Cómo ActionIQ se integra con Databricks Lakehouse, primera parte: habilita la personalización sin replicar datos

El paradigma de la personalización: cómo equilibrar el autoservicio empresarial y la gobernanza de datos

La personalización transforma las empresas, moldeando y remodelando la forma en que las marcas se conectan con sus audiencias. Su impacto abarca diversas industrias, particularmente en el saturado panorama del mercado minorista, donde los hábitos de los consumidores experimentan cambios drásticos. Una investigación realizada por McKinsey & Company indica que las marcas logran un notable aumento del 40 % en los ingresos con la personalización. A medida que la demanda de experiencias personalizadas sigue aumentando, las empresas que implementan la personalización en todos los ciclos de vida del cliente prosperarán.

La clave para ofrecer personalización radica en cómo las organizaciones utilizan los datos de los clientes. Una vista de 360 grados del cliente, recopilada a partir de datos de cada punto de contacto y ampliada a través de fuentes de datos de terceros y socios, proporciona a los equipos de marketing la información que necesitan para identificar a los clientes objetivo y adaptar el contenido y las ofertas a sus necesidades e intereses.

Pero una vista de 360 grados no es suficiente. Los equipos de marketing requieren acceso a interfaces de usuario de bajo código y sin código que faciliten sus flujos de trabajo. Esta funcionalidad suele proporcionarse a través de una plataforma de datos del cliente (CDP), que también incluye capacidades para integrar y administrar los datos de los clientes. Puede parecer que estas capacidades orientadas a los datos entran en conflicto con la dirección declarada de muchas organizaciones de gestionar sus activos de información a través de una plataforma de datos unificada, como Databricks Lakehouse. Sin embargo, debido a la diferente alineación funcional de estos dos sistemas, las organizaciones a menudo consideran necesario implementar tanto una CDP como una plataforma de datos en paralelo.

Los desafíos de esta implementación en paralelo van más allá de la sobrecarga de implementar dos sistemas separados. A menudo, los activos de información que requiere un sistema también los necesita el otro. Los equipos de marketing que operan en la CDP a menudo dependen de sus ingenieros de datos y científicos de datos que trabajan en el lakehouse para que los asistan con diversas necesidades analíticas y de procesamiento de datos. Esto conduce a la replicación de datos, lo que aumenta la carga operativa del entorno y complica la gobernanza coherente y la protección de los datos de los clientes.

Sinergia entre el Lakehouse y la CDP componible de ActionIQ

Actualmente, ActionIQ ofrece múltiples opciones de arquitectura para la integración con Databricks, lo que permite a las organizaciones que utilizan Databricks Lakehouse consolidar el backend de datos y, a la vez, otorgar a las áreas de negocio el acceso a las experiencias de usuario necesarias para impulsar una interacción personalizada. Para obtener más información sobre los diferentes patrones de integración de ActionIQ con Databricks Lakehouse, consulta nuestro artículo conjunto sobre este tema.

Lo que distingue a ActionIQ de otros proveedores de CDP es su capacidad única para ejecutar su CDP componible desde Databricks Lakehouse, potenciado por la tecnología HybridCompute de ActionIQ. A diferencia de la arquitectura empaquetada donde la CDP y el lakehouse se implementan de forma independiente, este enfoque innovador logra una integración más profunda entre ambos sistemas. Permite a las organizaciones aprovechar la información en Databricks Lakehouse como si residiera dentro de la CDP componible de ActionIQ. Específicamente, las acciones del usuario en la CDP pueden desencadenar un pushdown de consultas nativas a Databricks Lakehouse, lo que elimina la necesidad de copiar o mover datos y proporciona un punto único y consistente para la gobernanza y la seguridad de los datos.

