En mParticle, nuestra visión es ayudar a las empresas a acelerar el tiempo de obtención de valor de los datos. Durante los últimos ocho años, hemos ayudado a las marcas a resolver los desafíos fundamentales de los datos de los clientes centrados en la calidad, la gobernanza y la conectividad de los datos. Establecer una base sólida de datos de primera mano es el requisito previo para una segmentación efectiva, un conocimiento de la audiencia y la activación de esos datos. Y es por eso que empresas innovadoras de todos los tamaños han optado por implementar mParticle como su infraestructura de datos de clientes.
Sin embargo, para ofrecer experiencias de cliente líderes en el mercado, las marcas deben poder sacar más provecho de sus datos. Tradicionalmente, los equipos centrados en el cliente se limitan a tomar decisiones basadas en el contexto histórico, por ejemplo, si un cliente ha completado una compra. Sin embargo, con el acceso a la información de la IA, los equipos pueden ofrecer una personalización basada en predicciones futuras, como si es probable que un usuario convierta o corra el riesgo de perder el servicio.
Por eso me complace anunciar que mParticle ha adquirido Vidora, una plataforma de personalización de inteligencia artificial para los datos de los clientes. Con nuestra oferta combinada, los equipos ahora pueden crear fácilmente modelos de IA e implementar esos conocimientos en las más de 300 herramientas integradas de mParticle sin experiencia en ciencia de datos.
Para obtener más información, únase al cofundador y director ejecutivo de Vidora, Alex Holub, y al director de producto de mParticle, Chee Chew, el 16 de agosto mientras charlan juntos sobre nuestra visión y hoja de ruta compartidas.
Presentamos mParticle Intelligent Attributes, con tecnología de Cortex
Los equipos de mParticle y Vidora han estado trabajando arduamente para integrar los dos productos antes de este anuncio. Nos complace anunciar que los clientes pueden aprovechar de inmediato nuestro lanzamiento inicial de mParticle Intelligent Attributes, impulsado por nuestra IA llamada Cortex.
Los atributos inteligentes son modelos predictivos del comportamiento de los usuarios generados por IA, es decir es probable que suceda, en comparación con Atributos calculados, que se calculan a partir de datos históricos reales. Un ejemplo de atributo calculado es el «valor medio del pedido», que se define como la suma de todos los valores totales de compra, dividido por el número de compras, durante un período de tiempo específico.
¿Qué puede hacer con Intelligent Attributes? Hay muchas cosas por las que entusiasmarse:
- Prediga eventos futuros, como la probabilidad de conversión o el riesgo de abandono.
- Calcule valores numéricos, como el valor predictivo del ciclo de vida del cliente, basándose en modelos entrenados según el comportamiento de compra de toda la base de clientes.
- Usa la clasificación para determinar la probabilidad de que cada usuario pertenezca a un grupo determinado.
Para cada uno de estos atributos inteligentes, puede crear audiencias y utilizarlas como criterios con parámetros condicionales. Por ejemplo, si quieres segmentar tus anuncios al 80% de los usuarios con más probabilidades de comprar, puedes establecer los criterios de audiencia en likelihood_to_purchase_percentage >= 80.
Los atributos inteligentes también se pueden reenviar como atributos de usuario personalizados a las herramientas posteriores, donde se pueden aprovechar para la personalización. Por ejemplo, un vendedor puede presentar de forma condicional dos ofertas diferentes en un mensaje de correo electrónico mediante la aplicación de una lógica condicional al atributo inteligente de un usuario (por ejemplo, en Braze, usando Operadores de líquidos).
Además, con mParticle API de perfil, los equipos de productos tienen acceso programático a Intelligent Attributes. Esto significa que pueden ofrecer contenido web y móvil de forma dinámica en función del usuario.
Habilite una IA transparente y de autoservicio
Uno de los mayores desafíos para la adopción de la IA es la falta de recursos de ciencia de datos. Para que las marcas puedan adoptar la IA a gran escala, tiene que ser accesible para más equipos, reduciendo el nivel técnico necesario para empezar. Con Cortex, cualquier usuario empresarial puede crear atributos inteligentes con solo unos pocos clics. Esto significa que los responsables de marketing y los gerentes de producto pueden obtener valor en cuestión de días, no de semanas, y los equipos de ciencia de datos pueden centrarse en otras prioridades.
Pero la IA no puede ser solo una caja negra, o simplemente no se confiará en ella. Es importante entender el proceso de generación de los modelos de IA y explicar las decisiones que se toman. Por ejemplo, a la hora de predecir la deserción, es útil ir más allá de quién es más probable que la abandonen y entender las razones por las que alguien tiene más probabilidades de abandonarla. Esto le permite crear una estrategia para abordar la causa y aliviar el problema a largo plazo.
La buena noticia es que Cortex hace exactamente eso. Para cada atributo inteligente, Cortex expone las características, o las propiedades medibles, que la IA utiliza para el análisis. Puedes ver cómo se clasifican por importancia para entender cuáles contribuyen más al resultado que estás midiendo.
Operacionalice el flujo de trabajo de principio a fin
Poner la IA en acción requiere una base de datos sólida que pueda mover datos sin problemas entre las fuentes de datos, la plataforma de IA y, luego, a las herramientas posteriores, donde esos conocimientos de la IA (atributos inteligentes en este caso) se puedan utilizar para mejorar la personalización. Por lo general, esto requiere que los equipos de ingeniería de datos construyan canalizaciones de datos para integrar varios sistemas o mover manualmente los datos mediante la exportación o importación por lotes.
Con mParticle y Cortex, puede automatizar todo el flujo de trabajo de principio a fin para poner en funcionamiento la IA, que abarca los siguientes pasos:
- Ingiera datos mediante los SDK de mParticle o la API de eventos (si el modelo se acaba de crear, esto requerirá una reproducción única de los eventos históricos)
- Asegúrese de que los datos se ajusten al esquema esperado mediante las funciones de gestión de calidad de datos de mParticle
- Mediante una integración de mParticle → Cortex AI Event, reenvíe los datos a Cortex, donde se crean las funciones, se entrena el modelo y se crea un atributo inteligente
- Al utilizar una integración de Cortex AI → mParticle Feed, el atributo inteligente se devuelve como un atributo de usuario
- Reenviar perfiles de usuario enriquecidos con atributos inteligentes a todas sus herramientas de marketing, interacción y análisis
- Recopile datos de participación a partir de estas herramientas
Una vez configurado, ya está listo. A medida que se capturan nuevos datos, las canalizaciones se actualizan en consecuencia. No hay necesidad de preocuparse de que los modelos se vuelvan obsoletos con datos antiguos.
He aquí un breve tutorial en vídeo sobre cómo usar mParticle y Cortex para predecir la pérdida de usuarios.
¿Qué es lo siguiente?
Intelligent Attributes es el primero de muchos casos de uso disponibles con las capacidades de toma de decisiones y modelado predictivo de Cortex. ¡Estén atentos para conocer las capacidades adicionales impulsadas por la IA!
Para obtener más información sobre cómo empezar a usar mParticle y Cortex hoy mismo, así como sobre lo que vendrá en un futuro próximo, ¡sintonice nuestra charla informal del 16 de agosto, organizada por el cofundador y director ejecutivo de Vidora, Alex Holub, y el director de producto de mParticle, Chee Chew!
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