CDP componibles: ¿en qué se diferencian de las soluciones empaquetadas?

“El CDP componible no es una cosa. La arquitectura componible es”, escribió anteriormente mi colega Craig Howard en una misiva interna. Explicó que las plataformas de datos de clientes (CDP) ganaron terreno cuando las organizaciones no pudieron implementar su propio almacén de datos de clientes nativo en la nube y pudieron comprar una solución comercial lista para usar, un CDP "empaquetado", que podría ayudarlos a obtener los beneficios. de las tecnologías en la nube mediante la gestión de los datos de sus clientes.

Pero las cosas han cambiado más recientemente:

• Las organizaciones de TI han evolucionado y desarrollado habilidades en torno a las tecnologías de la nube.
• Las necesidades de integración de datos a menudo han superado las capacidades de CDP. Muchos CDP luchan por administrar estructuras de datos complejas o manejar la respuesta a preguntas complejas sobre los datos.
• Las políticas y un mosaico de leyes globales han introducido complejidad en torno a la privacidad, el consentimiento y la residencia de datos.

Las marcas ahora están creando su vista única del cliente con resolución de identidad nativa de la nube, integración de datos y capacidades de almacenamiento de datos. Los CDP se están ajustando a este paradigma, las nubes de datos y el patrón arquitectónico componible resultante, llamándose a sí mismos "CDP componible".

Empaquetado vs componible

Un CDP componible se basa en una arquitectura anclada en un almacén de datos en la nube para datos de clientes. En componible, el CDP se convierte en una plataforma de orquestación: administra audiencias y viajes y activa los datos del cliente.

Sin embargo, decidir optar por CDP componible o empaquetado no es sencillo. Primero, si está comprando cualquiera de los dos, su cabeza está en el lugar correcto. La activación de datos propios en todos los canales es el futuro. Si su decisión es componible versus independiente, hay mucho que desempacar.

Convergencia

En 2021, había que elegir entre ETL inverso (componible) o CDP. Hoy, esa elección no es clara. Muchos CDP y tecnologías de marketing pueden consultar una base de datos.

Por ejemplo, Lytics, ActionIQ, mParticle, Blueshift y otros han hecho avances para conectarse de forma nativa al almacén de datos de un cliente y los datos valiosos que residen en él. Se puede practicar efectivamente componible con algunos CDP que antes se consideraban empaquetados.

Implementación

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

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

Por lo tanto, un CDP componible envía dependencias al almacén de datos del cliente. Un CDP puede proporcionar un tiempo de valor comparable o superior si no cumple con los criterios anteriores. Por ejemplo, se establece una estrategia de resolución de identidad durante la incorporación con muchos CDP empaquetados.

Además, los conectores comunes para plataformas de correo electrónico y otras tecnologías de la información pueden proporcionar al cliente conjuntos de datos que no había almacenado previamente. Estos nuevos datos y la estrategia de resolución de identidad brindan a muchos clientes un "cliente 360" como valor agregado.

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

Casos de uso de CDP componible frente a empaquetado

Los casos de uso logrados en un enfoque componible no difieren fundamentalmente del CDP empaquetado. Hay excepciones: los CDP como Lytics y BlueConic ofrecen una personalización simple 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 determinado, los casos de uso están limitados únicamente por las capacidades del equipo que utiliza la herramienta. Sin embargo, los CDP empaquetados pueden tener aprendizaje automático (ML) incorporado, informes y soporte para tiempo real que los profesionales componibles pueden necesitar resolver por separado.

Resolución de identidad

Una solución componible no creará una resolución de identidad. Las arquitecturas componibles se basan en claves de unión preexistentes, resolución de identidad nativa de la nube para conjuntos de datos dispares o una tabla de clientes preexistente con todos los criterios de segmentación relevantes.

Los CDP pueden trabajar con una estrategia de resolución de identidad preexistente, similar a las arquitecturas compuestas, 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 utiliza 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 resolución de identidad

Segmentación

Muchos CDP empaquetados ofrecen interfaces sin SQL, y las soluciones ETL inversas componibles han progresado en este frente. 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 limitar 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 una ventaja para algunos. Sin embargo, impone limitaciones reales a la capacidad de hacer preguntas complejas a los datos. Si el tiempo real es importante, los CDP empaquetados pueden tener una ventaja. Si las preguntas complejas y el mapeo de datos menos oneroso en la implementación son críticos, componible puede funcionar mejor para usted.

