Fornecimento de aplicativos de IA voltados para o cliente

A obsessão pelo cliente é um conceito poderoso para qualquer empresa. Independentemente de seus clientes serem usuários internos ou externos da sua plataforma, cada experiência deve ser oportuna e significativa. A integração da inteligência artificial (IA) com o desenvolvimento do banco de dados NoSQL do Customer 360 é uma abordagem poderosa para proporcionar essas experiências.

A tecnologia atual, especialmente a IA, pode melhorar significativamente as necessidades de interação com o cliente. Nesta postagem, analisamos algumas das barreiras e mostramos como o Couchbase, integrado à IA, as resolve. Aproveite essas lições para ajudar a apoiar a próxima geração de sua infraestrutura técnica.

O que é o Customer 360?

Os aplicativos Customer 360 têm muitos nomes: visão única, registro de ouro, fonte da verdade e outros. Todos se referem a uma visão de 360 graus do cliente para fornecer insights significativos sobre o cliente, agora ainda mais enriquecidos com recursos de IA.

Ter uma única visão consolidada ajuda a reunir todas as informações sobre um cliente em uma coleção de dados conveniente. A IA pode analisar esses dados, prevendo as necessidades e os comportamentos dos clientes. Os dados são facilmente ingeridos por um sistema ou apresentados a um aplicativo de usuário final, dando suporte à força de vendas que procura seu próximo compromisso. Os requisitos variam de acordo com o tipo de aplicativo que está sendo usado, mas todos têm necessidades técnicas de backend semelhantes.

Ter uma única visão consolidada ajuda a reunir todas as informações sobre um cliente em uma coleção de dados conveniente. A IA pode analisar esses dados, prevendo as necessidades e os comportamentos dos clientes. Os dados são facilmente ingeridos por um sistema ou apresentados a um aplicativo de usuário final, dando suporte à força de vendas que procura seu próximo compromisso. Os requisitos variam de acordo com o tipo de aplicativo que está sendo usado, mas todos têm necessidades técnicas de backend semelhantes.

Por exemplo, ter um perfil de usuário abrangente em um aplicativo móvel é um exemplo. Se o aplicativo puder obter rapidamente um documento com todas as informações pessoais, ele poderá usá-las imediatamente, com a ajuda da IA, para fornecer recomendações personalizadas. No entanto, se o aplicativo tiver que enviar uma dúzia de consultas a um data warehouse primeiro, ele será prejudicado.

Em outro exemplo, um site de compras on-line deve garantir que o usuário tenha acesso a todas as mesmas informações mencionadas acima. Além disso, o sistema, aprimorado por IA, deve acessar itens como compras anteriores, histórico de pesquisa, itens favoritos e análises de produtos para informar o sistema de publicidade e fornecer ofertas ou sugestões para uma experiência personalizada.

Se forem necessárias várias consultas para obter essas informações sobre o perfil do cliente, a oportunidade de ajudar o cliente será limitada. A IA pode otimizar esses processos, reduzindo a latência e melhorando a experiência do usuário.

Arquitetura de uma solução de banco de dados NoSQL Customer 360 aprimorada por IA

Os desenvolvedores de aplicativos, arquitetos e gerentes de dados têm a tarefa desafiadora de extrair dados de clientes de muitas fontes e sistemas de dados. Seu objetivo deve ser atender aos usuários internos com dados oportunos e aos clientes externos com informações instantâneas (aproveitando cada vez mais a IA para atender a essas demandas).

Os desenvolvedores podem ter dificuldades para atender à demanda de seus clientes devido a plataformas mal arquitetadas subjacentes às suas soluções. Eles precisam de uma maneira de convergir a tecnologia e alinhar suas soluções de forma eficiente.

Há um conjunto de pontos problemáticos comuns ao desenvolver e oferecer suporte a esses aplicativos e, ao mesmo tempo, trazê-los para a era moderna. Três desafios populares são descritos aqui, com sugestões de como contorná-los e resolvê-los.

