TesseractDB: Masa Depan Martech Ada Di Sini

Martech (teknologi pemasaran) didefinisikan secara luas sebagai perangkat lunak yang digunakan oleh tim pemasaran untuk merencanakan, melaksanakan, dan mengukur kampanye pemasaran. Solusi Martech berfokus pada pengumpulan dan analisis data pengguna, segmentasi, konten, dan pengalaman pelanggan, serta menyediakan berbagai cara untuk menjangkau dan terlibat dengan pelanggan Anda di berbagai saluran.

Peran Data Perilaku Pengguna dalam Membangun Hubungan Digital yang Bermakna

Agar setiap interaksi tepat waktu dan relevan dengan konteks pengguna, data perilaku memainkan peran penting. Semakin banyak data yang Anda miliki tentang pengguna dan perilaku mereka, semakin relevan kampanye keterlibatan pengguna Anda.

• Apakah Bob kebanyakan menonton film komedi? Merekomendasikan acara komik standup terbaru yang belum dia lihat.
• Apakah Mary memesan makanan Thailand untuk makan malam setiap hari Jumat? Kirimi dia pemberitahuan push setiap hari Jumat kedua pukul 17.00 untuk mengingatkannya agar memesan sesuatu yang pedas.
• Apakah Jane sering melewatkan tanggal jatuh tempo pembayaran tagihan listriknya? Kirimi dia pesan teks sehari sebelum tagihan jatuh tempo.
• John meluncurkan aplikasi Anda tiga kali seminggu, tetapi masih belum mendaftar? Saat berikutnya John membuka aplikasi, tampilkan pemberitahuan dalam aplikasi yang menjelaskan keuntungan menjadi pengguna terdaftar.
• Maria, yang telah membuat 25 daftar putar di aplikasi musik Anda, belum pernah membagikannya dengan lebih dari 500 teman? Kirim pemberitahuan push yang mengundangnya untuk berbagi daftar putar di media sosial.

Memiliki data perilaku pengguna yang dapat ditindaklanjuti memudahkan pemasar untuk merencanakan jenis kampanye yang mengubah pengguna baru menjadi penggemar berat setia.

Lebih penting lagi, ini membawa kampanye Anda jauh dari wilayah spam umum (satu ukuran cocok untuk semua!) ke area di mana merek Anda dapat membangun hubungan digital yang bermakna yang saling menguntungkan bagi perusahaan Anda (peningkatan CLTV!) dan pelanggan Anda (pengalaman yang disesuaikan untuk saya!).

Chief Strategy Officer kami, Momchil Kyurkchiev, memiliki kisah sempurna yang merangkum bagaimana kami ingin pemasaran yang dipersonalisasi dimainkan untuk semua pelanggan kami. Dengarkan pengalaman masa kecilnya tentang hiper-personalisasi di toko pakaian ibunya:

Dimensi Data untuk Dipertimbangkan

Agar efektif dalam strategi interaksi dan retensi pengguna Anda, ada dua dimensi yang perlu dipertimbangkan saat merekam dan menggunakan jenis data perilaku pengguna pihak pertama ini:

• Perincian data — ukuran dan ketepatan data yang Anda lihat— dan
• Periode lookback data — seberapa jauh Anda dapat mengakses data yang Anda butuhkan.

Sederhananya, semakin banyak data terperinci yang Anda simpan dan dapat diakses untuk kampanye Anda, semakin relevan dan efektif kampanye pemasaran Anda. Selain itu, semakin besar periode lihat balik data Anda (misalnya, dapat mengakses data perilaku pengguna selama lima tahun untuk pengguna saya dibandingkan hanya tiga bulan), kampanye pemasaran Anda akan semakin relevan dan efektif.

Jika saya tahu bahwa Noah membeli game bola basket dan sepak bola terbaru yang dirilis tahun itu di aplikasi saya dan dia melakukan ini selama dua tahun terakhir pada Black Friday, maka saya tahu bagaimana saya dapat menciptakan pengalaman yang luar biasa bagi Noah untuk promosi Black Friday mendatang ini .

Evolusi Martech

Munculnya martech dapat ditelusuri kembali ke tahun 1980-an dengan konsep pemasaran database melalui katalog surat langsung (siput). Ketika internet, email, dan ponsel menjadi lebih populer selama tahun 80-an dan 90-an, semakin banyak saluran yang tersedia untuk menjangkau pelanggan. Gambar tersebut menunjukkan evolusi martech selama empat dekade terakhir yang mencakup saluran, volume pengguna, dan teknologi yang digunakan.

