Historien gjentar seg: kundeanalyse, C360 og lager-native

Mange organisasjoner jeg har jobbet med de siste årene, er i ferd med å bygge opp et Customer 360 (C360) i datavarehuset sitt. C360 er ment å være en enkelt kilde til sannhet, som inneholder alle data om kundene våre, og som kan brukes i hele virksomheten til alt fra rapportering til kundeaktivering. Produkt-, markedsførings- og kundeservicedata ... C360 vil inneholde alt. Og det er ikke vanskelig å forestille seg hvorfor man kan ønske seg dette. I en verden der virksomheter er sammenvevd - det du bygger, avgjør hvordan du markedsfører, og omvendt - og relasjoner rutinemessig er omnichannel, er det avgjørende å ha en slik oversikt.

Figur 1 viser flere grener av forretningsanalyse som brukes i dag, sammen med de tilhørende dataene som kreves. La oss definere hvert begrep:

Customer Analytics - Forståelse av kundenes tidligere atferd for å kunne forutsi og endre fremtidig atferd ved hjelp av alle tilgjengelige data om dem.

• C360 Data - Et samlet lager med alt vi vet om kunden, og det ideelle stedet å utføre kundeanalyser fra

Markedsføringsanalyse - Måling og evaluering av kundeanskaffelsesinnsatsen vår for å informere om fremtidige markedsføringsinvesteringer og -initiativer

• Markedsførings-/kampanjedata - Data om tidligere markedsføringskampanjer og eventuelle resultater som involverer kundene våre, ofte hentet fra annonseplattformer og våre egne systemer

Produktanalyse - Måling og evaluering av produktene vi leverer til kundene våre, som grunnlag for beslutninger om fremtidig produkt- og funksjonsutvikling

• Produkthendelsesdata - data som sendes ut av produktet, og som fanger opp hvert trinn i en kundes interaksjon med produktet vårt

Operasjonell analyse - Måling og evaluering av de menneskelige interaksjonene (f.eks. salg, kundeservice) som vi har med kundene våre, for å få innsikt i kvaliteten på disse interaksjonene og hvor det kan være avvik og muligheter for å redusere dem gjennom produktet vårt

• Kundekontaktdata - data som ofte genereres av telefoni- og chat-plattformene våre, og som fanger opp detaljerte interaksjoner mellom kunder og agenter

La oss også definere følgende for en senere diskusjon:

Customer Data Platform (CDP) - Et operativt datalager som inneholder data om kundene våre, og som ofte brukes til å aktivere kunder gjennom markedsføringskampanjer og andre personaliserte opplevelser (f.eks. produkttilpasning).

Alle bedrifter ønsker å forstå hele kundereisen, på tvers av hvert eneste digitale og ikke-digitale kontaktpunkt og over tid. De ønsker å forstå bruk, engasjement, konverteringer, oppbevaring og forretningseffekter, men må navigere i forretningssystemer, datakilder, datatilgang og til og med datatyper, fra tidsseriedata til statiske data. Behovet for kundeanalyse er fortsatt det endelige målet.

I sentrum av alt dette står C360. Ideen om en C360 kan virke som et nytt konsept, men sannheten er at vi har hatt en C360 i mesteparten av analysens historie. Vi hadde bare ikke noe navn på det, fordi dette var en grunnleggende forventning til datavarehusene våre. Så hva endret seg? Da produktene begynte å bli digitale, produserte de data i et tempo som de eksisterende plattformene våre ikke kunne håndtere. Dette førte til fragmentering i datastakken vår og punktløsninger, for eksempel produktanalyseplattformer, som samlet en del av det vi visste om kundene våre i sine respektive siloer. Denne innrømmelsen var rett nok en teknologisk nødvendighet, ettersom datavarehusene ikke var effektive nok til å håndtere disse dataene, for ikke å snakke om å veve dem sammen med alt det andre vi visste om kundene våre. Men denne innrømmelsen, og andre lignende på områder som markedsføring, fragmenterte vårt syn på kunden og gjorde at vi lengtet etter én enkelt kilde til sannhet.

Dette er ikke bare et abstrakt problem som fører til morsomme, esoteriske debatter uten særlig betydning. Tvert imot, i en virksomhet der jeg ledet analyseavdelingen, var en av de største utfordringene med produktanalyseløsningen vår å hindre prosjektlederne våre i å rapportere om oppbevaringstallene fra plattformen. Fordi produktdataene befant seg i én silo og avbestillingsdataene (telefon) i en annen, ble oppbevaringstallene som ble rapportert i produktanalyseløsningen vår, vesentlig overvurdert. I stedet måtte vi sende data om produkthendelser inn i lageret og lage rapporter manuelt for å rapportere om oppbevaring - noe som gjorde hele virksomheten mye tregere og motvirket formålet med investeringene i produktanalyse.

Etter hvert tok databaseplattformer som Snowflake og Databricks tak i problemet. Nå kan varehusene våre behandle store mengder data om for eksempel produkthendelser med lav nok latenstid til å tilfredsstille de fleste bruksområder. Siloene i Markedsføring og Produkt er ikke lenger en teknologisk nødvendighet, men i stedet bare artefakter av de eksisterende datastaplene våre. Endelig kan vi samle alt sammen og bygge løsninger i datavarehusene våre - CDP-er, produktanalyser, C360-er osv. kan gjøres på samme sted. Det som gjør ideen om "warehouse-native" så overbevisende, er at fordi alle disse tingene er på samme sted, kan vi forhindre duplisering og de tilhørende økningene i ting som lagringskostnader og datainkonsistens.

Når man ser på mange av disse C360-ene, ser de faktisk merkelig nok ut som CDP-er. Ikke bare har de mange av de samme dataelementene, men mange av bruksområdene utfyller hverandre. Kundeattributtet i CDP-en som brukes til å målrette en kampanje, er det samme som vi trenger i rapporteringsløsningen vår for å dimensjonalisere kampanje- og forretningsresultater. I mange tilfeller er disse attributtene avledet fra produkthendelsesdataene som tidligere måtte lagres i siloer i produktanalyseløsningen. Den konseptuelle gjenbruken av dataelementer på tvers av bruksområder gir god mening. Kundeattributtet er tross alt interessant fordi det er handlingsrettet, så spørsmålet blir hvordan vi kan gjøre den fysiske implementeringen lik? Med fremveksten av performante datavarehusplattformer og deretter warehouse-native analytics har vi kommet til et punkt der C360 og CDP kan være ett og det samme.

Dette bringer oss tilbake til utgangspunktet - kundeanalyse og aktivering skjer på samme sted og i samme rytme. Det er slutt på funksjonelle siloer som ødelegger bildet av kunden og hindrer oss i å forstå dem i den grad som er nødvendig for å gi dem god service. Den moderne datastakken, inkludert lagerbaserte plattformer, gjenforener oss med kundene våre, og det er ikke et øyeblikk for tidlig.

John Humphrey har over to tiår med erfaring med å hjelpe selskaper med å frigjøre innsikt og aktivere data i stor skala. Han har blant annet vært den første datahjelpende medarbeideren hos Goodreads (kjøpt opp av Amazon), ledet LegalZooms dataorganisasjon gjennom børsnoteringen, og har nylig vært Chief Data Officer hos Intuit Mailchimp. John er rådgiver hos Optimizely Warehouse-Native Analytics.