Sınav MB-260 için çalışma kılavuzu: Microsoft Dynamics 365 Customer Insights (Veri) Uzmanı

Uyarı

Bu sınav 30 Kasım 2024 tarihinde saat 23:59 Merkezi Standart Saati ile devre dışı bırakılacaktır. yeni Microsoft Dynamics 365 müşteri deneyimi kimlik bilgileri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bu belgenin amacı

Bu çalışma kılavuzu, sınavda ne bekleyebileceğinizi anlamanıza yardımcı olmalı ve sınavın kapsayabileceği konuların özetini ve ek kaynaklara bağlantılar içermelidir. Bu belgedeki bilgiler ve malzemeler, sınava hazırlanırken çalışmalarınızı odaklamanıza yardımcı olmalıdır.

Yararlı bağlantılar	Açıklama
15 Nisan 2024 itibarıyla ölçülen becerileri gözden geçirin	Bu liste, belirtilen tarihten sonra ölçülen becerileri temsil eder. Bu tarihten sonra sınava girmeyi planlıyorsanız, bu listeyi inceleyin.
15 Nisan 2024'e kadar ölçülen becerileri gözden geçirin	Verilen tarihten ÖNCE sınavına girdiyseniz bu beceri listesini inceleyin.
Değişiklik günlüğü	Sağlanan tarihte yapılacak değişiklikleri görmek istiyorsanız doğrudan değişiklik günlüğüne gidebilirsiniz.
Sertifikasyonu Nasıl Kazanılır	Bazı sertifikalar yalnızca bir sınavı geçmeyi gerektirirken, diğerleri birden çok sınavı geçmeyi gerektirir.
Sertifikasyon yenileme	Microsoft iş ortağı, uzman ve uzmanlık sertifikalarının süresi yıllık olarak dolar. Microsoft Learn'de ücretsiz çevrimiçi değerlendirme geçirerek yenileyebilirsiniz.
Microsoft Learn profiliniz	Sertifika profilinizi Microsoft Learn'e bağlamak, sınavları zamanlamanıza ve yenilemenize, sertifikaları paylaşmanıza ve yazdırmanıza olanak tanır.
Sınav puanlama ve puanlama raporları	Geçmek için 700 veya daha büyük bir puan gerekir.
Sınav deneme alanı	Sınav deneme alanımızı ziyaret ederek sınav ortamını keşfedebilirsiniz.
konaklama isteği	Yardımcı cihazlar kullanıyorsanız, ek süre gerekiyorsa veya sınav deneyiminin herhangi bir bölümünde değişiklik yapmanız gerekiyorsa, konaklama talebinde bulunabilirsiniz.
Alıştırma testi	Sınava katılmaya hazır mısınız yoksa biraz daha mı çalışmanız gerekiyor?

Sınav güncelleştirmeleri

Sınavlarımız, rol yapmak için gereken becerileri yansıtacak şekilde düzenli aralıklarla güncelleştirilir. Sınava ne zaman girdiğinize bağlı olarak Ölçülen Beceriler hedeflerinin iki sürümünü dahil ettik.

Öncelikle sınavın İngilizce sürümünü her zaman güncelleştiriyoruz. Bazı sınavlar diğer dillerde yerelleştirilir ve İngilizce sürümü güncelleştirildikten yaklaşık sekiz hafta sonra güncelleştirilir. Microsoft bu zamanlamaya göre yerelleştirilmiş sürümleri güncelleştirmek için her çabayı gösterse de, bir sınavın yerelleştirilmiş sürümlerinin bu zamanlamada güncelleştirilmediği zamanlar olabilir. Diğer kullanılabilir diller, Sınav Ayrıntıları web sayfasının Zamanlama Sınavı bölümünde listelenir. Sınav tercih ettiğiniz dilde yoksa, sınavı tamamlamak için 30 dakika daha talep edebilirsiniz.

Not

Ölçülen becerilerin her birini izleyen madde başlıkları, bu beceriyi nasıl değerlendirdiğimizi açıklamak amacıyla hazırlanmıştır. sınavda ilgili konular ele alınabilir.

