¿Debe utilizar su almacén de datos como un CDP?

La llegada de los almacenes de datos basados ​​en la nube (DWH) ha traído una implementación más sencilla, una mayor escalabilidad y un mejor rendimiento para un número creciente de casos de uso basados ​​en datos. Los DWH son cada vez más comunes en las pilas tecnológicas empresariales, incluidas las pilas martech.

Inevitablemente surge la pregunta: ¿debería usar su DWH existente como una plataforma de datos del cliente (CDP), porque si reutiliza un componente existente en su pila, puede ahorrar recursos y evitar nuevos riesgos?

Pero la historia no es tan simple y le esperan varios patrones de diseño potenciales. En última instancia, existen argumentos a favor y en contra de usar su DWH como CDP. Profundicemos.

📑 Aquí podrás encontrar 👇

DWH como CDP puede no ser adecuado para usted

Hay varios problemas inherentes con el uso de un DWH como CDP. La primera es obvia: no todas las organizaciones han establecido un DWH. A veces, el equipo de DWH de una empresa no tiene el tiempo o los recursos para respaldar los casos de uso centrados en el cliente. Otras empresas implementan efectivamente un CDP como un almacén de cuasi-datos (no todos los CDP pueden hacer esto, pero entiende el punto).

Suponga que tiene la mayoría o todos los datos de sus clientes en un DWH. El problema para muchas empresas, si no para la mayoría, es que los datos no son accesibles de una manera amigable para los vendedores. Por lo general, un DWH empresarial se construye para admitir el uso de casos de uso de análisis, no casos de uso de activación, lo que afecta la forma en que los datos se etiquetan, administran, vinculan y rigen internamente.

Recuerde que un DWH es esencialmente para almacenamiento y computación, lo que significa que los datos se almacenan en tablas de bases de datos con nombres de columnas como atributos. Luego escribe instrucciones SQL complejas para acceder a esos datos. No es realista que sus especialistas en marketing memoricen los nombres de tablas y columnas antes de que puedan crear segmentos para la activación o, dicho de otra manera, los DWH generalmente no admiten el autoservicio de los especialistas en marketing como lo hacen la mayoría de los CDP.

Esto también toca un problema estructural más amplio: los DWH generalmente no están diseñados para admitir casos de uso de marketing en tiempo real a los que se dirigen muchos CDP. Puede hacer cálculos rápidos y puede programar la ingesta y el procesamiento para que se realicen a intervalos regulares, pero aún no es así en tiempo real. De manera similar, con algunas excepciones, un DWH no quiere reaccionar a los datos sin procesar, mientras que los especialistas en marketing a menudo desea usar datos sin procesar (generalmente eventos) para desencadenar activaciones específicas.

Finalmente, recuerde que los datos y la capacidad de acceder a ellos aún no son un CDP. La mayoría de los CDP ofrecen un subconjunto de funciones adicionales que no encontrará en un DWH, como:

  • Subsistema de eventos con disparo.
  • Resolución de identidad anónima.
  • Interfaz amigable para el vendedor para la segmentación.
  • Segmentar perfiles de activación con conectores.
  • Potencialmente servicios de prueba, personalización y recomendación.

Un DWH por sí solo no proporciona estas capacidades, por lo que debe buscarlas en otro lugar. Por supuesto, los proveedores de DWH tienen importantes mercados asociados. Puede encontrar muchas alternativas, pero no son nativas y requieren un esfuerzo de integración y soporte.

Por lo tanto, no sorprende que se hable mucho sobre los "CDP componibles" y el posible papel de un DWH en este contexto.

Con todas estas advertencias, un DWH puede desempeñar un papel como parte de una pila de datos del cliente, que incluye:

  • Omisión de un CDP por activación directamente desde el DWH.
  • Usando el DWH como un cuasi-CDP con una plataforma ETL inversa.
  • Coexistencia con un CDP.

Veamos estos tres patrones de diseño.

1. Conecte las plataformas de marketing directamente a su DWH

Este es quizás el caso más extremo que critiqué anteriormente, pero algunas empresas han hecho que esto funcione, especialmente en la era anterior a CDP, y las plataformas (como Snowflake con su amplio ecosistema) están tratando de resolver esto.