Tiga Keterbatasan Data yang Parah di Martech Saat Ini

Sangat jelas melihat gambar di atas bahwa martech telah menggunakan teknologi multiguna yang cukup umum untuk lapisan data. Menggunakan teknologi database generik melalui pertumbuhan besar pengguna di seluruh email, web, dan seluler telah menghasilkan tiga batasan parah saat ini baik di periode lookback data maupun granularity data.

1. Periode Lookback Data 90 Hari?

Sebagian besar alat di martech hanya memungkinkan untuk melihat balik data selama 90 hari . Bayangkan memperlakukan semua pengguna Anda seolah-olah mereka hanya bersama Anda selama 90 hari terakhir. Anda pada dasarnya melupakan semua yang mereka beli dari Anda dalam tiga tahun terakhir. Lebih buruk lagi, Anda memperlakukan pengguna yang paling setia seolah-olah mereka baru mengenal aplikasi Anda. Itu sangat merugikan pelanggan setia Anda.

2. 250 Poin Data Per Pengguna Per Bulan?

Sebagian besar alat martech juga memiliki batasan signifikan dalam jumlah data granular yang dapat Anda serap dan simpan per pengguna per bulan. Batas tipikal adalah sekitar 200 atau 250 titik data per pengguna per bulan . Meskipun batas penyimpanan ini ditingkatkan, akses ke titik data granular yang disimpan dibatasi saat mengirim email, pemberitahuan push, atau mempersonalisasi beberapa konten di beranda aplikasi seluler Anda. Sekali lagi: Anda terbatas.

3. Tidak ada AI/ML?

Yang lebih penting lagi adalah karena keterbatasan data ini, hampir tidak ada penggunaan model dan algoritme AI/ML di seluruh martech saat ini. Model AI/ML memungkinkan Anda mempersonalisasi pengalaman pelanggan secara berlebihan sehingga pelanggan Anda mendapatkan penawaran atau notifikasi yang relevan dengan selera mereka. Kecuali, teknologi AI dan ML membutuhkan data dan keakuratan rekomendasi konten otomatis per pengguna, atau bahkan memutuskan waktu atau saluran terbaik untuk mengirim pesan ke Noah akan bekerja jauh lebih baik dengan peningkatan perincian data dan periode lihat balik data yang lebih lama.

Keterbatasan yang mendasari ini tidak pernah digambarkan sebagai batasan teknologi tetapi diekspos sebagai biaya dan/atau biaya kelebihan penggunaan setiap bulan untuk tim pemasaran. Intinya adalah karena kurangnya akses ke data granular real-time untuk kampanye dan personalisasi, ditambah biaya dan kelebihan platform, tim pertumbuhan tidak dapat membuka potensi penuh data perilaku pengguna untuk personalisasi, keterlibatan pengguna, dan retensi.

Masukkan TesseractDB: Menjadikan Data Pengguna Tak Terbatas Terjangkau, Tersedia, dan Dapat Diakses secara Real Time

Membuat data perilaku pengguna granular tersedia dan terjangkau adalah kunci untuk mencapai transisi dari spam dan komunikasi transaksional ke dunia hubungan digital yang bermakna.

Itulah sebabnya kami membangun TesseractDB — database pertama di dunia yang dibuat khusus untuk interaksi dan retensi. Itu dibuat untuk mengatasi keterbatasan martech biasa dan untuk menghadirkan kekuatan penuh AI/ML kepada pemasar.

Yang membedakan adalah cara pembuatannya.

Arsitektur TesseractDB

Gambar menunjukkan arsitektur tingkat tinggi TesseractDB. Detail teknis lebih lanjut tentang platform tersedia di sini.

Saat ini, TesseractDB mendukung lebih dari 10.000 aplikasi seluler di tiga miliar perangkat. Ini memproses lebih dari 36 miliar titik data setiap hari, melayani lebih dari enam juta kueri setiap hari untuk wawasan pengguna, dan mengelompokkan lebih dari 50 petabyte data.

Platform ini memiliki 11 paten produk/teknologi yang tertunda dan didasarkan pada penemuan Network Columnar Storage (NCF) yang, pada gilirannya, didasarkan pada RCFile (Record Columnar Format). NCF memenuhi empat persyaratan utama berikut untuk digunakan dalam martech:

• Pemuatan data yang cepat, sehingga semua data granular yang tersimpan tersedia untuk personalisasi dan pesan omnichannel segera setelah Anda membutuhkannya
• Pemrosesan kueri yang cepat, sehingga semua data yang tersimpan tersedia dalam kecepatan interaktif untuk analisis, wawasan, dan segmentasi
• Pemanfaatan ruang penyimpanan yang sangat efisien, sehingga menyimpan data tanpa batas hemat biaya
• Adaptasi yang kuat terhadap pola akses data dinamis, sehingga data dapat digunakan secara real time, di beberapa pengguna dan perangkat

Selain itu, TesseractDB juga memungkinkan menjalankan model AI/ML dalam database, memberi Anda kemampuan untuk membuat dan mengirim rekomendasi produk secara instan. Ini berarti pemasar dapat mempersonalisasi kampanye untuk setiap pengguna berdasarkan data perilaku individu mereka.

