Braze と Databricks のパートナーシップにより、ブランドが顧客データの信頼できる情報源を活用する方法

公開: 2023-06-27

‍現代のブランドは、膨大な量の顧客データを管理しています。また、リッチでパーソナライズされたエクスペリエンスに対する顧客の高い期待にも応えており、そのデータを即座に活用できることがこれまで以上に重要になっています。ブランドがこの偉業をより簡単に達成できるよう、Databricks 向け Braze Cloud Data Ingestion (CDI) を発表できることを嬉しく思います。

Databricks Lakehouse プラットフォームは、データレイクとデータウェアハウスの最良の要素を組み合わせて、データウェアハウスの信頼性、強力なガバナンス、パフォーマンスと、データレイクのオープン性、柔軟性、機械学習サポートを提供します。 Databricks のスケールは、Databricks プラットフォームの強力な AI と組み合わせることで、顧客の行動を保存、分析、予測するための理想的な場所となり、そのデータを Braze に配信して望ましいアクションと結果を推進します。

この投稿では、CDI と Databricks のパートナーシップと、それがチームによる価値実現までの時間の短縮、運用の改善、よりパーソナライズされた (そして価値のある) 顧客エクスペリエンスの推進にどのように役立つのかについて詳しく説明します。

Braze と Databricks で価値実現までの時間を短縮する

サードパーティ Cookie の廃止により、ブランドの顧客データに対する考え方が変化していることは言うまでもありません。わずか数か月の間に、ブランドが戦略においてゼロパーティデータとファーストパーティデータを優先する方法に大きな変化をもたらすのを私たちは見てきました。この変更は必要ではありましたが、ブランドにとって一連の課題を明らかにしました。どのデータを収集するかの決定 (そして多くの場合収集しすぎるデータ)、複数のチームにまたがるデータのサイロ化、効果的なデータ管理の展開方法などが組み合わさり、データを実用化することがますます困難なタスクとなっています。

Braze では、「大量のデータがあるが、それをすぐに実行できるようにする方法がない」という問題を頻繁に耳にします。私たちの推奨事項は、ほとんどの場合、ブランドが自社のデータの信頼できる情報源を持つべきであるということです。

「Braze が Databricks テクノロジーパートナーエコシステムに参加することを嬉しく思います。パーソナライゼーションと次世代の顧客エクスペリエンスの提供があらゆる企業にとって引き続き最優先事項であるため、Databricks Lakehouse アーキテクチャと Braze の顧客エンゲージメントプラットフォームの組み合わせは、リアルタイムで最高の 1 対 1 エクスペリエンスを提供したいと考えている共同顧客にとって、ゲームチェンジャーです。」 —Databricks コミュニケーション、メディア、エンターテイメント GTM グローバル責任者、Steve Sobel 氏

クラウドデータインジェストを使用すると、顧客はデータウェアハウス (この場合は Databricks) から Braze への直接接続を設定し、15 分ごとの頻度で継続的にデータを同期できます。この統合により、SQL クエリを更新するのと同じくらい簡単に追加のユーザーデータを送信できるようになります。つまり、Databricks からの顧客データを活用したいブランドは、簡単にそれを行うことができます。顧客データを取得するためのエンジニアリングリクエストを送信したり、エンゲージメントソリューションに古い .csv をアップロードしたり、(さらに重要なことに) エンジニアリングチームがミドルウェアを実装するまでに何か月も費やしたりする時代は終わりました。 CDI を使用すると、Databricks と Braze 間の接続を数分でセットアップできるため、チームは Databricks インスタンス内のデータの価値を迅速に取得できるようになります。

「私たちの最大の勝利は、CDI のスピードとスループットだと言えます。以前は 250,000 レコードの処理に数時間かかっていましたが、Braze CDI ではわずか数分で完了します。すぐに使える機能を活用することで、約 20 倍の改善が見られます。」 ―世界的な貨物輸送・物流ブランド

