¿En qué se diferencian de las soluciones de paquete?

“El CDP componible no existe. Composable Architecture lo hace”, escribió anteriormente mi colega Craig Howard en una carta interna. Explicó que las plataformas de datos de clientes (CDP) cobraron importancia cuando las empresas no pudieron implementar su propio almacenamiento de datos de clientes nativo en la nube, pero pudieron comprar una solución comercial lista para usar, un CDP "empaquetado", que podría ayudarlos a tomar aprovechar las tecnologías en la nube mediante la gestión de los datos de sus clientes.

Pero las cosas han cambiado últimamente:

• Las organizaciones de TI han desarrollado y creado capacidades en torno a las tecnologías de la nube.
• La necesidad de integración de datos a menudo supera las capacidades de CDP. Muchos CDP luchan por administrar estructuras de datos complejas o responder preguntas complejas sobre los datos.
• Las políticas y un mosaico de leyes globales han creado complejidades en torno a la privacidad, el consentimiento y la residencia de datos.

Las marcas ahora están construyendo su vista unificada del cliente con resolución de identidad nativa de la nube, integración de datos y capacidades de almacenamiento de datos. Al adaptarse a este paradigma, las nubes de datos y el patrón de arquitectura componible resultante, los CDP se refieren a sí mismos como "CDP componible".

Empaquetado vs componible

Un CDP componible se basa en una arquitectura basada en el almacenamiento de datos en la nube para los datos del cliente. En Composable, el CDP se convierte en una plataforma de orquestación: gestiona audiencias y viajes y activa los datos del cliente.

Sin embargo, la decisión de elegir CDP componible o empaquetado no es fácil. Primero, si eliges cualquiera de los dos, estás en el lugar correcto. Habilitar datos propios en todos los canales es el futuro. Si su decisión es componible versus... independiente, hay mucho que desempacar.

convergencia

En 2021, tenía que elegir entre ETL inverso (componible) o CDP. Hoy en día esta elección no está clara. Muchos CDP y tecnologías de marketing pueden consultar una base de datos.

Por ejemplo, Lytics, ActionIQ, mParticle, Blueshift y otros han avanzado en la conexión nativa con un almacén de datos de clientes y los datos valiosos que contiene. Uno puede practicar efectivamente la compatibilidad con algunos CDP que anteriormente se consideraban paquetes.

implementación

Suena simple: coloque un ETL inverso sobre un almacén de datos existente. Sí, "componible" podría ser más fácil de implementar. El tiempo de valorización suele ser más rápido cuando tiene:

• Todos los flujos de datos importantes son fácilmente accesibles en su almacén de datos.
• Se resolvió la estrategia de resolución de identidad.
• Un equipo dedicado de análisis o datos empresariales.

Por lo tanto, un CDP componible transfiere dependencias al almacén de datos del cliente. Un CDP puede ofrecer un período de recuperación comparable o mejor si no cumple con los criterios anteriores. Por ejemplo, muchos CDP empaquetados especifican una estrategia de resolución de identidad durante la incorporación.

Además, los conectores comunes para plataformas de correo electrónico y otras soluciones de martech pueden proporcionar al cliente conjuntos de datos que no había almacenado previamente. Estos nuevos datos y la estrategia de resolución de identidad ofrecen a muchos clientes una "vista de cliente de 360°" como valor añadido.

Eche un vistazo más de cerca: ¿Dónde debería encajar un CDP en su pila de Martech?

Casos de uso de CDP componible frente a empaquetado

Los casos de uso logrados con un enfoque componible no difieren fundamentalmente de los paquetes CDP. Hay excepciones: los CDP como Lytics y BlueConic ofrecen personalización básica del sitio.

Si los datos subyacentes al segmento son confiables para fines de marketing y la estrategia de resolución de identidad permite la activación en un canal específico, los casos de uso solo están limitados por las habilidades del equipo que usa la herramienta. Sin embargo, los CDP agrupados pueden tener aprendizaje automático (ML) incorporado, informes y soporte en tiempo real que los profesionales componibles pueden necesitar resolver por separado.

resolución de identidad

Una solución componible no da como resultado una resolución de identidad. Las arquitecturas componibles se basan en claves de conexión preexistentes, resolución de identidad nativa de la nube para registros separados o una tabla de clientes preexistente con todos los criterios de segmentación relevantes.

Los CDP pueden funcionar con una estrategia de resolución de identidad existente, similar a las arquitecturas componibles, o pueden crear una estrategia de resolución de identidad para el cliente como parte de su implementación. A menudo, existe un enfoque híbrido en el que un CDP aprovecha la estrategia de resolución de identidad preexistente del cliente y luego asigna nuevos canales y flujos de datos a esa estrategia de resolución de identidad.

Profundice más: una guía para el nuevo y extraño mundo de la disolución de la identidad

segmentación

Muchos CDP empaquetados ofrecen interfaces sin SQL, y las soluciones ETL inversas componibles han avanzado mucho en esta área. Del mismo modo, no todos los CDP se crean de la misma manera y algunos imponen una mayor carga técnica al usuario final.