Beberapa algoritme untuk segmentasi otomatis (RFM, misalnya) serta segmentasi prediktif tersedia di platform untuk meningkatkan keterlibatan dan retensi pengguna secara signifikan.

Manfaat Utama TesseractDB

TesseractDB sekarang berada di generasi ketiga dan menawarkan manfaat berikut di luar kotak:

• Tiga tahun periode lihat balik data secara default, yang dapat diperpanjang sesuai keinginan
• 2.000 titik data disimpan per pengguna per bulan secara default, yang dapat diperpanjang sesuai keinginan
• 200 miliar pesan dikirim per bulan, dan dapat diperluas
• Kemampuan untuk menjalankan model AI secara real time sehingga Anda dapat menjalankan prediksi atau mengirim rekomendasi secara real time
• Kemampuan untuk mengurangi kompleksitas dan total biaya kepemilikan dalam tumpukan pemasaran Anda dengan menggunakan satu platform teknologi terintegrasi yang bekerja secara real time untuk analisis dan wawasan perilaku pengguna, segmentasi, pesan omnichannel, personalisasi, pengujian A/B, dan rekomendasi yang didukung AI

Pada kenyataannya, keterlibatan dan retensi pengguna adalah masalah teknologi dan sains yang mendalam. Masalahnya dimulai pada hari pertama, ketika pengguna meluncurkan aplikasi untuk pertama kalinya. Dari sana, melacak perilaku pengguna di setiap sesi dan setiap tahap memungkinkan Anda untuk memahami mereka dengan lebih baik, membimbing mereka di sepanjang siklus hidup yang ideal, meningkatkan adopsi, meningkatkan fitur, dan meningkatkan monetisasi dan nilai umur. Perilaku pihak pertama sangat penting untuk hal ini dan teknologi yang membuat data dalam jumlah tak terbatas tersedia dan terjangkau adalah satu-satunya cara untuk menjadikannya efektif untuk merek digital saat ini.

Buktinya Ada di Hasil

Salah satu pelanggan kami, ZEE5, platform streaming terbesar di dunia untuk konten Asia Selatan, menggunakan CleverTap untuk menyederhanakan operasi mereka, namun tetap mengirimkan konten yang dipersonalisasi ke lebih dari 190 pasar dan 18 bahasa.

Memanfaatkan kekuatan TesseractDB, mereka dapat secara otomatis mengelompokkan audiens mereka yang besar dan mengirim rekomendasi streaming berdasarkan bahasa dan preferensi tontonan penonton.

Selain itu, mereka menyederhanakan operasi mereka sehingga mereka dapat meluncurkan satu kampanye global dan tidak perlu khawatir mengirimkannya pada waktu terbaik untuk pengguna secara manual.

“Dengan hadirnya CleverTap, kami tidak perlu membuat banyak kampanye untuk terhubung dengan pengguna di seluruh dunia. Menjangkau pengguna yang berbasis di Kanada atau Bangladesh atau Inggris sekarang dapat dilakukan dengan membangun satu kampanye dan menambahkan opsi waktu pengiriman terbaik” kata Jasmeet Bedi, Asisten Manajer – Keterlibatan dan Retensi Pengguna di ZEE5.

Hasil keseluruhan? Menggunakan fitur waktu terbaik telah memberi ZEE5 peningkatan RKT 60% jika dibandingkan dengan tidak menggunakan fitur tersebut. Selain itu, tim mereka telah melihat peningkatan 20% dalam rasio konversi dalam aplikasinya. Jika dibandingkan dengan grup kontrol, kampanye berulang mereka mengalami peningkatan RKT sebesar 8%.

Bawa Teknologi Kembali ke Tumpukan Martech Anda

Jika Anda siap untuk melampaui pesan spam umum dan menjadi pesan real-time yang sangat dipersonalisasi yang membangun hubungan yang bermakna, cobalah sendiri. Jadwalkan demo CleverTap yang dipersonalisasi dan rasakan kehebatan TesseractDB hari ini.