Dengan Staff Techopedia, 25 Mei 2016
Takeaway: Host Eric Kavanagh membincangkan pengurusan data induk dengan Dez Blanchfield, Robin Bloor, John Evans dan Diana Collins.
Anda tidak log masuk sekarang. Sila log masuk atau mendaftar untuk melihat video.
Eric Kavanagh: Baiklah, wanita dan lelaki, pendekatan musim panas, semakin panas di sini. Kenapa begitu? Kerana sudah waktunya untuk Teknologi Hot. Ya memang, nama saya ialah Eric Kavanagh. Saya akan menjadi moderator anda untuk persembahan yang direka untuk - kita harus bercakap tentang apa yang panas, apa yang berlaku, apa barang-barang yang keren di pasaran. Inilah kerjasama kami dengan Techopedia. Kami suka lelaki ini. Kami telah bekerja dengan mereka selama beberapa tahun sekarang. Mereka mempunyai laman web yang hebat. Sekiranya anda ingin tahu apa-apa dalam dunia teknologi, apa definisinya, pergi ke techopedia.com. Dan hari ini kita bercakap tentang MDM, pengurusan data induk. Judul yang tepat ialah "Gambar Terbesar: Mengetahui Pelanggan Anda Di Separuh Pelantar." Dan permainan ini berubah, orang-orang, saya boleh memberitahu anda sekarang.
Jadi ada tempat mengenai kamu dengan benar, tekan saya di Twitter @eric_kavanagh. Saya cuba membalas kepada sesiapa yang membalas saya. Jadi tahun itu panas. Ia pasti panas untuk MDM. Dan saya memberitahu anda apa, panas, bukan hanya panas untuk perusahaan besar tetapi juga untuk perniagaan kecil hingga sederhana yang, rasa apa, mempunyai banyak sistem yang berbeza. Sistem CRM, sistem pemasaran e-mel, sistem ERP, sistem analitik web, suite e-perniagaan, dll. Terdapat banyak titik akses yang berbeza kepada maklumat mengenai pelanggan dan lebih baik pekerjaan yang boleh dilakukan oleh syarikat-syarikat untuk menenuninya bersama, semula akan dapat berkhidmat kepada pelanggan, tidak menandatangani pelanggan dan menyimpan pelanggan sekitar. Pastikan mereka membeli lebih banyak barangan.
Saya sebenarnya telah mengesan MDM secara peribadi sejak sekitar tahun 2003 yang ada ketika istilah itu benar-benar dicipta. Terus terang ada bank, Chase Bank sebenarnya, saya fikir ia adalah Bank One ketika itu, dan salah satu kawan baik saya sekarang, seorang lelaki bernama Joe Northern bekerja dengan sebuah syarikat bernama Razza Solutions, dan mereka mempunyai apa yang menjadi alat DRM daripada Oracle. Jadi mereka benar-benar melancarkan akaun dan melakukan pengurusan hierarki untuk jalan bank pada masa itu dan itulah beberapa hari awal pengurusan data induk.
Jadi hari ini kita bercakap mengenai MDMs analitik dan operasi. Kami akan banyak bercakap mengenai perkara itu hari ini dan benar-benar membantu anda memahami bagaimana anda dapat memanfaatkan teknologi ini untuk mendapatkan pandangan lengkap tentang pelanggan anda, untuk memahami siapa mereka dan untuk memastikan bahawa anda boleh menjaga keperluan mereka dalam apa persekitaran yang sangat kompetitif di seluruh dunia. Kami melihat bahawa di seluruh tempat.
Jadi, pelakon bintang rock di sini: Dez Blanchfield, Robin Bloor, John Evans, Diana Collins. Memanggil dari empat lokasi yang berbeza di seluruh planet ini. Kami bermula dengan Dez Blanchfield dan dengan itu saya akan menyerahkan kunci kepada anda, Dez, dan saya akan mula tweet. Mengambilnya.
Dez Blanchfield: Terima kasih Eric. Saya hanya perlu mengingatkan diri saya untuk melepaskan bisu. Saya memohon maaf untuk itu. Terima kasih atas peluang untuk membentangkan ini. Oleh itu, saya akan datang pada ini dari sudut pandangan dunia sebenar cabaran organisasi untuk menangani apa yang saya sebut sebagai salah satu gangguan terbesar kepada organisasi yang akan mereka lihat untuk sesetengah masa. Kami telah melihat beberapa cabaran. GFC memukul syarikat terpaksa berurusan dengannya. Kami mendapat perubahan dalam undang-undang di sekitar privasi yang perlu kita hadapi.
Salah satu perkara yang saya fikir organisasi sedang ditangkap dengan yang mereka tidak nampak datang adalah kesan keseluruhan isu pengalaman selebriti. Dan pada dasarnya orang berlarian dengan telefon bimbit yang ingin kepuasan segera dalam beberapa cara. Tetapi, kepuasan segera dengan cara yang baik, bukan cara berbusana kecil. Hanya kesedaran bahawa mereka pelanggan, mereka membayar wang itu dan mereka harus mendapat nilai untuk itu. Oleh itu, terdapat sifat sentuhan pelanggan atau menjadi organisasi yang berpusatkan pelanggan. Oleh itu, saya akan dengan cepat berjalan melalui apa yang dimaksudkan dan membawa sebahagian kecil lagi bahagian teknikal perbincangan kami.
Saya hanya akan meletakkannya di sana dan mengatakan bahawa pertama, sebagai organisasi yang berpusatkan pelanggan datang kepada satu perkara yang mudah: Anda memerlukan pandangan lengkap pelanggan anda dan data pelanggan anda. Anda mungkin mempunyai sistem yang berbeza. Anda mungkin mempunyai banyak produk yang berbeza. Anda mungkin mempunyai lima puluh jabatan yang berlainan dalam organisasi anda, tetapi tidak kira di mana anda berada dalam organisasi, tidak kira apa fungsi tugas anda, anda harus dapat melihat sepenuhnya pandangan pelanggan anda, atau pelanggan yang ada dalam konteks apakah fungsi tugas anda. Dan setiap bahagian set data yang anda miliki, atau semua bahagian set data anda yang memberitahu anda apa keadaan negara untuk pelanggan itu.
Saya meletakkan baris ini, gambaran lengkap pelanggan di semua sistem anda bukan hanya satu perkara yang baik! Pada masa kini ia adalah satu keperluan. Dan kali pertama anda terperangkap dalam senario di mana anda berurusan dengan apa-apa kaitan dengan pelanggan, terutamanya jika ia hidup, di telefon, atau dalam webchat atau orang yang lebih menakutkan, dan anda boleh tidak menceritakan kepada mereka semua yang perlu anda ketahui tentang mereka, ia menjadi sangat jelas dan ia adalah keadaan yang sangat malang untuk masuk.
Saya akan memulakan dengan anekdot yang sangat cepat di sekitar senario dunia sebenar. Ini adalah gambar papan putih dan ini kurang daripada lima hari. Ini adalah senario sebenar dalam papan putih di dalam bilik baru-baru ini, beberapa hari yang lalu, bercakap tentang topik utama bagaimana kita pergi dari menjadi organisasi yang sangat besar dengan sesuatu seperti sembilan puluh bahagian yang berlainan dalam perniagaan kami. Ia adalah bank Asia, mereka mempunyai sembilan puluh unit perniagaan yang berbeza. Mereka melakukan segala-galanya dari pinjaman masyarakat dan pinjaman peer-to-peer dan mikro sepanjang jalan untuk membiayai meletakkan satelit di ruang angkasa. Jadi mereka adalah monster. Mereka mempunyai puluhan juta pelanggan. Saya rasa mereka hanya mempunyai kurang daripada lima puluh juta pelanggan. Dan mereka berhadapan dengan cabaran tipikal ini bagaimana kita mendekati bukan hanya menguasai pengurusan data tetapi data pelanggan khususnya dan pelanggan satu unit.
Dan ketika kami memetakannya yang melompat dari papan putih ini, mereka tidak hanya masalah, mereka mempunyai mimpi buruk kerana tidak ada sistem mereka yang bercakap antara satu sama lain. Saya boleh pergi ke mana-mana bahagian bank atau mana-mana bahagian perniagaan dan meminta pinjaman, ia mungkin pinjaman kereta, pinjaman rumah, pinjaman perniagaan kecil, dan mereka tidak boleh memberitahu diri mereka apa-apa, Saya tidak tahu apa-apa mengenai hubungan saya yang lain dengan bank. Dan ia benar-benar menakutkan lampu siang hari kerana mereka menyedari bahawa bank di jalan raya sudah dapat melakukan ini dan mereka berpotensi 12, 15 tahun di belakang lapan bola. Dan ia datang kepada proposisi nilai-nilai utama yang pelanggan hanya mencari yang hanya pandangan yang konsisten saya sebagai pelanggan, dan anda perlu memikirkan bagaimana anda akan menyampaikannya. Terutama sekarang bahawa saya berurusan dengan anda di web, lebih cenderung menjadi kes melalui aplikasi hari ini.
Ia datang kepada perkara utama ini "ini semua tentang saya, pelanggan." Dan apabila kita memaparkan apa budaya yang berpusatkan pelanggan, ia mengenai menggabungkan semua yang kita ada dari sistem teras yang menangkap perkara seperti yang pertama nama, nama akhir dan butiran lain apabila anda mengisi borang atau mengisi borang tersebut secara dalam talian atau datang kepada kami di kaunter tempat di kedai, dan kami dapat mengetahui anda pada mulanya melalui keseluruhan perjalanan kami menyampaikan produk itu sendiri atau perkhidmatan kepada anda. Dan pemetaan yang keluar dari atas ke bawah. Secara berterusan menyempurnakan data dan model data yang kami gunakan untuk memahaminya. Menyelaraskan bagaimana teknologi dan proses dalam perniagaan, aliran kerja, terus mengetatkan pandangan kami terhadap anda. Penglibatan berterusan yang kami ada dengan anda. Bagaimana kita terus fokus di sekitar anda pelanggan dan bagaimana kami berkomunikasi dengan anda. Jika saya menjual anda tiga perkhidmatan saya tidak mahu menghantar anda tiga keping kertas setiap bulan atau tiga penyata atau bil, dan sebagainya.
