Komponowalne CDP: czym różnią się od rozwiązań pakietowych?

„Komponowalny CDP nie jest rzeczą. Architektura komponowalna jest” — napisał wcześniej mój kolega Craig Howard w wewnętrznym liście. Wyjaśnił, że platformy danych klientów (CDP) zyskały na popularności, gdy organizacje nie mogły wdrożyć własnego magazynu danych klientów natywnego w chmurze i mogły kupić komercyjne, gotowe rozwiązanie — „pakiet” CDP — które pomogłoby im osiągnąć korzyści technologii chmurowych, zarządzając danymi swoich klientów.

Ale ostatnio coś się zmieniło:

• Organizacje IT ewoluowały i budowały umiejętności wokół technologii chmurowych.
• Potrzeby integracji danych często przewyższały możliwości CDP. Wiele CDP ma trudności z zarządzaniem złożonymi strukturami danych lub odpowiadaniem na złożone pytania dotyczące danych.
• Polityki i mozaika światowych przepisów wprowadziły złożoność w zakresie prywatności, zgody i przechowywania danych.

Marki tworzą teraz swój pojedynczy widok klienta z natywnym rozpoznawaniem tożsamości w chmurze, integracją danych i możliwościami przechowywania danych. CDP dostosowują się do tego paradygmatu, chmur danych i wynikającego z nich komponowalnego wzorca architektonicznego, nazywając siebie „komponowalnymi CDP”.

Pakowane a składane

Komponowalny CDP jest oparty na architekturze zakotwiczonej w magazynie danych klientów w chmurze. W komponowalnym CDP staje się platformą orkiestracyjną — zarządzającą odbiorcami i podróżami oraz aktywującą dane klientów.

Jednak decyzja o skorzystaniu z CDP do komponowania lub z pakietu CDP nie jest prosta. Po pierwsze, jeśli robisz zakupy, twoja głowa jest we właściwym miejscu. Aktywacja danych własnych w różnych kanałach to przyszłość. Jeśli Twoja decyzja jest komponowalna lub samodzielna, jest wiele do rozpakowania.

Konwergencja

W 2021 roku trzeba było wybierać między odwróconym ETL (composable) a CDP. Dziś ten wybór nie jest jednoznaczny. Wiele usług CDP i technologii marketingowych może wysyłać zapytania do bazy danych.

Na przykład Lytics, ActionIQ, mParticle, Blueshift i inne poczyniły postępy w kierunku natywnego łączenia się z hurtownią danych klienta i cennymi danymi, które się w niej znajdują. Można skutecznie ćwiczyć komponowanie z niektórymi CDP, które wcześniej uważano za spakowane.

Realizacja

Brzmi prosto — zastosuj odwrotny ETL do istniejącej hurtowni danych. Tak, „komponowalny” może być łatwiejszy do wdrożenia. Czas uzyskania wartości jest zazwyczaj krótszy, jeśli masz następujące elementy:

• Wszystkie kluczowe strumienie danych są łatwo dostępne w Twojej hurtowni danych.
• Opracowano strategię rozpoznawania tożsamości.
• Zaangażowany zespół analityków lub danych korporacyjnych.

Zatem komponowalny CDP wypycha zależności do magazynu danych klienta. CDP może zapewnić porównywalny lub lepszy czas uzyskania wartości, jeśli nie spełnisz powyższych kryteriów. Na przykład strategia rozpoznawania tożsamości jest ustalana podczas dołączania z wieloma pakietami CDP.

Dodatkowo, wspólne konektory dla platform pocztowych i innych martech mogą dostarczyć klientowi zestawy danych, których wcześniej nie przechowywał. Te nowe dane i strategia rozpoznawania tożsamości dają wielu klientom „klienta 360” jako wartość dodaną.

Kop głębiej: gdzie CDP powinien się zmieścić w twoim stosie martech?