CDI が業務改善にどのように役立つか

Braze Cloud Data Ingestion を使用すると、データウェアハウスから Braze への直接接続をセットアップして、関連するユーザー属性、イベント、購入、およびユーザーの削除を同期できます。 Braze に同期すると、このデータはパーソナライゼーション、セグメンテーション、その他多くのユースケースに活用できます。 CDI の柔軟な統合は、ネストされた JSON やオブジェクトの配列を含む複雑なデータ構造をサポートします。

CDI を使用すると、チームはわずか数分で Databricks インスタンスから Braze へのシンプルな統合を直接作成できます。さらに、リスクとコンプライアンスのようなセキュリティに関わるチームの場合、属性、イベント、購入などのユーザーデータを Databricks インスタンスから安全に同期できます。チームは、マーケティング担当者に顧客データを提供するための別の SaaS ソリューション、パイプライン、または一連のツールの管理について心配する必要はありません。マーケティング担当者が顧客と関わることを可能にする同じソリューションが、まったく別のツールではなく、Databricks の拡張機能としてみなされるようになりました。

「クラウドデータインジェストは、Braze データインジェストプロセス全体を簡素化するのに役立ちました。プロセス自体は単純で実装が簡単です。ほとんどの作業が許可され、1 ～ 2 日でプロセスをセットアップすることができました。 API 呼び出しや Python スクリプトを実装するというより技術的な代替手段と比較して、時間を大幅に節約できました。取り込みプロセスが簡素化されると、プロセスを文書化して他の人に引き渡す作業もはるかに簡単になります。「—金融サービスブランド」

CDI と Databricks を使用した、より優れた、より価値のあるパーソナライゼーション

CDI は、マーケティング担当者と技術者の両方のニーズに合わせて作成されました。技術チームにとって、これはマーケティングリクエストの量を減らし、データ共有プロセスを自動化し、技術者が収益を生み出すプロジェクトに集中できるようにすることを意味します。マーケティング担当者にとって、これは常に正確な、そしてさらに重要なことに、最新のデータにアクセスできることを意味します。

おそらく誰もが、商品を購入して 10% の割引を受けたときのことを思い浮かべることでしょう。それはかなりイライラする経験です。 CDI を使用すると、最大 15 分ごとの同期でデータを最新の状態に保つことができるため、古いデータに基づいて操作を行ったり、顧客にイライラをもたらすことがなくなります。

データが属性、イベント、購入、または外部 ID であるかどうかに関係なく、組織全体で使用しているのと同じ正確なデータを顧客に提供していると確信できます。 CDI を使用すると、組織全体の顧客データをより完全に表示できるようになります。

最後のメモ

Braze は、ブランドがすべての顧客データソースを活用して正確で完全な顧客プロファイルを形成するために、技術スタック全体にわたってデータを有効化するのを支援します。新しく改良されたデータ製品は、支出と技術的負債を削減すると同時に、複数のチーム間でのデータコラボレーションを向上させます。

将来の見通しに関する記述この投稿には、1995 年私募証券訴訟改革法の「セーフハーバー」規定の意味における「将来の見通しに関する記述」が含まれており、これには予想される製品の発売に関する記述が含まれますが、これに限定されません。これらの将来予想に関する記述は、Braze の現在の仮定、期待、信念に基づいており、実際の結果、業績、成果が将来の結果、実績、実績と大きく異なる可能性がある重大なリスク、不確実性、および状況の変化の影響を受ける可能性があります。将来の見通しに関する記述によって明示または暗示された成果。 Braze の業績に影響を与える可能性のある潜在的要因に関する詳細情報は、2023 年 3 月 31 日に米国証券取引委員会に提出された、2023 年 1 月 31 日終了会計年度の Braze の Form 10-K 年次報告書およびその他の公的提出書類に記載されています。 Braze の米国証券取引委員会の認可を受けています。このプレゼンテーションに含まれる将来の見通しに関する記述は、この投稿の日付時点における Braze の見解のみを表しており、法律で義務付けられている場合を除き、Braze はいかなる義務も負わず、これらの将来の見通しに関する記述を更新するつもりもありません。