Cerita yang berpusatkan pelanggan semakin mendapat daya tarikan sebenar sekarang dan organisasi melihat nilai itu. Ia masih merupakan cabaran sebenar, "Baiklah, saya mempunyai sepuluh sistem yang berbeza dan mereka tidak bercakap antara satu sama lain. Saya tidak mempunyai alat atau sistem atau platform untuk menariknya bersama-sama. "Dan selalunya orang berada di dalam bilik melakukan sesi papan putih seperti yang saya tunjukkan. Tetapi semuanya datang ke satu perkara utama di sudut kiri di sana transformasi. Dan transformasi dari budaya organisasi, dan rakyat, dan kakitangan serta model operasi, sepanjang jalan ke tumpukan teknologi yang menyokong mereka. Oleh itu, ada senarai semak yang lazim bahawa organisasi pergi ke tahap ini di mana mereka juga memahami cabaran dari apa yang dimaksudkan sebagai sentris pelanggan dan keperluan untuk membina sebuah sistem dan mendapat akses kepada alat yang dapat membantu mereka melakukan ini.
Ini adalah perkara seperti memetakan perjalanan pelanggan melalui kitaran hayat penuh dan pengalaman yang mereka miliki dengan anda sebagai sebuah organisasi. Memperbaiki model operasi anda dan bagaimana anda mengatur diri anda untuk memberi tumpuan kepada pelanggan dan cadangan nilai yang anda berikan kepada pelanggan. Dan kemudian, tentu saja menjajarkan teknologi dan susunan teknologi dan proses di sekeliling mereka untuk memastikan bahawa anda sebenarnya terus memacu penglibatan lebih lanjut, dan penglibatan yang lebih baik dan ketat dengan pelanggan anda. Dan proses penglibatan sebenarnya dari eksekutif ke bawah.
Sekiranya anda tidak mengubah pandangan anda dari dunia dari bahagian atas rantaian makanan anda, dari bilik dewan ke bawah, maka ada sedikit peluang bahawa tahap depo anda atau kakitangan kewangan sehari-hari anda akan mengubah tingkah laku mereka. Anda perlu memimpin dari atas. Anda perlu terus menyegarkan dan mentakrifkan semula dan menyusun semula cara anda menangani sasaran tumpuan sebenar pada pelanggan. Jadi, bagaimana anda membawa bukan sahaja peralihan budaya di bahagian atas tetapi perubahan tingkah laku di bahagian bawah organisasi, dan alat yang anda buat untuk melakukannya?
Ini satu perkara yang mengatakan bahawa anda adalah organisasi yang berpusatkan pelanggan dan anda mahu orang berkelakuan satu cara, tetapi anda tidak memberi mereka alat dan alat dan keupayaan melakukan itu, anda tidak akan mendapatkan perilaku Pergeseran kerana orang hanya akan kembali ke tabiat yang mereka ketahui sebelum berfikir mereka adalah organisasi yang berpusatkan pelanggan. Dan kemudian integrasi keseluruhan bahagian-bahagian yang berbeza dari organisasi dan budaya yang tinggal di dalam itu dan jelas disokong oleh alat dan platform.
Jadi, bagaimanakah anda mengambil unit atau perniagaan perniagaan yang berbeza ini atau sebahagian dari organisasi anda dan membuatnya bertindak dengan berbeza dari sudut pandang kebudayaan dan ke bawah? Nah, anda memberikan mereka alat dan cara yang sesuai dan cara untuk mendapatkan pandangan lengkap dan tunggal klien dan pengalaman pelanggan. Dan kemudian bagaimana anda meletakkan beberapa KPI dan mengukurnya terhadap itu dan menjejakinya dan meletakkan beberapa metrik terhadap mereka dan mengukur KPI tersebut dan memberi nilai kepada itu? Nilai perniagaan untuk diri sendiri dan jelas nilai dalam bentuk tertentu dalam rantaian nilai kepada pelanggan dan teruskan mereka kembali. Dan kemudian masukkan semua komunikasi yang anda ada dengan pelanggan anda dari maklum balas dan masa nyata atau secara terperinci diproses supaya tingkah laku dan pergeseran budaya anda mudah dijangkakan dalam beberapa jenis kitaran maklum balas dan gelung maklum balas dan anda boleh mengetahui sama ada anda ' semula sebenarnya memukul tanda atau tidak.
Kami dapat senario di mana anda tahu akhirnya organisasi akan mendapati diri mereka sendiri lemas dalam data yang berbeza dan kami telah melihat beberapa jenis di sini, beberapa dalaman, beberapa luaran. Dari segi sejarah, kami mempunyai platform pengurusan hubungan pelanggan dan platform pengiklanan dan platform pemasaran. Kami mempunyai semua jenis sistem yang berbeza yang dijalankan secara bebas dan semoga mereka bercakap antara satu sama lain dalam beberapa bentuk. Kami telah dalam beberapa minggu terakhir meletupkan interaksi dengan anda sekarang, jadi kami bercakap dengan anda melalui media sosial, kami bercakap dengan anda melalui laman web kami, kami mendapat e-mel daripada anda.
Sistem IVR kami yang bercakap dengan anda melalui telefon sekarang perlu memetakan data itu kembali dan beritahu kami bagaimana anda berurusan dengan sistem telefon kami dan berinteraksi dengan pangkalan data kami dan jika anda telah melakukan panggilan telefon dengan kami, semua itu perlu akan ditangkap dalam masa nyata dan kita perlu memastikan bahawa kita boleh mendapatkan gambaran umum tentang hal itu, yang diharapkan adalah platform pengurusan data biasa di pusat gambarajah itu.
Terdapat frasa yang telah dicipta baru-baru ini yang merupakan "pengalaman pelanggan selebriti." Nah, apa maksudnya? Bukannya kita berfikir bahawa pengguna atau pengguna akhir kami bertindak selebriti dan mereka berasa berbeza dengan apa-apa cara. Apa yang dimaksudkan adalah bahawa kita telah bangun untuk fakta bahawa kita harus merawat setiap pelanggan sebagai selebriti. Mereka harus mendapat rawatan VIP dari saat kita bertemu dengan mereka melalui seluruh kitaran hayat yang mempunyai kesenangan untuk menjadikan mereka sebagai pelanggan.
Oleh itu, persoalan yang saya tanya secara berkala - membawanya semula kepada kisah nyata yang sedikit lebih jelas tentang seorang klien - bagaimanakah kita membolehkan organisasi kami menyampaikan peningkatan permintaan terhadap pengalaman pelanggan selebriti? Kerana perkara yang kita lihat sekarang adalah salah satu gangguan terbesar kepada organisasi adalah keperluan untuk menyampaikan janji itu kepada pelanggan. Untuk memberi mereka pengalaman pelanggan selebriti. Organisasi, dari pengalaman saya, dan pasti di seluruh dunia yang saya lihat, sedang terganggu tanpa menyedari dengan perubahan dari pengaruh lain yang mereka mungkin sudah tahu atau dilihat datang kepada pelanggan sebenar mereka. Pelanggan mereka mengganggu mereka dan mengganggu mereka dengan cara yang sangat serius. Dan kemudian jika anda tidak dapat memberikan pengalaman selebriti ini dan menyediakan alat dan cara dan cara untuk organisasi anda untuk mendapatkan pandangan tunggal pelanggan itu maka anda akan terlewatkan satu mil, satu negara sekurang-kurangnya, keupayaan dan keupayaan untuk menyampaikan janji itu.
Terdapat beberapa perkara utama yang saya akan membuang di sini, dan kemudian menyerahkan kepada Robin untuk mendapatkan butiran teknikal yang lebih sedikit, yang saya cadangkan bahawa semua organisasi berfikir sangat keras dan pantas tentang jika mereka jauh dari jarak jauh menyampaikan ini janji kepada kakitangan dan organisasi mereka untuk menjadi entiti berpusatkan pelanggan. Dan itu memberi tumpuan kepada komponen asas dan membuat pandangan pelanggan tunggal. Itu terdengar sangat mudah, tetapi apa maksudnya? Ini bermakna memastikan anda mendapat data yang betul dari sumber data yang betul setiap masa, dan pada masa yang tepat. Pastikan data tersedia di tempat yang betul sepanjang masa. Bukan sekadar masa.
Dan ia perlu disatukan dengan ketat. Dan ia mesti dibina secara asli ke dalam platform anda. Ia tidak boleh menjadi sesuatu yang anda fikir anda lakukan. Satu kempen pemasaran. Setiap kali anda melihat pelanggan, anda perlu mendapatkannya sepanjang masa. Ia perlu disediakan untuk semua orang yang tepat sepanjang masa. Jadi saya tidak mahu berjalan di sekitar lorong mencari pengetahuan puak. Saya perlu mendapatkan notis ini hanya dengan satu alat sahaja. Dan anda perlu menyediakannya di platform yang betul dengan alat yang betul. Jadi ia perlu dibina ke dalam sistem sedia ada yang telah anda gunakan.
CRM anda perlu dapat melihat segala-galanya dari ketika saya melawat anda dari aplikasi mudah alih saya, dari laman web, dari bercakap dengan IVR anda, rakaman suara interaktif, untuk melalui meja bantuan telefon saya sendiri sebagai layan diri. Atau jika saya menolak bintang sembilan dan saya sampai ke manusia maka saya bertanya soalan yang lebih mencabar yang IVR tidak diprogramkan untuk menangani. Jika saya tweet sesuatu yang gembira, jika saya telah menulis artikel di LinkedIn. Ini semua perlu akhirnya memakan kembali ke CRM supaya jika saya menguruskan apa-apa kaitan dengan pelanggan saya dapat melihatnya. Kita perlu menjadikannya sebagai lalai dan tidak terkecuali.
