تعظيم قيمة البيانات الخاصة بك مع النحاس وندفة الثلج

كيف يمكن أن تساعدك بيانات Braze في تنشيط بياناتك

عادةً ما تواجه العلامات التجارية مجموعة من التحديات التي تمنعها من استخدام بياناتها بشكل فعال ، بما في ذلك:

• البيانات غير المهيكلة التي يصعب معالجتها

• صوامع البيانات ومتطلبات الامتثال التي تؤدي حتمًا إلى فقدان البيانات

• فرق تكنولوجيا المعلومات ضعيفة الموارد التي تفتقر إلى الوقت لبناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات المعقدة المخصصة اللازمة للاستفادة الكاملة من البيانات

• الأنظمة التي تعتمد على معالجة البيانات المجمعة ، بدلاً من معالجة البيانات في الوقت الفعلي ، مما يؤدي إلى اختناقات في معالجة البيانات ، والكمون ، وتجارب العملاء المعطلة

• تدفقات عمل كثيفة الاستخدام للموارد ضرورية لإنشاء ملفات تعريف موحدة للعملاء عبر أنظمة متعددة تربط المعلومات الأساسية من تفاعلات العلامة التجارية عبر القنوات

يمكن أن يساعد تكامل Braze و Snowflake العلامات التجارية في حل هذه التحديات. دعنا نلقي نظرة على الكيفية:

1. قم بتنشيط أي بيانات باستخدام عمليات تكامل مرنة جاهزة للاستخدام

تمنح بنية منصة Braze المتكاملة والمتدفقة رأسياً للعلامات التجارية القدرة على اتخاذ الإجراءات بسهولة لتنظيم الرحلات وتقسيم العملاء وتخصيص التجارب - كل ذلك من منصة واحدة.

لجلب كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة إلى نظامنا بحيث يمكن استخدامها لحظة إنشائها ، نقدم مجموعة متنوعة من عمليات الدمج المرنة:

• Braze Cloud Data Ingestion ، عرض جديد يسمح لـ Braze بالاتصال مباشرة بالمنصات الرئيسية مثل مستودعات البيانات (مثل مستودع بيانات Snowflake)

• حزم SDK للويب و Android و iOS وما إلى ذلك.

• واجهات برمجة التطبيقات سهلة الاتصال وقابلة للتطوير

• تكامل شريك Braze Alloys

2. تقديم أداء على نطاق واسع مع معالجة التيار

من خلال معالج تيار منصة Braze ، المبني على أساس الهندسة المعمارية الحديثة ، يمكن للعلامات التجارية اتخاذ إجراءات في الوقت الفعلي في اللحظة التي تتدفق فيها البيانات إلى النظام ، مما يدعم مشاركة العملاء ذات الصلة في الوقت المناسب.

3. توحيد تفاعل العملاء

بينما تنشئ حلول النقاط النموذجية صوامع حسب القناة ، فإن منصة Braze متكاملة تمامًا ، مما يعني أنك تحصل على صورة كاملة لما يفعله عملاؤك ويجربونه ويتفاعلون معه عبر القنوات. توفر ملفات التعريف المباشرة عرضًا بزاوية 360 درجة للعملاء يمكن استخدامه للتجزئة الديناميكية ، بالإضافة إلى المشغلات القائمة على الإجراءات و API التي يمكنها تقديم رسائل مخصصة بناءً على النشاط في الوقت الفعلي.

5 خطوات يجب اتخاذها للحصول على بياناتك بالترتيب

سواء كنت تقوم ببناء إستراتيجية بيانات جديدة أو تحاول توسيع نطاق إستراتيجية البيانات الحالية الخاصة بك للتعامل مع المزيد من البيانات بشكل أكثر فاعلية ، فإليك خمس خطوات موصى بها شاركها مات هيل ، رئيس إستراتيجية التطبيق في Snowflake ، في FORGE 2022 ، مؤتمرنا السنوي لإشراك العملاء .

1. إنشاء استراتيجية البيانات. قال مات: "قم بتطوير إستراتيجية بيانات شاملة تشمل حالات الاستخدام الحالية والمستقبلية وحسابات الأشخاص والعمليات والاحتياجات التكنولوجية". "ما نجده هو أنه عندما لا تفكر الشركات حقًا في الاستراتيجية مقدمًا ، ينتهي بهم الأمر بأدوات وقواعد بيانات غير مترابطة حيث يقضي الموظفون وقتًا أطول في محاولة الجدل ونقل البيانات مقابل استخدام تلك البيانات في الواقع."

