Реальная история о MarTech: стоит ли создавать или покупать платформу данных о клиентах?

«Создать или купить» в контексте рынков технологий — это давняя дискуссия. В Real Story Group мы видим, что эти дебаты пересматриваются для стеков маркетинговых технологий, особенно для платформ данных о клиентах (CDP).

Существует ли единственный правильный подход? Я так не думаю, но здесь важны детали. Итак, давайте копать.

Построить или купить

Традиционно для получения функциональности предприятия использовались два основных подхода:

1. Покупка готового пакета, а затем настройка его для конкретных нужд.
2. Создание платформы собственными силами, специально для ваших требований, иногда с помощью комплектных частей.

Оба подхода имеют веские основания, и за последние два десятилетия как отраслевой аналитик я видел, как этот выбор появляется практически на всех технологических рынках. Однако границы между созданием и покупкой в ​​CDP могут стать более размытыми.

Часть проблемы заключается в том, что пакетные CDP могут существенно различаться по объему. Некоторые из них имеют большую вертикальную глубину, охватывая предприятие для выполнения восходящей обработки данных или расширяясь до уровня взаимодействия для обеспечения взаимодействия в реальном времени. Некоторые пакетные CDP предлагают дополнительные услуги по оркестровке, управлению кампаниями и даже обмену исходящими сообщениями.

Поэтому, прежде чем принять решение о правильном подходе, важно ответить, что CDP будет делать конкретно для вашего предприятия.

Что CDP делает (для вас)?

Модель показывает разные этапы жизненного цикла данных, независимо от конкретной технологической платформы. Ваши данные о клиентах, вероятно, проходят все эти этапы:

1. Вам необходимо получить данные из различных сетевых и офлайн-источников данных, прежде чем вы сможете что-либо с ними делать. Поэтому вам нужен какой-то механизм для приема данных, их очистки, выполнения некоторых преобразований и агрегирования, а также обеспечения качества.
2. После того, как данные собраны или получены из разных источников, вам необходимо связать их с профилями пользователей. Это включает в себя такие действия, как разрешение личности и объединение профилей. Вы также обогащаете свои профили дополнительными данными, обеспечивая при этом управление данными и соответствие требованиям.

В более крупной организации эти две начальные фазы обычно происходят в рамках более широкой «фабрики» или «сетки» корпоративных данных. Типичное предприятие уже обладает инструментами управления данными для работы с этими услугами, такими как озера данных, хранилища, инструменты ETL, качество и управление и т. д., и применяет их к данным клиентов. Однако, как мы увидим ниже, многие пакетные инструменты CDP также предоставляют некоторые из этих услуг. В любом случае корпоративные группы ИТ и данных становятся важными заинтересованными сторонами на этих первых двух этапах.

• На следующем этапе вы используете все эти очищенные, агрегированные, унифицированные данные профиля для своих бизнес-целей. Например, теперь, когда у вас есть профили или 360-градусные обзоры ваших пользователей или клиентов, вы можете сегментировать их на основе различных атрибутов. Вы можете нарезать профили, создавать когорты, группировать похожие данные, создавать аудитории и т. д., а затем, что очень важно, активировать эти данные по различным каналам.
• Этот этап является последней милей, когда вы взаимодействуете со своими клиентами через электронную коммерцию, электронную почту, Интернет, мобильные устройства, чат или другие каналы, используя персонализированный контент и рекомендации по продуктам.

Вы видите значительно более активное участие специалистов по маркетингу и работе с клиентами на последних двух этапах.

Теоретически все эти услуги потенциально могут быть предоставлены CDP. Вы часто встретите поставщиков CDP, которые хвастаются тем, что одинаково хорошо выполняют все эти этапы.

Однако на практике мы видим несколько вариантов этой модели. См., например, различные области действия для компаний A, B и C на диаграмме. Редко крупные сложные предприятия развертывают единую платформу для всех этих этапов. Тому есть как минимум две причины:

1. Как видите, общая потенциальная функциональность довольно широка, и у крупных предприятий уже есть существующие инициативы за пределами CDP для нескольких этапов (или функций внутри этих этапов), указанных выше. Эти функции часто включают в себя управление конвейером данных, операции машинного обучения и разрешение идентификационных данных, и это лишь некоторые из них.
2. Несмотря на утверждения поставщиков, правда в том, что они никогда не бывают одинаково хороши на всех этих этапах. Обычно они хорошо справляются только с одним или двумя из этих этапов.

