Como a maioria das empresas B2B e B2C, obter uma compreensão mais profunda dos comportamentos e desejos dos clientes tornou-se essencial para o sucesso comercial. Entretanto, os dados dos clientes ficam presos em diferentes sistemas e armazenamentos de dados, limitando os insights acionáveis que a empresa pode extrair para proporcionar uma melhor experiência ao cliente.
Essa necessidade foi o ponto de partida para uma grande empresa de desenvolvimento de software implementar uma solução Customer 360 dimensionável, segura, robusta e flexível, disponível para diferentes funções da empresa que afetam o envolvimento do cliente.
Customer 360: os dados devem estar juntos
Nos últimos anos, o crescimento dos negócios resultou em dados de clientes espalhados por quase dez diferentes repositórios e sistemas de dados internos e externos, cada um pertencente a outras partes da organização. Por exemplo, o Marketo lida com a comunicação por e-mail com clientes e prospects, o Salesforce gerencia pedidos e compras, o Zendesk para a equipe de suporte e várias planilhas e painéis. Não demorou muito para que essas fontes ficassem fora de sincronia e precisassem de manutenção manual.
O desafio com a infraestrutura de dados existente era triplo:
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- Os clientes e usuários querem interagir com um único banco de dados e esperam um retorno claro e consistente do envolvimento.
- As equipes voltadas para o cliente precisam aprender a navegar em cada sistema, encontrar os dados de que precisam e conectar manualmente os pontos analíticos entre os clientes nomeados de forma inconsistente entre eles.
- A análise e o BI entre clientes eram impossíveis.
O crescimento e a eficácia contínuos da empresa dependiam do fornecimento de acesso mais consistente, seguro e fácil de navegar aos dados relacionados aos clientes. Uma nova iniciativa nasceu desse imperativo: Criar um repositório e um painel de controle consolidados e abrangentes do Customer 360, acessíveis a todos. O objetivo principal era melhorar a produtividade da organização de vendas e, ao mesmo tempo, fornecer insights sobre a eficiência do produto e a direção futura.
Informações sobre o cliente em tempo real
As consultas a esse novo repositório do Customer 360 precisavam ser profundas e amplas. Alguns grupos precisam de uma visão abrangente de todos os dados relacionados ao cliente para qualquer cliente em em tempo real. Outros grupos precisavam de acesso a análises de BI em todos os bases de clientes, seu status e direção. Para realmente atender aos objetivos do mandato, o novo repositório precisava satisfazer os requisitos de ambos os grupos.
Modernização vs. pipelines de ETL personalizados
A primeira abordagem para esses desafios foi criar uma estrutura de ETL usando várias ferramentas que pudessem mover dados de várias fontes. As ferramentas moveram os repositórios de dados para um repositório de destino flexível e dimensionável que serviu de base para os novos aplicativos Customer 360 e painéis de BI. O repositório de destino foi a parte mais fácil, pois eles já usavam o Couchbase. O pipeline de ETL, embora adequado, rapidamente demonstrou suas desvantagens. Primeiro, ele não era flexível; novos repositórios ou fontes de dados (geralmente provenientes de Vendas e Marketing) precisavam de novos pipelines de ETL e de tempo e recursos especializados de TI para serem criados. Da mesma forma, os processos de ETL exigiam que os recursos de TI investigassem e resolvessem os problemas à medida que eles ocorriam. Naturalmente, a solução de ETL não resolvia os principais problemas de qualidade, governança, segurança e confiabilidade dos dados.
Ao final da primeira fase do projeto, a conclusão foi que o Couchbase como banco de dados (primeiro o Couchbase Server e depois o Couchase Capella) fornecia toda a escalabilidade, flexibilidade e confiabilidade necessárias que o cliente precisava para o repositório de dados consolidados. Infelizmente, o pipeline de ETL feito à mão não estava à altura do desafio. A abordagem "faça você mesmo" funcionou bem para usuários, conjuntos de dados e consultas existentes. Ainda assim, não era boa para se adaptar a novas fontes de dados, novos usuários e novas perguntas ou análises de negócios.
Pipelines de dados sem código aceleram o Time to Value
Neste ponto, Dataworkz foi lançado para simplificar a pilha de gerenciamento de dados. O Dataworkz é um serviço SaaS que unifica várias camadas da pilha de gerenciamento de dados: descoberta, catalogação, transformação, linhagem e monitoramento de dados. Após uma análise detalhada da segurança, foi fornecido acesso ao CRM (Salesforce), prospecção (alcance.io), e MAP (Marketo) para começar a recuperar dados em questão de minutos. Além da velocidade e da simplicidade, essa abordagem tinha várias vantagens:
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- A Dataworkz fornece governança, processamento, qualidade e linhagem de dados para criar painéis de análise operacional.
- Os dados não residem no Dataworkz - estão sempre nos repositórios de origem ou de destino, proporcionando maior segurança e reduzindo o custo e o armazenamento geral.
- Os usuários corporativos da equipe de marketing podem aproveitar a interface flexível e fácil de usar do Dataworkz para alterar os pipelines de dados à medida que os requisitos evoluem, sem a necessidade de recursos escassos de TI.
- O Dataworkz detecta automaticamente as alterações de esquema nos dados de origem e envia alertas às partes interessadas relevantes. Essas funções simplificam a colaboração entre as equipes de operações que gerenciam os dados de SaaS (como o SFDC), as equipes de análise que criam o aplicativo Customer 360 e as equipes de marketing que criam painéis executivos.
- O monitoramento de dados integrado e a detecção proativa de anomalias do Dataworkz permitiram a criação de pipelines resilientes, o que simplificou o consumo de dados downstream.
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Um ciclo de projeto acelerado
Um projeto de pipeline de dados e aplicativo Customer 360 totalmente funcional levaria mais de 9 meses para reunir requisitos, criar e iterar o fluxo de dados, adicionar análises e implementar para o usuário comercial. A combinação do Dataworkz e do Couchbase Capella reduziu esse processo para apenas três meses.
Com a interface visual sem código e fácil de definir da Dataworkz, eles criaram o fluxo de dados primário em horas, em vez de dias ou semanas. A coleta de requisitos adicionais e a iteração das alterações no fluxo de dados levaram alguns dias, em vez de semanas ou meses com a abordagem tradicional de ETL "faça você mesmo". Por fim, o recurso de análise nativo e integrado do Couchbase reduziu o tempo necessário para desenvolver análises de BI adicionais.
O futuro do Analytics com o Couchbase Capella
A aplicação dos recursos abrangentes de gerenciamento de dados da Dataworkz, o Couchbase Capella como repositório do Customer 360 e o Power BI para análise de negócios permitiram que a organização viabilizasse o gerenciamento operacional de dados. e cargas de trabalho analíticas em um conjunto de dados centralizado e consistente.
Embora a fase inicial desse projeto tenha se concentrado na criação de uma visão holística da base de clientes, a próxima etapa introduz o ML e a IA no processo de negócios. O uso do ML e da IA integrados do Dataworkz em instantâneos diários de diferentes aplicativos de origem durante vários estágios da jornada do cliente (prospecção, marketing, vendas e suporte) permite a transição para decisões de negócios orientadas por IA.
Comece a entender melhor seu cliente hoje mesmo:
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- Entre em contato com a Dataworkz para solicitar uma análise do projeto e desenvolver um POC.
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Parceria entre a Dataworkz e o Couchbase
Esta postagem foi uma colaboração entre o Couchbase e a Dataworkz.
Escrito por:
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- Sachin SmotraCofundador e CEO da Dataworkz
- Perry KrugDiretor de Serviços Compartilhados da Couchbase.
