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As empresas adoram o sonho da ativação. Personalização em tempo real, orquestração omnicanal, jornadas que realmente parecem individuais. Eles compram toda a tecnologia, pensando que isso tornará o sonho realidade, mas descobrem que ainda está fora de alcance.

O motivo geralmente não é a camada de ativação. É a camada que falta abaixo dela. As plataformas de dados de clientes se destacam na última etapa, mas muito poucas constroem o sistema de registro para limpar dados fragmentados, duplicados e contraditórios espalhados por sistemas CRM, MAP, web, móveis e offline. Mesmo assim, muitas equipes esperam que eles façam exatamente isso.

As empresas gastam em ferramentas de ativação de nível ouro e depois as alimentam com dados de nível bronze. Sem uma forte camada prateada, mesmo as melhores ferramentas de ativação oferecem perfis incompletos, experiências inconsistentes do cliente e ROI decepcionante.

A arquitetura medalhão (bronze para bruto, prata para limpo e unificado, ouro para enriquecido e ativado) é uma forma padrão de descrever como os dados passam da ingestão para a ação. É útil do lado do marketing porque força uma pergunta que a maioria das pilhas ignora: qual camada está quebrada?

Em termos de tecnologia:

• Bronze é a matéria-prima. Os dados que chegam de seu CRM, MAP, análise comportamental e ESP. É principalmente desconectado, duplicado e inconsistente no esquema.
• Silver é o registro de cliente unificado, desduplicado e com identidade resolvida — o chamado registro de ouro — e é a camada em que quase todo mundo investe pouco.
• Ouro é o que os profissionais de marketing realmente tocam: perfis em tempo real enriquecidos em termos comportamentais, prontos para serem ativados em todos os canais. E o ouro é tão bom quanto a prata que o alimenta.

A armadilha é assumir que uma ferramenta faz todos os três. Muitas empresas compram um CDP esperando que ele seja absorvido, limpo, resolvido, enriquecido e ativado de uma só vez.

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Por que a camada prateada merece um olhar mais atento

É aqui que quero ter cuidado, porque é nesse ponto que a categoria tende a ser achatada injustamente.

Não é que os CDPs não possam realizar o trabalho de limpeza de dados. Alguns têm recursos de limpeza e padronização muito bons, e um número crescente oferece resolução de identidade probabilística junto com o tipo determinístico. No entanto, o quão bem eles operam varia enormemente de um fornecedor para outro.

Alguns são genuinamente fortes. Muitos oferecem uma camada fina que é adequada para dados razoavelmente organizados, mas se esforçam quando as entradas ficam confusas em escala empresarial. Muitos começaram como mecanismos de ativação, com o lado da engenharia de dados adicionado posteriormente.

Portanto, mesmo que o seu CDP tenha essa capacidade, você precisa saber o quão maduro ele está e se é forte o suficiente para servir como mecanismo de limpeza e resolução para toda a sua camada de bronze.

Se não for, algumas coisas tendem a dar errado. A resolução de identidade assume silenciosamente o padrão determinístico, de modo que registros que claramente pertencem um ao outro (john.doe@gmail.com e jdoe@gmail.com na mesma casa, no mesmo dispositivo, com o mesmo número de fidelidade) permanecem separados e o comportamento anônimo ou de pré-login nunca é vinculado ao perfil conhecido.

Se os dados também precisarem ser copiados para o ambiente da ferramenta antes do processamento, você se inscreveu para custos extras, latência e sobrecarga de governança, além de exposição real à privacidade no atual clima regulatório. E deslizamentos de tempo para valorização. O lançamento de três meses se transforma em um trabalho árduo de engenharia de dados de mais de um ano, e o marketing deixa de acreditar que a plataforma terá retorno.

Entra lixo, sai ouro

Um bom CDP se destaca naquilo para o qual foi criado: orquestrar em tempo real perfis em que pode confiar. A questão em aberto é se alguém fez o trabalho para tornar esses perfis confiáveis ​​antes de atingirem a camada de ativação. Esse trabalho é a camada prateada, e vale a pena construí-lo propositalmente, em vez de esperar que ele surja por si só.

Algumas coisas separam uma camada prateada que resiste de outra que não:

• Onde o processamento acontece.
• Como a resolução de identidade é feita.
• Propriedade.

Onde o processamento acontece

As ferramentas de unificação mais antigas faziam com que você copiasse tudo para o ambiente delas. A abordagem nativa do warehouse é executada dentro da nuvem que você já usa, seja Snowflake, Databricks, BigQuery, AWS ou Azure.

Os dados brutos permanecem inalterados enquanto a limpeza, a correspondência e a resolução acontecem atrás de seu próprio firewall sob sua própria governança. Com a Lei de IA da UE agora em vigor e as leis estaduais de privacidade se acumulando, manter os dados em vigor não é mais algo agradável de se ter. É uma posição defensável que você pode explicar ao departamento jurídico, financeiro e de marketing ao mesmo tempo.