Dados unificados / Golden Record

Sempre que o termo convergir é usado, ele implica um exercício de reunir dados de várias fontes. Esse é exatamente o caso de um aplicativo de visualização única 360 do cliente - os dados sobre o cliente devem ser compilados e disponibilizados aos clientes ou aos representantes do atendimento ao cliente.

O desafio está nos sistemas de big data dissociados que não trabalham juntos para dar suporte proativo a uma imagem unificada do cliente. A natureza da própria empresa pode influenciar isso, pois diferentes tipos de dados são provenientes de diferentes fontes de aplicativos omnicanal, financeiros e de perfis de usuários. Quanto mais sistemas estiverem em jogo, mais desafiador será o exercício de convergência.

A criação de uma única fonte de verdade sobre o cliente exige sistemas de gerenciamento de dados que sirvam como plataformas para manter, processar e gerenciar a visão única das informações do cliente. Por exemplo, um único documento JSON ou uma coleção de dados armazenados em um banco de dados de valor-chave em algum outro formato funciona bem.

Os dados também podem estar prontamente disponíveis por meio de uma consulta típica ao banco de dados, se possível, mas devem ser fáceis de implementar para que os desenvolvedores possam se concentrar na solução geral, aproveitando a IA para analisar e interpretar os dados de forma eficaz.

Resolvido: Plataforma unificada para desenvolvedores com integração de IA

A solução para a primeira parte desses desafios é reunir os dados. Um bom sistema ETL pode ajudar a fazer isso periodicamente, mas, idealmente, uma solução de streaming em tempo real, como o Kafka, ajudaria a manter tudo conectado e atualizado sem a intervenção do usuário, com a IA aprimorando o processamento e a análise dos dados.

Este gráfico mostra como uma empresa maior e mais complexa pode integrar o Couchbase como a camada central entre as fontes de dados e os aplicativos voltados para o exterior.

Em segundo lugar, a saída desse sistema de streaming deve ser para uma plataforma amigável ao desenvolvedor, de preferência um banco de dados de documentos que possa manipular dados de forma flexível. O banco de dados NoSQL Couchbase foi criado especificamente para servir como uma plataforma desse tipo.

Depois que os dados são ingeridos, eles podem ser buscados por um simples nome de chave, consultados com instruções de linguagem de consulta SQL ou pesquisados usando linguagem natural (pesquisa vetorial baseada em IA). O SDK único para desenvolvedores facilita o processo, e o suporte automatizado para esses diferentes pontos de extremidade facilita a manutenção.

Mantendo-se atualizado com os dados dos clientes

O segundo desafio que encontramos nas soluções customer 360 é a disponibilidade de dados e os desafios de volume de dados. Os dados dos clientes podem ficar desatualizados ou obsoletos devido às limitações dos sistemas subjacentes. Manter os dados atualizados pode ser difícil se você estiver sempre ficando sem espaço ou armazenando apenas informações limitadas do passado.

Se a coleta de dados levar muito tempo para ser preparada, ela se tornará o gargalo. Os aplicativos têm dificuldade para obter acesso aos dados em tempo real se o processo nos bastidores for oneroso ou ineficiente. As soluções de banco de dados NoSQL 360 do cliente devem ser capazes de oferecer essa experiência em tempo real durante o desenvolvimento, mas também durante a produção, com a IA garantindo a relevância e a precisão dos dados.

Resolvido: Disponibilidade e escalabilidade em tempo real

Todos querem todos os dados, o tempo todo e imediatamente. Isso nem sempre é um sonho se a plataforma for arquitetada para suportar o dimensionamento vertical ou horizontal e a consistência dos dados.

Os aplicativos em tempo real são limitados pelo acesso em tempo real aos dados. Qualquer banco de dados precisa ser rápido e eficiente. As plataformas bem-sucedidas se concentrarão em ter um encanamento simplificado, como faz o Couchbase, entre os nós em um cluster.