Masih banyak pengecualian bahawa orang mahu menjalankan kempen, mereka mahu menjalankan usaha jualan dan pemasaran, atau mereka mencari untuk menyelesaikan masalah atau menangani isu harga. Kami menjalankan kempen satu kali dan cuba mendapatkan satu pandangan segmen tertentu klien kami dan mula menjalankan laporan dan mencetak perkara dan menyerahkannya dalam format salinan bercetak terikat. Itulah pengecualian. Itu perlu menjadi lalai. Sistem anda harus, sepanjang masa, memberikan pandangan tunggal pelanggan ini. Dan dengan cara apa pun, kami akan melakukannya - sama ada jualan dan pemasaran, atau hanya operasi, atau pembuatan, atau logistik, atau apa sahaja yang mungkin, pandangannya - realiti adalah anda perlu melakukan semua itu sebelum anda dapat melihat ROI yang kukuh pada pelaburan anda dalam peralihan ini menjadi organisasi yang berpusatkan pelanggan. Anda akan mendapat beberapa kemenangan cepat. Pasti akan menjadi kemenangan cepat. Jadi ada berita baik di hadapan itu. Tetapi realitinya ialah sehingga anda menyelesaikan peralihan untuk menjadi satu-satunya pandangan penuh organisasi organisasi pelanggan anda yang ROI tidak akan melepaskan skrin pada anda. Dan ia adalah perjalanan yang menyeronokkan. Ia adalah perjalanan yang berbaloi. Dan semuanya disokong dengan alat yang betul, platform yang betul, dan menjadikannya tersedia untuk organisasi anda pada waktu yang paling awal, dalam bentuk yang masuk akal, teknis dan komersil. Dengan itu saya akan menyerahkan kepada Robin. Robin?
Robin Bloor: Terima kasih, Dez. Saya terpaksa melakukan perkara yang sama seperti anda, saya terpaksa bersendirian. Okay, saya akan mendekati ini lebih dari sudut pandang konseptual daripada jenis senario praktikal yang diteruskan oleh Dez. Kami benar-benar bercakap mengenai satu set aktiviti yang sangat spesifik dalam sesebuah organisasi apabila kita masuk ke dalam bidang MDM dan sudah tentu pelanggan adalah perjanjian besar. Identiti entiti pelanggan adalah lebih sukar untuk mendapatkan pelbagai sebab daripada apa pun. Ia mungkin menjadi entiti yang paling penting. Terdapat beberapa perniagaan di mana mereka hanya mempunyai seorang pelanggan dan mereka mungkin mempunyai semua maklumat yang mereka dapat tentang pelanggan itu. Sangat jarang. Kebanyakan organisasi mempunyai banyak pelanggan dan pelanggan mempunyai pelbagai aspek. Dan data cukup banyak tersebar di seluruh tempat. Saya telah bekerja dengan idea ini agak baru-baru ini, idea piramid data. Bahawa terdapat perbezaan yang jelas antara data dan maklumat dan pengetahuan, dan sebenarnya pemahaman. Tetapi data, maklumat dan pengetahuan boleh hidup dalam komputer. Data pada tahap terendah hanyalah isyarat dan pengukuran. Dan maklumat yang anda boleh mendapatkan tangan anda yang mana-
Eric Kavanagh: Audio anda mula memudar sedikit, Robin. Hanya jadi anda tahu.
Robin Bloor: Baiklah saya akan bergerak mikrofon. Bagaimana dengan itu?
Eric Kavanagh: Di sana anda pergi. Itu terdengar lebih baik. Itupun dia.
Robin Bloor: Ya, jadi data dibuat terutamanya dari isyarat, pengukuran, rakaman dan perkara-perkara seperti itu. Ia tidak mempunyai konteks tertentu. Ia menjadi maklumat dengan memberi konteks itu. Menghubungkan data bersama-sama. Menyusun data. Mewujudkan visualisasi, glosari, skema. Apa sahaja yang anda ingin buat di sekelilingnya. Ia akan dipindahkan ke pengetahuan apabila dalam satu cara atau yang lain anda sebenarnya boleh mula meramalkan kelakuan entiti yang diberikan dan juga melaksanakan dasar dan peraturan untuk mengendalikannya. Memahami kehidupan sepenuhnya di dalam manusia. Dan itu sebahagian daripada masalah. Apabila anda benar-benar melihat pemecahan yang wujud dari segi keadaan pelanggan, anda sering mendapati bahawa, jualan yang benar-benar mempunyai satu pandangan pelanggan, pemasaran mempunyai yang lain. Sokongan jualan atau sebenarnya hanya penyelenggaraan pelanggan mempunyai pandangan yang berbeza. Mungkin terdapat banyak titik sentuhan yang pelanggan mempunyai dengan organisasi. Dan tidak ada yang terintegrasi ke dalam maklumat berstruktur yang betul atau banyaknya tidak disepadukan.
Dan kemudian kami mempunyai masalah yang telah mula menjadi lebih umum dalam beberapa tahun yang lalu, anda boleh mengumpulkan data luaran pada orang dan itu sangat berguna tetapi sebenarnya anda perlu mengintegrasikannya untuk mendapatkan nilai sebenar. Oleh itu, dalam penyempurnaan data, masalah besar timbul daripada pemecahan. Data itu datang dari tempat yang berbeza dan ia tidak berstruktur dengan baik. Dan hakikat bahawa terdapat cenderung untuk menjadi bekalan data baru yang tidak henti-henti dan ini hampir selalu terjadi ketika datang kepada pelanggan. Dan setiap entiti adalah sasaran yang bergerak. Kami tidak peduli, mungkin tiga atau empat tahun lalu, mengenai profil media sosial pelanggan, tetapi kami mengambil berat tentangnya sekarang. Kami peduli mengenainya kerana ia boleh merosakkan organisasi atau meningkatkan organisasi, bergantung kepada apa yang berlaku di sana.
Jika anda benar-benar mempunyai idea itu, jika anda duduk dan melakukan senaman dan cuba menyelesaikan apa yang anda minat pada pelanggan lima tahun lalu? Dan anda melakukannya sekali lagi dan anda mendapati bahawa barangan telah ditambah. Dan benda mungkin telah diambil. Maksud saya tiada siapa yang peduli lagi apa sebenarnya faks orang sebenarnya. Sesetengah orang biasanya mempunyai nombor faks pada kad perniagaan mereka. Tetapi tiada siapa peduli lagi kerana faks mati. Jadi, itu sasaran yang bergerak. Apabila anda melihat pemodelan data dan MDM perkara pertama - sebenarnya saya harus mengatakan tentang ini, adalah bahawa ini adalah sebahagian daripada tadbir urus data, jika anda tidak melakukan ini maka ada masalah dalam cara anda mengawal data . Kerana jika anda tidak melakukan pemodelan data dan MDM, maka dalam satu cara atau yang lain anda sebenarnya tidak mempunyai pandangan atas-bawah yang sangat baik dari mana-mana entiti yang diberikan dalam fakta sebenarnya.
Tetapi saya telah menyenaraikan pentadbiran data di sini. Saya telah menyenaraikan garis keturunan, penggunaan data, kualiti, keselamatan, pengurusan perkhidmatan, pemulihan. Anda boleh menambah kitaran hayat dan sebagainya. Terdapat banyak perkara yang mengerikan kepada tadbir urus data dan pemodelan data dan MDM adalah bahagian asas dan mungkin perkara utama. Perubahan datang dari bahagian atas ke bawah dalam erti kata bahawa anda menyedari bahawa perubahan sedang berlaku kerana orang menyedari bahawa ia berlaku. Oleh itu, seseorang mungkin berfikir dari segi keseluruhan tindanan ini dari fail dan pangkalan data melalui elemen data kepada data beta dan definisi perniagaan.
Anda mungkin berfikir dari segi untuk mempunyai, dalam satu cara atau yang lain, untuk menguruskan keseluruhan tindanan dan menyimpan keseluruhan susunan sehingga mengetahui sesuatu pada tahap definisi perniagaan tidak benar-benar bermaksud bahawa anda sedang menangkap data tahap fail dan pangkalan data. Ia gambaran yang sangat luas dan sehingga anda benar-benar berfikir mengenainya, anda tidak menyedari betapa luasnya itu. Pemodelan dan MDM, jika anda benar-benar melihat, keseluruhan trend data besar tidak semata-mata mengenai itu - terdapat lebih banyak data. Ini mengenai bahawa terdapat lebih banyak data daripada lebih banyak sumber, memberikan anda lebih banyak perspektif pada mana-mana entiti tertentu yang sebenarnya anda mengumpul maklumat tentang. Dan yang lebih kompleks ialah, semakin banyak model yang anda perlukan, semakin mudah untuk difahami. Hanya dengan melihat pada contoh skema pangkalan data apa yang berlaku apabila data sebenarnya datang dari 10, 20, 30 sumber.
Secara teori, anda boleh mengatakan MDM memberi anda gambaran tentang alam semesta data tetapi dalam amalannya sebenarnya sebahagian daripadanya. Dan kita sebenarnya hanya membincangkan jika anda melihat makna perniagaan data maka itu, maklumat tentang makna data, sebenarnya merupakan sebahagian daripada alam semesta data yang anda lihat. Pemodelan adalah dari atas ke bawah dan dari bawah ke atas. Itulah yang anda boleh melihat perkara-perkara dari perspektif perniagaan tetapi anda juga boleh melihat perkara-perkara dari perspektif apa yang kita ada. Dan anda membina kedua-dua arah. Dan ini tidak, dan tidak boleh, satu projek. Untuk memulakannya ialah projek. Ia adalah aktiviti yang berterusan. Anda boleh menendangnya sebagai projek kerana anda tidak mempunyai apa-apa yang koheren di tempatnya, tetapi sebaik sahaja anda menendangnya ia seharusnya menjadi aktiviti yang berterusan. Dan apa sahaja yang dilakukan dalam lingkungan data, pasukan MDM jika anda suka, harus tahu mengenainya.
