シナリオ

Copilot Studioを使用してパーソナライズされたプロモーションエージェントを作成します

顧客の行動や過去の購入履歴に基づいてカスタマイズされたプロモーションを提供します。

1. データを取り込む

CDP から行動、人口統計、購入データを顧客ベースに取り込みます。

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AIエージェント

利点: 複数のソースからのデータの取り込みを効率化して時間を節約します。

各顧客の好みのコミュニケーション チャネル、最適な時間帯、好みの曜日などの過去のコミュニケーション傾向を分析して、エンゲージメントを促進します。

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AIエージェント

利点: 過去のコミュニケーション傾向を分析し、より正確でタイムリーなターゲティングを実現し、エンゲージメントを向上させます。

ML モデルを活用して、エンゲージメントの好み、キャンペーンの目的、収益目標に基づいて顧客をセグメント化します。

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利点: 顧客ベースをセグメント化し、効果的な顧客ターゲティングに役立ちます。

受信者のニーズに合わせてカスタマイズされた電子メール メッセージ/SMS を作成します。

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利点: カスタマイズされた電子メールまたは SMS を作成して、コンテンツの品質を向上させ、手作業の労力を削減します。

時間的制約のある行動喚起を電子メール、アプリ、または SMS で配信します。

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利点: アプリ、電子メール、SMS 経由でプロモーションをタイムリーに配信し、コンバージョン率を向上させることができます。

KPI

主要な機能領域のKPIに影響を与える機会

コスト、割引、価格設定をより適切に管理して、平均利益率を向上させます。
キャンペーンコンテンツの質の向上
  • マーケティングコンテンツの改善
  • 提案書やRFP回答の品質向上
  • メールやチャットの品質を向上させる

調査、分析、パーソナライゼーション機能を活用してマーケティング予算を効率的に使用し、ショッピング ジャーニーのどの段階にいる顧客にもリーチできるようにします。
キャンペーンコンテンツの質の向上
  • マーケティングコンテンツの改善
  • 提案書やRFP回答の品質向上
  • メールやチャットの品質を向上させる

Microsoft Copilotが従業員の離職率にどのように役立つか

カバレッジ要件を最適化しながら、シフトスケジュールに費やす時間を削減します。コミュニケーションの改善とスケジュール変更の簡素化により、従業員の士気を高めます。
内部の材料とプロセスの品質を向上させる
  • 職務内容を改善して役割をさらに明確にする
  • 要約と要約により社内会議を改善する
  • 会議中は完全に集中

コンテキストを理解して最適な製品を提示するパーソナライズされたショッピング体験、マーケティング費用の効果を最大限に高めるターゲットを絞ったマーケティング キャンペーン、すべての店舗スタッフが利用できる役立つ回答などにより、顧客が「閲覧」から「購入」に移行できるよう支援します。
キャンペーンコンテンツの質の向上
  • マーケティングコンテンツの改善
  • 提案書やRFP回答の品質向上
  • メールやチャットの品質を向上させる

複数のデータ ソースを分析して在庫する製品を把握することから、製品の在庫状況の確保、店舗での顧客からの質問への回答まで、顧客満足度の向上につながるプロセスを合理化します。
キャンペーンコンテンツの質の向上
  • マーケティングコンテンツの改善
  • 提案書やRFP回答の品質向上
  • メールやチャットの品質を向上させる

さまざまなソースからのデータを活用して、さまざまな場所やチャネルにわたる売上、在庫、顧客からのフィードバック、スタッフのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、すぐに実用的な洞察を得ることができます。
ターゲティングの改善
  • 現在の製品構成を分析する
    クロスセルの成功

1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。

2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。

3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。

このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。