CDP & MDM - DAMA BeLux€¦ · Hospitality, and Retail . ... Analytics Segmentation Y Y Y Y Y Y Y Y...

w w w . N G D A T A . c o m

CDP & MDMA marriage made in heaven?

2 Copyright 2018 NGDATA®, Inc.

▪ Selected Readings from the CDP Wild West Chronicles

▪ Defining a CDP

▪ What is the CDP practitioners’ view on MDM

AGENDA


COMPANY OVERVIEW.Helping data-rich companies deliver the connected customer experiences.

A B O U T N G D A T A

200+100+ marketing and data science experts

EMPLOYEES

20+PARTNERSHIPS

Global technologyand services partnerships

9OFFICES

9 offices in 7 regional centers. US, BE, NL, FR,

SG, UK and India

NEW CUSTOMER HIGHLIGHTS

6INDUSTRIES

Financial Services, Insurance, Telco &

Media, Utilities, Hospitality, and Retail

CDP SELECTED READINGS


THE ORIGIN: QUEST FOR A UNIFIED CUSTOMER DATA LAYER


CDPI VENDOR OVERVIEWIt’s a Zoo, basically.

CDP Vendor Comparison

Copyright 2018 Customer Data Platform Institute. All rights reserved. https://www.cdpinstitute.org

AgilOne Blueshift Fospha NGData RedEye Treasure Data Amperity BlueVenn Lexer Optimove RedPoint Global Vizury Ascent360 CaliberMind Lytics Quaero SessionM ZenIQ BlueConic Evergage mParticle QuickPivot Tealium Zylotech

Shared CDP Features Retain original detail Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Persistent data Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Individual detail Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Vendor-neutral access Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Manage PII Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Distinguishing Features Data Management Base Features API/query access Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Real-time access Y Y Y Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Persistent ID Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Deterministic match Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Probabilistic match Y Y Y N N N N Y N N Y N N N Y N N Y Y N N Y N Y On-premises option N N N N N Y N N Y N N N Y N Y N N Y Y N N Y N Y Un/Semi-Structured JSON load Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y N N Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Schema-free data store Y Y N Y Y Y Y Y N N Y N Y N Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Web Site Javascript tag Y N Y Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y Cookie management Y N N Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y N Y N Y Y Y Y Y Y Y Mobile Apps SDK load Y N N Y Y N Y Y N Y Y Y N Y N N Y Y Y Y Y Y N Y Digital Ads Audience API Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Cookie synch N N N Y Y N N Y Y N Y Y Y Y N Y Y Y N Y Y Y Y Y Offline Postal address hygiene Y Y Y N N Y Y N N N Y Y N N Y Y Y Y Y N Y N Y Y Name/address match Y Y Y N N Y Y N N N Y Y N N Y Y Y Y N N N N Y Y Business to Business Account-level data Y N N N N Y Y Y Y N Y N Y Y Y Y N Y N N Y N Y Y Lead-to-account match Y N N N N Y Y Y N Y Y N Y Y Y Y N Y N N N N Y Y Analytics Segmentation Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Automated predictive Y N N Y Y Y Y Y Y N Y N Y Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y Engagement Content selection Y N N Y Y Y Y Y N N Y N Y Y Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Multi-step campaigns N N N N Y Y N N N N Y N N Y N Y Y Y N N N Y Y N Real-time interactions Y N N Y Y Y Y Y N N Y N Y Y N N Y Y Y Y N Y N Y

See following page for definitions. Revised 3.11.18


GARTNER’S PRELIMINARY TAKE ON THE CDP FUNCTIONS


GARTNER VIEW ON COMPLEMENTARITYOverlap abound!


BOUNDARIES, GROWTH & COMPLEMENTARITY

CDP

Marketing Platform Integrated

Suites

DMP

Focus on Identified Customer or Prospect Segment Marketing

Customer Experienceand Service Optimization

Targeted Marketing


CDP

CDP VENDOR ORIGINS

MDM DMP

Digital Marketing

CustomerAnalytics


IT’S A SPECTRUM, REALLY

Golden Record Analytics &Predictions

EngagementOrchestrationBehavioralProfiling

NGDATA CDP

Redpoint

The non-sales-y approach

SO WHAT IS A(N NGDATA) CDP, REALLY?


U N D E R S T A N D H O W T H E S O L U T I O N C A N B E U S E D T O S U P P O R T R E A L - T I M E , S T R E A M I N G , B A T C H U C

A REAL TIME INTERACTIVE PLATFORM

A customer or prospect interacts with the brand.

REQUEST RESPONSE TRIGGER BASED OUTBOUNDThe behavior of a customer or a

prospect is changingThe marketing department is planning

a targeted campaign


Metrics

Calculation

Engine

Entity Data

Interactions

Entity

data-

model

Inter-

action

Schema

DNA

Metrics

cfg

DNAAlerting

Engine

Alert cfg

Alerts

depends on

de

pe

nd

s o

n

depends on

Rule

Engine

Rule cfg

depends on

Actions

Flume /

KafkaHDFS Kafka

Zoo-

keeperSparkHBase

Phoenix

Calcite

lambda architecture – speed layer for real time ingest/processing; daily historical batch processing

technology components

Scoring

Models


U N D E R S T A N D / S E E H O W A N A L Y T I C S C A N B E U S E D T O C R E A T E V A L U E / I N S I G H T S / I N D I C A T O R S

METRICS TYPESCONTRIBUTED OBSERVED

CALCULATED PREDICTED

Fields Aggregates

Formulas Scores

Facts

CRM

DWH

CustomMetrics

Behavior

Transactions

Clickstream

Predictive Models

Machine Learning


U N D E R S T A N D / S E E H O W A N A L Y T I C S C A N B E U S E D T O C R E A T E V A L U E / I N S I G H T S / I N D I C A T O R S

INCLUDING HOUSEHOLDS OR OTHER GROUPINGS

Household or Set DNA

CustomerDNA

OfferDNA


U N D E R S T A N D H O W A N A L Y T I C A L M O D E L S B U I L T O U T S I D E T H E S O L U T I O N A R E D E P L O Y E D

REAL-TIME EXECUTION OF ANALYTICAL MODELS

ANALYTICAL MODELS CUSTOMER DNAMove models into CDP as soon as they

exist.