Not

Soruların çoğu genel kullanılabilirlik (GA) özelliklerini kapsar. Bu özellikler yaygın olarak kullanılıyorsa sınavda Önizleme özellikleriyle ilgili sorular bulunabilir.

15 Nisan 2024 itibarıyla ölçülen beceriler

hedef kitle profili

Bu sınav için bir aday olarak, müşteri profilleriyle ilgili içgörüler sağlayan ve müşteri deneyimlerini geliştirmeye yardımcı olmak için etkileşim etkinliklerini izleyen çözümler uygularsınız.

İlk elden şu deneyime sahip olmanız gerekir:

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri - Veriler

• Microsoft Power Query

• Microsoft Dataverse

• Microsoft Azure Data Lake Storage

• Azure Data Factory işlem hatları

Ayrıca aşağıdakilerle ilgili uygulamalarla doğrudan deneyime sahip olmanız gerekir:

• Gizlilik, uyumluluk ve onay

• Güvenlik

• Sorumlu yapay zeka

Bu sınava aday olarak aşağıdakilerle ilgili veri süreçlerinde deneyim sahibi olmanız gerekir:

• Hazırlık

• Eşleştirme

• Segmentasyon

• Geliştirme

• Veri tekrarı önleme

Aşağıdakiler hakkında genel bir anlayışa sahip olmanız gerekir:

• Azure Machine Learning

• Azure Synapse Analytics

• Azure mimarisi

Bir bakışta beceriler

• Dynamics 365 Müşteri İçgörülerini Açıklama – Veriler (5-10%)

• Veri alma (10-15%)

• Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma (35-40%)

• Yapay zeka tahminlerini uygulama (5-10%)

• Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma (15-20%)

• Üçüncü taraf bağlantılarını yapılandırma (5-10%)

• Müşteri İçgörülerini Yönetme – Veriler (5-10%)

Dynamics 365 Müşteri İçgörülerini Açıklama - Veriler (5-10%)

Müşteri İçgörüleri - Veri işlevselliğini açıklama

• Müşteri İçgörülerini Açıklama - Veri bileşenleri

• Gerçek zamanlıya yakın güncelleştirmeler için desteği açıklama

• Bireysel tüketici ve iş hesabı profilleri arasındaki farkları açıklama

• Microsoft Fabric desteğini açıklama

• Customer Insights'ta tabloları ve ilişkileri açıklama - Veriler

• Gerçek zamanlı alım özelliklerini ve sınırlamalarını açıklayın

• Birleştirme öncesi veri zenginleştirmenin avantajlarını açıklama

• Yönetilen veri gölü veya kuruluşun kendi veri gölünün ne zaman kullanılacağını belirleme

Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler

• Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler

• Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veri API'leri

• Müşteri İçgörüleri - Veri ve Müşteri İçgörüleri - Yolculuklar arasındaki tümleştirmeyi açıklama

• Makine öğrenmesi için kullanım örneklerini açıklama

Veri alma (10-15%)

Veri kaynaklarına bağlanma

• Microsoft Dataverse'e ekleme

• Azure Data Lake Storage'a ekleme

• Power Query kullanarak verileri alma ve dönüştürme

• Azure Synapse Analytics'e ekleme

• Birleşik Müşteri Profili alanlarını neredeyse gerçek zamanlı olarak güncelleştirme

• Sık karşılaşılan veri alımı hatalarını giderme

• Delta Lake biçiminde depolanan verilere ekleme

• Artımlı yenilemeyi yapılandırma

Verileri dönüştürme, temizleme ve yükleme

• Tablo ve sütun seçme

• Veri tutarsızlıklarını, beklenmeyen veya null değerleri ve veri kalitesi sorunlarını çözme

• Sütun veri türlerini değerlendirme ve dönüştürme

• Dataverse'den veri dönüştürme

Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma (35-40%)

Kaynak alanları seçme

• Birleştirme için Customer Insights tablolarını ve özniteliklerini seçme

• Öznitelik türlerini açıklama

• Birincil anahtar gereksinimlerini açıklama

Yinelenen kayıtları kaldırma

• Zenginleştirilmiş tabloları yinelenenleri kaldırma

• Özel durumlar, kazananlar ve alternatif kayıtlar da dahil olmak üzere yinelenenleri kaldırma kurallarını tanımlama

• Birleştirilmiş tercihleri yönetme

Eşleştirme koşulları

• Tablolar için eşleşme sırası belirtme

• Eşleştirme kurallarını tanımla

• Özel durumları tanımlama

• Zenginleştirilmiş tabloları eşleştirmeye dahil et

• Normalleştirme seçeneklerini yapılandırma

• Temel ve özel kesinlik yöntemleri arasında ayrım yapın.

