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Feb 2019: Azure@Helsana: CRMa: Die Erweiterung von Dynamics CRM mit Azure Power: Data Factory, Logic Apps, Functions & PowerBI (Yu Li & Manuel Meyer)

Manuel Meyer
February 05, 2019

Feb 2019: Azure@Helsana: CRMa: Die Erweiterung von Dynamics CRM mit Azure Power: Data Factory, Logic Apps, Functions & PowerBI (Yu Li & Manuel Meyer)

Um komplexe Marketingkampagnen mit einem hohen Grad an Automatisierung ausführen zu können, wurden von Helsana diverse Produkte evaluiert. Leider fand sich keines, welches allen Anforderungen genügte. In enger Zusammenarbeit mit Microsoft wurde die zu 100% Azure-basierte Anwendung CRM-Analytics (CRMa) erstellt, welche Leads und Aufgaben aus dem Dynamics CRM gemäss komplexen Verteilregelwerken an die Regionen, Niederlassungen und Kundenbetreuer verteilt. Die Resultate und Performance der Kampagnen können über eine Data Analytics Strecke analysiert und in PowerBI visualisiert werden. Manuelle Prozesse zur Zielgruppenselektion wurden automatisiert und die Zeit von der Idee bis zur Selektion der Zielgruppe konnte von 10(!) Tagen auf einige Minuten reduziert werden. Mit der Einführung von CRMa hat die Helsana einen massgebenden Schritt in die Digitalisierung und zu einem ganzheitlichen Kampagnenmanagement geschafft.

Yu Li ist ein Data Analytics Spezialist, welcher das Helsana Azure Team bei der Umsetzung und Erweiterung von CRMa begleitet hat. Mehr über Yu gibt es auf: https://ipt.ch/person/yu-li/
Manuel Meyer ist Microsoft MVP und unterstützte das Azure Team in allen Belangen rund um die Entwicklung auf der Azure Plattform. Alles zu Manuel gibt es hier: http://manuelmeyer.net/

Manuel Meyer

February 05, 2019
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  1. None
  2. 1

  3. Agenda 18:15 Welcome (Andreas Wetter Head Shared Cloud Services) 18:30

    Talk 1: CRMa: Die Erweiterung von Dynamics CRM mit Azure Power: Data Factory, Logic Apps, Functions & PowerBI (Yu Li & Manuel Meyer) 19:30 Snacks & Drinks 20:00 Talk 2: Enterprise Level Azure DevOps bei Helsana (Christian Waha) www.azurezurichusergroup.com
  4. 3 Helsana hat über 100 Jahre Erfahrung im Kranken- und

    Unfall- versicherungsgeschäft. Pro Woche vergütet Helsana rund 100 Mio. CHF. Prämieneinnahmen 70% Sozialversicherung, 30% Zusatzversicherung
  5. 4 Helsana übernimmt soziale Verantwortung und versichert 1.9 Mio. Menschen

    – jede 4. Person in der Schweiz. Helsana beschäftigt über 3000 Mitarbeitende 300 davon in der IT
  6. 5 Cloud ermöglicht mehr Innovativität (Bot, AI, ML, Analytics, Container)

    …) . . Cloud fördert die Agilität (CI/CD continuous integration and continuous delivery ) Cloud unterstützt die Effektivität (Services on-demand) Cloud führt zu Effizienz (Automation) Cloud erhöht die Flexibilität (Scaling up and scaling out ) Die strategische Ausrichtung der Helsana Cloud Shared Cloud Services
  7. Web Apps App Services Mobile Apps API Management API Apps

    Logic Apps Functions Bot Services Cognitive Services BizTalk Services Hybrid Connections Service Bus Storage Queues Hybrid Operations Backup StorSimple Azure Site Recovery Import/Export SQL Database Cosmos DB Redis Cache Analytics DB Storage Tables Data Warehouse Azure AD Health Monitoring AD Privileged Identity Management Operational Analytics Cloud Services Batch RemoteApp Service Fabric Visual Studio App Insights Azure SDK DevOps Domain Services HDInsight Machine Learning Stream Analytics Data Factory Event Hubs Mobile Engagement Power BI Analysis Services Data Catalog Security & Management Azure Active Directory Multi-Factor Authentication Automation Portal Key Vault Store/ Marketplace Azure Monitor Azure AD B2C Scheduler LUIS Auf Basis der Azure PaaS Services beschleunigt Helsana die Lösungsentwicklung in vielen Bereichen
  8. Die Erweiterung von Dynamics CRM mit Azure Power Yu Li,

    Azure Analytics Developer Manuel Meyer, Azure App Developer 05.02.2019 Azure Zürich User Group @ Helsana
  9. Inhaltsverzeichnis Ausgangslage Lösungsübersicht Lösungsansatz Lessons Learned Vision

