วิธีที่แบรนด์สามารถใช้ประโยชน์จากแหล่งที่มาของข้อมูลจริงของลูกค้าด้วย Braze และ Databricks Partnership

‍แบรนด์สมัยใหม่กำลังจัดการข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล พวกเขายังจัดการความคาดหวังที่สูงของลูกค้าสำหรับประสบการณ์ที่หลากหลายและเป็นส่วนตัว ทำให้ข้อมูลนั้นมีความสำคัญมากขึ้นกว่าที่เคยเพื่อให้ดำเนินการได้ทันท่วงที เพื่อช่วยให้แบรนด์ประสบความสำเร็จได้ง่ายขึ้น เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศ Braze Cloud Data Ingestion (CDI) สำหรับ Databricks

แพลตฟอร์ม Databricks Lakehouse ผสมผสานองค์ประกอบที่ดีที่สุดของดาต้าเลคและดาต้าแวร์เฮาส์เพื่อมอบความน่าเชื่อถือ การกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง และประสิทธิภาพของดาต้าแวร์เฮาส์ด้วยความเปิดกว้าง ความยืดหยุ่น และการสนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องของดาต้าเลค ขนาดของ Databricks เมื่อรวมกับ AI อันทรงพลังของแพลตฟอร์ม Databricks ทำให้เป็นสถานที่ที่เหมาะสำหรับการจัดเก็บ วิเคราะห์ และคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ส่งข้อมูลนั้นไปยัง Braze เพื่อขับเคลื่อนการกระทำและผลลัพธ์ที่ต้องการ

ในโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกเกี่ยวกับความร่วมมือของ CDI และ Databricks และวิธีที่สามารถช่วยทีมลดเวลาต่อมูลค่า ปรับปรุงการดำเนินงาน และกระตุ้นประสบการณ์ลูกค้า (และมีค่า) ส่วนบุคคลมากขึ้น

ลดเวลาสู่มูลค่าด้วย Braze และ Databricks

ไม่ต้องบอกว่าการเลิกใช้คุกกี้ของบุคคลที่สามกำลังเปลี่ยนวิธีคิดของแบรนด์เกี่ยวกับข้อมูลลูกค้า ในเวลาเพียงไม่กี่เดือน เราได้เห็นแบรนด์ต่างๆ เปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่เป็นศูนย์และข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งในกลยุทธ์ของตน แม้จะจำเป็น การเปลี่ยนแปลงนี้ได้เปิดเผยความท้าทายหลายอย่างสำหรับแบรนด์ต่างๆ การผสมผสานระหว่างการตัดสินใจว่าจะรวบรวมข้อมูลใด (และมักจะรวบรวมมากเกินไป) ข้อมูลที่ถูกแยกจากหลายทีม และวิธีการปรับใช้การจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การดำเนินการกับข้อมูลกลายเป็นงานที่ยากขึ้นเรื่อยๆ

ที่ Braze เราได้ยินปัญหา “เรามีข้อมูลจำนวนมาก และไม่มีทางที่จะดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว” บ่อยเกินไป คำแนะนำของเราคือโดยส่วนใหญ่แล้ว แบรนด์ต่างๆ ควรมีแหล่งที่มาของความจริงสำหรับข้อมูลของตน

"เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เห็น Braze เข้าร่วมในระบบนิเวศของพันธมิตรด้านเทคโนโลยีของ Databricks เนื่องจากการส่งมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลและลูกค้ารุ่นต่อไปยังคงมีความสำคัญสูงสุดสำหรับทุกองค์กร การผสมผสานระหว่างสถาปัตยกรรม Databricks Lakehouse และแพลตฟอร์มการมีส่วนร่วมกับลูกค้าของ Braze จะเป็น ผู้เปลี่ยนเกมสำหรับลูกค้าร่วมของเราที่ต้องการมอบประสบการณ์แบบ 1:1 แบบเรียลไทม์ที่ดีที่สุด" —Steve Sobel หัวหน้าระดับโลกฝ่ายการสื่อสาร สื่อ และความบันเทิง GTM ที่ Databricks