• Özel eşleşme koşullarını yapılandırma

Müşteri alanlarını birleştirme

• Birleştirilmiş tablolar için alanların sırasını belirtme

• Alanları birleştirilmiş bir alana birleştirme

• Alan grubunu birleştirme

• Alanları birleştirilmiş alandan ayırma

• Birleştirme işleminden alanları hariç tut

• Alanların sırasını değiştirme

• Alanları yeniden adlandırma

• Profilleri Kümeler halinde gruplandırma

• Müşteri kimliği oluşturmayı yapılandırma

• B2B birleştirmeyi açıklama

İş verileri ayırmayı uygulama

• İş birimi ayırma önkoşullarını açıklama

• Dataverse'de iş verilerine erişme

• Müşteri İçgörüleri Uygulama - Veri iş birimi tümleştirmeleri

Veri birleştirmeyi gözden geçirme

• Müşteri profillerini gözden geçirme ve oluşturma

• Veri birleştirmenin sonuçlarını görüntüleme

• Veri birleştirmeden çıktı tablolarını doğrulama

• Birleştirme ayarlarını güncelleştirme

İlişkileri ve etkinlikleri yapılandırma

• İlişkileri oluşturma ve yönetme

• Etkinlikleri oluşturma ve yönetme

• Müşteri profillerini bilinmeyen kullanıcıların etkinlik verileriyle birleştirme

• Müşteri onayının nasıl kullanılacağını açıklama

• Kişiselleştirme için web verilerinin nasıl kullanılacağını açıklama

• İlişki yollarını açıklama

• Kişilerle B2B hesap ilişkisini ayarlama

Arama ve filtre dizinlerini yapılandırma

• Hangi alanların aranabilir olacağını tanımlama

• Alanlar için filtre seçeneklerini tanımlama

• Dizine alınan alanları tanımlama

Yapay zeka tahminlerini uygulama (5-10%)

Yerleşik tahmin modellerini yapılandırma

• İşlem değişim sıklığı ve abonelik değişim sıklığı modelleri dahil olmak üzere müşteri değişim sıklığı modellerini yapılandırma ve değerlendirme

• Ürün öneri modelini yapılandırma ve değerlendirme

• Müşteri yaşam süresi değer modelini yapılandırma ve değerlendirme

• Yaklaşım analizini yapılandırma ve yönetme

Makine öğrenmesi modellerini uygulama

• Customer Insights'ta özel Azure Machine Learning modellerini kullanma önkoşullarını açıklama - Veriler

• Makine öğrenmesi modellerini kullanan iş akışları oluşturma ve yönetme

• Customer Insights'ta Azure Synapse Analytics'ten özel modelleri kullanma önkoşullarını açıklama - Veriler

Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma (15-20%)

Ölçü oluşturma ve yönetme

• Etiket oluşturma ve yönetme

• Farklı ölçü türlerini açıklama

• Ölçü oluşturma

• Ölçü hesaplamalarını yapılandırma

• Boyutları değiştirme

• Tedbirleri planlama

Segment oluşturma ve yönetme

• Segment oluşturucu ve hızlı segmentler dahil olmak üzere segment oluşturma yöntemlerini açıklama

• Müşteri profilleri veya kriterlerinden bir segment oluşturun

• Tahmin modelini temel alan bir segment oluşturma

• Öngörülen öznitelikleri açıklama

• Segmentleri zamanlama

Önerilen segmentleri bulma

• Sistemin kullanım için segmentleri nasıl önerdiğini açıklama

• Ölçüye dayalı önerilen bir segment oluştur.