  10. Vorher 10 Tage SQL Passiv

  11. Business Challenges Target Group Selection Daily Performance Assessment

  12. Lösungsübersicht

  13. Technische Lösung

  14. Power BI / Analytics Solution Architecture Azure SQL DB Analytics

    DB Machine Learning Data Factory Transformation Azure SQL DB Staging DB Dynamics 365 DPF/SPF Syrius easySales Storage Account ML ML Daten Message Queues WebApp Marketing List Importer Data Management Service Response Lead creation Key Vault Azure Analysis Services Logic Apps API Apps Data Export Service Azure Function Azure Function
  15. Lösungsansatz Zielgruppenselektion Objektgenerierung & -verteilung Erfolgsmessung

  16. Power BI / Analytics Solution Architecture Azure SQL DB Analytics

    DB Machine Learning Data Factory Transformation Azure SQL DB Staging DB Dynamics 365 DPF/SPF Syrius easySales Storage Account ML ML Daten Message Queues WebApp Marketing List Importer Data Management Service Response Lead creation Key Vault Azure Analysis Services Logic Apps API Apps Data Export Service Azure Function Azure Function
  17. Warum braucht man Zielgruppenselektion? «Selling the right thing, at the

    right time, at the right location to the right person.» Effizienz Abschlussquote Koordination
  18. None
  19. 18 Azure Data Factory (ADF) • Datenintegration – 70+ Connectors

    • Daten-Orchestrierung – Pipeline, Activtiy etc • Serverless • Visual Monitoring • ADF V1 vs ADF V2
  20. Azure Data Factory (ADF)

  21. Lösungsansatz Zielgruppenselektion Objektgenerierung & -verteilung Erfolgsmessung

  22. Power BI / Analytics CRMa Architecture Azure SQL DB Analytics

    DB Machine Learning Data Factory Transformation Azure SQL DB Staging DB Dynamics 365 DPF/SPF Syrius easySales Storage Account ML ML Daten Message Queues WebApp Marketing List Importer Data Management Service Response Lead creation Key Vault Azure Analysis Services Logic Apps API Apps Data Export Service Azure Function Azure Function
  23. Objektgenerierung Dynamics 365 Dynamics 365 Dynamics 365 Azure SQL DB

    Staging DB API App Message Queues Logic Apps Logic Apps Application Insights Kampagnen- koordinator Objektgenerierung Objektverteilung Start Kampagne
  24. Azure Logic Apps «Workflows in der Cloud»

  25. Azure Logic Apps • Actions & Decisions • Konnektoren –

    DB, Sql, Oracle – Sharepoint, O365, SAP – AS2, POP, FTP – Dropbox, Slack, Twitter, Yammer • Trigger: Manual, Timed, Action.
  26. Azure Logic Apps

  27. Serverless Computing in Azure «Serverless Computing?»

  28. Serverless Computing in Azure From Platform Models to Consumption Models

  29. 28 DEMO Logic Apps

  30. Objektgenerierung Dynamics 365 Dynamics 365 Dynamics 365 Azure SQL DB

    Staging DB API App Message Queues Logic Apps Logic Apps Application Insights Kampagnen- koordinator Objektgenerierung Objektverteilung
  31. Azure API Apps ASP.NET Web API Hosted in Azure Open

    API Specification (Swagger)
  32. Azure API Apps https://swagger.io

  33. Objektgenerierung Dynamics 365 Dynamics 365 Dynamics 365 Azure SQL DB

    Staging DB API App Message Queues Logic Apps Logic Apps Application Insights Kampagnen- koordinator Objektgenerierung Objektverteilung
  34. Azure Application Insights Application Insights Telemetrie: Tele (entfernt), Metros (Metrik)

  35. Application Insights Analytics

  36. Application Insights Analytics

  37. Monitoring mit Application Insights

  38. Lösungsansatz Zielgruppenselektion Objektgenerierung & -verteilung Erfolgsmessung

  39. «We want realtime transparency over all campaigns and their performances»

    Effizienz Abschlussquote Leadership Warum ist Erfolgsmessung wichtig?
  40. Vorher monatlich manuell

  41. Jetzt wöchentlich/ täglich automatisch

  42. Datenmodellierung

  43. NPS fördern Zielgruppen 5 Min Leadverteilung 5 Sek.

  44. Lessons Learned

  45. Jetzt Aktiv 5 Minuten

  46. Lessons Learned • Die Cloud ist schnell. Ist es die

    Firma auch? – Die Prozesse zu Azure Governance, Compliance, etc. müssen etabliert werden • Serverless Computing (Functions, Logic Apps) – Wird schnell unübersichtlich. • BizDevOps – Prozesse müssen automatisiert werden – DevOps mit der Cloud unterstützt die agilen Praktiken – Cloud ist der Enabler für DevOps aufgrund geringem Aufwand von Ops
  47. Next Best Action Trigger Based Marketing Vision

  48. Use Case Kunde Supporter Abrechnung der Rückenmassage einreichen Blog «10

    Tipps gegen Rückschmerzen» senden Next Best Action?
  49. 48 Vielen Dank! Fragen? Yu Li, Azure Analytics Developer Manuel

    Meyer, Azure App Developer 05.02.2019 Azure Zürich User Group @ Helsana