organizācijām, ar kurām es nodarbojos, ir tā, ka - tām ir skats, viņiem jau ir, jūs zināt, pārvaldība, ietvari un rīki, - kāda ir pieredze, piemēram, iedziļinoties organizācija, kurā, teiksim tā, vadības komanda izlēma iet pa šo ceļu, kļūt orientēta uz klientu un sakopt klientu datus vai saņemt vienu termiņu, un tomēr IT un citas biznesa daļas, iespējams, jau ir sajutušas, ka tās vadīt vairākas darba programmas, lai nokļūtu labā vietā?
Diāna Kolinsa: Nu, tas ir interesants jautājums. Jā, es piedāvāju, ka MDM ieviešana parasti neizdosies, ja vien nebūs šāda veida augsta līmeņa atbalsts. Es domāju, ka šie projekti ir jāvirza no diezgan augsta līmeņa organizācijas, jo notiek kultūras izmaiņas, kuras ir jāpieņem. Es domāju, ka Robins ar to runāja jau iepriekš, ka, jūs zināt, tas nav kaut kas, ko jūs vienkārši darāt kā projektu, un tas ir atkarīgs no tā, kā tam bieži pieiet IT organizācijā. Tā ir pašreiz notiekoša programma, tas prasa kaut ko apņemšanos un vēlmi mainīt, ja vēlaties, un tad, kad jums būs, es domāju, ka mēs atklājām, ka ieviešana norit ļoti labi.
Tas, kur mums ir jācīnās par dažu ieviešanu, ir bijis tur, kur nav bijis augsta līmeņa vadības atbalsta vai kur IT organizācija ir izturīga pret izmaiņām, bet abos gadījumos mēs esam bijuši diezgan veiksmīgi, uzvarot viņus. Es domāju, ka reiz mēs viņiem parādījām, cik viegli ir piecelties un darboties, un kā tas patiesībā uzņemas atbildību par datu saturu no viņu pleciem, un patiesībā IT par to nevajadzētu atbildēt. Bizness zina, kas veido labus datus, IT tas nav jāzina. IT vajadzētu būt atbildīgam par lietām, kuras viņi labi dara - datu organizēšanu, glabāšanu drošībā, drošu glabāšanu un kā - un parasti viņi nāk apkārt un redz to šādā veidā.
Ēriks Kavanaghs: Un mums ir daži auditorijas jautājumi, ļaujiet man tos izmest šeit. Laika gaitā mēs mazliet iesim, bet es domāju, ka es saņemšu visus jautājumus, kurus mēs varam izmēģināt vai vismaz izmēģināt. Es to pārmetīšu tev, iespējams, Jānim vai Diānai. Kāds dalībnieks jautā: “Vai jums ir funkcionalitāte, kas jāattīsta, lai no jauna kļūtu par vecāku no sliktiem ierakstiem līdz zelta ierakstiem? Tādi darījumi kā, piemēram, pārdošanas pasūtījumi tieši operētājsistēmās? ”Neesat pārliecināts, ka precīzi zinu, ko viņš šeit domā, bet cerams, ka uz to varēsit atbildēt.
Diāna Kolinsa: Mēs noteikti varam atjaunot vecāku ierakstus. Tā ir ļoti standarta šī biroja risinājuma sastāvdaļa, bet operētājsistēmās tā nav tieša. Mēs to varētu izdarīt MDM vidē un pēc tam šos datus no MDM vides atgriezt atpakaļ, tiklīdz tie ir publicēti, no MDM vides, atgriezt tos atpakaļ operētājsistēmā, bet tie netiks tieši iespiesti - mēs tos neizlabosim. tieši operētājsistēmā no MDM vides.
Ēriks Kavanaghs: saņēmu tevi. Labi, un šeit ir vēl viens jautājums: "Vai rīku var izmantot, lai redzētu datu izcelsmi?"
Diāna Kolinsa: Ak, absolūti, jā. Tas atkal nav lielisks šāda veida ilustrācijas paraugs, bet gan absolūti. Kur jums ir datu vēsture, ja dati ir iegūti no vairākām vietām, mēs varam to marķēt ar tā avotu un pārnest šo informāciju līdz publicētajiem datiem.