Przypadki użycia CDP, które można komponować, a pakiety

Przypadki użycia osiągnięte w podejściu komponowalnym nie różnią się zasadniczo od pakietu CDP. Istnieją wyjątki — CDP, takie jak Lytics i BlueConic, oferują prostą personalizację witryny.

Jeśli dane leżące u podstaw segmentu są wiarygodne dla celów marketingowych, a strategia rozpoznawania tożsamości pozwala na aktywację w danym kanale, przypadki użycia są ograniczone jedynie możliwościami zespołu korzystającego z narzędzia. Jednak pakiety CDP mogą mieć wbudowane uczenie maszynowe (ML), raportowanie i wsparcie w czasie rzeczywistym, które praktycy zajmujący się komponowaniem mogą potrzebować osobno rozwiązać.

Rozdzielczość tożsamości

Rozwiązanie, które można komponować, nie utworzy rozwiązania tożsamości. Architektury komponowalne opierają się na wcześniej istniejących kluczach łączenia, natywnym rozpoznawaniu tożsamości w chmurze dla różnych zestawów danych lub wcześniej istniejącej tabeli klientów ze wszystkimi odpowiednimi kryteriami segmentacji.

CDP mogą pracować z wcześniej istniejącą strategią rozpoznawania tożsamości, podobną do architektur komponowalnych — lub mogą tworzyć strategię rozpoznawania tożsamości dla klienta w ramach swojej implementacji. Często istnieje podejście hybrydowe, w którym CDP wykorzystuje istniejącą wcześniej strategię rozpoznawania tożsamości klienta, a następnie mapuje nowe kanały i strumienie danych do tej strategii rozpoznawania tożsamości.

Kop głębiej: przewodnik po dziwnym nowym świecie rozwiązywania tożsamości

Segmentacja

Wiele upakowanych CDP oferuje frontony bez SQL, a komponowalne odwrotne rozwiązania ETL poczyniły postępy na tym froncie. Podobnie nie wszystkie CDP są tworzone jednakowo, a niektóre nakładają większe obciążenie techniczne na użytkownika końcowego.

Niektóre CDP muszą spłaszczać lub mapować dane, aby ograniczyć złożone sprzężenia. Ma to na celu ograniczenie wymiarowości danych i zapewnienie odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Charakter tej architektury w czasie rzeczywistym może być dla niektórych zaletą. Nakłada to jednak realne ograniczenia na możliwość zadawania złożonych pytań dotyczących danych. Jeśli czas rzeczywisty jest ważny, pakiety CDP mogą mieć przewagę. Jeśli krytyczne są złożone pytania i mniej uciążliwe mapowanie danych podczas implementacji, opcja Composable może działać lepiej.

Zarządzanie danymi

Złożone wymogi prawne dotyczące zgody, przechowywania danych, przechowywania danych i praw dostępu/usuwania są najważniejsze dla wielu decydentów w przypadku decyzji o architekturze komponowalnej i pakietowej CDP. W tej dziedzinie Composable ma przewagę.

Composable stawia hurtownię danych w centrum marketingowego wszechświata. Hurtownie danych w chmurze oferują elastyczną kontrolę zgody i przechowywania danych. Rozwiązania, które można komponować, mogą działać w ramach istniejących ram zarządzania, w tym obsługi wielu regionów, wygasania danych i ochrony na poziomie kolumn.

Pakiety CDP często odtwarzają kluczowe aspekty danych klientów w środowisku zarządzanym przez CDP. Powoduje to problemy z przetwarzaniem w przypadku wniosków związanych z RODO i CCPA. Są również zmuszeni do pracy z atrybutami zgody dostarczonymi przez klienta lub do integracji z platformami zgody stron trzecich. Niektóre CDP próbują to złagodzić, instalując swoje CDP „on-prem”.

Czas na wycenę

Czas uzyskania wartości różni się zbyt mocno w zależności od klienta. Jak wspomniano powyżej, teoretycznie czas uzyskania wartości jest krótszy w przypadku możliwości tworzenia, jeśli spełnione są określone kryteria organizacyjne. Jeśli te kryteria nie są spełnione, pakiet CDP ma pewne zalety strukturalne.