Cabaran pelanggan, hanya melihat fokus pada entiti pelanggan. Terdapat banyak lagi data yang ada sekarang mengenai pelanggan dari jauh lebih banyak sumber daripada mana-mana entiti lain setakat ini. Dan ia nampaknya terus meningkat sepanjang masa. Ia sering tidak tepat. Sekiranya anda mengumpul data dari saya, misalnya. Jika anda mengumpul data mengenai saya, anda akan sedar bahawa saya mempunyai identiti yang berbeza sama ada saya menggunakan inisial tengah atau tidak apabila saya pergi ke pelbagai laman web. Dan saya lakukannya selalunya untuk mengetahui di mana saya akan mendapat spam dari identiti yang diberikan. Tetapi ramai orang melakukannya. Dan kemudian orang membuat kesilapan tidak sengaja. Dan kemudian maklumat tidak diketahui.
Saya pergi ke salah satu daripada sumber data ini yang mendakwa dapat memberi anda banyak maklumat tentang individu tertentu, dan melakukan perkara yang jelas dan bertanya tentang diri saya sendiri. Dan separuh daripada maklumat yang mereka berikan kepada saya sebenarnya sudah ketinggalan zaman. Dan ada juga yang salah. Dan anda melihatnya dan anda fikir, jika anda akan dalam satu cara atau mengumpulkan data lain dari sumber lain, maka ada elemen besar untuk membersihkan data dan dapat mengenal pasti sama ada data yang anda ada. Sebagai individu kita tidak mempunyai pengenal unik. Nama dan nombor telefon mudah alih mungkin akan membawa anda hampir kepada kebanyakan orang, tetapi tidak semua orang mempunyai nombor telefon bimbit. Dan ia berbeza dalam budaya yang berbeza juga. Dan kemudian ada sifat data dari segi analisis.
Saya tidak akan masuk ke dalam ini dalam apa-apa kedalaman, tetapi data boleh dipilih. Sekiranya anda mempunyai data Twitter seseorang, hanya terdapat populasi individu kecil yang secara aktif meletakkan data di Twitter. Dan mereka pilih. Mereka bukan pelanggan yang dipilih secara rawak. Mereka adalah orang-orang yang telah memutuskan bahawa mereka mahu menjadi berani di Twitter. Ia amat sukar untuk mendapatkan pandangan 360 darjah pelanggan. Dan itu sebahagiannya hanya kerana sejarah teknikal semua orang. Ia tidak luar biasa untuk menemui tiga atau lebih pangkalan data pelanggan, sama seperti pangkalan data, tidak peduli banyak sumber maklumat lain yang sebenarnya anda kumpulkan tentang pelanggan. Dan analisis pelanggan, ia patut dikatakan bahawa ia satu peluang besar sekarang. Kami digunakan untuk melakukan segmen dalam usaha tetapi kini benar-benar, kerana terdapat banyak data luaran yang banyak terdapat pada pelanggan, anda boleh melakukan banyak analitik graf hubungan yang sangat besar, yang benar-benar agak baru. Anda boleh menggunakan analisis ramalan, anda tidak pernah tahu sebelumnya. Anda boleh mengumpul maklumat fesyen dan maklumat pendapat yang anda tidak dapat berkumpul sebelum ini.
Terdapat sebab yang sangat baik untuk mengkaji semula apa yang anda lakukan berkenaan dengan pelanggan dan berfikir tentang bagaimana anda dapat memanfaatkan data yang anda miliki. Pandangan praktikal. Pemodelan entiti pelanggan adalah kegiatan yang perlu demi BI yang tepat dan berguna dan pemurnian pengetahuan. Dalam erti kata lain, jika anda mempunyai populasi pelanggan yang agak besar, ini bukanlah perkara pilihan. Anda sememangnya perlu melakukannya. Dan saya fikir itu semua yang perlu saya katakan. Mari lulus bola.
Eric Kavanagh: Baiklah, jadi John, saya percaya awak akan akan datang? Kemudian Diana akan melakukan demo. Jadi dengan itu, John Evans, mengambilnya. Dan orang-orang, jangan malu, hantar soalan anda pada bila-bila masa. Kami akan mengawasi itu untuk Q & A. Keluarkannya, John Evans.
John Evans: Baiklah. Terima kasih, Eric. Dan terima kasih Dez dan Robin untuk pengenalan itu dan komen-komen tersebut. Terdapat banyak pertindihan antara apa yang anda bercakap tentang sana dan apa yang akan kita bincangkan dan dipaparkan hari ini, yang bagus. Dan kami pasti akan bersetuju bahawa tanggapan ini terhadap centricity pelanggan adalah sesuatu yang dicari oleh orang-orang dan saya fikir pada akarnya bahawa kita akan mengatakan bahawa mempunyai data yang baik, sebagai data yang baik seperti yang anda dapat tentang pelanggan anda, adalah hanya cara untuk berdoa untuk mencapai itu. Jadi apa yang ingin kita lakukan hari ini ialah bercakap mengenai pengurusan data induk yang berorientasikan pelanggan dan berkongsi dengan semua orang sedikit tentang cara kita mendekati itu, menyelesaikan masalah itu, dan bercakap tentang penawaran baru yang baru kita diperkenalkan yang direka untuk menjadikannya mudah untuk syarikat-syarikat dari semua saiz untuk menyampaikan data pelanggan yang lebih baik di seluruh landskap data berpecah-belah mereka. Jadi landskap boleh kelihatan seperti ini.
Kami mempunyai pelbagai sistem di sekeliling perimeter di sini, banyak aplikasi yang berpecah-pecah, sebahagiannya berjalan di awan, beberapa di antaranya berjalan di premis. Dan dalam setiap ini, dengan definisi, anda akan mempunyai cara yang berbeza untuk mengenal pasti pelanggan dan maklumat pelanggan. Model data pelanggan yang berbeza dengan atribut yang berbeza, keutamaan yang berlainan dan sebagainya. Dan walaupun anda adalah organisasi di mana anda menganggap diri anda, anda tahu, kedai SAP atau kedai Oracle, atau anda menjalankan perniagaan anda di SAP misalnya, atau hanya di Oracle, atau anda menggunakan SalesForce, anda mungkin mempunyai beberapa contoh sistem tersebut walaupun dalam syarikat anda sendiri. Mungkin mereka ditempatkan oleh lokasi yang berbeza atau oleh rantau yang ditubuhkan untuk sebab-sebab yang berbeza, zon yang berlainan di dunia, atau anda mungkin mempunyai mereka yang berbeza dengan garis perniagaan. Dan walaupun anda mempunyai satu ERP, jika anda telah melakukan penyesuaian merentasi itu, akan ada konflik dalam data.
Sekarang, pemecahan yang kita lihat semakin dikompaun dengan peningkatan penggunaan sistem berasaskan awan dan aplikasi terbaik. Jadi ketika persekitaran yang sangat besar, rumit dan rumit seperti ini biasa menjadi sesuatu yang semua orang berfikir, "Nah itu benar-benar hanya berlaku di syarikat-syarikat yang sangat besar, " kerana ini munculnya penyelesaian awan dan pendekatan terbaik dari jenis, masalah itu kini menjadi lebih besar walaupun dalam organisasi yang lebih kecil. Jadi ia benar-benar menjalankan pelbagai dari perusahaan-perusahaan kecil ke semua perusahaan besar. Semua orang mengalami masalah yang sama dengan data pelanggan mereka. Dan anda boleh melihat beberapa masalah yang saya telah disenaraikan di sini di tengah.
Saya jenis memecah mereka ke dalam tiga jenis. Terdapat masalah yang berkaitan dengan data di mana anda telah mendapat pendua, anda mempunyai data yang tidak sah, anda mempunyai medan yang hilang, anda mempunyai maklumat yang tidak konsisten, hierarki yang tidak konsisten, dan perkara-perkara itu cenderung menjadi semakin buruk apabila masa berlalu. Kemudian anda mendapat cabaran yang berkaitan dengan orang di mana orang tidak boleh mengakses data, mereka tidak dapat menjawab soalan yang mereka miliki, di mana mereka mencari tetapi mereka tidak dapat mencapai pandangan 360 darjah yang dikatakan Robin.
Dan di kawasan ketiga adalah cabaran berkaitan proses di mana anda telah mendapat data di beberapa tempat dan juga orang tidak tahu apa yang berubah dan bila kerana perkara-perkara yang berlaku pada data sepanjang masa. Oleh itu, tidak ada kawalan atau tadbir urus tentang cara menyimpan data itu bersih. Oleh kerana anda cuba menyampaikan pengalaman pelanggan yang lebih kohesif / cogent dan terlibat dalam dialog dengan pelanggan, sangat sukar untuk mencapai itu apabila data anda sendiri tentang individu tersebut tidak konsisten dan tidak tepat.
Sama seperti yang saya lihat, saya fikir ia adalah minggu lepas atau minggu sebelum, satu artikel dalam "Pengurusan Maklumat" yang bercakap tentang mengapa pemasaran peribadi masih tidak tepat dan mereka menyenaraikan sembilan sebab. Dua sebab pertama dalam senarai mereka, kualiti data adalah kurang dan data tidak disepadukan.
Jadi apa yang boleh anda lakukan mengenai perkara ini? Nah, ada beberapa cara yang anda boleh cuba dan mendekati masalah ini dan berfikir tentang segi apa yang akan dikenakan biaya organisasi anda. Anda boleh menyusun data yang menyerang apabila ia dilahirkan jika anda akan atau anda boleh menyerangnya apabila ia disusup ke dalam sistem anda Jadi, inilah gambar dari organisasi yang kami bekerja dengan yang sebenarnya menyerlahkan kira-kira tiga puluh tempat berbeza di mana data disimpan di sana, dalam landskap mereka.
