CASO DE ÉXITO | GOOGLE | SECTOR TELCO

Integración de datos para un conocimiento profundo de la experiencia de cliente

1 CASO DE ÉXITO | GOOGLE | SECTOR TELCO Integración de datos para un conocimiento profundo de la experiencia de cliente

Merkle | DIVISADERO trabaja estrechamente con una importante multinacional del sector Telco cuyo objetivo es facilitar la digitalización de nuestras sociedades y economía. Para ello, la entidad ha creado una business line específica que impulsa los negocios digitales y acompaña a otras organizaciones en su transformación digital.

Esta meta hacia la digitalización y personalización hace que la colaboración con Merkle | DIVISADERO sea clave, ayudando a la marca a desplegar una estrategia en torno al dato que le permita brindar experiencias personalizadas al mismo tiempo que alcanza una visión única de cliente para situar a los consumidores en el centro.

Introducción

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La compañía disfruta de un ecosistema rico de datos que obtiene del uso continuo de estas aplicaciones por parte de sus clientes. No obstante, era complicado contar con un entorno donde todos estos datos estuvieran centralizados y disponibles en tiempo real para su análisis y la extracción de insights acerca del comportamiento y necesidades de los usuarios.

¿Cuáles han sido los principales retos de este proyecto?

• Integración de numerosas fuentes de datos para conocer verdaderamente a los usuarios y sus patrones de interacción con las aplicaciones. Para el cliente era imprescindible contar con un entorno estable y seguro donde integrar todas sus fuentes de datos de manera automática y escalable en el tiempo;

• Conocimiento profundo de la experiencia de usuario. Una vez contamos con una sólida base de datos, el cliente buscaba acercarse a un verdadero People-Based Marketing, es decir, establecer una relación más relevante y personalizada con sus clientes, entendiendo con un alto grado de profundidad quiénes son, cuáles son sus motivaciones y qué esperan de su experiencia con la marca.

¿A qué reto nos enfrentamos?

• Tecnología WiFi, a través del dispositivo móvil se controla la red, se gestiona la conexión de otros dispositivos, se personalizan los accesos o se suspende la conexión;

• Tecnología Cloud, espacio de almacenamiento en la nube con capacidad ilimitada, sin coste añadido, y con acceso desde cualquier dispositivo;

• Tecnología Security, gratuita, garantiza la seguridad del dispositivo móvil y de la información almacenada en él.

En la actualidad, el cliente cuenta con numerosas aplicaciones, tanto para sistemas operativos Android como iOS, que ofrecen a sus usuarios distintas maneras de disfrutar de las ventajas de la entidad, incluyendo:

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Desde Merkle | DIVISADERO, quisimos abordar el reto que nos presentó desde la perspectiva técnica, ayudando en esta centralización del dato y creación de entornos que faciliten su explotación, y de negocio, facilitando a nuestro cliente la capacidad de análisis avanzado de sus usuarios y sus comportamientos.

Para comenzar, junto con la organización, decidimos apoyarnos en el stack tecnológico de Google para montar una solución end-to-end, utilizando la plataforma Google Cloud Platform para la integración de fuentes de datos y Google Marketing Platform, para su posterior análisis y visualización.

Trazamos un plan de integración de fuentes en Google Cloud, siempre con el objetivo de autogestión y escalabilidad, así como creación de una estructura de datos que posteriormente habilite nuevos casos de análisis avanzado.

Para ello, exprimimos al máximo las capacidades de distintos módulos que nos ofrece Google Cloud Platform:

¿Cuál es la solución de Merkle | DIVISADERO?

Compute Engine, para levantar máquinas virtuales de cara a asegurar el rendimiento. También hemos utilizado clusteres Cloud Dataproc, han sido relevantes en los procesos de clasificación de los usuarios con ML

Cloud Functions, para habilitar la ejecución en entornos serverless;

Cloud Composer, para asegurar un servicio autogestionado de orquestación de workflows;

Cloud Storage, para contar con un espacio de almacenamiento seguro;

BigQuery, para poder generar una arquitectura de tablas que da soporte a todas las tareas analíticas (dashboards, Machine Learning, APIs, etc.);

AutoML, para análisis exploratorios y generación de modelos supervisados de Machine Learning en poco tiempo;

Cloud DataProc para los procesos de clasificación de Usuarios con Machine Learning.

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El módulo de BigQuery, ha sido crucial para la integración y explotación de las diferentes fuentes de datos que dispone el cliente, dentro de un ecosistema “Big Data”. Hecho que ha permitido la automatización del reporting, generar conocimiento de los usuarios y diseñar una solución de activación de campañas, peticiones importantes de nuestro cliente, a través de la creación de cuadros de mando, uso de analítica avanzada y su incorporación al ecosistema, enriqueciendo los dashboards realizados con Data Studio.