Operationalize your analytical models and accelerate time to value by simulating and executing models in real-time. And reduce time to action by eliminating friction between data science and marketing

A marriage made in heaven?

CDP & MDM


RAW DATA

DATA INTEGRATION

IDENTITY

INSIGHTS ENGAGEMENT

ANALYTICS & BI(non-operational)

OR

CH

ES

TRAT

ION

& C

AM

PAIG

N M

AN

AG

EM

EN

T

CHANNELS

DATA

DATALAKE

STORAGE & PROCESSING

Connectivity

Mapping & Transformation

Orchestration

GOVERNANCE

CUSTOMER DATA PLATFORM

NBO

DECI

SION

ING

FEEDBACK

Operational Customer AnalyticsProfiling

EnrichmentScoring

Opportunity Detection

BATCH

STREAM

Digital

Contact Center

Stores

POS

USE CASES

APPLICATIONS

DATABASES

EDW

SoLoMo

3rd PARTY

IoT

Schema Catalog

MDM

Data Quality

Next-Best-Offer

PersonalizedContent

Campaign Optimization

Retention

Up- andCross-sell

CUSTOMER-CENTRIC DATA LANDSCAPE


L I N K I N G , M A T C H I N G A N D M E R G I N G

COMBINING MDM & CDP

MDM ENTITY MATCH

ID ID confidence

47ab 986a 100%

47ab 445c 100%

ID ID confidence

47ab 986a 90%

47ab 102q 20%

CDP ITX MATCH GLOBAL MATCH LINK MERGE

ID ID confidence

47ab 986a 100%

47ab 445c 100%

47ab 102q 20%

MASTERID ID ID

124 47ab 986a

255 47ab 445c

244 47ab 102q

MASTERID MASTERID

605 124

605 255

605 244

▪ Confidence levels are available in the CDP

▪ CDP links records based on confidence level from MDM matching engine



EXAMPLE

Product

CUSTOMER CRM ID

DN

A

CRM ItxCRM_ID_1

CUSTOMER UTS ID

DN

A

CRM ItxCRM_ID_1

UTS ItxUTS_ID_1UTS Itx

UTS_ID_1

Id: CRM_ID_1 Id: UTS_ID_1

Known CustomerCRM_ID_1

Unknown CustomerCookie Based UTS_ID_1

SOURCE DNA build per source record, in this case CRM_ID_1

SOURCE DNA build per source record, , in this case UTS_ID_1

Ingested and Calculated

Source entity type CRM Source entity type UTS

A Visitor browses the website without authentication (pre-login)


Visitor with UTS_ID_1 logs in and is recognized as the Customer with CRM_ID_1


EXAMPLE

Product

CUSTOMER CRM ID

DN

A

CRM ItxCRM_ID_1

CUSTOMER UTS ID

DN

A

CRM ItxCRM_ID_1

UTS ItxUTS_ID_1UTS Itx

UTS_ID_1

Id: CRM_ID_1 Id: UTS_ID_1

Known CustomerCRM_ID_1

Unknown CustomerCookie Based UTS_ID_1

SOURCE DNA build per source record, in this case CRM_ID_1

SOURCE DNA build per source record, , in this case UTS_ID_1

Ingested and Calculated

CDP CUSTOMER

DN

A

Ids: CRM_ID_1, UTS_ID_1

Master DNA: Merge of source records’ DNA (priority, sum, …) for matching source IDs in Master Table

Source entity type CRM Source entity type UTS

Master entity type Customer CalculatedA

nd Learned



UNMATCHING TRIGGERS

MDM MATCH

ID ID confidence

47ab 986a 100%

47ab 445c 100%

ID ID confidence

47ab 986a 90%

47ab 102q 20%

CDP ITX MATCH GLOBAL MATCH (UN)LINK SYNC

ID ID confidence

47ab 986a 100%

47ab 445c 100%

47ab 102q 20%

MASTERID ID ID

124 47ab 986a

255 47ab 445c

244 47ab 102q

MASTERID MASTERID

605 124

605 255

605 244

▪ Changes in MDM

▪ Expiration of IDs

▪ Increase of confidence threshold


▪ Target audience: data-driven marketing/CX persons

▪ When you need an operational 360° data store− managing and serving up a considerable number of customer-level attributes/metrics− coping with large interactive workloads (e.g. > 200 req/s)− while frequently updating profiles based on regular interactions with the individual customer− based on Big data sets (100s of thousands to (many) millions of customers, 10-20 interactions weekly)

▪ When you want to deploy real-time scoring models− to reflect the real-time context of the customer

▪ … when you have a way to serve up quality data to the CDP− typically tabular data− typically mastered in an MDM system

SO, WHEN TO USE A CDP NEXT TO AN MDM SYSTEM?

[email protected]

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