La historia real de MarTech: ¿Debe construir o comprar una plataforma de datos de clientes?

“Construir versus comprar” en el contexto de los mercados tecnológicos es un debate de larga data. En Real Story Group, vemos que este debate se revisa para las pilas de tecnología de marketing, particularmente para las plataformas de datos de clientes (CDP).

¿Existe un único enfoque correcto? No lo creo, pero los detalles importan aquí. Así que profundicemos.

Construir vs comprar

Tradicionalmente, dos enfoques principales para obtener funcionalidad empresarial han sido:

1. Comprar un paquete listo para usar y luego personalizarlo para necesidades específicas.
2. Construir una plataforma internamente, específicamente para sus requisitos, a veces a través de piezas empaquetadas.

Ambos enfoques tienen fundamentos válidos, y durante las últimas dos décadas como analista de la industria, he visto surgir esta opción en casi todos los mercados tecnológicos. Sin embargo, los límites entre construir y comprar CDP pueden volverse más confusos.

Parte del desafío es que los CDP empaquetados pueden variar sustancialmente en su alcance. Algunos tienen una gran profundidad vertical, volviendo a la empresa para realizar el procesamiento de datos ascendente o extendiéndose hacia el nivel de participación para proporcionar interacción en tiempo real. Algunos CDP empaquetados ofrecen servicios laterales en torno a la orquestación, la gestión de campañas e incluso la mensajería saliente.

Entonces, antes de decidir el enfoque correcto, es importante responder qué hará un CDP específicamente para su empresa.

¿Qué hace un CDP (por ti)?

El modelo muestra diferentes etapas en un ciclo de vida de datos, independientemente de la plataforma tecnológica específica. Los datos de sus clientes probablemente pasan por todas estas etapas:

1. Debe obtener datos de varias fuentes de datos en línea y fuera de línea antes de poder hacer algo con ellos. Por lo tanto, necesita algún mecanismo para ingerir datos, limpiarlos, realizar algunas transformaciones y agregaciones, y garantizar la calidad.
2. Una vez que los datos se recopilan o se ingieren de diferentes fuentes, debe vincularlos a los perfiles de usuario. Eso incluye actividades como resolución de identidad y unificación de perfil. También enriquece sus perfiles con datos adicionales al tiempo que garantiza el control y el cumplimiento de los datos.

En una organización más grande, estas dos fases iniciales generalmente ocurren dentro de una parte de una "tela" o "malla" de datos empresariales más amplia. La empresa típica ya posee herramientas de administración de datos para manejar estos servicios, como lagos de datos, almacenes, herramientas ETL, calidad y gobierno, etc., y las aplica a los datos de los clientes. Sin embargo, como veremos a continuación, muchas herramientas CDP empaquetadas también brindan algunos de estos servicios. En cualquier caso, los equipos de TI y datos empresariales se convierten en partes interesadas importantes en estas dos primeras etapas.

• La siguiente etapa es donde utiliza todos estos datos de perfil limpios, agregados y unificados para sus objetivos comerciales. Por ejemplo, ahora que tiene perfiles o vistas de 360 ​​grados de sus usuarios o clientes, puede segmentarlos en función de diferentes atributos. Puede segmentar los perfiles, crear cohortes, agrupar datos similares, crear audiencias, etc., y luego, lo más importante, activar esos datos a través de varios canales.
• Esta etapa es la última milla en la que interactúa con sus clientes a través de comercio electrónico, correo electrónico, web, móvil, chat u otros canales, utilizando contenido personalizado y recomendaciones de productos.

Verá una participación considerablemente mayor de los equipos de marketing y experiencia del cliente en estas dos últimas etapas.

En teoría, todos estos servicios pueden ser abordados potencialmente por un CDP. A menudo encontrará proveedores de CDP que se jactan de que pueden realizar todas estas etapas igualmente bien.

En la práctica, sin embargo, vemos varias variaciones de este modelo. Vea, por ejemplo, los diferentes alcances para la empresa A, B y C en el diagrama. Rara vez las empresas grandes y complejas implementan una única plataforma para todas estas etapas. Hay al menos dos razones para ello:

1. Como puede ver, la funcionalidad potencial general es bastante amplia y las grandes empresas ya tienen iniciativas fuera de CDP para varias de las etapas (o funcionalidades dentro de esas etapas) identificadas anteriormente. Estas funcionalidades a menudo incluyen gestión de canalización de datos, operaciones de aprendizaje automático y resolución de identidad, por nombrar solo algunas.
2. A pesar de lo que afirman los proveedores, la verdad es que nunca son igual de buenos en todas estas etapas. Por lo general, solo pueden hacer bien una o dos de estas etapas.

