La obsesión por el cliente es un concepto poderoso para cualquier empresa. Tanto si sus clientes son usuarios internos o externos de su plataforma, cada experiencia debe ser oportuna y significativa. La integración de la inteligencia artificial (IA) con el desarrollo de la base de datos NoSQL Customer 360 es un potente enfoque para ofrecer estas experiencias.
La tecnología actual, especialmente la IA, puede mejorar significativamente las necesidades de interacción con el cliente. En este post, repasamos algunas de las barreras y mostramos cómo Couchbase, integrado con IA, las resuelve. Aprovecha estas lecciones para apoyar la próxima generación de tu infraestructura técnica.
¿Qué es Customer 360?
Las aplicaciones de cliente 360 reciben muchos nombres: visión única, registro de oro, fuente de la verdad, etc. Todos ellos se refieren a una visión de 360 grados del cliente para proporcionarle información significativa, ahora enriquecida con capacidades de IA.
Disponer de una única vista consolidada ayuda a reunir toda la información sobre un cliente en una práctica recopilación de datos. La IA puede analizar estos datos y predecir las necesidades y comportamientos de los clientes. Los datos se introducen fácilmente en un sistema o se presentan a una aplicación de usuario final, lo que ayuda al personal de ventas a buscar su próximo compromiso. Los requisitos varían según el tipo de aplicación que se utilice, pero todas tienen necesidades técnicas de backend similares.
Disponer de una única vista consolidada ayuda a reunir toda la información sobre un cliente en una práctica recopilación de datos. La IA puede analizar estos datos y predecir las necesidades y comportamientos de los clientes. Los datos se introducen fácilmente en un sistema o se presentan a una aplicación de usuario final, lo que ayuda al personal de ventas a buscar su próximo compromiso. Los requisitos varían según el tipo de aplicación que se utilice, pero todas tienen necesidades técnicas de backend similares.
Por ejemplo, disponer de un perfil de usuario completo en una aplicación móvil es un ejemplo. Si la aplicación puede obtener rápidamente un documento con toda la información personal, puede utilizarla inmediatamente, ayudada por la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas. Sin embargo, si la aplicación tiene que enviar primero una docena de consultas a un almacén de datos, se resentirá.
En otro ejemplo, un sitio web de compras en línea debe garantizar que el usuario tenga acceso a toda la misma información mencionada anteriormente. Además, el sistema, mejorado por la IA, debería acceder a elementos como compras anteriores, historial de búsqueda, artículos favoritos y reseñas de productos para informar al sistema de publicidad y proporcionar ofertas o sugerencias para una experiencia personalizada.
Si se necesitan varias consultas para obtener esta información sobre el perfil del cliente, la oportunidad de ayudarle será limitada. La IA puede optimizar estos procesos, reduciendo la latencia y mejorando la experiencia del usuario.
Arquitectura de una solución de base de datos NoSQL Customer 360 mejorada con IA
Los desarrolladores de aplicaciones, arquitectos y gestores de datos se enfrentan a la difícil tarea de extraer datos de clientes de muchas fuentes de datos y sistemas. Su objetivo debe ser dar servicio a sus usuarios internos con datos puntuales y a sus clientes externos con información instantánea (aprovechando cada vez más la IA para satisfacer estas demandas).
Los desarrolladores pueden tener dificultades para satisfacer la demanda de sus clientes debido a la mala arquitectura de las plataformas subyacentes a sus soluciones. Necesitan una forma de hacer converger la tecnología y alinear sus soluciones de forma eficiente.
Existen una serie de problemas comunes a la hora de desarrollar y dar soporte a estas aplicaciones y adaptarlas a la era moderna. A continuación se describen tres de ellos, con sugerencias sobre cómo superarlos y resolverlos.
