Ar trebui să vă folosiți depozitul de date ca CDP?

Apariția depozitelor de date bazate pe cloud (DWH) a adus o implementare mai simplă, o scară mai mare și o performanță mai bună la un set tot mai mare de cazuri de utilizare bazate pe date. DWH-urile au devenit mai răspândite în stack-urile tehnologice ale întreprinderilor, inclusiv în stack-urile martech.

În mod inevitabil, aceasta ridică întrebarea: ar trebui să utilizați DWH existent ca platformă de date despre clienți (CDP)? La urma urmei, atunci când reutilizați o componentă existentă în stiva dvs., puteți economisi resurse și puteți evita noi riscuri.

Dar povestea nu este atât de simplă și așteaptă mai multe modele potențiale de design. În cele din urmă, există un argument pro și contra utilizării DWH ca CDP. Să săpăm mai adânc.

DWH ca CDP poate să nu fie potrivit pentru dvs

Există mai multe probleme inerente cu utilizarea unui DWH ca CDP. Primul este evident: nu toate organizațiile au un DWH în vigoare. Uneori, o echipă DWH de întreprindere nu are timpul sau resursele pentru a sprijini cazuri de utilizare centrate pe client. Alte întreprinderi implementează efectiv un CDP ca un depozit de cvasi-date. (Nu toți CDP-urile pot face acest lucru, dar înțelegeți ideea.)

Să presupunem că aveți majoritatea sau toate datele clienților dvs. într-un DWH. Problema pentru multe, dacă nu pentru majoritatea, întreprinderilor este că datele nu sunt accesibile într-un mod prietenos pentru marketer. În mod obișnuit, o întreprindere DWH este construită pentru a susține cazuri de utilizare analitice, nu cazuri de utilizare de activare. Acest lucru afectează modul în care datele sunt etichetate, gestionate, legate și guvernate intern.

Amintiți-vă că un DWH este în esență pentru stocare și calcul, ceea ce înseamnă că datele sunt stocate în tabele de baze de date cu nume de coloane ca atribute. Apoi scrieți instrucțiuni SQL complexe pentru a accesa acele date. Este nerealist ca agenții de marketing să-și amintească numele tabelelor și coloanelor înainte de a putea crea segmente pentru activare. Sau, cu alte cuvinte, DWH-urile de obicei nu acceptă autoservirea marketerului, așa cum o fac majoritatea CDP-urilor.

Acest lucru atinge, de asemenea, o problemă structurală mai amplă. DWH-urile nu sunt de obicei concepute pentru a sprijini cazurile de utilizare a marketingului în timp real pe care multe CDP-uri le vizează. Poate efectua calcule rapide și puteți programa asimilarea și procesarea pentru a transpira la intervale frecvente, dar încă nu este în timp real. În mod similar, cu unele excepții, un DWH nu dorește să acționeze în baza datelor brute, în timp ce marketerii doresc adesea să folosească date brute (de obicei evenimente) pentru a declanșa anumite activări.

În cele din urmă, amintiți-vă că datele și capacitatea de a le accesa nu fac un CDP. Majoritatea CDP-urilor oferă un subset de capabilități suplimentare pe care nu le veți găsi într-un DWH, cum ar fi:

• Subsistem eveniment cu declanșare.
• Rezolvarea identității anonime.
• Interfață prietenoasă cu marketerii pentru segmentare.
• Segmentează profilele de activare cu conectori.
• Potențial servicii de testare, personalizare și recomandare.

Un DWH singur nu va oferi aceste capabilități, așa că va trebui să le procurați în altă parte. Desigur, furnizorii de DWH au piețe partenere considerabile. Puteți găsi multe alternative, dar acestea nu sunt native și vor necesita integrare și efort de sprijin.

Nu este surprinzător, așadar, că există o mulțime de discuții despre „CDP-urile componabile” și rolul potențial al unui DWH în acest context. Am susținut anterior că compozibilitatea este un spectru și începi să pierzi beneficii dincolo de un anumit punct.

După ce a emis toate aceste avertismente, un DWH poate juca un rol ca parte a unei stive de date despre clienți, inclusiv:

• Eliminarea unui CDP prin activarea direct de la DWH.
• Utilizarea DWH ca cvasi-CDP cu o platformă ETL inversă.
• Coexistând cu un CDP.

Să ne uităm la aceste trei modele de design.