Por lo tanto, el lugar donde encaja un CDP en su pila de martech podría diferir de donde encaja para otra empresa. Esto entonces afecta cualquier decisión de construir versus comprar ya que la pregunta inicialmente se convierte en: construir o comprar exactamente qué? Incluso si obtiene la licencia de un CDP listo para usar para alguna funcionalidad dentro del modelo anterior, es probable que cree extensiones para las capacidades que faltan.

Entonces, la primera lección: es probable que haga algo de construcción y algo de compra, independientemente de la estrategia general. La pregunta entonces es: ¿en qué proporciones?

Montaje a partir de piezas

Un enfoque potencialmente abierto para usted es ensamblar componentes para crear capacidades de CDP en lugar de desarrollar desde cero o comprar un CDP de propósito general más amplio listo para usar.

Este enfoque tiene cierto atractivo porque es posible que ya posea algunas potentes capacidades de gestión de datos como parte de su estructura de datos de clientes más amplia.

También puede licenciar productos específicos para estas diferentes funcionalidades. Varios proveedores ofrecen componentes para dicha funcionalidad. Por ejemplo:

• Ingesta de datos: existen proveedores de ingestión de datos especializados y módulos de los propios proveedores de CDP. Proveedores como Stitch (adquirida por Talend), Snowplow, Fivetran, Matillion y otros ofrecen módulos para la ingesta de datos, la gestión de canalizaciones de datos, las transformaciones y otras funcionalidades relevantes.
• ETL y ELT: Muchos proveedores apuntan a Extraer-Transformar-Cargar (ETL), Extraer-Cargar-Transformar (ELT) y Reverse-ETL/ELT para diferentes tipos de transformaciones que puede hacer con sus datos sin procesar. Ejemplos de proveedores en esta categoría son Hevo Data, Hightouch, DBT y Census.
• Almacenes de datos y lagos de datos: varios almacenes de datos y lagos de datos, incluidos Snowflake, Google y otros, incluyen funciones de gestión y procesamiento de datos. Muchas arquitecturas CDP empaquetadas ya asumen que los datos de origen provendrán de este entorno.
• CDP "virtuales" : algunos proveedores, como Aqfer, Rudderstack y algunos otros jugadores, ofrecen algunos servicios para improvisar un CDP con una capa de datos desacoplada.
• Resolución de identidad: varios proveedores apuntan a la resolución de identidad. Muchos CDP ahora han renunciado a sus propios esfuerzos de resolución de identidad y en lugar de asociarse con proveedores como Neustar, Infutor, LiveRamp y otros.
• Compromiso: el mercado de productos orientados al compromiso sigue siendo bastante dinámico. Puede encontrar muchas soluciones puntuales que se enfocan en la orquestación de viajes, la gestión de campañas, la personalización, las recomendaciones y otros casos de uso de participación. Varios CDP empaquetados también son fuertes en esta área.

Esta no es una lista exhaustiva de servicios, y puede encontrar muchos otros proveedores especializados (por ejemplo, aquellos que brindan soluciones de gobierno). El punto clave es que es posible ensamblar estos servicios para tener un ecosistema de datos componible en lugar de hacer todo usando un solo CDP.

Lea a continuación: Cambios profundos en el espacio CDP

Lo que te puedes perder

A estas alturas, probablemente se haya dado cuenta de que faltan un par de servicios clave de CDP en la lista anterior: segmentación y activación favorables a las empresas. Estas son capacidades más desafiantes para comprar listas para usar, y en RSG, cuando hemos visto CDP locales, por lo general, la empresa construirá estas interfaces de usuario comercial desde cero. Cuando escuchamos a los desarrolladores empresariales argumentar, “simplemente empleemos nuestro almacén de datos como la capa de datos en lugar de un CDP”, normalmente es hacia donde se dirigen.

Sin embargo, le advierto sobre este enfoque, porque las herramientas de segmentación y activación personalizadas pueden resultar frágiles, y el diseño avanzado de UX es una gran parte de lo que paga en un CDP (aunque para estar seguro: no todos los CDP son igualmente buenos en este ).

que debes hacer

Reconozca que su esfuerzo de CDP sin duda incluirá algunas medidas tanto de construcción como de compra. Es sólo una cuestión de proporción y ubicación. Incluso si obtiene la licencia de un CDP empaquetado, y hay buenas razones para hacerlo, necesitará un amplio trabajo de desarrollo para integrarlo en el resto de la estructura de datos de sus clientes, y mucho menos en sus sistemas de participación de primera línea.

El jurado sigue deliberando sobre el mejor enfoque único para esto, pero están surgiendo patrones de diseño. Consulte este resumen para más detalles.

Mientras tanto, mientras busca desarrollar sus músculos de administración de datos de clientes durante el próximo año, mantenga cerca a sus científicos de datos, pero aún más cerca a sus desarrolladores.

Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a MarTech. Los autores del personal se enumeran aquí.