La idea aquí es que su plataforma de participación se conecte directamente a un DWH utilizando datos push-pull. Muchas plataformas maduras de automatización de marketing y correo electrónico están conectadas de forma nativa para hacer esto, aunque generalmente a través de envío por lotes. Luego, sus especialistas en marketing usan la plataforma de mensajería para crear segmentos y enviar mensajes a esos segmentos en el caso del marketing saliente.

Plataformas de marketing grabando directamente desde DWH

Imagina que tienes otra plataforma de marketing o participación, un sitio web personalizado o una plataforma de comercio electrónico. Nuevamente, extrae datos del DWH y luego usa la plataforma de aplicaciones web para crear otro conjunto de segmentos para una interacción más específica.

¿Ya ves el problema? Ya hay dos conjuntos de interfaces de segmentación. ¿Qué pasaría si tuvieras 10 plataformas de marketing? 20? Seguirás creando segmentos por todas partes, por lo que tu promesa omnicanal desaparecerá.

Finalmente, ¿qué sucede si necesita agregar otra plataforma de marketing que no admita la ingesta directa desde un DWH?

Este enfoque resuelve varios problemas con el primer patrón anterior. En particular, (teóricamente) permite que un especialista que no sea DWH cree segmentos universales virtualmente en DWH y habilite múltiples plataformas. Con la transformación y un mejor marco de conectores, puede aplicar asignaciones de diferencias y estructuras de datos fáciles de usar para los vendedores a diferentes puntos finales.

Asi es como funciona. Las plataformas ETL inversas extraen datos del DWH y los envían a las plataformas de marketing después de cada transformación. Puede realizar múltiples transformaciones y enviar esos datos a múltiples destinos al mismo tiempo. Incluso puede automatizarlos y hacer que las exportaciones se ejecuten regularmente como un programa previo.

Las herramientas ETL inversas pueden actuar como una capa intermedia para el modelado y la activación

Pero una copia de esos datos (o un subconjunto de ellos) en realidad se copia a las plataformas de destino, por lo que realmente no tiene una sola copia de los datos. Los segmentos o audiencias requeridos siempre se generan en el momento de la consulta (generalmente en lotes). ) luego los exporta a Aim.

Este no es un enfoque adecuado si desea activadores en tiempo real o campañas siempre activas basadas en eventos. Claro, puede automatizar sus exportaciones con alta frecuencia, pero no en tiempo real. A medida que aumente su frecuencia de exportación, sus costos aumentarán exponencialmente.

Si bien las herramientas ETL inversas ofrecen una interfaz de segmentación, tienden a ser más técnicas y están orientadas a DataOps en lugar de MOps. Antes de declarar que esta es una solución "amigable para los negocios" para el autoservicio de los especialistas en marketing, debe probarlas cuidadosamente.

3. DWH coexiste con CDP

Su empresa DWH sirve como la capa de infraestructura para los datos del cliente que entrega datos a su CDP (entre otros puntos finales) Muchos, si no la mayoría de los CDP ahora ofrecen algunas capacidades de sincronización de plataforma DWH, más notablemente Snowflake.

CDP y DWH pueden coexistir

Hay varias formas en que estos CDP pueden coexistir con DWH. La mayoría de los CDP sincronizan y duplican datos en su repositorio, mientras que otros (incluidos los proveedores de ETL inverso) no hacen una copia. Sin embargo, puede haber compensaciones que deba considerar antes de determinar qué funciona para usted.

En general, tendemos a ver empresas más grandes que prefieren este patrón de diseño, aunque con grandes desviaciones de donde residen en última instancia servicios críticos como la resolución de identidad del cliente.

Profundice: ¿Dónde debería encajar un CDP en su pila de Martech?

Envolver

Las plataformas DWH están desempeñando un papel cada vez más importante en las pilas de martech, pero aún tiene múltiples opciones arquitectónicas sobre qué servicios ofrecer en su ecosistema de datos.

Creo que es prematuro descartar los CDP en su futuro Cada patrón tiene sus ventajas y desventajas que debe tener en cuenta al evaluar sus opciones.

¡Consigue Aprendermarketing! Entregado diariamente a su bandeja de entrada de forma gratuita.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los autores del personal se enumeran aquí.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Subir