كجزء من هذه العملية ، ستحتاج إلى معرفة: =

• المستخدمين الذين تتطلع إلى دعمهم

• ما هي أهدافهم وكيف تخطط لمساعدة هؤلاء المستخدمين على الوصول إليها

• إذا كانت لديك الفرق والتقنيات اللازمة لدعم هؤلاء المستخدمين بشكل فعال

2. بمجرد تحديد استراتيجية البيانات الخاصة بك ، حدد مصادر البيانات المطلوبة. في هذه الخطوة ، ستحتاج إلى التفكير في حل معالجة البيانات - الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) - وهو الحل الأمثل لنقل هذه البيانات واستيعابها في بيئة مركزية. فيما يلي بعض الاعتبارات التي يجب استكشافها:

• هل تريد أداة مرنة للغاية وقابلة للتخصيص يمكن استخدامها لجميع حالات الاستخدام تقريبًا؟

• هل تريد أداة خفيفة الوزن يسهل إدارتها ولكنها قد لا تأتي مع جميع الوظائف الكاملة لأدوات أخرى أكثر مرونة وقابلة للتخصيص؟

• ما الأداة التي تحتوي على أكثر الاتصالات سابقة الإنشاء بالأنظمة التي تستخدمها بالفعل؟

3. قم بتخزين البيانات الموحدة في منصة واحدة مثل Snowflake ، والتي يمكن أن تدعم بشكل أصلي البيانات غير المهيكلة والمنظمة في نفس النظام.

4. تأكد من أن هذا المصدر الوحيد للبيانات يمكن الوصول إليه من قبل جميع أنواع المستخدمين - المستخدمين التقنيين وغير التقنيين في جميع الإدارات - وقم بوضع إستراتيجية للخدمة الذاتية بشكل استباقي للتخلص من الاختناقات. فكر في حالات الاستخدام ذات الصلة داخل وخارج التسويق.

5. إعطاء الأولوية للمبادرات القائمة على البيانات من خلال التركيز على الجهود التي ستحقق أكبر تأثير ، وإيصال تلك الأولويات عبر الشركة.

5 حالات استخدام لندفة الثلج + النحاس

من خلال تسخير الإمكانات الكاملة لـ Snowflake و Braze معًا ، تتمتع العلامات التجارية بإمكانية الوصول إلى كل من المكان الرائد في الصناعة لتخزين معلوماتها والقدرات الأفضل في فئتها للعمل على جميع تلك البيانات.

1. العمل بشكل أساسي على جميع بيانات عملك ، وليس بعضًا منها فقط. باستخدام Braze و Snowflake ، يمكنك الجمع بين بيانات العملاء (من CRM والتحليلات الرقمية) وبيانات الحملة (من البريد الإلكتروني والرسائل القصيرة والوسائط المدفوعة والبحث والعرض) ، وكذلك البيانات التشغيلية (مثل المخزون والمبيعات والسعر ، المنتج والإيرادات والهامش) والبيانات غير المتصلة بالإنترنت (مثل عمليات الشراء في المتجر وتأكيدات التسليم) لدعم جهود تفاعل العملاء.

2. قم بإثراء بيانات الطرف الأول ببيانات الطرف الثالث المدروسة مثل المعلومات السكانية والإحالة وحركة المرور على الأقدام والطقس وبيانات الموقع.

3. توفير موارد هندسة البيانات عن طريق إزالة الحاجة إلى إنشاء خطوط أنابيب بيانات معقدة وصيانتها.

4. سد الفجوة بين البيانات وفرق التسويق للمساعدة في تقديم محتوى شخصي أكثر فعالية وكفاءة. غالبًا ما يفتقر علماء البيانات اليوم إلى الوصول إلى البيانات التي يحتاجونها لبناء النماذج وإجراء التحليلات الاستكشافية. من خلال مركزية البيانات في Snowflake ، يمكنهم استخدام هذه الأفكار للتنبؤ بقيمة عمر العميل وإنشاء نماذج متشابهة لتطوير الحملات والعروض التي يتردد صداها وتولد نتائج أعمال ملموسة.

5. الاستفادة من البيانات من Snowflake لإبلاغ استراتيجيات Braze والاستفادة من بيانات Braze في Snowflake لتحسين تجربة العملاء بشكل عام ، من خلال الجمع بين هذين الحلين معًا ، يمكن للعلامات التجارية إثراء برامج إشراك العملاء التي يتم تقديمها عبر Braze وصقلها مع منح المحللين وعلماء البيانات المزيد من البيانات للبحث عن الرؤى وتحسين تجربة العميل.

افكار اخيرة

احصل على المزيد من بياناتك من خلال ميزة Braze Cloud Data Ingestion التي تم إطلاقها حديثًا. تعمل هذه الأداة الرئيسية مع Snowflake وهي مصممة لتمكين العلامات التجارية من جمع قيمة بياناتها ومعالجتها وتعظيمها بسرعة ومرونة لزيادة عائد الاستثمار.