كيف يمكن للعلامات التجارية الاستفادة من مصدر بيانات العملاء من خلال شراكة Braze و Databricks

‍ تدير العلامات التجارية الحديثة قدرًا غير عادي من بيانات العملاء. كما أنهم يديرون توقعات العملاء العالية للحصول على تجارب ثرية ومخصصة - مما يجعل هذه البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتكون قابلة للتنفيذ في أي لحظة. لمساعدة العلامات التجارية في إنجاز هذا العمل الفذ بسهولة أكبر ، يسعدنا الإعلان عن Braze Cloud Data Ingestion (CDI) لـ Databricks.

يجمع Databricks Lakehouse Platform بين أفضل عناصر بحيرات البيانات ومخازن البيانات لتقديم الموثوقية والحوكمة القوية والأداء لمخازن البيانات مع الانفتاح والمرونة ودعم التعلم الآلي لبحيرات البيانات. إن مقياس Databricks ، عند دمجه مع الذكاء الاصطناعي القوي لمنصة Databricks ، يجعله مكانًا مثاليًا لتخزين وتحليل وتوقع سلوك العملاء ، وتقديم تلك البيانات إلى Braze لدفع الإجراءات والنتائج المرجوة.

في هذا المنشور ، سنتعمق في شراكة CDI و Databricks ، وكيف يمكن أن تساعد الفرق على تقليل الوقت المستغرق في القيمة ، وتحسين العمليات ، وتزويد تجارب عملاء أكثر تخصيصًا (وقيمة).

تقليل الوقت المستغرق في القيمة باستخدام النحاس وأجزاء البيانات

وغني عن القول أن إهمال ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية يغير طريقة تفكير العلامات التجارية في بيانات العملاء. في غضون بضعة أشهر فقط ، رأينا العلامات التجارية تجري تحولات ضخمة في كيفية إعطاء الأولوية لبيانات الطرف الأول وبيانات الطرف الأول في استراتيجياتها. على الرغم من ضرورة هذا التغيير ، فقد كشف النقاب عن سلسلة من التحديات للعلامات التجارية. أدى الجمع بين تحديد البيانات المراد جمعها (وغالبًا ما يتم جمع الكثير منها) ، وحجب البيانات عبر فرق متعددة ، وكيفية نشر إدارة البيانات الفعالة إلى جعل البيانات قابلة للتنفيذ مهمة صعبة بشكل متزايد.

في Braze ، نسمع مشكلة "لدينا الكثير من البيانات ، ولا توجد طريقة لجعلها قابلة للتنفيذ بسرعة" كثيرًا. توصيتنا ، في الغالب ، يجب أن يكون للعلامات التجارية مصدر الحقيقة لبياناتها.

"نحن متحمسون لرؤية Braze ينضم إلى النظام البيئي لشريك تكنولوجيا Databricks. نظرًا لأن تقديم التخصيص وتجارب العملاء من الجيل التالي لا يزال يمثل أولوية قصوى لكل مؤسسة ، فإن الجمع بين بنية Databricks Lakehouse ومنصة Braze's Customer Engagement سيكون بمثابة تغيير قواعد اللعبة لعملائنا المشتركين الذين يتطلعون إلى تقديم أفضل تجارب 1: 1 في الوقت الفعلي ". —ستيف سوبيل ، الرئيس العالمي للاتصالات والإعلام والترفيه GTM في Databricks

يسمح Cloud Data Ingestion للعملاء بإعداد اتصال مباشر من مستودع البيانات الخاص بهم ، في هذه الحالة Databricks ، إلى Braze ومزامنة بياناتهم باستمرار كل 15 دقيقة. يجعل هذا التكامل إرسال بيانات مستخدم إضافية أمرًا سهلاً مثل تحديث استعلام SQL. باختصار ، يمكن للعلامات التجارية التي ترغب في الاستفادة من بيانات عملائها من Databricks القيام بذلك بسهولة. لقد ولت أيام إرسال الطلبات الهندسية لعمليات سحب بيانات العملاء وتحميلات .csv القديمة إلى حل المشاركة الخاص بك (والأهم من ذلك) قضاء أشهر في انتظار قيام فريقك الهندسي بتنفيذ البرامج الوسيطة. مع CDI ، يستغرق الأمر بضع دقائق لإعداد اتصالك بين Databricks و Braze ، مما يسمح للفرق بالتقاط قيمة البيانات بسرعة في مثيل Databricks الخاصة بهم.

"أود أن أقول إن أكبر مكسب لنا هو سرعة وإنتاجية CDI. ما كان يستغرق منا ساعات لمعالجة 250 ألف سجل ، يمكن لـ Braze CDI إكماله في دقائق معدودة. نحن نشهد تحسنًا بمقدار 20 ضعفًا تقريبًا ، باستخدام وظائف خارج الصندوق. " - العلامة التجارية العالمية لنقل البضائع والخدمات اللوجستية

كيف يساعد CDI في تحسين العمليات

يسمح لك برنامج Braze Cloud Data Ingestion بإعداد اتصال مباشر من مستودع البيانات الخاص بك إلى Braze لمزامنة سمات المستخدم ذات الصلة والأحداث والمشتريات وحذف المستخدم. بمجرد مزامنتها مع Braze ، يمكن الاستفادة من هذه البيانات للتخصيص والتجزئة والعديد من حالات الاستخدام الأخرى. يدعم التكامل المرن لـ CDI هياكل البيانات المعقدة بما في ذلك JSON المتداخلة ومصفوفات الكائنات.

