Tla prochaine édition du HP Découvrir La série de podcasts propose une étude de cas d'innovation qui met en évidence comment un fournisseur de services marketing de cartes de crédit et de débit à forte intensité de données, Cardlytiques, propose des millions d'offres marketing hautement personnalisées aux consommateurs bancaires à travers les États-Unis.
Cardlytics, en adoptant une nouvelle plateforme d'analyse, a gagné énormément l'analyse des données capacité, des temps de requête considérablement réduits et une réponse rapide aux demandes des clients à grande échelle.
Gardner : À un moment donné, vous devez avoir disposé d'une infrastructure de données ou héritage configuration qui ne répondait pas à vos besoins. Parlez-nous un peu du parcours que vous avez parcouru pour obtenir de meilleurs résultats analytiques pour votre entreprise.
Snodgrass : Comme pour toute autre entreprise, nos données augmentaient de plus en plus. Parallèlement, le nombre d'annonceurs avec lesquels nous collaborions a également augmenté. Étant donné que nos annonceurs couvraient plusieurs catégories (de l'automobile à la vente au détail, en passant par les restaurants et les services rapides), les types de questions qu'ils posaient étaient différents.
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Snodgrass |
Nous avons donc eu cette intersection de davantage de données et de différentes questions qui se sont produites à un niveau vertical. En utilisant notre plateforme existante, nous ne pouvions tout simplement pas répondre à ces questions en temps opportun, et nous ne pouvions pas non plus essayer de donner encore plus d'informations à nos annonceurs, car cela prenait trop de temps long.
Premièrement, nous n’avons même pas pu obtenir de réponses. Ensuite, quand il y avait des allers-retours pour vouloir comprendre davantage ou obtenir plus de perspicacité, cela finissait par prendre de plus en plus de temps. En fin de compte, cela se résumait à des questions multiples et non structurées, et nous ne parvenions tout simplement pas à faire en sorte que nos anciens systèmes répondent assez rapidement.
Gardner : Qui sont vos clients et que faites-vous pour eux ?
Développer l'entreprise
Snodgrass : Nos clients sont essentiellement tous ceux qui souhaitent développer leur entreprise. C'est probablement une réponse courante, mais ce sont des annonceurs. Ce sont des gens habitués aux médias traditionnels, notamment lorsqu'ils font une publicité à la télévision ou à la radio. Ils frappent tout le monde, les gens qui allaient de toute façon venir dans leur magasin et ceux qui n’allaient probablement pas venir dans leur magasin.
Nous sommes en mesure de cibler les personnes qu'ils souhaitent amener dans leur magasin en examinant les données d'achat par carte de débit et par carte de crédit, le tout de manière anonyme. Nous sommes en mesure d’examiner les comportements de dépenses passés et de dire, sur la base de ces comportements de dépenses, que ce sont les types de dépenses les clients les plus susceptibles de venir dans votre magasin et, plus important encore, les plus susceptibles d'être des clients à long terme pendant toi.
Nous pouvons les cibler, nous pouvons diffuser la publicité sous la forme d'une récompense, ce qui signifie que le client reçoit réellement quelque chose pour son expérience publicitaire. Nous livrons cela via leur banque.
La banque est également en mesure de le faire pour ses clients. La récompense vient de la banque et l'annonceur obtient un nouveau canal pour générer des affaires. Ensuite, nous pouvons suivre pour eux au fil du temps quel est leur retour sur les dépenses publicitaires. Ce n’est pas un avantage qu’ils avaient auparavant avec la publicité traditionnelle qu’ils faisaient.
Gardner : Cela ressemble donc à une victoire, une victoire, une victoire. En tant que consommateur, je vais recevoir des offres qui sont bien plus qu'une couverture. Ce sera quelque chose qui m’est destiné en tant que banque qui fournit la carte de crédit. Ils gagneront en fidélité grâce à un effort de récompense qui fonctionne. Ensuite, bien sûr, les vendeurs de biens et de services disposent d’une nouvelle façon d’atteindre et de commercialiser ces biens et services d’une manière qu’ils peuvent mesurer.
Snodgrass : Ouais, et revenons à cette idée des multiples verticales. Cela fonctionne également dans le commerce de détail, ainsi que dans les restaurants, les abonnements et les autres catégories existantes. Il ne s’agit donc pas seulement d’une récompense de type unique.