Cloud Data Ingestion ช่วยให้ลูกค้าตั้งค่าการเชื่อมต่อโดยตรงจากคลังข้อมูลของตนได้ ซึ่งในกรณีนี้คือ Databricks เพื่อ Braze และซิงค์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องให้บ่อยที่สุดทุกๆ 15 นาที การผสานรวมนี้ทำให้การส่งข้อมูลผู้ใช้เพิ่มเติมทำได้ง่ายเหมือนกับการอัปเดตแบบสอบถาม SQL ในระยะสั้น แบรนด์ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าจาก Databricks สามารถทำได้โดยง่าย หมดยุคของการส่งคำขอทางวิศวกรรมสำหรับการดึงข้อมูลลูกค้า การอัปโหลด .csv ที่ล้าสมัยไปยังโซลูชันการมีส่วนร่วมของคุณ และ (ที่สำคัญกว่านั้น) ใช้เวลาหลายเดือนในการรอให้ทีมวิศวกรรมของคุณติดตั้งมิดเดิลแวร์ ด้วย CDI จะใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการตั้งค่าการเชื่อมต่อระหว่าง Databricks และ Braze ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถบันทึกมูลค่าของข้อมูลในอินสแตนซ์ Databricks ของตนได้อย่างรวดเร็ว

“ฉันจะบอกว่าชัยชนะที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเราคือความเร็วและทรูพุตของ CDI สิ่งที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงในการประมวลผลบันทึก 250,000 รายการ Braze CDI สามารถดำเนินการให้เสร็จภายในไม่กี่นาที เรากำลังเห็นการปรับปรุงประมาณ 20 เท่าโดยใช้ฟังก์ชันนอกกรอบ” —แบรนด์การขนส่งสินค้าและโลจิสติกส์ระดับโลก

CDI ช่วยปรับปรุงการดำเนินงานอย่างไร

Braze Cloud Data Ingestion ช่วยให้คุณตั้งค่าการเชื่อมต่อโดยตรงจากคลังข้อมูลของคุณไปยัง Braze เพื่อซิงค์แอตทริบิวต์ของผู้ใช้ เหตุการณ์ การซื้อ และการลบผู้ใช้ที่เกี่ยวข้อง เมื่อซิงค์กับ Braze แล้ว ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การแบ่งกลุ่ม และกรณีการใช้งานอื่นๆ อีกมากมาย การผสานรวมที่ยืดหยุ่นของ CDI รองรับโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน รวมถึง JSON ที่ซ้อนกันและอาร์เรย์ของวัตถุ

ด้วย CDI ทีมต่างๆ สามารถสร้างการผสานรวมง่ายๆ ได้โดยตรงจาก Databricks Instance ไปยัง Braze ในเวลาเพียงไม่กี่นาที นอกจากนี้ สำหรับทีมอย่างความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ทีมต่างๆ สามารถซิงค์ข้อมูลผู้ใช้ได้อย่างปลอดภัย รวมถึงแอตทริบิวต์ เหตุการณ์ และการซื้อจากอินสแตนซ์ Databricks ของตน ทีมไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการโซลูชัน SaaS ไปป์ไลน์ หรือชุดเครื่องมืออื่นๆ เพื่อมอบข้อมูลลูกค้าแก่นักการตลาด โซลูชันเดียวกันที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถมีส่วนร่วมกับลูกค้าได้ในขณะนี้ถือเป็นส่วนเสริมของ Databricks ของคุณ ไม่ใช่เครื่องมืออื่นที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง

“Cloud Data Ingestion ช่วยให้กระบวนการนำเข้าข้อมูล Braze โดยรวมของเราง่ายขึ้น กระบวนการนี้ตรงไปตรงมาและง่ายต่อการใช้งาน เราสามารถตั้งค่ากระบวนการได้ภายในหนึ่งถึงสองวันโดยงานส่วนใหญ่ได้รับอนุญาต เราประหยัดเวลาได้มากเมื่อเทียบกับทางเลือกทางเทคนิคเพิ่มเติมในการใช้การเรียก API และสคริปต์ Python การมีกระบวนการนำเข้าที่ง่ายกว่าทำให้การจัดทำเอกสารและการส่งต่อกระบวนการให้ผู้อื่นทำได้ง่ายขึ้นมาก “ —แบรนด์บริการทางการเงิน