باستخدام CDI ، يمكن للفرق إنشاء تكامل بسيط مباشرة من Databricks Instance إلى Braze في بضع دقائق فقط. بالإضافة إلى ذلك ، بالنسبة لفرق مثل المخاطر والامتثال المهتمة بالأمان ، يمكن للفرق مزامنة بيانات المستخدم بشكل آمن ، بما في ذلك السمات والأحداث والمشتريات من مثيلات Databricks الخاصة بهم. لا داعي للقلق بشأن إدارة حل SaaS آخر أو خط أنابيب أو مجموعة من الأدوات لتزويد المسوقين ببيانات العملاء. يمكن الآن النظر إلى نفس الحل الذي يسمح للمسوق بالتفاعل مع العملاء على أنه امتداد لأداة Databricks الخاصة بك ، وليس أداة أخرى متباينة تمامًا.

"لقد ساعد استيعاب البيانات السحابية في تبسيط عملية استيعاب بيانات Braze الشاملة. العملية نفسها مباشرة وسهلة التنفيذ. تمكنا من إعداد العملية في يوم إلى يومين ، مع الحصول على إذن بمعظم العمل. لقد وفرنا الكثير من الوقت مقابل البديل الأكثر تقنية لتنفيذ استدعاءات API ونصوص بايثون. إن وجود عملية استيعاب أبسط يجعل التوثيق وتسليم العملية للآخرين مهمة أسهل بكثير. "—العلامة التجارية للخدمات المالية

تخصيص أفضل وأكثر قيمة مع CDI و Databricks

تم إنشاء CDI لكل من احتياجات المسوقين والتقنيين. بالنسبة للفرق التقنية ، يعني هذا تقليل كمية طلبات التسويق وأتمتة عمليات مشاركة البيانات حتى يتمكن التقنيون من التركيز على المشاريع المدرة للدخل. بالنسبة إلى جهات التسويق ، يعني هذا الوصول إلى البيانات الدقيقة دائمًا والأهم من ذلك أنها محدثة.

من المحتمل أنه يمكننا جميعًا التفكير في وقت أجرينا فيه عملية شراء و… ثم تلقينا خصمًا بنسبة 10٪. إنها تجربة محبطة للغاية. باستخدام CDI ، ستتمكن من تحديث بياناتك باستمرار - مع أوقات مزامنة تصل إلى كل 15 دقيقة - حتى لا تتعامل مع البيانات القديمة وتخلق تجارب محبطة لعملائك.

بغض النظر عما إذا كانت البيانات سمة أو حدثًا أو عملية شراء أو معرّف خارجيًا ، يمكنك الوثوق في أنك تصل إلى عملائك بنفس البيانات الدقيقة التي تعمل بها مؤسستك بالكامل. يتيح CDI عرضًا أكثر اكتمالاً لبيانات العملاء لمؤسستك بأكملها.

ملاحظة أخيرة

تساعد Braze العلامات التجارية على تنشيط البيانات عبر مكدسها التقني بالكامل من أجل الاستفادة من جميع مصادر بيانات العملاء لتشكيل ملف تعريف عميل دقيق وكامل. تساعد عروض البيانات الجديدة والمحسّنة لدينا على تقليل الإنفاق والديون الفنية ، مع تحسين التعاون في البيانات عبر فرق متعددة.

البيانات التطلعية يحتوي هذا المنشور على "بيانات تطلعية" بالمعنى المقصود في أحكام "الملاذ الآمن" لقانون إصلاح التقاضي الخاص بالأوراق المالية لعام 1995 ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ، البيانات المتعلقة بإطلاق المنتجات المتوقعة. تستند هذه البيانات التطلعية إلى الافتراضات والتوقعات والمعتقدات الحالية لـ Braze ، وهي عرضة لمخاطر وشكوك وتغيرات كبيرة في الظروف التي قد تتسبب في اختلاف النتائج الفعلية أو الأداء أو الإنجازات بشكل جوهري عن أي نتائج أو أداء أو أداء في المستقبل. الإنجازات التي عبرت عنها أو ضمنتها البيانات التطلعية. تم تضمين مزيد من المعلومات حول العوامل المحتملة التي يمكن أن تؤثر على نتائج Braze في تقرير Braze السنوي على النموذج 10-K للسنة المالية المنتهية في 31 يناير 2023 ، والمقدمة إلى لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية في 31 مارس 2023 ، والإيداعات العامة الأخرى من Braze مع لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية. تمثل البيانات التطلعية المدرجة في هذا العرض التقديمي آراء Braze فقط اعتبارًا من تاريخ هذا المنشور ، ولا تتحمل Braze أي التزام ، ولا تنوي تحديث هذه البيانات التطلعية ، باستثناء ما يقتضيه القانون.