• Etkinliği temel alan önerilen bir segment oluşturma

Segment içgörüleri oluşturma

• Çakışma bölümlerini yapılandır

• Farklı segmentleri yapılandırma

• Çakışma veya ayrıştırıcı analizini gözden geçirme

• Yapay zeka kullanarak benzer müşterileri bulma

Üçüncü taraf bağlantılarını yapılandırma (5-10%)

Bağlantıları ve dışarı aktarmaları yapılandırma

• Verileri dışarı aktarmak için bağlantı yapılandırma

• Veri ihracatı oluşturma

• Dışarı aktarma türlerini tanımlama

• İsteğe bağlı ve zamanlanmış veri dışarı aktarmalarını yapılandırma

• Segment dışarı aktarma sınırlamalarını tanımlama

Veri zenginleştirmeyi uygula

• Müşteri profillerini zenginleştirme

• Zenginleştirmeleri yapılandırma ve yönetme

• Birleştirmeden önce veri kaynaklarını zenginleştirme

Müşteri İçgörülerini Yönetme - Veriler (5-10%)

Ortam oluşturma ve yapılandırma

• Ortam oluşturabilecek kişileri belirleme

• Deneme, test ve üretim ortamları arasında ayrım yapın

• Müşteri İçgörülerini Bağlama - Data to Dataverse

• Azure Data Lake Storage Hesabı ile Customer Insights Verilerini Bağlayın

• Ortamları yönetme

• Kullanıcı izinlerini atama

• Customer Insights'ta ortam oluşturma - Veriler

• Azure anahtar kasası içinde anahtarları yönetme

Sistem yenilemelerini yönetme

• Sistem yenilemeleri ile veri kaynağı yenilemeleri arasında ayrım

• Sistem yenileme işlemini açıklama

• Sistem yenileme zamanlamasını yapılandırma

• Yenilemeleri izleme ve sorunlarını giderme

Çalışma kaynakları

Sınava girmeden önce eğitim almanızı ve uygulamalı deneyim edinmenizi öneririz. Kendi kendine çalışma seçenekleri ve sınıf eğitiminin yanı sıra belgelere, topluluk sitelerine ve videolara bağlantılar sunuyoruz.

Çalışma kaynakları	Öğrenme ve belgelere bağlantılar
Eğitim alın	Kendi hızındaki öğrenme yolları ve modüller arasından seçim yapın veya eğitmen liderliğinde bir kursa katılın
Belgeleri bulma	Dynamics 365 belgeleri ve öğrenme modülleri Dynamics 365 Customer Insights dokümantasyonu
Soru sorun	Microsoft Q&A | Microsoft Docs
Topluluk desteği alma	Microsoft Dynamics Community
Microsoft Learn'i takip edin	Microsoft Learn - Microsoft Tech Community

Değişiklik günlüğü

Tabloyu anlamanın anahtarı: Konu grupları (işlevsel gruplar olarak da bilinir) kalın yazı biçimindedir ve ardından her grup içindeki hedefler gelir. Tablo, ölçülen sınav becerilerinin iki sürümü ile üçüncü sütunda değişikliklerin kapsamının karşılaştırması yer alır.