Jadi begitu data itu telah dilepaskan ke liar, ke dalam puluhan sistem ini sukar dicari, sukar untuk diselenggarakan, mahal untuk diperbaiki, jika anda berfikir tentang masuk dan cuba memperbaikinya tiga puluh kali di tiga puluh tempat yang berbeza . Oleh itu, salah satu konsep yang ingin kita bincangkan adalah cuba menjadi proaktif dan berusaha memperbaiki perkara-perkara awal dalam kitaran hayatnya mungkin kerana apabila anda melakukan itu, ia akan menjadi lebih mudah untuk dicari, lebih mudah untuk dikawal dan kurang mahal untuk memperbaiki dan memelihara dan dengan cara itu, anda akan mendapatkan data yang lebih baik apabila anda bekerja di hilir dalam aplikasi anda.
Jadi inilah konsep yang kita telah bicarakan mengenai dipanggil MDM proaktif dan slogan yang kita suka gunakan ialah konsep pembersihan sungai, bukan tasik. Jadi ada tiga langkah untuk itu, pertama adalah untuk mendapatkan bersih, di mana anda ingin memadankan dan menggabungkan dan membersihkan dan teruskan rekod dekat dengan sumber yang mungkin untuk mencuba dan mendapatkan rekod emas supaya anda mengelakkan mencemarkan aplikasi hiliran anda. Ini boleh dilakukan dengan melaksanakan kawalan ke atas sumber atau bahkan menyediakan tempat untuk menawarkan data secara terpusat supaya ia konsisten dan tepat sebelum anda melepaskannya ke dalam liar.
Pengayaan adalah mengenai menambah nilai kepada data yang anda pergi, termasuk data rujukan dan maklumat lain yang tidak terdapat dalam sistem operasi sumber anda, jadi ini mungkin hierarki, mungkin segmen-segmen misalnya yang tidak disimpan secara tersendiri dalam sistem tersebut.
Kemudian bahagian ketiga adalah tentang tetap bersih dan di sini adalah di mana anda ingin memastikan anda mempunyai proses di tempat dan orang yang dikenal pasti untuk melakukan pengawasan dan melakukan pemerintahan, mempunyai alat yang tersedia untuk membolehkan proses tersebut dan kemudian dipadankan dengan proaktif dan anda membersihkan data anda secara berkala supaya ia tidak, jadi anda mengelakkan kerosakan yang secara semulajadi akan berlaku, contohnya apabila orang menukar pekerjaan atau mereka menukar kediaman mereka atau sebagainya.
Jadi bagaimana anda mendapat ini? Nah, terdapat beberapa pilihan yang boleh anda gunakan untuk menyerang masalah ini. Anda boleh menggunakan alat kualiti data, anda boleh menggunakan alat integrasi data untuk mengekstrak maklumat, anda boleh menggunakan alat aliran kerja untuk membagi kerja kepada orang yang berlainan. Anda boleh menggunakan alat tadbir urus untuk mengesan siapa yang melakukan apa. Anda sebenarnya boleh menyusun semua alat warisan yang berbeza dan membuang banyak orang di dalamnya.
Tetapi itu semua sangat mahal, ia adalah sumber yang sangat intensif, ia akan menjadi lambat untuk digunakan dan ia akan sukar untuk diurus dan anda mungkin mahu memulakan dengan data pelanggan anda tetapi anda juga akan mahu akhirnya menguruskan produk anda, senarai produk anda yang dimiliki oleh pelanggan, dan senarai pembekal untuk produk tersebut dan carta akaun yang anda gunakan di seluruh perniagaan anda untuk menjejaki apa yang sedang berlaku, menguruskan pekerja anda yang melayani pelanggan dan sebagainya . Oleh itu, sekarang anda bercakap tentang pelbagai domain, pembekal, produk, carta akaun, pekerja dan sebagainya untuk mencuba dan menyampaikan pandangan 360 darjah mengenai keseluruhan perniagaan anda.
Oleh itu, idealnya apa yang kami fikir yang anda ingin capai adalah satu penyelesaian untuk mengintegrasikan, menyamai dan membersihkan data tuan pelanggan anda, satu penyelesaian supaya anda boleh menguruskan pengawasan dan tadbir urus dan satu alat yang boleh anda gunakan untuk menguruskan setiap domain data semasa anda bermula dengan pelanggan dan teruskan. Jadi itulah objektif di sebalik penawaran baru yang baru kita sebutkan disebut Magnitude ONE. Magnitude ONE adalah tawaran MDM yang direka untuk syarikat untuk mengintegrasikan, menyelaraskan dan mengurus data tuan mereka merentas aplikasi SaaS atau aplikasi bukan premis yang popular seperti yang kita bincangkan sebelumnya dan Magnitude ONE termasuk sejumlah komponen.
Perkara pertama yang disertakan ialah penyelesaian Kalido MDM kami, yang telah digunakan di beberapa syarikat di dunia, dan Eric, anda bercakap mengenai pendedahan anda untuk menguasai data dan pengurusan pada tahun 2003, saya rasa produk ini pada asalnya keluar pada tahun 2004. Jadi kami telah menjadi perintis awal di ruang ini, dengan alat ini. Kami memulakan dengan menggunakannya untuk menggunakan analisis analisis maklumat untuk memastikan data yang baik masuk ke dalam gudang dan dari masa ke masa pelanggan kami telah menggunakannya lebih banyak mengenai kes penggunaan operasi dan menguruskan pelbagai domain termasuk pelanggan dan produk dan kewangan dan vendor dan pekerja dan sebagainya. Oleh itu, Kalido MDM adalah bahagian teras penyelesaian ini.
Kami juga menyampaikan sambungan dan integrasi kepada pelbagai sistem sumber dengan perkongsian dengan perisian SCRIBE, menggunakan platform penyepaduan dalam talian SCRIBE mereka sebagai perkhidmatan. Itulah tawaran integrasi berasaskan awan dengan sambungan ke lebih daripada empat puluh sistem di premis dan sistem SaaS yang digunakan organisasi. Jadi dengan kedua-dua mereka bersama-sama, dengan penyelesaian Kalido MDM kami juga termasuk dan keupayaan untuk mempunyai persekitaran yang didorong aliran kerja untuk pengurusan data induk dan menguruskannya melalui kitaran hayatnya. Kami mempunyai enjin sepadan yang ada di sana yang direka khusus untuk mengendalikan data pelanggan dan kami juga menyediakan sebagai tambahan kepada perisian, beberapa latihan kelas maya pada produk MDM Kalido dan komponen pemodelan.
Jadi Robin, anda bercakap tentang model itu, itu bahagian yang sangat kritis dan itulah sebenarnya di mana kita mulakan dalam penyelesaian kami dan kami akan menunjukkan kepada anda bahawa dalam seketika, bagaimana anda mengambil papan putih bahawa Dez menunjukkan dan menterjemahkannya kepada sesuatu yang boleh sebenarnya menubuhkan sistem MDM anda. Titik akhir anda tentang Magnitude ONE adalah tersedia di premis atau sebagai perkhidmatan awan, anda boleh mendapatkan lesen langganan atau lesen kekal. Idea ini akan mudah bagi anda untuk membeli, menyelenggara, melaksanakan dan menyelenggara.
Jadi apa yang kelihatan seperti itu ialah Magnitude ONE di pusat di sini, dengan keupayaan yang kuat untuk melakukan segala-galanya di dalam kotak putih dan biru. Oleh itu, sambungkan dan akses data pelanggan melalui penyambung SCRIBE yang saya ceritakan. Kemudian lakukan semua latihan menguasai yang anda perlukan untuk melakukan data sepadan, menggabungkan, hidup dan memperkayakan data untuk mendapatkannya bersih. Kemudian, izinkan dan menerbitkan data yang tepat dan konsisten kepada sistem yang anda gunakan bersama dengan lapisan akses untuk orang mencari data, menyemak imbas data dan juga rekod baru supaya sistem operasi dan analitis anda tetap bersih seiring dengan berjalannya waktu.
Kami menyediakan antara muka pengguna berasaskan web untuk kedua-dua pelayan dan pentadbir, yang akan anda lihat seketika, serta pengguna perniagaan. Bukan sahaja mereka boleh menyemak imbas dan mengakses data induk yang diterbitkan, mereka juga boleh memainkan peranan dalam proses pengawasan. Jadi, bayangkan wakil jualan anda bercakap dengan pelanggan, mereka mempelajari sesuatu yang baru mengenai pelanggan, mereka boleh menaikkan permintaan perubahan dan mengatakan pelanggan ini, mereka telah mengubah tajuk mereka, mereka telah menukar alamat e-mel mereka, mereka telah beralih syarikat, mungkin doktor ini telah bertukar hubungan dengan hospital ini, kami ingin memastikan bahawa kami menjejaki barangan seperti itu, atau broker insurans ini kini membawa produk ini, kami ingin memastikan kami memasarkan produk insurans baru ini kepada mereka, sebagai contoh. Jadi, perkara-perkara seperti itu boleh dibangkitkan dan diservis dengan betul kerana pekerja yang dihadapi pelanggan berurusan dengan individu tersebut.
Beberapa sifat lain mengenai penyelesaian kami. Nombor satu ialah model perniagaan ini, ingat bahawa gambar papan putih yang ditunjukkan oleh Dez yang mempunyai bulatan dan anak panah. Itulah pada dasarnya keperluan perniagaan untuk bagaimana data perlu, bagaimana ia digunakan di dunia nyata. Kami memulakan dengan sesuatu yang dikenali sebagai model maklumat perniagaan dan pada dasarnya kami dapat menangkap keperluan tersebut dan peraturan perniagaan atendan dan sebenarnya menggunakannya untuk membuat peraturan dan repositori MDM. Oleh itu, ia berkesan bertindak sebagai satu cara untuk merapatkan jurang komunikasi yang sering kita lihat antara orang perniagaan yang menerangkan keperluan dan IT harus kembali dan menterjemahkannya ke dalam jadual dan pemetaan dan sebagainya.
Oleh itu, kami mempunyai pendekatan model yang didorong oleh perniagaan untuk memastikan ia betul dari semasa anda mula. Kami juga termasuk pemprosesan automatik untuk itu dan aliran kerja tertanam dan pengurusan perubahan supaya anda boleh, jika anda mempunyai perubahan dalam model anda di mana anda menambahnya, anda boleh dengan cepat menggunakannya dan melakukannya dengan pasukan kecil kerana automasi, ia tidak memerlukan pengekodan sebanyak mungkin yang anda mungkin jangkakan.
