¿Debe utilizar su almacén de datos como su CDP?

La llegada de los almacenes de datos basados ​​en la nube (DWH) ha traído una implementación más simple, una mayor escala y un mejor rendimiento para un conjunto creciente de casos de uso basados ​​en datos. Los DWH se han vuelto más frecuentes en las pilas tecnológicas empresariales, incluidas las pilas martech.

Inevitablemente, esto plantea la pregunta: ¿debería emplear su DWH existente como una plataforma de datos de clientes (CDP)? Después de todo, cuando reutiliza un componente existente en su pila, puede ahorrar recursos y evitar nuevos riesgos.

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

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 cuentan con un DWH. A veces, un equipo de DWH empresarial 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 entiendes el punto).

Supongamos 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 casos de uso de análisis, no casos de uso de activación. Esto afecta la forma en que los datos se etiquetan, gestionan, relacionan 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 recuerden los nombres de las tablas y las columnas antes de que puedan crear segmentos para la activación. O, en otras palabras, los DWH normalmente no admiten el autoservicio del comercializador como lo hacen la mayoría de los CDP.

Esto también toca una cuestión estructural más amplia. Los DWH no suelen estar diseñados para admitir casos de uso de marketing en tiempo real a los que se dirigen muchos CDP. Puede realizar cálculos rápidos y puede programar la ingesta y el procesamiento para que se produzcan a intervalos frecuentes, pero aún no es en tiempo real. De manera similar, con algunas excepciones, un DWH no quiere actuar a partir de datos sin procesar, mientras que los especialistas en marketing a menudo quieren emplear datos sin procesar (generalmente eventos) para desencadenar ciertas activaciones.

Finalmente, recuerde que los datos y la capacidad de acceder a ellos no constituyen un CDP. La mayoría de los CDP ofrecen algún subconjunto de capacidades 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 proporcionará estas capacidades, por lo que deberá obtenerlas en otro lugar. Por supuesto, los proveedores de DWH tienen mercados de socios considerables. Puede encontrar muchas alternativas, pero no son nativas y requerirán un esfuerzo de integración y soporte.

Entonces, no sorprende que se hable mucho sobre los "CDP componibles" y el papel potencial de un DWH en ese contexto. He argumentado anteriormente que la componibilidad es un espectro, y comienzas a perder beneficios más allá de cierto punto.

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

• Eliminar un CDP activándolo 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. Conexión de 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 los datos push-pull con un DWH. 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.

Imagina que tienes otra plataforma de marketing o participación, un sitio web personalizado o una plataforma de comercio electrónico. Una vez más, obtiene datos de DWH, luego emplea la plataforma de aplicaciones web para crear otro conjunto de segmentos para una participación 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 pasaría si tuviera que agregar otra plataforma de marketing que no admitiera la ingesta directa desde un DWH?

2. Emplear DWH con herramientas ETL inversas

Este enfoque resuelve varios problemas con el primer patrón anterior. En particular, permite (en teoría) que un especialista que no sea DWH cree segmentos universales virtualmente sobre el DWH y active múltiples plataformas. Con la transformación y un mejor marco de conector, puede aplicar diferentes asignaciones de etiquetas y estructuras de datos amigables con el marketing a diferentes puntos finales.

Así es como funciona. Las plataformas ETL inversas extraen datos del DWH y los envían a las plataformas de marketing después de cualquier transformación. Puede realizar múltiples transformaciones y enviar esos datos a varios destinos simultáneamente. Incluso puede automatizarlo y hacer que las exportaciones se ejecuten regularmente en un horario predefinido.

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 datos. Dado que la plataforma ETL inversa no tiene una copia de los datos, sus segmentos o audiencias requeridas siempre se generan en el momento de la consulta (generalmente en lotes). Luego los exporta a destinos.

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

Además, aunque las herramientas de ETL inversa proporcionan una interfaz de segmentación, tienden a ser más técnicas y centradas en DataOps que en MOps. Antes de declarar que se trata de una solución "amigable para los negocios" adecuada para el autoservicio del vendedor, debe probarla cuidadosamente.

3. DWH coexiste con CDP

Su empresa DWH sirve como una capa de infraestructura de datos del cliente que suministra datos a su CDP (entre otros puntos finales). Muchos CDP, si no la mayoría, ahora ofrecen algunas capacidades para sincronizar desde plataformas DWH, en particular Snowflake.

Hay variaciones en cómo 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, podría haber compensaciones que debe considerar antes de finalizar lo que funciona para usted.

En general, tendemos a ver que las empresas más grandes prefieren este patrón de diseño, aunque con una amplia variación en torno a dónde residen en última instancia servicios tan críticos como la resolución de la identidad del cliente.

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

Envolver

Las plataformas DWH desempeñan un papel cada vez más esencial en las pilas de martech. Sin embargo, continúa teniendo múltiples opciones arquitectónicas sobre los servicios que brinda dentro de su ecosistema de datos.

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