Uno de esos dashboards, son los Dashboards de Navegación. Estos son completamente interactivos y permiten, siguiendo los flujos de navegación, conocer cómo interactúan los usuarios con la App, mostrando una serie de KPIs que nos permiten conocer el peso de un evento dentro de la pantalla que lo contiene, además de la importancia que tiene esa pantalla dentro de la App. Este dashboard es consumido por el equipo para el desarrollo del producto, ayudándoles en la organización de las diferentes funcionalidades dentro de la App.

DIARIO: FLUJO ENTORNO BQ (Proyecto tecnología-wifi-divisadero)

MENSUAL: FLUJO ENTORNO BQ (Proyecto tecnología-wifi-divisadero)

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Otro dashboard a destacar ha sido el de Análisis de Cohortes, que permite conocer cómo decaen los accesos recurrentes de los usuarios según van transcurriendo meses desde su alta. Lo que ha permitido establecer una vida media del usuario, además de poder compararla en función del tipo de App, sistema operativo y/o canal de adquisición.

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Por último y seguramente el más importante, es el dashboard de audiencias, que nos permite generar audiencias con la finalidad de activar campañas personalizadas o incluso contenido personalizado. En este dashboard se integra el conocimiento obtenido a través de la clusterización de usuarios, datos de uso de la app obtenidos con Firebase, además de diferentes dimensiones que definen al usuario y su comportamiento ante campañas. Para la creación de este dashboard han sido cruciales herramientas como Big Query y su funcionalidad Big Query ML, además de Auto ML, que gracias a su gran potencial ha permitido crear un modelo de clasificación de los usuarios en base a los clusters en poco tiempo, lo que nos permite la automatización del dashboard y todos sus datos.

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Mientras que las marcas hoy en día apoyan y suscriben la visión del People-Based Marketing, obteniendo una ventaja competitiva al establecer una relación sólida y duradera con sus clientes, a menudo no cuentan con las capacidades para llevar a cabo una estrategia de este calibre. En cierto modo el problema reside en la falta del nivel necesario de integración y transformación, tanto a nivel de datos y tecnología, como dentro de la organización.

En este caso, el cliente, con el apoyo estratégico y técnico de Merkle | DIVISADERO, decide atacar el problema de raíz y dedicar sus esfuerzos hacia la integración de su stack tecnológico y las numerosas fuentes de datos, para poder generar insights transformacionales acerca del comportamiento y motivaciones de sus clientes, de cara a fomentar un mayor conocimiento de los mismos y construir relaciones más estrechas.

Por este motivo, se opta por abordar tres objetivos estratégicos en este proyecto:

• Creación de un ecosistema único y fiable de datos, construido sobre las plataformas Google Cloud Platform y Google Marketing Platform, donde se recoge la información procedente de un amplio abanico de aplicaciones móviles de la organización. Se ha conseguido normalizar e higienizar 10 fuentes de datos, garantizando un entorno seguro y escalable que pueda soportar sin problema el agregado de nuevas aplicaciones u otros activos.

• Entorno de análisis avanzado y comprensible para el conocimiento de usuarios y rendimiento de las aplicaciones, de cara a fomentar una cultura basada en el dato dentro de las unidades de negocio de la compañía. A día de hoy, se han creado diferentes dashboards que permiten indagar en el comportamiento de los usuarios con un grado de profundidad sin precedentes, pudiendo filtrar por más de una decena de criterios disponibles para la selección. Toda esta información es consumida de manera diaria por los distintos stakeholders dentro de la entidad de cara a apoyar la toma de decisiones basada en los datos fiables y de calidad.

Conclusiones

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• Despliegue de Modelos de Machine Learning para el descubrimiento de audiencias y patrones de comportamiento, que permiten al Cliente mejorar la prestación del servicio a través de las diferentes apps, el desarrollo de nuevas funcionalidades o la personalización de mensajes y comunicaciones en base a este conocimiento refinado de sus usuarios.

Actualmente, la compañía Telco cuenta con un profundo entendimiento de sus usuarios y sus patrones de navegación dentro del abanico de sus activos digitales, construido en un entorno sólido apoyado en la tecnología Google Cloud Platform y Google Marketing Platform.

Los próximos pasos que estamos planteando junto a nuestro cliente y Google consisten en aplicar los aprendizajes y los insights que se extraen del análisis de audiencias a los modos de comunicación con los clientes, y trasladar este rico conocimiento de estos a las herramientas de activación en publicidad y medios propios, para asegurar una comunicación relevante y consolidada en cualquier canal y dispositivo.