Saya menyebut sifat yang didorong oleh model yang juga memacu skrin yang sebenarnya muncul. Oleh itu, apabila anda mempunyai penerangan mengenai pelanggan dan anda mempunyai atribut di sana, apa yang anda lihat pada skrin adalah atribut yang ditakrifkan dalam model, jadi semuanya dicipta untuk anda, anda tidak perlu membuat sebarang antara muka tertentu skrin untuk memetakan data, itu semua dipandu dari model.
Satu lagi ciri keren yang kami telah memperkenalkan adalah konsep integrasi Excel untuk pelayan data. Ini bermakna bahawa pelayan data boleh menggunakan Excel sebagai tempat untuk mengedit rekod yang tidak dapat dipadankan secara automatik dan diluluskan dan digunakan. Sekarang anda mungkin berfikir, baik ini hanya, anda hanya membuang data ke Excel, kan? Baik itu lebih daripada itu kerana perkara yang sejuk tentang keupayaan ini adalah ia mengatasi masalah hanya dengan pembaharuan data renegade dengan memuatkan data dari Excel.
Sebenarnya, apabila anda memuat turun data dari Kalido MDM ke antara muka Excel, ia datang dengan peraturan pengesahan. Jadi ia akan memberitahu anda mana sel-sel ini perlu diisi untuk menjadikannya rekod yang sah, ia akan memberi anda senarai juntai bawah nilai yang ada, atau nilai-nilai yang diluluskan misalnya supaya anda pada asasnya mengelakkan mewujudkan ralat semasa anda mengemas kini rekod data induk.
Kemudian pada enjin aliran kerja yang tertanam, pastikan semua data diproses dan diberi kuasa untuk diterbitkan dan juga menjejaki siapa yang melakukan apa dan bila dan membolehkan anda pada dasarnya menyemak dan mengaudit semua nilai data bekas bekas itu supaya anda dapat melihat bagaimana data berubah masa.
Oleh itu, faedah ini, dari segi data pelanggan, anda boleh pergi ke tempat di mana anda boleh mempunyai dialog yang lebih peribadi dan relevan dan interaksi dengan pelanggan. MDM menjadi lebih kritikal perniagaan, terutama apabila anda berfikir tentang pemasaran satu sama lain yang berlaku di sana dan ini merupakan contoh yang baik dari kitaran yang berlaku.
Oleh itu, anda bermula dengan data mengenai pelanggan anda, ini adalah barangan yang anda telah menguasai, siapakah mereka, produk apa yang dimilikinya, apa yang boleh saya padankan dari segi maklumat pelanggan di pelbagai sistem? Kemudian anda memperkayakannya dengan lebih banyak maklumat mengenai mereka dan bagaimana anda telah berinteraksi pada masa lalu. Apa yang mereka rasakan? Atau bagaimana mereka mahu dihubungi? Mungkin mereka mahu dihubungi melalui faks, sebab itu ia masih berada di kad perniagaan mereka. Tetapi maklumat itu kemudian memberikan anda wawasan yang anda perlukan untuk berinteraksi.
Jadi apa keistimewaan lain? Sebahagian daripadanya mungkin datang dari sumber sosial misalnya. Kemudian anda boleh membuat keputusan dari apa interaksi terbaik yang akan datang untuk pelanggan tersebut, apa tawaran yang perlu saya buat? Itu akan menjana semacam interaksi, mereka akan memuat turun sesuatu, mereka akan membeli sesuatu.
Itu sudah pasti untuk mencipta lebih banyak data yang anda ingin memberi makan kepada kitaran interaksi pemasaran ini. Akibatnya, anda akan dapat mencari dan menutup pelanggan baru dengan lebih cepat, meningkatkan upsell, memberikan perkhidmatan pelanggan yang lebih baik, menghapuskan kesilapan, menghapuskan pendua penghantaran, penghantaran untuk bahan pemasaran misalnya, dan akhirnya kami dapat mengurangkan jualan dan kos pemasaran.
Jadi satu contoh pelanggan kami yang melakukan ini, pejabat pos UK menggunakan Kalido MDM untuk menyampaikan data pelanggan yang lebih baik supaya mereka dapat menyampaikan produk yang betul dan meneruskan dialog pelanggan mereka di saluran yang betul yang akhirnya membawa kepada jumlah jualan yang lebih tinggi dan peningkatan margin untuk mereka.
Jadi itu hanya komen pengantar saya, saya ingin sekarang menyerahkannya kepada Diana, untuk membawa anda melalui dan menunjukkan kepada anda dengan tepat bagaimana kita melakukan beberapa perkara ini.
Diana Collins: Terima kasih John, jadi semoga kami dapat membawa sebahagian daripada kehidupan ini kepada anda semua. Oleh itu, apa yang anda perlu lihat pada skrin anda sekarang adalah contoh model maklumat perniagaan Kalido. Jadi sebahagian daripada penyelesaian, apa yang akan kami paparkan hari ini adalah integrasi data dari salesforce.com. Di sini kita telah keluar model salesforce.com kami di sebelah kiri bawah. Ini jelas merupakan aplikasi berasaskan web, perisian adalah jenis aplikasi. Kami akan mengintegrasikannya dengan data dari pelaksanaan premis kami Oracle, suite perniagaan.
Oleh itu, matlamat kami adalah untuk mengambil maklumat kenalan dan akaun kami dari salesforce.com, mengintegrasikannya dengan akaun akaun dan maklumat hubungan kami ke dalam satu akaun dan struktur hubungan yang harmoni dan kami akan memuatkan ke dalam Microsoft Dynamics CRM. Jadi senario kami di sini adalah kami berhijrah dari menggunakan salesforce.com pada masa lalu untuk menggunakan Dynamics CRM. Kami ingin memastikan bahawa kami mempunyai senarai pelanggan yang bersepadu, harmoni, pandangan 360 darjah berdasarkan persekitaran Dynamics CRM kami yang baru.
Jadi untuk membina ini, kami telah memindahkan data dari salesforce.com dan EBS ke Kalido MDM, kami sebenarnya menjalankan proses harmonisasi. Oleh itu, demi kepentingan kita, kita telah melakukan pemakanan dan kita akan menikmati hidangan itu. Oleh itu mari kita beralih sekarang ke persekitaran MDM dan hanya tunjukkan beberapa perkara yang boleh kita lakukan dalam ciri-ciri tambahan bahawa penyelesaian MDM menambah kepada integrasi sambungan mudah platform ini.
Tetapi salah satu perkara yang akan berlaku tentu saja, anda akan kehilangan sejarah anda. Anda akan berakhir dengan data anda dalam Microsoft Dynamics, tetapi adakah anda tahu di mana ada sesuatu? Itulah yang MDM, salah satu perkara yang boleh memberi kita penyelesaian MDM, ia membawa kita sejarah.
Jadi jika kita melihat senarai akaun yang harmoni dan kami akan memilih salah satu daripada mereka. Katakan kita memilih Kedai Albert di sini. Ini memberi kami beberapa maklumat tentang tempat rekod kedai Albert ini datang. Kita dapat melihat bahawa ia adalah penyepaduan dua rekod, satu dari akaun salesforces.com bernama Albert dan Gerard dan satu dari akaun pengebilan EBS yang dikenali sebagai Kedai Albert dan mereka disatukan bersama dan diselaraskan ke dalam akaun orangtua tunggal ini yang dikenali sebagai Kedai Albert.
Kami juga melihat ID asalnya, kita dapat melihat hari ini ia telah dipindahkan ke Microsoft Dynamics kerana di sini kita mempunyai ID CMR dari Microsoft Dynamics. Saya dapat melihat masa ketika data terakhir dikemas kini. Di samping itu, kami memberikan pandangan lain yang bukan sahaja membolehkan anda melihat data, tetapi juga dengan paparan graf kami, anda boleh melihat persatuan-persatuan bahawa data itu menyertai.
Oleh itu di sini kami mempunyai rekod yang sama, Kedai Albert kami dengan persatuannya ke akaun akaun yang boleh diterima, akaun salesforce.com dan kenalan. Sekiranya kami memilih salah satu daripada kenalan ini, kami dapat melihat bahawa hubungan tersebut sebenarnya adalah kenalan salesforce.com. Begitu juga akaun Adam Albert kami adalah hubungan EBS, jadi pergerakan ini, saya fikir pada skrin ia berlaku secara automatik, beberapa daripada mereka yang saya lakukan hanya menyimpan perkara yang mudah dibaca. Tetapi seperti yang kita teruskan, kita boleh melihat maklumat hubungan dan melihat bahawa ia datang dari akaun salesforce.com kami. Itu sebenarnya akan membina pandangan yang menunjukkan kepada kita semua hubungan yang data kita menyertai.
Di samping itu, melihat cara kami mengklasifikasikan data saleforce.com kami dan terdapat akaun lain di luar sana yang terlalu banyak untuk disenaraikan. Baiklah perkara-perkara yang terlalu banyak untuk disenaraikan, kita masih boleh mendapatkannya. Kami hanya boleh tatal ke bawah halaman di sini dan masuk ke senarai semua akaun tambahan yang terlalu banyak untuk disenaraikan dalam paparan grafik. Sudah tentu kita boleh mula melihat graf untuk mana-mana juga. Jadi itulah satu cara untuk menangani perkara. Kita boleh melihat data, kita dapat memanipulasi data, kita juga mahu dapat memperbaiki dan memperbaiki data. Jadi beberapa cara untuk melihatnya.
Jadi salah satu daripada perkara yang boleh kita lakukan ialah kita boleh pergi, melihat hierarki, saya telah menyelamatkan hierarki akaun kami sebagai salah satu kegemaran saya, jadi saya boleh menyimpan pelbagai kategori maklumat sebagai akaun serta hierarki jalan yang Saya boleh menggunakan dalam pelayar hierarki saya. Jadi di sini saya boleh mengetepikan hierarki saya, saya dapat melihat semua kenalan yang saya ada dengan setiap akaun.
