Data to AI™ / Copilot/Marketo
Lassen Sie Vertriebler und Marketing-Manager einen Teams-Agenten fragen, welche Leads hereinkamen, womit sie interagiert haben und wie sie bewertet sind, direkt aus aktuellen Marketo-Daten.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Welche Lead-Quellen haben im September die meisten neuen Leads gebracht, und wie gut sind sie bewertet?
Webinar brachte mit 1.240 die meisten neuen Leads, bei einem durchschnittlichen Lead Score von 46. Paid Search lieferte 980 Leads, aber mit niedrigerem Score, im Schnitt 21.
| Lead Source | Leads | Lead Score |
|---|---|---|
| Webinar Leads | 1.240 | 46 |
| Paid Search Leads | 980 | 21 |
| Trade Show Leads | 410 | 38 |
Leads umfasst Datensätze, deren Created At im Datumsfenster der Quelle liegt; der Lead Score wird pro Quelle gemittelt, nicht summiert.
Adobe Marketo Engage ist eine Marketing-Automation-Plattform für E-Mail, Lead-Management und Scoring. Dataddo extrahiert einen flexiblen Marketo-Datensatz: Wählen Sie das Objekt Leads oder Activities und die benötigten Felder, einschließlich benutzerdefinierter Lead-Felder Ihrer Instanz, damit Marketing Ops Fragen zu Lead-Zufluss und Engagement in natürlicher Sprache stellen kann.
@Lead Desk Welche gestern in Deutschland erstellten Leads haben einen Lead Score über 50? Zeige Company Name, Industry und Lead Source.
Regionale Vertriebler fragen den Agenten jeden Morgen in ihrem Teams-Kanal, sodass das Follow-up mit den am besten bewerteten neuen Leads beginnt statt mit der ältesten Benachrichtigung.
@Lead Desk Liste die diese Woche erstellten Leads mit Lead Source Trade Show, mit Company Name, Num Employees und Lead Status.
Nach der Messe holen sich die Account Executives ihre Liste in Microsoft 365 Copilot und buchen Termine, solange das Gespräch am Stand noch frisch ist.
Beschreibe mit den dataddo-Tools die Marketo-Entität für Leads und erzeuge eine Referenztabelle mit Name und Typ jedes Felds.
Ein Marketing-Technologe nutzt GitHub Copilot im Agent mode, um die Dokumentation der CRM-Synchronisierung an die Lead-Felder anzupassen, die die Marketo-Instanz bereitstellt.
Data to AI™ wird pro Nutzerplatz abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Benachrichtigung über neue Leads | Vertriebler erhalten aus einer Marketo-Smart-Campaign eine Alarm-E-Mail pro Lead und verlieren den Überblick, welche zählen. | Vertriebler fragen den Teams-Agenten nach neuen Leads, gefiltert nach Country, Lead Score und Industry, aus der letzten geplanten Extraktion. | Follow-up mit den besten Leads |
| Lead-Listen von Events | Das Marketing exportiert die Eventliste, teilt sie nach Gebiet auf und mailt jedem Account Owner eine Tabelle. | Account Owner fragen den Agenten nach Leads je Lead Source und Company Name und erhalten ihren Anteil direkt im Chat. | Event-Leads in derselben Woche |
| Firmenkontext | Ein Vertriebler öffnet Marketo, sucht jeden Lead und liest die Firmendaten Datensatz für Datensatz. | Leads enthält Company Name, Num Employees, Annual Revenue und Industry, daher ergänzt der Agent diesen Kontext in jeder Antwort. | Firmenkontext in einer Antwort |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Marketo-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Marketo-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Copilot
|
|---|---|---|
| Leads: source and status |
|
Wie hoch ist der durchschnittliche Lead Score neuer Leads je Lead Source? |
| Leads: company and contactability |
|
Wie viele neue Leads kommen von Unternehmen mit mehr als 500 Num Employees? |
| Activities: email engagement |
|
Wie haben sich die Click Email pro Activity Date verändert, seit wir den Versandtag des Newsletters verschoben haben? |
| Activities: forms and web visits |
|
Welche Seiten aus Visit Webpage, nach Primary Attribute Value, haben bekannte Leads letzte Woche am häufigsten aufgerufen? |
| Activities: scoring and data changes |
|
Welche Felder haben sich laut Attributes in Change-Data-Value-Aktivitäten am häufigsten geändert? |
Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Legen Sie in Dataddo Marketo-Quellen für die Objekte Leads und Activities an und verbinden Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio ein Model-Context-Protocol-Tool für https://headless.dataddo.com/mcp-data mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Über einen Copilot-Studio-Agenten. Fügen Sie Dataddo Data Access als Model-Context-Protocol-Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft Copilot.
Aus der Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben. Schreiben Sie, dass sie Marketo-Leads und -Aktivitäten enthält, damit Fragen zu neuen Leads, Scores und E-Mail-Engagement einen Dataddo-Aufruf auslösen.
Ja. Sobald der Agent in Teams veröffentlicht ist, tippen sie @ und wählen ihn aus. Er antwortet aus den Marketo-Flows, die in Dataddo mit dem Copilot-Ziel oder AI Model verbunden sind.
Er sieht die Leads, die im relativen Datumsfenster der Quelle erstellt wurden, gelesen über einen Marketo-Bulk-Export. Für ältere Leads führen Sie eine vollständige Neusynchronisierung mit größerem Zeitraum aus; Marketo begrenzt jeden Bulk-Export auf 31 Tage.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server zu .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise muss die Organisation MCP-Server zuerst in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