1. Conectarea platformelor de marketing direct la DWH

Acesta este poate cel mai extrem caz pe care l-am criticat mai sus, dar unele întreprinderi au făcut acest lucru să funcționeze, mai ales în era pre-CDP, iar platformele (cum ar fi Snowflake cu ecosistemul său larg) încearcă să încerce să rezolve acest lucru.

Ideea aici este că platforma dvs. de implicare se conectează direct la datele push-pull cu un DWH. Multe platforme mature de automatizare a e-mailurilor și a marketingului sunt conectate nativ pentru a face acest lucru, deși de obicei prin push în lot. Specialiştii dvs. de marketing utilizează apoi platforma de mesagerie pentru a crea segmente şi pentru a trimite mesaje către acele segmente în cazul marketingului extern.

Imaginați-vă că aveți o altă platformă de marketing sau de implicare, un site web personalizat sau o platformă de comerț electronic. Din nou, extrageți date din DWH, apoi utilizați platforma de aplicații web pentru a crea un alt set de segmente pentru o implicare mai direcționată.

Mai vezi problema? Există deja două seturi de interfețe de segmentare. Ce se întâmplă dacă ai avea 10 platforme de marketing? 20? Vei continua să creezi segmente peste tot, astfel încât promisiunea ta omnicanal să dispară.

În cele din urmă, ce se întâmplă dacă ar trebui să adăugați o altă platformă de marketing care nu acceptă ingerarea directă de la un DWH?

2. Folosiți DWH cu instrumente ETL inversă

Această abordare rezolvă mai multe probleme cu primul model de mai sus. În special, permite (în teorie) unui specialist non-DWH să creeze segmente universale practic deasupra DWH și să activeze mai multe platforme. Cu transformare și un cadru de conectare mai bun, puteți aplica diferite mapări ale etichetelor și structuri de date prietenoase pentru marketeri la diferite puncte finale.

Iată cum funcționează. Platformele ETL inversate extrag date din DWH și le trimit către platformele de marketing după orice transformare. Puteți efectua mai multe transformări și puteți trimite acele date către mai multe destinații simultan. Puteți chiar să îl automatizați și să faceți exporturile să ruleze în mod regulat la un program predefinit.

Dar o copie a acestor date (sau un subset al acestora) este de fapt copiată pe platformele țintă, așa că într-adevăr nu aveți doar o singură copie a datelor. Deoarece platforma ETL inversă nu are o copie a datelor, segmentele sau segmentele de public necesare sunt întotdeauna generate în timpul interogării (de obicei, în loturi). Apoi le exportați către destinații.

Aceasta nu este o abordare potrivită dacă doriți să aveți declanșatoare în timp real sau campanii permanent bazate pe evenimente. Sigur, vă puteți automatiza exporturile la frecvență înaltă, dar asta nu este în timp real. Pe măsură ce creșteți frecvența exportului, costurile vor crește exponențial.

De asemenea, în timp ce instrumentele ETL inversă oferă o interfață de segmentare, ele tind să fie mai tehnice și mai degrabă concentrate pe DataOps decât pe MOps. Înainte de a declara aceasta o soluție „prietenoasă pentru afaceri” potrivită pentru autoservirea marketerului, trebuie să o testați cu atenție.

3. DWH coexistă cu CDP

Întreprinderea dvs. DWH servește ca strat de infrastructură de date pentru clienți care furnizează date către CDP (printre alte puncte finale). Multe, dacă nu majoritatea, CDP-uri oferă acum unele capabilități de sincronizare de pe platformele DWH, în special Snowflake.

Există variații în modul în care aceste CDP-uri pot coexista cu DWH. Majoritatea CDP-urilor sincronizează și duplică datele în depozitul lor, în timp ce altele (inclusiv furnizorii de ETL inversă) nu fac o copie. Cu toate acestea, ar putea exista compromisuri pe care trebuie să le luați în considerare înainte de a finaliza ceea ce funcționează pentru dvs.

În general, avem tendința de a vedea întreprinderi mai mari care preferă acest model de design, deși cu o mare variație în ceea ce privește locurile în care se află în cele din urmă servicii esențiale precum rezoluția identității clienților.

Sapă mai profund: unde ar trebui să se încadreze un CDP în stack-ul tău martech?

Învelire

Platformele DWH joacă roluri din ce în ce mai esențiale în stack-urile martech. Cu toate acestea, aveți în continuare mai multe opțiuni arhitecturale cu privire la serviciile pe care le oferiți în ecosistemul dvs. de date.

Cred că este prematur să excludeți CDP-urile în viitor. Fiecare tipar are compromisuri pe care să le țineți cont atunci când vă evaluați opțiunile.