Tetapi salah satu perkara lain yang menyediakan persekitaran ini adalah pilihan untuk mencari semua anak yatim. Ini adalah kenalan yang datang melalui sistem harmoni kami yang tidak mempunyai ibu bapa dalam sumber mereka, jadi ini adalah anak-anak yatim yang ditinggalkan. Oleh itu, kami telah membawa perkara ini, kami telah mengenal pasti mereka, kami tahu bahawa ini adalah anak-anak yatim, bagaimana kita membetulkannya? Nah, kami hanya mengklik suis ini untuk mod edit, yang membuka pandangan lain hierarki dan sekarang kita boleh mula mengklasifikasikan orang-orang ini. Jadi mungkin Bill Murray bekerja untuk Rangkaian AC supaya kami boleh membawanya dan menambahnya ke senarai dan kami melihatnya yang disorot dengan menunjukkan kepada kami ini perubahan. Saya boleh memindahkan Sandy dan memberikannya kepada AG Edwards and Company.
Kerana perubahan ini dibuat, mereka direkodkan di sini, saya boleh membatalkannya jika saya menyedari bahawa saya telah membuat kesilapan. Saya boleh geng gandaan mereka bersama-sama dan memindahkan mereka melalui sistem sebagai satu unit dengan memberi mereka nama dan kemudian mereka diproses sebagai satu unit kerja melalui sistem saya. Jadi ini satu cara dan jelas jika saya menjadi proaktif, saya mungkin mahu masuk ke sini dan melihat ini dan jika melihat jika terdapat anak-anak yatim dan alamat masalah itu. Bagaimana jika saya tidak? Bagaimana jika saya tidak proaktif? Nah, sekali lagi sistem kami termasuk alur kerja, yang saya nyatakan sebelum ini, penyelesaian alur kerja yang membolehkan kita menangani perkara ini secara lebih langsung.
Untuk melakukan itu, saya akan log off sebagai pentadbir sistem, saya sekarang akan log masuk sebagai pelayan data, baiklah? Oleh itu, ini adalah individu yang bertanggungjawab menguruskan data yang tidak sah. Anda akan melihat sebaik sahaja saya log masuk, saya akan dibawa ke peti masuk saya, di mana rasa apa? Terdapat 11 rekod yatim piatu kami kerana hubungan itu, persatuan antara kenalan dan akaun mereka adalah wajib. Semua akaun yang diselaraskan yang tidak mempunyai sambungan yang sesuai ke akaun, tidak sah. Mereka bergerak melalui alur kerja dan seperti yang kita dapat lihat dalam gambarajah alur kerja, di sinilah kita kini memulihkan rekod. Mereka kemudiannya akan mengalir ke proses kelulusan, yang diluluskan oleh pengurus jualan, yang diluluskan oleh perakaunan, dan akhirnya dibenarkan untuk diterbitkan pada kemas kini batch seterusnya mengenai dinamika kami.
Sudah tentu ini juga boleh ditubuhkan untuk berjalan dalam masa nyata yang sebaik sahaja ia diterbitkan, sebaik sahaja ia dibenarkan untuk disiarkan, ia akan segera mengalir Dynamics supaya terpulang kepada anda bagaimana anda hendak mengkonfigurasi langkah terakhir yang antara muka. Jadi semoga ini memberikan kami - memberi anda semua idea ringkas, gambaran keseluruhan, hanya beberapa cara di mana alat MDM kami dapat membantu memperkayakan dan meningkatkan persekitaran kami. Terdapat banyak lagi cara lain yang dapat meningkatkan penggunaan maklumat pelanggan anda, dan benar-benar sampai ke titik di mana anda mendapat pandangan 360 darjah yang benar-benar harmoni pelanggan dengan semua maklumat di satu tempat yang tersedia untuk pengguna. Bukan hanya melalui UI penyedia ini tetapi seperti yang saya nyatakan, kami juga menyediakan antara muka pengguna, semacam portal web di mana jika seorang pengguna tahu bahawa ada perubahan dalam akaun, dia boleh membangkitkan permintaan perubahan dan alamat itu, dan membungkus perubahan itu meminta terus kepada pelayan data untuk membuat apa-apa perubahan kepada rekod ini yang mereka lihat perlu dibuat. Jadi pada ketika ini saya fikir saya akan mengembalikannya kepada Eric dan kami akan masuk ke Q dan A.
Eric Kavanagh: Sudah tentu. Oleh itu, kami mendapat beberapa soalan daripada penonton di sini. Saya akan membuang satu tapi mungkin pertama Dez atau Robin, ada soalan? Biar saya mulakan dengan anda Dez.
Dez Blanchfield: Salah satu perkara yang saya jumpai setiap kali saya melalui perjalanan ini dengan organisasi adalah cabaran keseluruhan kawalan versi ini. Bolehkah anda menyentuh pendekatan ke arah kawalan versi sekitar data atau tertentu - anda tahu, bayangkan satu senario di mana tiga bahagian organisasi yang berurusan dengan saya sebagai pelanggan, dan kemudian mereka membuat pelbagai kemas kini dan perubahan melalui sekarang yang baru alat. Bagaimanakah kita menangani isu versi yang hanya mengawal data yang datang melalui perniagaan dan siapa yang mengendalikan, mengawal dan meluluskannya?
Diana Collins: Itulah soalan yang sangat baik. Jadi salah satu perkara yang dibina dan dipanggang menjadi penyelesaian kami adalah trailing audit dan sejarah. Jadi saya akan melihat jika saya dapat mencari rekod dengan sejarah. Izinkan saya melihat jika Kedai Albert kami mencatat sejarah yang kami gunakan mempunyai sejarah, sebaik sahaja saya mengklik pada Mod Sejarah apakah ini berlaku untuk saya - saya ada - ini tidak mempunyai perubahan dalam sejarah. Saya mahu ia seperti yang akan menunjukkan kepada kita apa-apa perubahan interim yang dibuat di sini, dan tarikh dan masa di mana mereka dibuat. Di samping itu, saya dapat pergi ke Butiran Sejarah Penuh dan jika saya menghidupkan audit, saya tidak akan hanya melihat perubahan itu dan apabila mereka dibuat tetapi jejak audit akan memberitahu saya siapa yang membuat perubahan tersebut, pengguna yang membuat perubahan itu juga .
Pendekatan kami kepada versi adalah lebih banyak masa berbanding dengan menetapkan label sewenang-wenangnya. Anda boleh memilih satu titik dalam masa dan melihat data anda seperti pada ketika itu dan memindahkan data kerana pada ketika itu. Dan kami menjejaki sejarah tidak hanya kandungan data tetapi juga model data. Oleh kerana model data anda mungkin berubah, kami menambah klasifikasi baru, kami mengesannya juga dan anda sentiasa boleh melancarkan kembali dan melihat perkara-perkara seperti mana pada masa tertentu.
Dez Blanchfield: Model data menimbulkan cabaran di sana, saya maksudkan anda mendapat silsilah penting dengan berurusan dengan beberapa artikel yang besar. Bolehkah anda memberi kami beberapa contoh beberapa model data yang sudah ada dan beberapa yang anda berurusan dengan menjalankan ini, anda tahu, sektor utama seperti pembuatan, dan runcit, dan logistik, dan perkhidmatan kewangan. Anda mendapat perbankan dan pengurusan kerugian dan sebagainya, begitu juga pendekatan yang dilakukan dengan model terdahulu yang dapat dengan cepat berputar sebuah projek yang orang dapat mengetahui di mana jurang, atau mereka perlu membina dan melatih model itu sendiri?
Diana Collins: Kami telah mengambil kedua-dua pendekatan selama ini. Kami telah cuba datang dengan model dan mendapati bahawa model yang lebih lengkap benar-benar bererti lebih banyak perubahan yang perlu anda buat, untuk mendapatkan lebih banyak penyesuaian yang boleh anda buat untuk pelanggan. Oleh itu, kita telah benar-benar mengambil pendekatan serpihan model, elemen asas asas tertentu yang kita dapati yang benar-benar meresap di seluruh industri.
Sebagai contoh, dalam perkhidmatan kewangan kita mempunyai model untuk pasaran modal untuk sekuriti dan derivatif, dan lain-lain. Kami mempunyai model untuk insurans, untuk insurans harta dan liabiliti, untuk insurans semula, dan kedua-duanya menguruskan risiko dengan cara yang berbeza. Kami mempunyai model pembuatan bagi bahan-bahan produk, bil pendaratan. Kami mempunyai bahagian lain model untuk rantaian bekalan atau mana-mana tracker lain, gudang pertengahan, model pengedaran, penuaan inventori, perkara seperti itu. Bagi kebanyakan pelanggan kami, kami tahu pelanggan kami mempunyai hampir semua menegak yang boleh anda fikirkan tetapi bagi kebanyakan mereka kami telah dapat membangunkan komponen teras tertentu yang kami kumpulkan untuk pelanggan kami menjadi model yang telah siap.
John Evans: Ya. Izinkan saya menambahnya, Diana. Anda tahu, model yang kami tunjukkan sebentar tadi dengan latar belakang oren adalah benar-benar model konseptual, jadi, anda tahu, huruf vokal, dan tidak ada garis bawah, saya maksudkan bahawa manusia dapat memahami. Ini bukan konsep IT per se, ia adalah sesuatu yang boleh difahami oleh orang perniagaan. Kami mempunyai model-model konseptual ini, kami boleh mengimport model sedia ada yang mungkin anda miliki dan kami fokuskannya untuk mendapatkannya dengan cara ini tetapi dengan - seperti yang dibicarakan oleh Diana, ketika kami mempunyai fragmen model atau model contoh yang telah kami gunakan yang sebelum kami tunjukkan kepada pelanggan, biasanya dalam, anda tahu, sedikit masa untuk melihatnya dan meletakkannya pada skrin dan jenis menunjuk dan memberi isyarat, mereka biasanya boleh refactor bahawa model untuk mendapatkannya cukup terwakili daripada apa yang mereka cuba capai.