Un flujo de trabajo de ejemplo: las marcas de retail operacionalizan los modelos de propensión con una IU fácil de usar

Para ilustrar cómo las organizaciones pueden implementar la CDP componible de ActionIQ directamente en el entorno de Databricks Lakehouse, hemos ideado un flujo de trabajo simple. En este flujo de trabajo, se utilizan los datos de lealtad del cliente de una marca minorista para calificar a los clientes en función de su probabilidad de comprar artículos de diferentes categorías de productos, en consonancia con el contenido y las ofertas promocionales que el equipo de marketing desea emplear. Estas puntuaciones de propensión, con valores que van de 0.0 a 1.0, representan la probabilidad de que un cliente realice una compra de una categoría de producto específica en los próximos 30 días. Las puntuaciones se calculan y se registran en una tabla ubicada en Databricks Lakehouse (Figura 1). (Consulte este blog para obtener información detallada sobre cómo se calculan exactamente estas puntuaciones dentro de Databricks).

Con esta información, el equipo de marketing tiene como objetivo dirigirse a los clientes con una alta probabilidad de comprar pan en los próximos 30 días, pero solo una probabilidad moderada de comprar refrescos durante el mismo período. Planean contactar a estos clientes a través de canales de salida como el correo electrónico y los medios pagados, con una oferta combinada diseñada para fomentar la compra conjunta de artículos de ambas categorías de productos. Para los visitantes del sitio web de la marca, el equipo de marketing busca ofrecer una experiencia consistente y personalizada en la página principal, donde el banner presentado muestra la categoría de producto que es más probable que el visitante en particular compre.

Para habilitar el flujo de trabajo del equipo de marketing con estos datos, los administradores de la CDP han configurado una conexión fluida entre la plataforma de ActionIQ y Databricks, aprovechando la integración HybridCompute de ActionIQ. Simultáneamente, los administradores de Databricks han configurado permisos en los objetos apropiados para permitir que se realicen las consultas que se originan en ActionIQ. El equipo de marketing no necesita conocer estos detalles técnicos. Para ellos, los datos del puntaje de propensión simplemente aparecen como una fuente de datos de clientes dentro de la interfaz de usuario de ActionIQ. (Figura 2).

Dentro de ActionIQ, el equipo de marketing puede crear segmentos de audiencia de forma instantánea mediante la interfaz de usuario sin código, sin depender de los equipos de TI. Luego, pueden trazar los recorridos del cliente de varios pasos utilizando el lienzo de arrastrar y soltar de ActionIQ, orquestando fácilmente experiencias personalizadas en todos los canales de salida donde quieran interactuar con los clientes; en este caso, los canales de correo electrónico y de medios de pago. Una vez completado, el contenido o la oferta específicos se dirigen a los clientes adecuados y se toman los pasos necesarios para activar la acción (Figura 3).

Además, el equipo de marketing puede personalizar la página principal del sitio web en tiempo real al acceder a la información sobre la propensión de compra del visitante en milisegundos, aprovechando la API de perfiles de ActionIQ (Figura 4).

La ventaja de este enfoque es, una vez más, que los científicos de datos e ingenieros de datos responsables de derivar continuamente estos puntajes de propensión con los datos más recientes de los clientes pueden trabajar en su entorno preferido. Tan pronto como los datos se actualizan en Databricks Lakehouse, el equipo de marketing puede acceder a ellos de inmediato, sin tener que esperar a que se active un proceso de replicación de datos lento y engorroso. Asimismo, el equipo de gobernanza de datos puede estar seguro de que estos datos sensibles se gestionan desde una ubicación central, sin dejar de habilitar los resultados empresariales que aportan valor.

Póngalo en acción en la segunda parte

En la segunda parte de nuestra guía, obtenga detalles paso a paso con elementos visuales sobre cómo ActionIQ se integra con Databricks mediante HybridCompute, lo que es posible gracias a la delegación de consultas nativas a Databricks Lakehouse. Para cada paso, primero proporcionaremos una descripción general del concepto y, luego, explicaremos su implementación en el contexto del caso de uso descrito anteriormente.

¿Le interesa saber más sobre cómo una CDP componible puede ayudarlo a escalar sus operaciones de datos de clientes? Comuníquese con el equipo de ActionIQ.

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