Comment ActionIQ s'intègre au Lakehouse de Databricks, première partie : Activer la personnalisation sans réplication des données

Le paradigme de la personnalisation : Équilibre entre le libre-service métier et la gouvernance des données

La personnalisation transforme les entreprises, façonnant et refaçonnant la manière dont les marques interagissent avec leur public. Son impact s'étend à tous les secteurs d'activité, en particulier dans le paysage concurrentiel du commerce de détail où les habitudes des consommateurs connaissent des changements spectaculaires. Une étude menée par McKinsey & Company indique que les marques réalisent une remarquable augmentation de 40 % de leurs revenus grâce à la personnalisation. Alors que la demande d'expériences personnalisées ne cesse de croître, les entreprises qui mettent en œuvre la personnalisation tout au long du cycle de vie client prospéreront.

La clé de la personnalisation réside dans la manière dont les organisations utilisent les données client. Une vue à 360 degrés du client, constituée à partir de données provenant de chaque point de contact et enrichie par des sources de données tierces et partenaires, fournit aux équipes Marketing les informations dont elles ont besoin pour identifier les clients cibles et adapter le contenu et les offres à leurs besoins et intérêts.

Mais une vue à 360 degrés ne suffit pas. Les équipes marketing ont besoin d'accéder à des interfaces utilisateur low-code et no-code qui facilitent leurs flux de travail. Cette fonctionnalité est généralement fournie par le biais d'une plateforme de données client (CDP), qui inclut également des fonctionnalités pour l'intégration et la gestion des données client. Ces fonctionnalités axées sur les données peuvent sembler en contradiction avec l'orientation déclarée de nombreuses organisations de gérer leurs actifs informationnels par le biais d'une plateforme de données unifiée telle que le Lakehouse de Databricks. Cependant, en raison de l'alignement fonctionnel différent de ces deux systèmes, les organisations jugent souvent nécessaire de mettre en œuvre à la fois une CDP et une plateforme de données en parallèle.

Les défis de cette mise en œuvre parallèle vont au-delà de la surcharge liée à l'implémentation de deux systèmes distincts. Très souvent, les assets d'information requises par l'un sont également nécessaires à l'autre. Les équipes Marketing travaillant dans la CDP comptent souvent sur leurs data engineers et data scientists opérant dans le lakehouse pour les aider à répondre à divers besoins de traitement et d'analyse des données. Cela entraîne la réplication des données, ce qui alourdit la charge opérationnelle de l'environnement et complique la gouvernance et la protection cohérentes des données client.

Synergie entre le Lakehouse et le CDP composable d'ActionIQ

Aujourd'hui, ActionIQ propose plusieurs options d'architecture pour l'intégration avec Databricks, permettant aux organisations qui utilisent le Databricks Lakehouse de consolider leur backend de données tout en donnant aux équipes métier l'accès aux expériences utilisateur nécessaires pour générer un engagement personnalisé. Pour en savoir plus sur les différents modèles d'intégration pour ActionIQ avec le Databricks Lakehouse, consultez notre publication conjointe sur ce sujet.

Ce qui distingue ActionIQ des autres fournisseurs de CDP est sa capacité unique à exécuter son CDP composable depuis le Lakehouse Databricks, grâce à la technologie HybridCompute d'ActionIQ. Contrairement à l'architecture groupée où le CDP et le lakehouse sont mis en œuvre indépendamment l'un de l'autre, cette approche innovante permet une intégration plus profonde entre les deux systèmes. Elle permet aux organisations d'exploiter les informations du Lakehouse Databricks comme si elles résidaient au sein du CDP composable d'ActionIQ. Plus précisément, les actions des utilisateurs dans le CDP peuvent déclencher un pushdown de query native vers le Lakehouse Databricks, éliminant ainsi la nécessité de copier ou de déplacer des données et offrant un point unique et cohérent pour la gouvernance des données et la sécurité.