Džons Evanss: Pateicoties tam. Šeit modelī, turpat, Diānā, ir kāds elements, es domāju, ka jums ir SFDC kontakti un EBS kontakti, un tas faktiski parādījās arī grafika laukā. Tas veida karājas ap datiem.
Diāna Kolinsa: Jā. Es domāju acīmredzami reālas cilts vides apstākļos, ja jums būtu stabilāks risinājums un ieviešana, un šeit tika izdarīts tikai pamata risinājums.
Ēriks Kavanaghs: Labi, labi. Vēl tikai pāris jautājumi, un tad mēs to apkoposim. Viens no klātesošajiem saka: “Kā jūs atbalstāt mājsaimniecības definīciju? Vai jums ir veids, kā bagātināt klientu pamatdatus ar sociālajiem tīkliem? ”
Diāna Kolinsa: Tas ir mūsu ceļa kartē, bagātināšana ar sociālo tīklu no sociālā tīkla datiem ir mūsu ceļa kartē. Pašlaik tas nav uz izstrādājuma, bet gan mājsaimniecības ziņā, tā ir daļa no mūsu pielāgošanas un apvienošanas iespējām. Pielāgošanas procesā daudzās pogas un sviras, kuras varat kontrolēt, lai noteiktu noteiktu datu daļu svaru, bet tas galu galā ļauj to darīt, ir apkopot visus atsevišķos kontaktinformācijas ierakstus, kas var būt vienas mājsaimniecības daļa. . Tad tas saprot atšķirību starp uzņēmumiem un cilvēkiem. Uzņēmumos, uz kuriem jūs parasti skatāties sākumā, vārda nozīmes veida nosaukumā; uzņēmumā sāciet no priekšpuses un strādājiet līdz beigām. Bet, kad jūs nodarbojaties ar mājsaimniecību, jūs patiešām vēlaties sākt no beigām un strādāt, virzoties uz priekšu ar cilvēku vārdiem. Tas to saprot un spēj paveikt diezgan labu darbu, apkopojot kontaktus, kas pieder vienai mājsaimniecībai.
Ēriks Kavanaghs: Un pēdējais jautājums - kā ir ar restorānu klientiem? Mums šeit ir labi informēts auditorijas loceklis, kurš jautā, vai jums ir kādi restorāna klienti?
Diāna Kolinsa: Patiesībā nē. Tas mums būs jauns vertikālais. Mēs būtu patiesi ieinteresēti to turpināt. Mums ir klienti, kas piegādā restorānus, bet mums nav neviena restorāna, kas būtu klienti.
Ēriks Kavanaghs: Labi, vispār neuztraucieties. Labi, ļaudis, mēs šeit esam nodedzinājuši stundu un piecas minūtes, tāpēc ļoti liels paldies mūsu vadītājiem šodien. Mēs arhivēsim šo tīmekļa apraidi, lai visi šie arhīvi būtu pieejami vēlākai apskatei. Liels paldies mūsu šodienas vadītājiem. Liels paldies, protams, Dez un Robin par viņu atziņām un programmai Magnitude. Tas ir labs sīkums. MDM ir šeit, lai paliktu, ļaudis, par to nav šaubu. Tas ir patiešām svarīgi, lai iegūtu šo centrālo skatu, kas būs svarīgāks, jo laika gaitā. Man ir jādomā, kad mūsu klienti nolemj, ka viņi nevēlas, lai viņus izturas nepareizi, viņi vēlas saņemt vislabāko iespējamo ārstēšanu, un tā tas būs.
Tāpēc ar šiem ļaudīm mēs jūs atvadīsimies. Paldies vēlreiz. Jā, mēs ar jums runāsim rīt citā tīmekļa pārraidē. Karstā tehnoloģija ir karstākā izrāde ap šīm dienām, mēs ar jums, cerams, runāsim rīt pulksten četros austrumu virzienā. Līdz tam, rūpējieties, ļaudis. Buh-bye
