Data to AI™ / Copilot/Pipedrive
Vertriebsleitung und Finance fragen einen Teams-Agenten zu Pipeline nach Phase, verrutschenden Abschlussterminen und gewonnenem Umsatz, direkt aus aktuellen Pipedrive-Daten.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welche Vertriebsmitarbeiter haben die meiste gewichtete Pipeline mit erwartetem Abschluss im September?
Offene Deals mit erwartetem Abschluss im September summieren sich auf 412.000 €, gewichtet 171.500 €. Marta Novak hält 82.000 € des gewichteten Werts, fast die Hälfte.
| Owner Name | Value | Weighted Value |
|---|---|---|
| Marta Novak Deals | 168.000 € | 82.000 € |
| Tom Reyes Deals | 141.000 € | 54.500 € |
| Lena Brandt Deals | 103.000 € | 35.000 € |
Deals lädt bei jedem Lauf alle aktuellen Einträge, daher spiegeln offene Deals die letzte Extraktion wider und nicht ein Datumsfenster.
Pipedrive ist ein CRM für Vertriebsteams, das Leads, Deals und die Sales-Pipeline verwaltet. Dataddo extrahiert Deals, Phasen, Pipelines, Aktivitäten, Leads und Deal-Abonnements, sodass RevOps in natürlicher Sprache zu Pipeline und Forecast fragen kann.
@Pipeline Desk Wie viel offener Value liegt in jeder Stage der Haupt-Pipeline, und welche offenen Deals haben die Rotten Days überschritten?
Vertriebsleiter fragen den Agenten in ihrem Teams-Kanal, sodass das wöchentliche Sales-Meeting mit aktuellen Pipeline-Zahlen beginnt statt mit dem Screenshot vom letzten Freitag.
@Pipeline Desk Liste die in diesem Monat gewonnenen Deals nach Won time mit Title, Value und Owner Name auf, damit die Fakturierung sie prüfen kann.
Zum Monatsende fragt die Finance-Leitung Microsoft 365 Copilot und gleicht die Liste mit den Erwartungen der Fakturierung ab, bevor Rechnungen rausgehen.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Pipelines und Stage und erzeuge aus Deal Probability und Pipeline Name eine Konfiguration der Phasenwahrscheinlichkeiten.
Ein RevOps Engineer nutzt GitHub Copilot im Agent mode, um die Phasenwahrscheinlichkeiten des Forecast-Service mit Pipedrive abzugleichen.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. 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 | |
|---|---|---|---|
| Pipeline im wöchentlichen Meeting | Ein Manager macht vor dem wöchentlichen Meeting einen Screenshot des Pipedrive-Boards, und das Bild ist am Nachmittag schon veraltet. | Vertriebsleiter fragen den Agenten in Teams, und er liest Deals und Stage aus der neuesten geplanten Extraktion. | Meeting startet mit aktuellen Zahlen |
| Stockende Deals | Verrottete Deals werden einzeln auf dem Board entdeckt, und die in den Pipelines anderer Vertriebler gehen unter. | Stage enthält Rotten Days und Rotten Flag, Deals enthält Rotten Time, sodass der Agent stockende Deals über alle Owner hinweg auflistet. | Stockende Deals sichtbar |
| Übergabe an Finance | Finance erhält gewonnene Deals zum Monatsende per E-Mail und tippt sie vor der Rechnungsstellung neu ein. | Die Finance-Leitung fragt Microsoft 365 Copilot nach gewonnenen Deals mit Value und Owner Name und fügt die Liste in die Fakturierungsprüfung ein. | Saubere Übergabe gewonnener Deals |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Pipedrive-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 Pipedrive-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan, zum Beispiel täglich. Deals, Stage und Leads laden bei jedem Lauf alle aktuellen Einträge, während Deals Timeline und Activities ein gleitendes Datumsfenster lesen, ältere Zeiträume erfordern daher eine einmalige vollständige Neusynchronisierung.
Pipedrive-Konnektor →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 eine Pipedrive-Quelle mit Deals, Stage und Pipelines 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 dann über Channels 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 dann über Channels > Teams and Microsoft Copilot.
Anhand der Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben. Schreiben Sie, dass sie Pipedrive-Deals, -Phasen und -Pipelines enthält, damit Fragen zu Pipeline und Forecast einen Dataddo-Aufruf auslösen.
Ja. Nach der Veröffentlichung in Teams tippen Nutzer @ und wählen den Agenten aus. Der Agent antwortet aus den Pipedrive-Flows, die in Dataddo verbunden sind.
Ja. Deals enthält Weighted Value und Probability, und Stage enthält Deal Probability, sodass der Agent gewichtete und ungewichtete Pipeline nebeneinander ausweisen kann.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server in .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Organisationen mit Business und Enterprise müssen die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.