15 Nisan 2024'e kadar beceri alanı	15 Nisan 2024 itibariyle beceri alanı	Değişiklik
hedef kitle profili		Binbaşı
Design Dynamics 365 Customer Insights - Veri çözümleri	Dynamics 365 Müşteri İçgörülerini açıklama - Veri	Bir % değişikliği yok
Müşteri İçgörülerini Açıklama - Veriler	Müşteri İçgörüleri - Veri işlevselliğini açıklama	Binbaşı
Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler	Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler	Binbaşı
Verileri Customer Insights'a alma - Veri	Veri alma	% değişiklik yok
Veri kaynaklarına bağlanma	Veri kaynaklarına bağlanma	Binbaşı
Power Query kullanarak verileri dönüştürme, temizleme ve yükleme	Verileri dönüştürme, temizleme ve yükleme	Küçük
Veri kaynakları için artımlı yenilemeleri yapılandırma		Kaldırıldı
Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma	Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma	Sınavın %'su artırıldı
Kaynak alanları seçme	Kaynak alanları seçme	Küçük
Yinelenen kayıtları kaldırma	Yinelenen kayıtları kaldırma	Küçük
Eşleştirme koşulları	Eşleştirme koşulları	Küçük
Müşteri alanlarını birleştirme	Müşteri alanlarını birleştirme	Binbaşı
İş verileri ayırmayı uygulama	İş verileri ayırmayı uygulama	Küçük
Veri birleştirmeyi gözden geçirme	Veri birleştirmeyi gözden geçirme	Değişiklik yok
İlişkileri ve etkinlikleri yapılandırma	İlişkileri ve etkinlikleri yapılandırma	Binbaşı
B2B hesapları için birleşik kişi profili oluşturma		Kaldırıldı
Arama ve filtre dizinlerini yapılandırma	Arama ve filtre dizinlerini yapılandırma	Küçük
Müşteri İçgörülerinde Yapay Zeka Tahminlerini Uygulama - Veri	Yapay zeka tahminlerini uygulama	% değişiklik yok
Müşteri Analizlerinde Copilot Kullanımı - Veri		Kaldırıldı
Tahmin modellerini yapılandırma	Yerleşik tahmin modellerini yapılandırma	Küçük
Makine öğrenmesi modellerini uygulama	Makine öğrenmesi modellerini uygulama	Binbaşı
Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma	Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma	Sınavın % notu artırıldı.
Ölçü oluşturma ve yönetme	Ölçü oluşturma ve yönetme	Küçük
Segment oluşturma ve yönetme	Segment oluşturma ve yönetme	Binbaşı
Önerilen segmentleri bulma	Önerilen segmentleri bulma	Önemsiz
Segment içgörüleri oluşturma	Segment içgörüleri oluşturma	Küçük
Üçüncü taraf bağlantıları yapılandırma	Üçüncü taraf bağlantıları yapılandırma	Sınavın % kodlu kısmı azaldı
Bağlantıları ve dışarı aktarmaları yapılandırma	Bağlantıları ve dışarı aktarmaları yapılandırma	Değişiklik yok
Dynamics 365 Customer Insights 'a veri aktarma - Journeys veya Dynamics 365 Sales		Kaldırıldı
Müşteri İçgörülerini Görüntüleme - Dynamics 365 uygulamalarının içinden veri verileri		Kaldırıldı
Veri Zenginleştirme uygula	Veri zenginleştirme uygulamak	Küçük
Müşteri Onayı verilerini kullanma		Kaldırıldı
Power Platform ve M365 uygulamalarında Customer Insights verilerini kullanma		Kaldırıldı
Müşteri İçgörülerini yönetme - Veri	Müşteri İçgörülerini yönetme - Veri	% değişiklik yok
Ortam oluşturma ve yapılandırma	Ortam oluşturma ve yapılandırma	Binbaşı
Sistem yenilemelerini yönetme	Sistem yenilemelerini yönetme	Küçük
Bağlantı oluşturma ve yönetme		Kaldırıldı

15 Nisan 2024'e kadar ölçülen beceriler

hedef kitle profili

Bu sınava aday olarak, müşteri profilleriyle ilgili içgörüler sağlayan ve yardımcı olmak için etkileşim etkinliklerini izleyen çözümler uygularsınız:

• Müşteri deneyimlerini geliştirin.

• Müşteri saklama süresini artırın.

İlk elden şu deneyime sahip olmanız gerekir:

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri - Veriler ve bir veya daha fazla Ek Dynamics 365 uygulaması

• Microsoft Power Query

• Microsoft Dataverse

• Ortak Veri Modeli

• Microsoft Power Platform

Ayrıca aşağıdakilerle ilgili uygulamalarla doğrudan deneyime sahip olmanız gerekir:

• Gizlilik

• Uyma

• Kabul

• Güvenlik

• Sorumlu yapay zeka

• Veri saklama ilkesi

Bu sınava aday olarak, önemli performans göstergeleri (KPI' ler), veri saklama, doğrulama, görselleştirme, hazırlama, eşleştirme, parçalanma, segmentasyon ve geliştirme ile ilgili süreçler konusunda deneyime ihtiyacınız vardır. Aşağıdakiler hakkında genel bir anlayışa sahip olmanız gerekir:

• Azure Machine Learning

• Azure Synapse Analytics

• Azure Data Factory

Bir bakışta beceriler

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri Tasarlama - Veri çözümleri (5-10%)