Como a resolução de identidade é feita

A correspondência determinística em identificadores exatos, como e-mail ou telefone, é precisa, mas frágil. Perde quem usou um endereço comercial no escritório e um endereço pessoal em casa, e perde todos que nunca fizeram login.

A correspondência probabilística depende de sinais de dispositivo, comportamentais, temporais e gráficos para ampliar a rede, mas usada de maneira descuidada, introduz falsos positivos, e a lealdade e o faturamento são os últimos lugares onde você deseja uma correspondência errada.

A abordagem mais forte usa ambos e tem limites de confiança que você define e regras que você pode auditar. Você acaba com um registro significativamente mais completo do que qualquer método produz por si só.

Propriedade

Quando a camada prateada reside em seu ambiente, o mesmo perfil unificado pode alimentar a ativação, a análise, a ciência de dados e tudo o que você comprar em seguida, sem reconstruir a base a cada vez.

Troque as plataformas de ativação no futuro e você ainda manterá o ativo do cliente que exigiu mais esforço para ser construído. A camada prateada é durável. A ferramenta de ativação é comparativamente fácil de substituir.

A matemática não é complicada

Um sistema de ativação da camada ouro executado em dados da camada bronze oferece uma fração do que prometeu. O mesmo sistema executado em uma camada prateada adequadamente construída oferece o resto. Essa lacuna é o ROI que você vendeu e provavelmente ainda não viu.

A razão mais profunda pela qual tantos investimentos em Martech não são entregues é organizacional. As três camadas são tratadas como três projetos separados, pertencentes a três equipes distintas, em três cronogramas distintos.

A engenharia de dados ganha bronze. Algumas equipes de plataforma compram capacidade prateada dentro de um CDP. O marketing compra a ativação da camada dourada e assume que as camadas upstream irão alcançá-la. Eles raramente o fazem. Eles flutuam, e a distância entre o que a camada de ouro poderia fazer e o que ela realmente faz aumenta à medida que você espera para resolver a causa raiz.

Projetar as camadas juntas quebra o padrão. Você cria a camada prateada especificamente para atender aos casos de uso da camada ouro que importam e configura a ingestão de bronze para preencher exatamente os campos prateados dos quais esses casos de uso dependem. Torna-se uma decisão em vez de três.

Por que todo o ecossistema está convergindo aqui

Se tudo isso soa como uma preferência de arquitetura para nerds de dados, observe para onde estão indo as grandes plataformas. Em seu Data + AI Summit em junho, a Databricks anunciou o CustomerLake, seu próprio CDP construído nativamente no lakehouse, com resolução de identidade, construção de público e ativação, tudo executado em dados que nunca saem do warehouse. Uma empresa que passou a vida vendendo dados e infraestrutura de IA para o CTO agora está migrando para a camada de aplicativos de marketing.

As nuvens do marketing estão se movendo na direção oposta. O Salesforce Data 360 depende da federação de cópia zero para Snowflake, BigQuery e Databricks, permitindo que as equipes criem e ativem públicos sem copiar dados de warehouse.

A composição de público federado da Adobe segue o mesmo padrão, consultando os dados do warehouse diretamente, em vez de puxá-los para outro ambiente. A Adobe também expandiu sua integração com Databricks por meio do Delta Sharing e de agentes de IA conectados, reforçando a mesma direção arquitetônica.

Scott Brinker, da Chiefmartec, descreveu a mudança como plataformas de aplicativos que se transformam em plataformas de infraestrutura, enquanto as plataformas de infraestrutura se transformam em aplicativos de marketing. O Gartner espera que a convergência se torne o padrão. Afirma que, até 2030, a grande maioria das novas implantações empresariais de CDP serão incorporadas ou combináveis ​​com plataformas de dados, em vez de adquiridas como produtos independentes.

Retire os logotipos e ambas as direções apontarão para a mesma conclusão. O valor está na camada prateada, portanto, quem conseguir resolução, governança e ativação mais próximo de onde os dados já estão, tende a vencer. Essa não é uma história de fornecedor. É um princípio de design para qualquer pessoa que compre, renove ou reconstrua uma pilha nos próximos anos.

Onde isso deixa você

A maioria das empresas tem um problema de bronze que continua tratando como um problema de ouro. Eles compram uma ferramenta de ativação melhor e depois se perguntam por que a ativação não melhorou.

Isso não aconteceu porque a camada prateada não estava lá, ninguém jamais foi encarregado de construí-la e as ferramentas disponíveis forçaram a movimentação dos dados, demoraram uma eternidade para se levantarem ou dependiam de correspondência apenas determinística, o que deixou uma grande parte da base de clientes em pedaços.

Construa todo o pipeline, do bronze à prata e ao ouro, como um sistema, e coloque o esforço real no meio, onde reside o valor. Geralmente é aí que o ROI prometido finalmente aparece em um deck de tabuleiro.

A postagem A camada que falta por trás do ROI dos dados do cliente apareceu pela primeira vez na MarTech.

Fonte ==> Istoé