Таким образом, место CDP в вашем стеке маркетинговых технологий может отличаться от того места, где оно подходит для другой компании. Затем это влияет на любое решение о сборке или покупке, поскольку изначально возникает вопрос: строить или покупать именно что? Даже если вы лицензируете готовый CDP для некоторых функций в рамках описанной выше модели, вы, вероятно, создадите расширения для недостающих функций.

Итак, первый урок: вы, скорее всего, будете что-то строить, а что-то покупать, независимо от общей стратегии. Тогда возникает вопрос: в каких пропорциях?

Сборка из штучных деталей

Один из подходов, потенциально открытый для вас, — это сборка компонентов для создания возможностей CDP вместо разработки с нуля или покупки готового CDP более широкого спектра общего назначения.

Этот подход имеет определенную привлекательность, поскольку вы уже можете обладать некоторыми мощными возможностями управления данными как частью более широкой структуры данных о клиентах.

Вы также можете лицензировать определенные продукты для этих различных функций. Некоторые поставщики предлагают компоненты для такой функциональности. Например:

• Прием данных: существуют специализированные поставщики и модули для приема данных от самих поставщиков CDP. Такие поставщики, как Stitch (приобретена Talend), Snowplow, Fivetran, Matillion и другие, предоставляют модули для приема данных, управления конвейером данных, преобразований и других соответствующих функций.
• ETL и ELT. Многие поставщики используют методы извлечения-преобразования-загрузки (ETL), извлечения-загрузки-преобразования (ELT) и обратного ETL/ELT для различных типов преобразований, которые вы можете выполнять с необработанными данными. Примерами поставщиков в этой категории являются Hevo Data, Hightouch, DBT и Census.
• Хранилища данных и озера данных: несколько хранилищ данных и озер данных, включая Snowflake, Google и другие, включают в себя функции управления и обработки данных. Многие упакованные архитектуры CDP уже предполагают, что исходные данные будут поступать из этой среды.
• «Виртуальные» CDP : некоторые поставщики, такие как Aqfer, Rudderstack и некоторые другие игроки, предлагают некоторые услуги по объединению CDP с несвязанным уровнем данных.
• Разрешение идентификационных данных. Некоторые поставщики нацелены на разрешение идентификационных данных. Многие CDP теперь отказались от своих собственных усилий по разрешению идентификационных данных и вместо этого сотрудничают с такими поставщиками, как Neustar, Infutor, LiveRamp и другими.
• Вовлеченность: рынок продуктов, ориентированных на вовлеченность, остается довольно динамичным. Вы можете найти множество точечных решений, ориентированных на оркестровку путешествия, управление кампаниями, персонализацию, рекомендации и другие варианты использования взаимодействия. Несколько пакетных CDP также сильны в этой области.

Это не исчерпывающий список услуг, и вы можете найти множество других специализированных поставщиков (например, тех, кто предоставляет решения для управления). Ключевым моментом является то, что эти сервисы можно собрать в составную экосистему данных вместо того, чтобы делать все с использованием одного CDP.

Читать далее: Глубокие изменения в пространстве CDP

Что вы можете пропустить

К настоящему времени вы, вероятно, поняли, что в приведенном выше списке отсутствуют несколько ключевых услуг CDP: удобная для бизнеса сегментация и активация. Это более сложные возможности для приобретения в готовом виде, и в RSG, когда мы видели собственные CDP, как правило, предприятие создавало эти интерфейсы бизнес-пользователя с нуля. Когда мы слышим, как корпоративные разработчики спорят: «Давайте просто используем наше хранилище данных в качестве уровня данных вместо CDP», — обычно именно к этому они и направляются.

Тем не менее, я бы предостерег вас от этого подхода, потому что настраиваемые инструменты сегментации и активации могут оказаться хрупкими, а расширенный дизайн UX — это большая часть того, за что вы платите в CDP (хотя, чтобы быть уверенным: не все CDP одинаково хороши в этом ).

Что ты должен делать

Признайте, что ваши усилия CDP, несомненно, будут включать в себя некоторые меры как по созданию, так и по покупке. Это всего лишь вопрос пропорции и места. Даже если вы лицензируете пакет CDP — и для этого есть веские причины — вам потребуется достаточно усилий по разработке, чтобы встроить его в остальную часть вашей структуры данных о клиентах, не говоря уже о ваших передовых системах взаимодействия.

Присяжные еще не определились с одним лучшим подходом для этого, но появляются шаблоны проектирования. Обратитесь к этому брифингу для более подробной информации.

Тем временем, когда вы планируете в течение следующего года нарастить свои силы в области управления данными о клиентах, держите своих специалистов по обработке и анализу данных рядом, а разработчиков — еще ближе.

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору, а не обязательно MarTech. Штатные авторы перечислены здесь.