• Verileri Customer Insights - Data'a içeri aktarma (10-15%)

• Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma (30-35%)

• Müşteri İçgörülerinde yapay zeka tahminlerini uygulama - Veriler (5-10%)

• Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma (10-15%)

• Üçüncü taraf bağlantılarını yapılandırma (10-15%)

• Müşteri İçgörülerini Yönetme - Veriler (5-10%)

Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri Tasarlama - Veri çözümleri (5-10%)

Müşteri İçgörülerini Açıklama - Veriler

• Dynamics 365 Müşteri İçgörülerini açıklama - Tablolar, ilişkiler, zenginleştirmeler, etkinlikler, ölçüler ve segmentler dahil olmak üzere veri bileşenleri

• D365 Customer Insights'ta ilk çalıştırma deneyimini (FRE) açıklama - Veriler

• Gerçek zamanlıya yakın güncelleştirmeler için desteği açıklama

• Zenginleştirme desteğini açıklama

• Bireysel tüketici ve iş hesabı profilleri arasındaki farkları açıklayın.

Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veriler

• Müşteri İçgörülerini genişletmeye yönelik kullanım örneklerini açıklama - Microsoft Power Platform bileşenlerini kullanarak veriler

• Müşteri İçgörüleri için kullanım örneklerini açıklama - Veri API'leri

• İş hesaplarıyla çalışmak için kullanım örneklerini açıklama

Müşteri İçgörüleri'ne Veri Yükleme - Veriler (10-15%)

Veri kaynaklarına bağlanma

• Hangi veri kaynaklarının kullanılacağını belirleme

• Yönetilen veri gölünün mü yoksa kuruluşun veri gölünün mü kullanılacağını belirleme

• ** Microsoft Dataverse veri gölüne bağlanın

• Azure Data Lake Storage'a ekleme

• Power Query bağlayıcılarını kullanarak verileri alma ve dönüştürme

• Azure Synapse Analytics'e ekleme

• Gerçek zamanlı alma yeteneklerini ve kısıtlamalarını açıklayın.

• Birleştirme öncesi veri zenginleştirmenin avantajlarını açıklama

• Verileri gerçek zamanlı olarak alma

• Birleşik Müşteri Profili alanlarını gerçek zamanlı olarak güncelleştirme

• Yaygın veri işleme hatalarını anlama

Power Query kullanarak verileri dönüştürme, temizleme ve yükleme

• Tablo ve sütun seçme

• Veri tutarsızlıklarını, beklenmeyen veya null değerleri ve veri kalitesi sorunlarını çözme

• Sütun veri türlerini değerlendirme ve dönüştürme

Veri kaynakları için artımlı yenilemeleri yapılandırma

• Artımlı güncelleştirmeleri destekleyen veri kaynaklarını belirleme

• Artımlı yenilemeyi yapılandırma

• Zamanlanmış yenilemeler için özellikleri ve sınırlamaları belirleme

• Zamanlanmış yenilemeleri ve isteğe bağlı yenilemeleri yapılandırma

Veri birleştirme aracılığıyla müşteri profilleri oluşturma (30-35%)

Kaynak alanları seçme

• Birleştirme için Customer Insights tablolarını ve özniteliklerini seçme

• Öznitelik türlerini seçme

• Birincil anahtarı seçin

Yinelenen kayıtları kaldırma

• Zenginleştirilmiş tabloları tekrarlardan arındırma

• Yinelenenleri kaldırma kurallarını tanımlama

• Yinelenenleri kaldırma sonuçlarını gözden geçirme

Eşleştirme koşulları

• Tablolar için eşleşme sırası belirtme

• Eşleştirme kurallarını tanımla

• Özel durumları tanımlama

• Zenginleştirilmiş tabloları eşleştirmeye dahil et

• Normalleştirme seçeneklerini yapılandırma

• Temel ve özel hassasiyet yöntemleri arasında ayrım yapın.