Un client saura rapidement quand quelque chose n’est pas pertinent. Si vous faites venir un client pour lequel cela n'est peut-être pas pertinent ou qui n'est pas le bon client, il ne reviendra pas.
L'annonceur n'obtiendra pas de retour sur ses dépenses publicitaires. Il est donc dans notre intérêt à tous deux de nous assurer que nous choisissons les bons clients, car nous voulons également obtenir ce retour sur les dépenses publicitaires pour les annonceurs.
Gardner : Craig, de quel type de volume de données parlons-nous ici ?
Une croissance croisée
Snodgrass : Nous en faisons environ 10 téraoctets une année. Du point de vue du volume, il s'agit d'une combinaison non seulement du nombre de transactions que nous effectuons, mais aussi du nombre de demandes, d'interrogations et de réponses auxquelles nous devons faire face. Cette intersection de croissance en volume et de croissance en questions se produit en même temps.
Pour nous en ce moment, nos données sont structurées. Je sais que de nombreuses entreprises travaillent sur la partie non structurée. Nous sommes dans un monde où dans les systèmes de paiement et les systèmes bancaires, les données sont relativement structurées et c'est ce que nous obtenons, ce qui est formidable. Nos questions ne sont pas structurées. Ils sont partout, des questions de type immobilier d'entreprise à la fidélité, en passant par des questions aléatoires qu'ils n'ont jamais connues auparavant.
Une chose clé que nous pouvons faire pour les annonceurs est, au minimum, de répondre à deux grandes questions. Quelle est ma part de marché dans une zone? En règle générale, les annonceurs ne savent que lorsque les clients entrent dans leur magasin avec cette transaction. Ils ne savent pas où va ce client et, évidemment, ils ne savent pas quand les gens ne viennent pas dans leur magasin.
Nous disposons d'une vue complète à 360 degrés de ce qui se passe au niveau du client, ce qui nous permet de répondre, pour une zone géographique ou quel que soit le domaine souhaité par un annonceur, quelle est sa part de marché et quelle est l'évolution de sa part de marché de semaine en semaine.
L'autre élément est que lorsque nous ciblons, quelqu'un peut visiter un lieu trois fois au cours d'une certaine période. Vous ne savez pas s'il s'agit de quelqu'un qui achète la catégorie 30 fois ou s'il ne la achète que trois fois. Nous pouvons réellement déterminer la part de portefeuille d'un client, et vous pouvez l'utiliser pour le ciblage, la conception de vos campagnes et, plus important encore, pour l'analyse. Que se passe-t-il avec ces clients ?
Gardner : Ainsi, plus vous faites de bon travail, plus de requêtes seront générées.
Snodgrass : C'est une prophétie auto-réalisatrice. Pour nous, avec Vertique, l'un des éléments clés n'est pas seulement la vitesse, mais aussi la rapidité avec laquelle nous pouvons évoluer si le nombre de requêtes augmente. Il est relativement facile de prédire quelle sera notre croissance et notre volume de données. Il n’est pas facile pour moi de prédire quelle sera la croissance des requêtes. Encore une fois, étant donné que les annonceurs comprennent à quels types de questions nous pouvons répondre, le ratio est malheureusement de 10: 1. Une fois qu’ils ont compris quelque chose, 10 autres questions en découlent.
Nous pouvons ajouter rapidement des nœuds et de l'évolutivité pour gérer l'augmentation des volumes de requêtes, et c'est bon marché. Ce n’est pas du matériel coûteux que vous devez installer. C’est l’un des principaux points de décision que nous avons eu. La plupart des gens comprennent HP Vertica en termes de vitesse, mais cela et l'évolutivité rapide de l'infrastructure étaient essentiels pour nous.
Gardner : Tout comme vos clients marketing souhaitent pouvoir prédire leurs dépenses et les retour sur investissement (ROI) À partir de là, sentez-vous que vous pouvez prédire et apprécier, lorsque vous évoluerez avec HP Vertica, quels seront vos coûts? Y a-t-il un gros point d’interrogation ou avez-vous l’impression que je fais ceci et je dois payer cela ?