Exemple de workflow : les marques de retail opérationnalisent les modèles de propension grâce à une interface utilisateur conviviale

Pour illustrer comment les organisations peuvent déployer le CDP composable d'ActionIQ directement dans l'environnement Databricks Lakehouse, nous avons imaginé un workflow simple. Dans ce workflow, les données de fidélité client d'une marque de retail sont utilisées pour attribuer un score aux clients en fonction de leur probabilité d'acheter des articles dans différentes catégories de produits, en adéquation avec le contenu et les offres promotionnelles que l'équipe marketing souhaite utiliser. Ces scores de propension, avec des valeurs allant de 0,0 à 1,0, représentent la probabilité qu'un client effectue un achat dans une catégorie de produits spécifique au cours des 30 prochains jours. Les scores sont calculés et enregistrés dans une table située dans le Databricks Lakehouse (Figure 1). (Consultez ce blog pour obtenir des informations détaillées sur la manière exacte dont ces scores sont calculés dans Databricks.)

En utilisant ces informations, l'équipe marketing cherche à cibler les clients ayant une forte probabilité d'acheter du pain dans les 30 prochains jours, mais seulement une probabilité modérée d'acheter des boissons non alcoolisées pendant la même période. Elle prévoit d'interagir avec ces clients par le biais de canaux de distribution sortants tels que l'e-mail et les médias payants, avec une offre groupée conçue pour encourager l'achat simultané d'articles des deux catégories de produits. Pour les visiteurs du site web de la marque, l'équipe marketing cherche à offrir une expérience cohérente et personnalisée sur la page principale, où la bannière présentée met en avant la catégorie de produits que le visiteur est le plus susceptible d'acheter.

Pour prendre en charge le flux de travail de l'équipe marketing avec ces données, les administrateurs de la CDP ont configuré une connexion transparente entre la plateforme ActionIQ et Databricks, en s'appuyant sur l'intégration HybridCompute d'ActionIQ. Simultanément, les administrateurs de Databricks ont configuré les autorisations sur les objets appropriés pour permettre l'exécution des requêtes provenant d'ActionIQ. L'équipe marketing n'a pas besoin de connaître ces détails techniques. Pour elle, les données de score de propension apparaissent simplement comme une source de données client dans l'interface utilisateur d'ActionIQ. (Figure 2).

Dans ActionIQ, l'équipe Marketing peut créer instantanément des segments d'audience à l'aide de l'interface utilisateur sans code, sans dépendre des équipes IT. Elle peut ensuite cartographier les parcours client multi-étapes à l'aide du canevas par glisser-déposer dans ActionIQ, orchestrant facilement des expériences personnalisées sur tous les canaux sortants où elle souhaite interagir avec les clients —— dans ce cas, les canaux d'e-mail et de médias payants. Une fois l'opération terminée, le contenu ou l'offre spécifique est ciblé sur les bons clients, et les mesures nécessaires sont prises pour trigger l'activation (Figure 3).

De plus, l'équipe marketing peut personnaliser la page principale du site Web en temps réel en accédant aux informations sur la propension à l'achat du visiteur en quelques millisecondes, en exploitant l'API de profil d'ActionIQ (Figure 4).

L'avantage de cette approche est, encore une fois, que les data scientists et les data engineers chargés de dériver en continu ces scores de propension à l'aide des dernières données client peuvent travailler dans leur environnement de prédilection. Dès que les données sont mises à jour dans le Databricks Lakehouse, l'équipe Marketing peut les exploiter immédiatement, sans avoir à attendre qu'un processus de réplication des données lent et fastidieux soit déclenché. De plus, l'équipe de gouvernance des données a l'assurance que ces données sensibles sont gérées à partir d'un emplacement centralisé, tout en favorisant les résultats commerciaux qui apportent de la valeur.

Passez à l'action dans la deuxième partie

Dans la deuxième partie de notre tutoriel, découvrez en détail et avec des visuels comment ActionIQ s'intègre à Databricks via HybridCompute, grâce au pushdown natif des requêtes vers le Lakehouse Databricks. Pour chaque étape, nous fournirons d'abord une description générale du concept, puis nous expliquerons sa mise en œuvre dans le contexte du cas d'utilisation décrit ci-dessus.

Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont une CDP composable peut vous aider à monter en charge vos opérations de données client ? Contactez l'équipe ActionIQ.

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