Müşteri alanlarını birleştirme

• Birleştirilmiş tablolar için alanların sırasını belirtme

• Alanları birleştirilmiş bir alanda birleştir

• Alan grubunu birleştirme

• Alanları birleştirilmiş alandan ayırma

• Birleştirmeden alanları dışlama

• Alanların sırasını değiştirme

• Alanları yeniden adlandırma

• Profilleri Kümeler halinde gruplandırma

İş verileri ayırmayı uygulama

• İş birimi ayırma önkoşullarını anlama

• Dataverse'de iş verilerine erişme

• Müşteri İçgörüleri Uygulama - Veri iş birimi tümleştirmeleri

Veri birleştirmeyi gözden geçirme

• Müşteri profillerini gözden geçirme ve oluşturma

• Veri birleştirmenin sonuçlarını görüntüleme

• Veri birleştirmeden çıktı tablolarını doğrulama

• Birleştirme ayarlarını güncelleştirme

İlişkileri ve etkinlikleri yapılandırma

• İlişkileri oluşturma ve yönetme

• Yeni veya var olan bir ilişkiyi kullanarak etkinlik oluşturma

• Gerçek zamanlı etkinlik oluşturma

• Etkinlikleri yönetme

• Müşteri profillerini bilinmeyen kullanıcıların etkinlik verileriyle birleştirme

• Müşteri İçgörülerini Görüntüleme - D365 Etkinlik Zaman Çizelgesinde Veri Etkinlikleri

B2B hesapları için birleşik kişi profili oluşturma

• Birleşik kişi profili oluşturma

• Kişiler ve hesaplar arasındaki ilişkiyi ayarlama

• Anlam alanlarını tanımlama

• İletişim birleştirmeyi gözden geçirme

• Veri birleştirmeden çıktı tablolarını doğrulama

Arama ve filtre dizinlerini yapılandırma

• Hangi alanların aranabilir olacağını tanımlama

• Alanlar için filtre seçeneklerini tanımlama

• Dizinleri tanımlama

Müşteri İçgörülerinde yapay zeka tahminlerini uygulama - Veriler (5-10%)

Müşteri İçgörüleri Veri Modülünde Copilot Kullanma

• Önemli Bulma sayfası bileşenlerini anlama

Tahmin modellerini yapılandırma

• İşlem değişim sıklığı ve abonelik değişim sıklığı modelleri dahil olmak üzere müşteri değişim sıklığı modellerini yapılandırma ve değerlendirme

• Ürün öneri modelini yapılandırma ve değerlendirme

• Müşteri yaşam süresi değer modelini yapılandırma ve değerlendirme

• Tahmin modelini temel alan bir müşteri segmenti oluşturma

• Yaklaşım analizini yapılandırma ve yönetme

Makine öğrenmesi modellerini uygulama

• Customer Insights'ta özel Azure Machine Learning modellerini kullanma önkoşullarını açıklama - Veriler

• Customer Insights'a özel tahmin modelleri getirmek için sihirbaz kullanma - Veriler

• Makine öğrenmesi modellerini kullanan iş akışlarını uygulama

• Özel makine öğrenmesi modelleri için iş akışlarını yönetme

Ölçüleri ve segmentleri yapılandırma (10-15%)

Ölçü oluşturma ve yönetme

• Etiket oluşturma ve yönetme

• Farklı ölçü türlerini açıklama

• Ölçü oluşturma

• Şablon kullanarak ölçü oluşturma

• Ölçü hesaplamalarını yapılandırma

• Boyutları değiştirme

• Ölçüleri Planla

Segment oluşturma ve yönetme

• Etiket oluşturma ve yönetme

• Segment oluşturucu ve hızlı segmentler dahil olmak üzere segment oluşturma yöntemlerini açıklama

• Müşteri profillerinden, ölçülerden veya yapay zeka tahminlerinden segment oluşturma

• Tahmin modelini temel alan bir segment oluşturma

• Benzer müşterileri bulma

• Proje öznitelikleri

• Segmentlerin kullanımını izleme

• Segmentleri dışarı aktarma

Önerilen segmentleri bulma

• Sistemin kullanım için segmentleri nasıl önerdiğini açıklama

• Bir öneriden segment oluşturma

• Etkinliği temel alan önerilen bir segment oluşturma

• Öneriler için yenilemeleri yapılandırma

Segment içgörüleri oluşturma

• Çakışma segmentlerini yapılandırın

• Farklı segmentleri yapılandırma

• İçgörüleri analiz etme

• Yapay zeka ile benzer segmentleri bulma

Üçüncü taraf bağlantılarını yapılandırma (10-15%)