Snodgrass : C'est le "je fais ceci et je devrai payer cela", le linéarité. Pour ceux qui comprennent Vertica, c'est un peu un jeu de mots, mais la relation linéaire est que si nous devons évoluer, tout ce que nous avons à faire est ceci. C'est très facile à prévoir. Je ne connais peut-être pas la date à laquelle je devrai ajouter quelque chose, mais je sais certainement quel sera le coût lorsque nous devrons l'ajouter.
Compare et nuance
Gardner : Comment mesurez-vous, en plus de cette prévisibilité des coûts, vos avantages? Existe-t-il des vitesses et des flux que vous pouvez partager pour comparer et contraster et qui pourraient nous aider à mieux comprendre dans quelle mesure cela fonctionne ?
Snodgrass : Il y a deux nombres. Pendant le POC phase, nous avions un ensemble de 10 à 15 requêtes différentes que nous avons utilisées comme référence. Nous avons vu une vitesse allant de 500x à 1 000x ou 1 500x en échange de l'obtention de ces données. Voilà donc le premier point.
La seconde est qu’il y avait des requêtes que nous ne pouvions tout simplement pas terminer. À un moment donné, quand on laisse aller assez longtemps, on ne sait tout simplement pas si ça va converger. Avec Vertica, nous n'avons pas encore atteint cette limite.
Vertica a également permis d'avoir différents degrés de capacités des analystes en matière de SQL en écrivant. Certains sont élégants et écrivent des requêtes fantastiques et très efficaces. D’autres sont encore en train d’apprendre la meilleure façon de regrouper les requêtes. Ils reviendront toujours avec Vertica. Dans le monde hérité d’avant Vertica, ce sont ceux-là qui ne reviendraient tout simplement pas.
Je ne connais pas le nombre exact de leurs gains de productivité, mais le fait que leurs requêtes soient plus productives revenant toujours et en temps opportun, a évidemment considérablement augmenté leur productivité. C'est donc difficile à mesurer, mais oubliez la rapidité avec laquelle les requêtes sont renvoyées, la productivité de notre analyste a considérablement augmenté.
Gardner : Qu’est-ce qu’une plateforme d’analyse pourrait faire de mieux pour vous? Qu’aimeriez-vous voir arriver en termes de fonctionnalités, de fonctions et de performances ?
Snodgrass : Si vous pouviez faire quelque chose en SQL, Vertica est fantastique. Nous aimerions plus d'intégration avec R., plus d'intégration avec logiciel en tant que service (SaaS), plus d'intégration avec ces outils sophistiqués. Si vous transférez toutes les données dans leurs systèmes, ils pourront peut-être les manipuler d'une certaine manière, mais vous gérez alors deux systèmes.
Vertica travaille sur une intégration un peu meilleure avec R via R distribué, mais il existe également du SaaS. Dans une boutique SaaS, vous allez faire beaucoup de choses en SaaS que vous n'allez pas faire en SQL. C’est au prochain niveau d’intégration analytique que nous aimerions voir le produit évoluer.
Gardner : Pensez-vous que vous pourrez utiliser différents types de données et d’informations à cet égard? Peut-être une sorte de caméra, un capteur quelconque, point de vente informations, ou informations mobiles et géospatiales qui pourraient être exploitées? Dans quelle mesure est-il important pour vous de disposer d’une plate-forme capable de prendre en charge pratiquement n’importe quel nombre de types et de formats d’informations différents ?
Snodgrass : La meilleure façon de répondre à cette question est que nous ne voulons jamais dire au développement des entreprises que la raison pour laquelle ils ne peuvent pas suivre une voie est que nous n'avons pas de plate-forme qui puisse les soutenir.
Différents chemins
TAujourd'hui, je ne sais pas où nous réserve l'avenir en fonction de ces différents chemins, mais il y a tellement de chemins différents que nous pouvons emprunter. Il ne s'agit pas seulement du composant Vertica, mais du HP Havre composants et le fait qu’ils peuvent s’intégrer à de nombreux éléments non structurés, je pense qu’ils appellent cela « les données humaines par rapport aux données machine ».
Il s'agit d'avoir accès à la voie des données humaines. Nous ne voulons pas être le facteur limitant des raisons pour lesquelles quelqu'un voudrait faire quelque chose. C'est un autre point important pour HP Vertica dans notre camp. Si un modèle économique émerge, nous pouvons le soutenir.