Quando mais capacidade de processamento é necessária, mais nós são adicionados, mas a sobrecarga de manter as coisas atualizadas não deve ficar fora de controle. Quando for necessário mais armazenamento de dados, o sistema deverá se ajustar aos negócios e continuar à medida que sua base de clientes crescer.

Os dias de grandes despesas de capital para ter um volume mais do que suficiente "por precaução" estão desaparecendo lentamente. O gerenciamento de muitas plataformas de dados se torna um desafio à medida que elas crescem, mas o Couchbase automatiza o gerenciamento de clusters com um ou cem nós.

Infraestrutura excessivamente complexa

À medida que as empresas se tornam maiores e mais complexas, sua infraestrutura geralmente reflete isso. Cada departamento tem suas necessidades específicas de dados e análises, cada um com suas próprias soluções de software. Diferentes produtos são necessários para diferentes objetivos: operações, planejamento, análise, finanças.

Diferentes tipos de aplicativos para usuários finais também têm suas próprias necessidades de dados, incluindo sistemas corporativos internos, suporte para computação de ponta e aplicativos móveis, portais de compras on-line, interação com o cliente e muito mais.

O resultado é uma coleção de bancos de dados relacionais, sistemas NoSQL, bancos de dados vetoriais, bancos de dados gráficos, armazenamentos de valores-chave e todos os tipos de soluções proprietárias e de código aberto, etc.

No final, diferentes grupos de trabalho têm necessidades diferentes, o que torna a administração complexa. Vários fornecedores de software aumentam os custos e as necessidades de treinamento, afetando a lucratividade da empresa.

Leia sobre Como o Couchbase ajudou a Facet Digital a reduzir seu tempo de colocação no mercadocustos e latência para seu aplicativo voltado para o cliente.

Resolvido: Arquitetura NoSQL multimodelo simplificada

Dodas as tecnologias são usadas para atender a diferentes aplicativos de usuários finais, mas é possível usar uma tecnologia central única que atenda a vários objetivos finais. Por exemplo, o Couchbase pode ingerir dados genéricos, documentos JSON, tabelas etc. e disponibilizá-los para diferentes tipos de desenvolvedores e kits de ferramentas habilitados para IA.

Não são necessárias ferramentas adicionais - um desenvolvedor pode enviar uma consulta ou uma pesquisa de texto para um sistema e obter respostas oportunas. A IA pode otimizar ainda mais essas respostas, fornecendo pesquisa por similaridade e detalhes sensíveis ao contexto.

Couchbase 360 Os desenvolvedores de bancos de dados NoSQL começam usando o Couchbase como uma solução de cache de alto desempenho. Depois de perceberem a estabilidade e a eficácia da plataforma, eles procuram convergir outros sistemas para usar o Couchbase diretamente.

Usando conectores de dados comuns e sistemas de streaming, o Couchbase pode substituir bancos de dados relacionais, sistemas de pesquisa vetorial e de texto completo ou até mesmo bancos de dados orientados a objetos, dependendo da necessidade.

Como esses são recursos diferentes incorporados em uma única plataforma, há apenas uma plataforma a ser suportada e um SDK de desenvolvedor a ser usado. Isso ajuda a otimizar os custos, a manutenção e o suporte a longo prazo.

O agrupamento de várias soluções complexas em uma solução avançada, dimensionável e de fonte única é necessário agora mais do que nunca para manter os custos baixos e o sucesso alto, especialmente com abordagens modernas de IA que impulsionam a eficiência, a inovação e o planejamento.

Primeiros passos com o Couchbase NoSQL

• • Comece com um teste de Couchbase Capella - sem necessidade de instalação. Comece a criar aplicativos avançados de IA mais rapidamente do que nunca.
  • Aprofunde-se mais lendo o Couchbase Under the Hood - Visão geral da arquitetura e veja como a mágica é feita!
  • Explore os diferentes serviços que o Couchbase oferece: Pesquisa vetorial de IA, suporte móvel, Consulta SQL, pesquisa de texto completo, eventose análise de big data.