Bağlantıları ve dışarı aktarmaları yapılandırma

• Verileri dışarı aktarmak için bağlantı yapılandırma

• Veri dışa aktarımı oluşturma

• Dışarı aktarma türlerini tanımlama

• İsteğe bağlı ve zamanlanmış veri dışarı aktarmalarını yapılandırma

• Segment dışarı aktarma sınırlamalarını tanımlama

Verileri Dynamics 365 Customer Insights – Journeys veya Dynamics 365 Sales'e aktarma

• Dynamics 365 Customer Insights'tan veri dışarı aktarma önkoşullarını belirleme - Veriler

• Dynamics 365 Customer Insights - Veri ve Dynamics 365 uygulamaları arasında bağlantı oluşturma

• Hangi segmentlerin dışarı aktarılacağını tanımlama

• Dynamics 365 Customer Insights - Veri segmentini Dynamics 365 Customer Insights - Yolculuklar'a bir pazarlama segmenti olarak aktarın.

• Dynamics 365 Customer Insights'i kullanın - Gerçek zamanlı pazarlama ile veri profilleri ve segmentleri

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri - Veri profilini müşteri yolculuğu düzenlemesi için Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri - Yolculuklar'a aktarma.

• Dynamics 365 Customer Insights'ten bir veri parçasını, Dynamics 365 Sales'e pazarlama listesi olarak dışa aktarın.

• Müşteri İçgörülerini Görüntüleme - Dynamics 365 uygulamalarının içinden veri verileri
  Dynamics 365 Customer Insights'tan hangi verileri tanımlama - Veriler Dynamics 365 uygulamalarında görüntülenebilir Dynamics 365 uygulamaları için Müşteri Kartı eklentisini yapılandırma

• Dynamics 365 uygulamaları için Müşteri Kartı Eklentisini uygulamak için gereken izinleri belirleme

Veri Zenginleştirmeyi Uygula

• Müşteri profillerini zenginleştirme

• Zenginleştirmeleri yapılandırma ve yönetme

• Birleştirmeden önce veri kaynaklarını zenginleştirme

• Zenginleştirme sonuçlarını görüntüleme

Müşteri Onayı verilerini kullanma

• Müşteri İçgörülerine Onay Verileri Ekleme - Veriler

• Onay Verilerini Kullanma

Customer Insights kullanma - Power Platform ve M365 uygulamalarında veri verileri

• D365 Müşteri İçgörülerini kullanma - Microsoft Teams için veri sohbet botu

• Power Apps ve Dynamics 365 Customer Insights'ı bağlama - Veriler

• Dynamics 365 Müşteri İçgörüleri için Power Automate Bağlayıcısı'nı kullanma - Veriler

• Power BI için Dynamics 365 Customer Insights bağlayıcısını yapılandırma - Veriler

Müşteri İçgörülerini Yönetme - Veriler (5-10%)

Ortam oluşturma ve yapılandırma

• Ortam oluşturabilecek kişileri belirleme

• Deneme ve üretim ortamları arasında ayrım

• Müşteri İçgörülerini Microsoft Dataverse'e Bağla

• Customer Insights'ı bağlama - Azure Data Lake Storage Hesabı ile veriler Mevcut ortamları yönetme

• Ortamın sahipliğini değiştirme veya talep etme

• Mevcut bir ortamı sıfırlama

• Var olan bir ortamı silme

• Kullanıcı izinlerini yapılandırma

• Kullanılabilir kullanıcı izinlerini açıklama

• Tanılama günlüklerini dışarı aktarma

Sistem yenilemelerini yönetme

• Sistem yenilemeleri ile veri kaynağı yenilemeleri arasında ayrım

• Yenileme ilkelerini açıklama

• Sistem yenileme zamanlamasını yapılandırma

• Yenilemeleri izleme ve sorunlarını giderme

Bağlantı oluşturma ve yönetme

• Bağlantıların ne zaman kullanıldığını açıklama

• Bağlantıları yapılandırma ve yönetme