Dato de governancia

Los requisitos legales complejos para el consentimiento, el almacenamiento de datos, la residencia de datos y los derechos de acceso/eliminación son lo más importante para muchos tomadores de decisiones en la decisión de arquitectura componible frente a CDP empaquetado. En este ámbito, componible disfruta de una ventaja.

Composable pone el almacén de datos en el centro del universo de marketing. Los almacenes de datos en la nube ofrecen 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 CDP empaquetados a menudo recrean aspectos clave de los datos del cliente en un entorno administrado por CDP. Esto crea problemas de proceso para cosas como solicitudes relacionadas con GDPR y CCPA. También se ven obligados a trabajar con atributos de consentimiento proporcionados por el cliente o integrarse con plataformas de consentimiento de terceros. Algunos CDP intentan mitigar esto instalando su CDP "en las instalaciones".

Tiempo para valorar

El tiempo de valorización varía demasiado según el cliente. Como se mencionó anteriormente, en teoría, el tiempo de creación de valor es más rápido con componible si se cumplen ciertos criterios organizativos. Si no se cumplen esos criterios, el CDP empaquetado tiene algunas ventajas estructurales.

Sin embargo, los CDP no siempre pueden presumir de éxito. Hemos visto tiempo para generar valor en tan solo 30 días y, lamentablemente, nos han llamado para rescatar esfuerzos de varios años con poco valor proporcionado. Sin embargo, si tiene un problema de varios años sin éxito, el problema probablemente no sea tanto la tecnología como su estrategia de caso de uso, su proceso para adoptar la nueva tecnología o la falta de habilidades, disponibilidad o continuidad en su personal.

Ciencia de datos y aprendizaje automático

El enfoque componible se basa en que una empresa aporte su propia inteligencia o la mejor solución de su clase al conjunto de datos. Muchos CDP ofrecen ciencia de datos lista para usar. Según nuestra experiencia, las capacidades proporcionadas por CDP se limitan al equipo que utiliza la plataforma. Si el equipo es avanzado, es posible que puedan extraer valor de las características de la ciencia de datos.

Creemos que la ciencia de datos debe estar bien arraigada dentro de una operación de marketing. Si su equipo no ha encontrado utilidad en las capacidades de ML que tienen, tiene el equipo equivocado o el proceso equivocado. Si su equipo no tiene capacidades de ML, trabaje con un experto que pueda ayudarlo a modernizar sus procesos de marketing.

Profundice más: Medición de la adopción de CDP: un marco integral

Preguntas clave a tener en cuenta antes de elegir CDP componible

La decisión de usar CDP componible o empaquetado tiene muchos matices. Las distinciones se superponen y existen dependencias específicas del 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 considerar las consideraciones sobre la eliminación de cookies de terceros, la necesidad de casos de uso en tiempo real y la conectividad a la pila de martech existente.
• ¿Tengo todos los datos clave ya residentes en mi almacén de datos? Por ejemplo, ¿tengo mi correo electrónico, sitio web y datos clave de tiendas u otros canales propios disponibles a nivel de cliente? ¿Puedo unir estos conjuntos de datos para obtener una vista del cliente razonablemente confiable?
• ¿Qué tan madura es mi capacidad de informes y análisis? ¿Pueden respaldar fácilmente los informes de las audiencias que pretendo crear, los casos de uso que pretendo implementar y el ROI asociado con estos esfuerzos?
• ¿Tengo las herramientas necesarias para respaldar la toma de decisiones basada en ML en mis audiencias?

Cuando trabajamos con empresas que implementan un CDP, nuestro equipo generalmente se ha comprometido organizacionalmente a implementar datos propios a escala. Este compromiso inherente ha ayudado a la velocidad y el éxito de las implementaciones de CDP.

Es pronto para decir cómo las soluciones ETL inversas afectarán la implementación de datos de clientes propios a escala. Sin embargo, el futuro es brillante para las aplicaciones de rápido tiempo de valorización y la capacidad de permitir la residencia de datos y las preocupaciones de privacidad.