Algunos CDP necesitan aplanar o mapear datos para restringir uniones complejas. Esto es para limitar la dimensionalidad de los datos y proporcionar respuestas en tiempo real.

La naturaleza en tiempo real de esta arquitectura puede ser beneficiosa para algunos. Sin embargo, limita severamente la capacidad de hacer preguntas complejas sobre los datos. Cuando el tiempo real es importante, los CDP empaquetados pueden tener una ventaja. Si los problemas complejos y el mapeo de datos menos oneroso en la implementación son críticos, Composable podría funcionar mejor para usted.

oficina de datos

Los requisitos legales complejos para el consentimiento, el almacenamiento de datos, la residencia de datos y los derechos de acceso/eliminación están a la vanguardia para muchos tomadores de decisiones al decidir entre la arquitectura componible y el paquete CDP. En este ámbito, Composable disfruta de una ventaja.

Composable pone el almacén de datos en el centro del universo de marketing. Los almacenes de datos en la nube proporcionan controles flexibles para el consentimiento y la residencia de datos. Las soluciones componibles pueden funcionar dentro de un marco de gobierno preexistente, incluido el soporte de varias regiones, la caducidad de los datos y la protección a nivel de columna.

Los CDPS empaquetados CON FRECUENCIA crean aspectos clave de los datos del cliente en un entorno administrado por CDP. Esto crea un proceso similar a una solicitud relacionada con el RGPD y la CCPA. S. También están obligados a trabajar con contribuciones proporcionadas por el cliente o integrarse con plataformas de terceros con su consentimiento. Algunos CDP intentan mitigar esto instalando su CDP "en las instalaciones".

hora de agregar valor

El tiempo de valoración varía demasiado según el cliente. Como se mencionó anteriormente, el tiempo para generar valor con Composable es teóricamente más rápido cuando se cumplen ciertos criterios organizacionales. Si no se cumplen estos criterios, el CDP empaquetado tiene algunas ventajas estructurales.

Sin embargo, los CDP no siempre pueden pretender tener éxito. Hemos visto valor agregado en tan solo 30 días y, lamentablemente, nos han llamado para salvar proyectos de bajo valor de varios años. Sin embargo, si tiene un problema de varios años sin tener éxito, es probable que el problema tenga menos que ver con la tecnología y más con su estrategia de aplicación, su proceso para adoptar la nueva tecnología o la falta de habilidades, disponibilidad o continuidad en su fuerza de trabajo.

Ciencia de datos y aprendizaje automático

El enfoque componible se basa en que una empresa aporte su propia información o la mejor solución de su clase al conjunto de datos. Muchos CDP ofrecen ciencia de datos lista para usar. Según nuestra experiencia, las funciones proporcionadas por CDP se limitan al uso en equipo de la plataforma. A medida que el equipo avanza, es posible que puedan obtener valor de las capacidades de la ciencia de datos.

Creemos que la ciencia de datos debe estar firmemente integrada en una operación de marketing. Si su equipo no encuentra útiles las habilidades de ML que tienen, tiene el equipo equivocado o el proceso equivocado. Si su equipo no tiene habilidades de ML, trabaje con un experto que pueda ayudarlo a modernizar sus procesos de marketing.

Más información: Medición de la adopción de CDP: un marco integral

Preguntas importantes a tener en cuenta antes de elegir Composable CDP

La decisión por Composable o Packaged CDP es muy diferenciada. Las distinciones se superponen y existen dependencias específicas en el almacén de datos de una marca, tecnologías complementarias (BI, aprendizaje automático, etc., etc.) y casos de uso deseados.

Antes de decidirse por un enfoque, las marcas deben hacerse algunas de las siguientes preguntas:

• ¿Qué casos de uso estoy tratando de resolver? Se deben tener en cuenta las consideraciones sobre la eliminación de cookies de terceros, la necesidad de casos de uso en tiempo real y la conectividad con la pila de Aprendermarketing existente.
• ¿Ya tengo todos los datos importantes en mi almacén de datos? Por ejemplo, ¿tengo mi dirección de correo electrónico, sitio web y datos clave disponibles en las tiendas u otros canales propietarios a nivel del cliente? ¿Puedo fusionar estos conjuntos de datos por un precio razonable? ya una vista de cliente fiable?
• ¿Qué tan maduras son mis habilidades analíticas y de informes? ¿Pueden respaldar fácilmente los informes sobre las audiencias que quiero crear, los casos de uso que quiero ofrecer y el ROI asociado con esos esfuerzos?
• ¿Cuento con las herramientas necesarias para respaldar la toma de decisiones basada en ML en mis grupos objetivo?

Por lo general, cuando trabajamos con empresas que utilizan un CDP, nuestro equipo tiene el compromiso organizacional de proporcionar datos propios a escala. Este compromiso inherente ha contribuido a la velocidad y el éxito de las implementaciones de CDP.

Es pronto para decir cómo las soluciones ETL inversas afectarán la entrega a gran escala de datos de clientes propios. Sin embargo, el futuro es prometedor para las aplicaciones de valor rápido y la capacidad de abordar las preocupaciones de privacidad y residencia de datos.

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