Datos unificados / Golden Record
Siempre que se utiliza el término converger, implica un ejercicio de agrupación de datos procedentes de múltiples fuentes. Este es precisamente el caso de una aplicación de vista única de cliente 360: hay que compilar datos sobre el cliente y hacerlos accesibles a los clientes o a los representantes del servicio de atención al cliente.
El reto reside en los sistemas de big data disociados que no trabajan juntos para apoyar de forma proactiva una imagen unificada del cliente. La naturaleza de la propia empresa puede influir en ello, ya que los distintos tipos de datos proceden de diferentes fuentes de aplicaciones omnicanal, financieras y de perfiles de usuario. Cuantos más sistemas estén en juego, más difícil será el ejercicio de convergencia.
La creación de una única fuente de verdad sobre el cliente requiere sistemas de gestión de datos que sirvan de plataformas para almacenar, procesar y gestionar la visión única de la información del cliente. Por ejemplo, un único documento JSON o una colección de datos almacenados en una base de datos de valores clave en algún otro formato funcionan bien.
Los datos también podrían estar fácilmente disponibles a través de una consulta típica de base de datos, si es posible, pero debe ser fácil de implementar para que los desarrolladores puedan centrarse en la solución global en su lugar, aprovechando la IA para analizar e interpretar los datos de manera eficaz.
Solucionado: Plataforma unificada para desarrolladores con integración de IA
La solución a la primera parte de estos retos es reunir los datos. Un buen sistema ETL puede ayudar a hacerlo de forma periódica, pero lo ideal sería una solución de streaming en tiempo real como Kafka, que ayudaría a mantener todo conectado y actualizado sin intervención del usuario, con IA mejorando el procesamiento y análisis de datos.
Este gráfico muestra cómo una empresa más grande y compleja podría integrar Couchbase como capa central entre las fuentes de datos y las aplicaciones orientadas al exterior.
En segundo lugar, la salida de un sistema de streaming de este tipo debe ser a una plataforma amigable para el desarrollador, idealmente una base de datos de documentos que pueda manejar datos de forma flexible. La base de datos NoSQL Couchbase fue creada específicamente para servir como tal plataforma.
Una vez ingestados los datos, pueden obtenerse mediante un simple nombre clave, consultarse con sentencias de lenguaje de consulta SQL o buscarse mediante lenguaje natural (búsqueda vectorial basada en IA). El SDK único para desarrolladores facilita las cosas, y el soporte automatizado para estos diferentes puntos finales facilita el mantenimiento.
Mantenerse al día con los datos de los clientes
El segundo reto que encontramos en las soluciones cliente 360 es el de la disponibilidad y el volumen de los datos. Los datos de los clientes pueden quedar obsoletos o anticuados debido a las limitaciones de los sistemas subyacentes. Mantener los datos actualizados puede ser difícil si siempre se está quedando sin espacio, o si solo almacena información pasada limitada.
Si la recopilación de datos tarda demasiado en prepararse, se convierte en el cuello de botella. Las aplicaciones tienen dificultades para acceder a los datos en tiempo real si el proceso entre bastidores es oneroso o ineficiente. Las soluciones de bases de datos NoSQL Customer 360 deben ser capaces de ofrecer esa experiencia en tiempo real durante el desarrollo, pero también durante la producción, con IA que garantice la relevancia y precisión de los datos.
Solucionado: Disponibilidad y escalabilidad en tiempo real
Todo el mundo quiere todos los datos, todo el tiempo y de inmediato. Esto no siempre es una quimera si la plataforma está diseñada para soportar el escalado vertical u horizontal y la coherencia de los datos.
Las aplicaciones en tiempo real están limitadas por el acceso a los datos en tiempo real. Cualquier base de datos tiene que ser rápida y eficiente. Las plataformas de éxito se centrarán en tener una fontanería optimizada, como hace Couchbase, entre los nodos de un clúster.