Jadi ia mempercepatkan masa untuk menangkap keperluan tersebut supaya anda dapat meneruskannya tetapi perkara lain yang saya tidak tunjukkan di sini adalah, anda tahu, ada gambarajah ini tetapi terdapat juga tab yang dipanggil operasi di mana anda pada dasarnya menekan butang dan ia menghasilkan semua objek yang anda perlukan dalam repositori MDM bersama dengan peraturan yang telah anda - anda tetapkan untuk, anda tahu, apa pilihan, apa yang wajib, apa kardinaliti, semua perkara yang anda mahu untuk melakukan tetapi ada butang di sana yang mengatakan Menyebarkan, maka ia akan menghasilkan model yang telah anda buat pada bahagian depan. Oleh itu, kita mempunyai fragmen, kita mempunyai pengalaman dalam pelbagai industri dan perunding kami dapat membolehkan pelanggan untuk memulakan dengan cepat.
Diana Collins: Baiklah, perkara lain yang saya akan jumpa-
Dez Blanchfield: Jadi saya yang lain cepat sebelum saya menyerahkannya kepada Robin - ya, maaf, pergi.
Diana Collins: Saya hanya akan ambil perhatian bahawa kita biasanya menjalankan sesi pemodelan ini sebagai semacam sesi jam kerana kita tidak begitu berminat dengan butir-butir semua sifat, kita boleh mengisi yang kemudian apabila kita sampai kepadanya. Apa yang kita benar-benar berminat adalah untuk mendapatkan pandangan perniagaan mengenai bagaimana data hang bersama-sama dan bagaimana mereka memahaminya berguna, dan itulah bagaimana kami mahu membina penyelesaian.
Dez Blanchfield: Tidak, semua itu masuk akal. Satu yang cepat kemudian saya akan menyerahkannya kepada Robin. Jadi, perkara yang saya bayangkan segera akan berlaku dalam perbualan pengurus kami kepada organisasi yang saya berurusan ialah - mereka mempunyai pandangan, mereka sudah ada, anda tahu, tadbir urus, kerangka kerja, dan alat yang ada - apa pengalaman seperti ketika anda masuk sebuah organisasi di mana kita hanya mengatakan bahawa pasukan pengurusan memutuskan bahawa mereka akan pergi ke laluan ini, menjadi pelanggan yang berpusatkan dan membersihkan data pelanggan mereka, atau mendapatkan satu yang perlu dibayar tetapi IT dan bahagian lain perniagaan mungkin sudah merasakan mereka menjalankan pelbagai program kerja untuk sampai ke tempat yang baik pada itu?
Diana Collins: Oh, itu satu soalan yang menarik. Ya, saya menawarkan bahawa pelaksanaan MDM umumnya akan gagal kecuali ada sokongan tahap tinggi seperti itu. Saya fikir projek-projek ini perlu dipandu dari tahap yang cukup tinggi dalam sesebuah organisasi kerana terdapat perubahan budaya yang perlu diterima. Saya fikir Robin bercakap dengan ini sebelum ini, anda tahu, ia bukan sesuatu yang anda hanya lakukan sebagai projek dan ia bergantung kepada cara yang sering didekati dalam organisasi IT. Ia adalah program yang berterusan, ia adalah sesuatu yang memerlukan komitmen, dan kesediaan untuk berubah jika anda akan melaksanakan dan kemudian apabila anda mempunyai yang saya fikir kita mendapati bahawa pelaksanaan berjalan dengan baik.
Di mana kita perlu berjuang dalam beberapa pelaksanaan adalah di mana sama ada tidak sokongan pengurusan peringkat tinggi atau di mana organisasi IT telah tahan untuk berubah tetapi kami telah berjaya dalam kedua-dua kes dalam memenangi mereka. Saya rasa apabila kami menunjukkan kepada mereka betapa mudahnya untuk bangun dan beroperasi, dan bagaimana ia benar-benar mengambil tanggungjawab untuk kandungan data di luar bahu mereka, dan benar-benar IT tidak bertanggungjawab untuk itu. Perniagaan tahu apa yang membentuk data yang baik, IT tidak perlu tahu. IT sepatutnya bertanggungjawab terhadap perkara-perkara yang mereka lakukan dengan baik - mengatur data, menjaga keselamatan, menjaga keselamatan, dan bagaimana - dan biasanya mereka datang dan melihatnya dengan cara itu.
Eric Kavanagh: Dan kami mempunyai beberapa soalan dari penonton, biarkan saya membuangnya di sini. Kami akan pergi sedikit demi sedikit tetapi saya fikir saya akan mendapat semua soalan yang kami boleh atau sekurang-kurangnya cuba. Saya akan membuang satu ini kepada anda, mungkin John atau Diana, sama ada cara. Seorang peserta bertanya, "Adakah anda mempunyai fungsi untuk membangunkan semula ibu bapa daripada rekod buruk ke rekod emas? Urus niaga seperti contoh pesanan jualan betul dalam sistem operasi? "Tidak pasti saya tahu apa yang dia maksudkan di sini, tetapi semoga anda boleh menjawabnya.
Diana Collins: Baiklah, kita pasti rekod semula ibu bapa. Itulah bahagian yang sangat standard penyelesaian pejabat ini tetapi dalam sistem operasi tidak secara langsung. Kita boleh melakukan persekitaran MDM dan kemudian menolak data tersebut dari persekitaran MDM sebaik sahaja ia diterbitkan dari persekitaran MDM, menolaknya kembali ke sistem operasi tetapi ia tidak akan terus ditangkap - kita tidak akan membetulkannya secara langsung dalam sistem operasi dari persekitaran MDM.
Eric Kavanagh: Mendapatkan awak. Baiklah dan inilah satu lagi soalan, "Bolehkah alat itu digunakan untuk melihat keturunan data?"
Diana Collins: Oh betul-betul, ya. Sekali lagi ini bukan model yang hebat untuk ilustrasi semacam itu, tetapi sememangnya. Di mana anda mempunyai sejarah ke data anda, di mana data telah datang dari pelbagai tempat, kami dapat menandakannya dengan sumbernya dan membawa maklumat tersebut ke atas data yang diterbitkan.
John Evans: Terima kasih. Ada unsur yang ada di dalam model ini, di sana ada Diana, Maksud saya anda mendapat Kenalan SFDC dan kenalan EBS dan yang benar-benar datang dalam bidang grafik juga. Ia jenis hang di sekeliling data.
Diana Collins: Ya. Maksud saya dalam persekitaran silsilah yang sebenar, anda akan mempunyai penyelesaian dan pelaksanaan yang lebih teguh dan hanya asas yang telah dilakukan di sini.
Eric Kavanagh: Baiklah, baiklah. Hanya beberapa lagi soalan dan kemudian kami akan membungkus. Salah seorang peserta berkata, "Bagaimana anda menyokong definisi isi rumah? Adakah anda mempunyai cara untuk memperkayakan data induk pelanggan dengan rangkaian sosial? "
Diana Collins: Di peta jalan kami, pengayaan dengan rangkaian sosial dari data rangkaian sosial adalah pada peta jalan kami. Ia bukan pada produk pada masa ini tetapi dari segi isi rumah, itu adalah sebahagian daripada kemampuan pemadanan dan penggabungan kami. Dalam proses pencocokan, banyak tombol dan tuil yang boleh anda kendalikan untuk berat bahagian tertentu data tetapi apa yang akhirnya membolehkan kami lakukan adalah mengumpulkan semua rekod kenalan individu yang mungkin menjadi sebahagian daripada isi rumah yang sama . Kemudian ia memahami perbezaan antara syarikat dan orang. Di dalam syarikat-syarikat anda secara amnya melihat permulaan, semacam kepentingan perkataan dalam nama; dalam sebuah syarikat, mulakan dari depan dan kerja ke arah akhir. Tetapi apabila anda melakukan pekerjaan rumah, anda benar-benar ingin bermula pada akhir dan bekerja ke arah depan dengan nama orang. Ia memahami bahawa dan mampu melakukan pekerjaan yang cukup baik untuk mengumpulkan kenalan yang dimiliki oleh satu keluarga.
Eric Kavanagh: Dan satu soalan terakhir, bagaimana dengan pelanggan restoran? Kami mempunyai ahli khalayak yang berpengetahuan luas di sini bertanya sama ada anda mempunyai pelanggan restoran?
Diana Collins: Sebenarnya tidak. Itu akan menjadi menegak baru untuk kita. Kami benar-benar berminat untuk mengejarnya. Kami mempunyai pelanggan yang membekalkan restoran tetapi kami tidak mempunyai restoran yang pelanggan.
Eric Kavanagh: Baiklah, jangan risau sama sekali. Baiklah, kami telah membakar selama satu jam dan lima minit di sini, jadi sangat berterima kasih kepada penyampai kami hari ini. Kami akan mengarkibkan siaran web ini supaya semua arkib ini tersedia untuk tontonan kemudian. Terima kasih banyak kepada penyampai kami hari ini. Terima kasih banyak kepada Dez dan Robin untuk mendapatkan pandangan mereka, dan untuk Perisian Magnitud. Ini adalah perkara yang baik. MDM berada di sini untuk tinggal, orang-orang, tidak ada keraguan tentang itu. Sangat penting untuk mendapatkan pandangan pusat itu yang akan menjadi lebih penting kerana masa berlalu. Saya harus berfikir sebagai pelanggan kami memutuskan bahawa mereka tidak mahu diperlakukan dengan kejam, mereka mahu mendapatkan rawatan yang terbaik dan itulah cara yang akan berlaku.
Jadi dengan orang-orang itu, kami akan membida anda perpisahan. Terima kasih sekali lagi. Kami akan bercakap dengan anda esok di webcast besok esok, ya. Teknologi Hot adalah acara paling hangat di sekitar hari ini, kami akan bercakap dengan anda semoga esok pada pukul empat pagi. Sehingga itu, berhati-hatilah, orang ramai. Buh-bye.
