Dynamics 365 Customer Insights 리소스
업계 분석가와 Microsoft가 제공하는 추천 리소스를 원하는 형식으로 검색하세요.
애널리스트 리서치
전자책 및 백서
변화의 시대에 개인 맞춤화된 경험 제공
eBook 읽기Customer Centricity: A Key Priority Across All Lines of Business
eBook 읽기CDP 구매자 가이드: 올바른 고객 데이터 플랫폼 선택하기
eBook 읽기고객 데이터 플랫폼의 장점: CDP와 CRM 및 DMP를 비교
eBook 읽기데이터를 사용하여 B2B가 규모에 맞게 개인 맞춤화하는 4가지 방식
eBook 읽기3단계로 고객 만족도 향상
eBook 읽기CDP에서 원활한 개인 정보 보호 규정 준수를 지원하는 방법
백서 읽기Turn Event Attendees Into Loyal Customers
eBook 읽기Elevate Customer Experiences
eBook 읽기동영상
Customer Insights로 개인 맞춤화된 경험을 제공하는 방법에 대한 개요 동영상을 확인하세요.
Customer Insights의 제품 데모를 확인하세요.
마케팅을 뛰어넘는 탁월한 경험을 제공하세요.
별점 5개의 쇼핑 경험을 제공합니다.
뛰어난 고객 서비스를 제공합니다.
금융 서비스 기관이 수익성 높은 환경을 제공하는 방법을 알아보세요.
Tivoli Gardens가 Customer Insights로 고객 만족도를 높이는 방법을 확인하세요.
AEP Energy가 Customer Insights로 강력한 개인 맞춤화 경험을 제공하는 방법을 알아보세요.
사례 연구
Chipotle에서 새로운 맞춤형 마케팅을 제공합니다.
Campari Group은 고객 경험의 수준을 높여 놓았습니다.
Eika는 혁신성의 저하 없이 지역 성격을 유지합니다.
Edible Arrangements는 개인 맞춤화된 고객 경험을 제공하기 위해 최적의 지점을 찾습니다.
UNICEF Netherlands는 기부자를 평생 후원자로 전환시키고 있습니다.
Leonard Cheshire는 장애를 가진 사람들의 지원을 통합합니다.
발렌시아 CF는 매우 개인 맞춤화되고 만족도 높은 팬 경험을 제공합니다.
Marston’s는 개인 맞춤화된 참여를 통해 게스트 경험을 혁신합니다.
웹 세미나 및 팟캐스트
Unlock Your Data to Predict and Personalize Customer Engagement
웹 세미나 보기
Redefining Marketing: A Fireside Chat with Microsoft and TTEC
웹 세미나 보기
Build a Future-Proof Marketing Solution
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CDP 구현 시 해야 할 것과 하지 말아야 할 것
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CDP Institute: CDP를 사용하여 연결된 고객 경험의 기반 마련
웹 세미나 보기
Futurum: 고객 데이터 플랫폼의 미래
팟캐스트 듣기교육
Customer Insights의 기본 사항 알아보기
Customer Insights에서 통합된 고객 프로필 생성
Customer Insights로 외부 연결 관리
Dynamics 365 Customer Insights 시작하기
1 Gartner는 등록 상표 및 서비스 표시이며, Magic Quadrant는 미국 및 기타 국가에서 Gartner, Inc. 및/또는 그 자회사의 등록 상표 및 서비스 표시이며 허가 하에 여기에 사용되었습니다. 모든 내용은 저작권법의 보호를 받습니다. Gartner Magic Quadrant for B2B Marketing Automation Platforms, Rick LaFond, Julian Poulter, Jeffrey L. Cohen, Matt Wakeman, Jeff Goldberg, 2022년 9월 19일.
Gartner는 자사 연구 간행물에 언급된 어떠한 공급업체, 제품, 서비스도 추천하거나 보증하지 않으며, 기술 사용자들에게 최고 등급의 공급업체나 기타 지정된 공급업체만 선택하도록 권장하지 않습니다. Gartner 연구 간행물은 Gartner 연구 조직의 의견을 담고 있으며 사실의 진술로 해석되어서는 안 됩니다. Gartner는 이 연구와 관련하여 상품성 또는 특정 목적에 대한 적합성 보증을 비롯한 모든 명시적, 묵시적 보증을 부인합니다.
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