การปรับแต่งส่วนบุคคลที่ดีขึ้นและมีค่ามากขึ้นด้วย CDI และ Databricks

CDI ถูกสร้างขึ้นสำหรับความต้องการของนักการตลาดและนักเทคโนโลยี สำหรับทีมเทคโนโลยี นี่หมายถึงการลดปริมาณคำขอทางการตลาดและทำให้กระบวนการแบ่งปันข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อให้นักเทคโนโลยีสามารถมุ่งเน้นไปที่โครงการที่สร้างรายได้ สำหรับนักการตลาด นี่หมายถึงการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องอยู่เสมอ และที่สำคัญกว่านั้นคือเป็นปัจจุบัน

เป็นไปได้ว่าเราทุกคนสามารถนึกถึงเวลาที่เราทำการซื้อและ… จากนั้นได้รับส่วนลด 10% เป็นประสบการณ์ที่ค่อนข้างน่าผิดหวัง ด้วย CDI คุณจะสามารถอัปเดตข้อมูลของคุณให้ทันสมัยอยู่เสมอ โดยมีเวลาซิงค์สูงสุดทุกๆ 15 นาที คุณจึงไม่ต้องดำเนินการกับข้อมูลเก่าและสร้างประสบการณ์ที่น่าหงุดหงิดให้กับลูกค้าของคุณ

ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะเป็นแอตทริบิวต์ เหตุการณ์ การซื้อ หรือ ID ภายนอก คุณก็วางใจได้ว่าคุณกำลังเข้าถึงลูกค้าด้วยข้อมูลที่ถูกต้องแบบเดียวกับที่ทั้งองค์กรของคุณกำลังทำงานด้วย CDI ช่วยให้สามารถดูข้อมูลลูกค้าของคุณสำหรับทั้งองค์กรได้อย่างสมบูรณ์ยิ่งขึ้น

หมายเหตุสุดท้าย

Braze ช่วยให้แบรนด์เปิดใช้งานข้อมูลในกลุ่มเทคโนโลยีทั้งหมดเพื่อใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลลูกค้าทั้งหมดเพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่ถูกต้องและสมบูรณ์ ข้อเสนอข้อมูลใหม่ที่ได้รับการปรับปรุงของเราช่วยลดค่าใช้จ่ายและหนี้ทางเทคนิค ในขณะที่ปรับปรุงการทำงานร่วมกันของข้อมูลระหว่างหลายทีม

ข้อความคาดการณ์ล่วงหน้า โพสต์นี้มี "ข้อความคาดการณ์ล่วงหน้า" ตามความหมายของบทบัญญัติ "การคุ้มครองความปลอดภัย" ของกฎหมายปฏิรูปการฟ้องร้องคดีหลักทรัพย์ส่วนบุคคลปี 1995 ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเฉพาะข้อความเกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่คาดการณ์ไว้ ข้อความคาดการณ์ล่วงหน้าเหล่านี้ตั้งอยู่บนสมมติฐาน ความคาดหวัง และความเชื่อในปัจจุบันของ Braze และอาจมีความเสี่ยง ความไม่แน่นอน และการเปลี่ยนแปลงในสถานการณ์ที่อาจทำให้ผลลัพธ์ ประสิทธิภาพ หรือความสำเร็จที่แท้จริงแตกต่างอย่างมากจากผลลัพธ์ ประสิทธิภาพในอนาคต หรือ ความสำเร็จที่แสดงหรือบอกเป็นนัยโดยข้อความคาดการณ์ล่วงหน้า ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับปัจจัยที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของ Braze รวมอยู่ในรายงานประจำปีของ Braze ในแบบฟอร์ม 10-K สำหรับปีงบประมาณสิ้นสุดวันที่ 31 มกราคม 2023 ซึ่งยื่นต่อสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกาเมื่อวันที่ 31 มีนาคม 2023 และเอกสารอื่นๆ ที่ยื่นต่อสาธารณะ ของ Braze กับสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกา ข้อความคาดการณ์ล่วงหน้าที่รวมอยู่ในการนำเสนอนี้แสดงถึงมุมมองของ Braze ณ วันที่โพสต์นี้เท่านั้น และ Braze ไม่มีข้อผูกมัดใดๆ และไม่ตั้งใจที่จะปรับปรุงข้อความคาดการณ์ล่วงหน้าเหล่านี้ ยกเว้นตามที่กฎหมายกำหนด