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Dynamics 365 Customer Insights

Data をやさしく解説：顧客データの統合、360度プロファイル、セグメント

営業、サポート、マーケティングは同じ顧客を3つのシステムで見ていて、それぞれが別の話をしています。このエピソードでは、Microsoft の顧客データプラットフォーム（CDP）である Dynamics 365 Customer Insights – Data が、散らばったレコードを1つの顧客プロファイルにまとめ、具体的なアクションにつなげる仕組みをわかりやすく解説します。

▶ Dynamics 365 Customer Insights – Data をやさしく解説：顧客データの統合、360度プロファイル、セグメント（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. 分散した顧客データが誤った判断を生む理由：3人の別人のように見えてしまう1人の顧客の例
2. CDP とは何か、どんな種類のデータをつなぐのか、Customer Insights – Data と Customer Insights – Journeys や Dynamics 365 Sales との違い
3. 統合プロファイルの作り方：Dataverse、Azure Data Lake、Fabric OneLake、Power Query などのデータソース、マッピング、照合ルール、重複の削除
4. メジャー、データのエンリッチメント、解約や予想収益の AI 予測、そして予測は判定ではなくシグナルである理由
5. 動的セグメント、接続ツールへの連携、そして最初から組み込むプライバシー、同意、ガバナンス

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。