Cuando se necesita más potencia de procesamiento, se añaden más nodos, pero la sobrecarga de mantener las cosas actualizadas no debe crecer de forma descontrolada. Cuando se necesita más almacenamiento de datos, el sistema debe ajustarse al negocio y seguir adelante a medida que crece la base de clientes.
Poco a poco van desapareciendo los días de gastos de capital masivos para tener un volumen más que suficiente "por si acaso". Muchas plataformas de datos se convierten en un reto de gestionar a medida que crecen, pero Couchbase automatiza la gestión de clústeres con un nodo o cien nodos.
Infraestructuras demasiado complejas
A medida que las empresas crecen y se hacen más complejas, su infraestructura suele reflejarlo. Cada departamento tiene sus necesidades particulares de datos y análisis, cada una con sus propias soluciones de software. Se necesitan productos diferentes para objetivos diferentes: operaciones, planificación, análisis, finanzas.
Los distintos tipos de aplicaciones de usuario final también tienen sus propias necesidades de datos, incluidos los sistemas corporativos internos, la compatibilidad con la computación periférica y las aplicaciones móviles, los portales de compras en línea, la interacción con los clientes, etc.
El resultado es tener una colección de bases de datos relacionales, sistemas NoSQL, bases de datos vectoriales, bases de datos de grafos, almacenes de valores clave, y todo tipo de soluciones tanto propietarias como de código abierto, etc.
Al final, los distintos grupos de trabajo tienen necesidades diferentes y esto complica la administración. La multiplicidad de proveedores de software aumenta los costes y las necesidades de formación, lo que afecta a la rentabilidad de la empresa.
Más información cómo Couchbase ayudó a Facet Digital a reducir su tiempo de comercializacióny latencia para su aplicación orientada al cliente.
Solucionado: Arquitectura NoSQL multimodelo simplificada
D
iferentes tecnologías se utilizan para dar servicio a diferentes aplicaciones de usuario final, pero en su lugar es posible utilizar una tecnología central singular que dé servicio a múltiples objetivos finales. Por ejemplo, Couchbase puede ingerir datos genéricos, documentos JSON, tablas, etc., y ponerlos a disposición de distintos tipos de desarrolladores y conjuntos de herramientas habilitados para IA.
No se necesitan herramientas adicionales: un desarrollador puede enviar una consulta o una búsqueda de texto a un sistema y obtener respuestas oportunas. La IA puede optimizar aún más estas respuestas, proporcionando búsqueda por similitud y detalles conscientes del contexto.
Couchbase 360 Los desarrolladores de bases de datos NoSQL empiezan usando Couchbase como solución de caché de alto rendimiento. Después de ver lo estable y eficaz que es la plataforma, buscan converger otros sistemas para usar Couchbase directamente.
Utilizando conectores de datos y sistemas de streaming comunes, Couchbase puede sustituir a bases de datos relacionales, sistemas de búsqueda vectorial y de texto completo, o incluso bases de datos orientadas a objetos, en función de las necesidades.
Dado que se trata de funciones diferentes integradas en una única plataforma, sólo hay que dar soporte a una plataforma y utilizar un SDK para desarrolladores. Esto ayuda a racionalizar los costes, el mantenimiento y la asistencia a largo plazo.
Ahora más que nunca es necesario concentrar múltiples soluciones complejas en una solución potente, escalable y de un solo proveedor para mantener los costes bajos y el éxito alto, especialmente con modernos enfoques de IA que impulsan la eficiencia, la innovación y la planificación.
Primeros pasos con Couchbase NoSQL
-
- Comience con una prueba de Couchbase Capella - no requiere instalación. Empieza a crear aplicaciones mejoradas con IA más potentes y más rápido que nunca.
- Profundice leyendo el Couchbase bajo el capó - Visión general de la arquitectura ¡y vea cómo se hace la magia!
- Explora los diferentes servicios que ofrece Couchbase: Búsqueda vectorial AI, soporte móvil, Consulta SQL, búsqueda de texto completo, concursoy análisis de macrodatos.