Jednak CDP nie zawsze mogą pochwalić się sukcesem. Widzieliśmy, że czas do wyceny wynosi zaledwie 30 dni i niestety zostaliśmy wezwani do ratowania wieloletnich wysiłków z niewielką dostarczoną wartością. Jeśli jednak masz wieloletni problem bez powodzenia, prawdopodobnie problemem nie jest technologia, ale strategia dotycząca przypadków użycia, proces wdrażania nowej technologii lub brak umiejętności, dostępności lub ciągłości personelu.

Nauka o danych i uczenie maszynowe

Podejście komponowalne polega na tym, że przedsiębiorstwo wnosi do zbioru danych własną inteligencję lub najlepsze w swojej klasie rozwiązanie. Wiele CDP oferuje gotową analizę danych. Z naszego doświadczenia wynika, że ​​możliwości zapewniane przez CDP są ograniczone do zespołu korzystającego z platformy. Jeśli zespół jest zaawansowany, może być w stanie wydobyć wartość z funkcji nauki o danych.

Uważamy, że nauka o danych powinna być dobrze zakorzeniona w działaniach marketingowych. Jeśli Twój zespół nie znalazł użyteczności w posiadanych możliwościach uczenia maszynowego, oznacza to, że masz niewłaściwy zespół lub niewłaściwy proces. Jeśli Twój zespół nie ma możliwości ML, współpracuj z ekspertem, który pomoże Ci zmodernizować procesy marketingowe.

Kop głębiej: pomiar przyjęcia CDP: kompleksowa struktura

Kluczowe pytania, które należy rozważyć przed skorzystaniem z komponowalnego CDP

Decyzja o przejściu na komponowalny lub spakowany CDP jest bardzo zniuansowana. Rozróżnienia nakładają się na siebie i istnieją specyficzne zależności hurtowni danych marki, uzupełniające technologie (BI, uczenie maszynowe itp., itp.) oraz pożądane przypadki użycia.

Przed podjęciem decyzji o podejściu marki powinny zadać sobie następujące pytania:

• Dla jakich przypadków użycia próbuję rozwiązać? Należy wziąć pod uwagę kwestie związane z usuwaniem plików cookie stron trzecich, potrzebą przypadków użycia w czasie rzeczywistym i łączności z istniejącym stosem martech.
• Czy wszystkie kluczowe dane znajdują się już w mojej hurtowni danych? Na przykład, czy mój adres e-mail, strona internetowa i kluczowe dane ze sklepów lub innych posiadanych kanałów są dostępne na poziomie klienta? Czy mogę już teraz połączyć te zestawy danych, aby uzyskać dość wiarygodny widok klienta?
• Jak dojrzałe są moje możliwości raportowania i analizowania? Czy mogą z łatwością wspierać raportowanie odbiorców, które zamierzam zbudować, przypadków użycia, które zamierzam wdrożyć, oraz zwrotu z inwestycji związanego z tymi działaniami?
• Czy mam narzędzia potrzebne do wspierania decyzji opartych na uczeniu maszynowym wśród moich odbiorców?

Kiedy współpracujemy z firmami wdrażającymi CDP, nasz zespół zazwyczaj zobowiązał się organizacyjnie do wdrażania danych własnych na dużą skalę. To nieodłączne zaangażowanie pomogło w szybkości i sukcesie wdrożeń CDP.

Jest jeszcze wcześnie, aby stwierdzić, w jaki sposób rozwiązania odwróconego ETL wpłyną na wdrażanie własnych danych klientów na dużą skalę. Przyszłość rysuje się jednak w jasnych barwach w przypadku aplikacji, które zapewniają szybki czas do wartości i możliwości uwzględnienia kwestii związanych z rezydencją danych i prywatnością.