Customer Data Platform (CDP) e Hubspot

Artigo escrito em conjunto com Lucas Sintra

Atualmente, com produtos digitais crescendo de forma acelerada e exponencial (em especial no mercado financeiro — cenário das fintechs) é um grande desafio ter uma visão unificada do cliente nos diferentes serviços oferecidos pela plataforma. Isto escala quando consideramos os diversos meios de contato que um cliente pode estabelecer com a marca: plataforma, chat, redes sociais e afins.

É comum definir uma arquitetura micro-serviços, baseada em mensageria, para minimizar os silos de dados gerados nos diferentes componentes do ecossistema da companhia. Práticas de CRM (Customer Relationship Management), acompanhadas de uma boa arquitetura MarTech, também visam proporcionar uma visão completa da jornada do cliente. Porém existe um conceito/solução que não apenas proporciona a visão 360 mas, também, facilita a descoberta de conhecimento e o uso dos dados de maneira ativa, chamado CDP (Customer Data Platform). Na Warren Investimentos estamos desenvolvendo a nossa e é justamente sobre isso que vamos falar hoje.

Customer Data Platform (CDP), em sua essência, pode ser definida como um software capaz de armazenar dados do seu cliente de modo a proporcionar uma visão 360 dele, isto é, registrando os mais diversos atributos (ou propriedades) que o caracterizam, bem como seus eventos (ou ações) nos diferentes pontos de contato do cliente diante do negócio. Além disso, existem pilares funcionais que a solução deve respeitar para ser considerada uma CDP, já que seu objetivo final é, através dos dados coletados, fazer uso deles para segmentar perfis na plataforma para diferentes necessidades, como ofertas de campanhas de marketing, recomendação de produtos, personalização de experiência entre outros.

Na prática, uma CDP:

• Conecta os mais diferentes pontos de contato do cliente, sendo origens de dados como plataforma digital, sistema transacional, redes sociais, etc;
• Identifica o cliente como pessoa única diante de toda sua jornada;
• Permite que os usuários finais da plataforma, como Product Managers, Analistas de Dados, Analistas de CRM, Especialistas de Negócio e afins, explorem os dados e criem segmentações de maneira simplificada e autônoma, sem uso de código;
• Conecta outras soluções como destino, sendo elas CRM, ferramentas de mensageria, personalização de conteúdo e teste AB, a variar conforme o caso de uso e composição da stack MarTech.

Segundo o CDP Institute (principal referência no tema) existem 4 categorias de CDP que visam avaliar o potencial do software como solução. Essa classificação não necessariamente define seu nível de maturidade, mas sim seu escopo de abrangência. Apesar de CDP ser compreendida como software, na prática a empresa interessada pode reproduzir esse conceito com diversas tecnologias integradas, compondo assim uma Stack MarTech na companhia.

Resumidamente as categorias de CDP são:

1. Dados — gestão e integração de dados (escopo mínimo de uma CDP)
2. Analytics — além do escopo de Dados, contempla descoberta de segmentações através de modelos preditivos;
3. Campanha — além do escopo de Analytics, contempla gestão de réguas de comunicação para com o cliente;
4. Entrega — além do escopo de Campanha, contempla funcionalidades nativas de soluções MarTech, como mensageria, personalização, teste AB e afins.

Aqui na Warren Investimentos, iniciamos nosso MVP (Minimum Viable Product) Customer Data tendo como base casos de uso de integração com nosso CRM, no Hubspot. Atualmente, nossa solução produtiva está classificada como nível 1 de Dados, sendo gestão e integração seu principal escopo. Especialistas de Negócio e Analistas de CRM foram o público-alvo para o MVP, atendendo suas respectivas necessidades.

A Stack CDP

Definir a tecnologia base para compor a stack da CDP não é uma tarefa trivial. O CDP Institute sugere um framework para as empresas compreenderem o caso de uso e buscarem uma solução terceira mais aderente ao negócio. Porém, a contratação de um fornecedor nem sempre é o melhor cenário, principalmente no contexto de startups. Além do alto investimento financeiro, a aquisição de uma solução de mercado oculta grande parcela de customização necessária para que a CDP cumpra seu papel com êxito. Há um grande trabalho de Arquitetura de Negócio e Arquitetura de Informação, que nem sempre pode ser delegado a um terceiro, ação que muitas vezes nem é benéfica. Portanto, para quem tem o conhecimento dentro de casa — como é o caso do nosso Warren Data Team, desenvolver a própria solução pode ser uma alternativa extremamente válida.

Escolhemos o Hubspot para compor nossa CDP não apenas pela questão particular do caso de uso da Warren descrito ao longo deste post, mas também por termos no Hubspot nossa estratégia de CRM. Lá temos toda a base de clientes já gerenciada na ferramenta, com grande potencial para enriquecimento de dados na plataforma através de sua API. Dentre as principais informações de cliente contidas na base, destaca-se nosso identificador único de usuário, que é chave primária para associação de dados com outras origens do nosso ecossistema, mas não necessariamente o único dado de referência para enriquecimento. A ferramenta possui, também, uma boa opção de catálogo de dados para os usuários finais da plataforma, em especial os Analistas de Negócio e Analistas de CRM, o que, na prática, torna o uso da solução mais facilitado e intuitivo.

Nossa arquitetura para tratamento e envio de dados aos endpoints da API do Hubspot é a mesma instaurada em nosso Data Lake, com Terraform para a configuração do nosso ambiente Cloud hospedado na AWS, e Databricks responsável pela execução e orquestração do pipeline em python. Você pode saber mais detalhes no artigo escrito pelos conforme nossos engenheiros Thiago Heron e Marcos Soares de Oliveira Junior sobre Arquitetura No-Ops para Ingestão e Processamento no Lakehouse usando Terraform + Databricks (AWS), respeitando os padrões de desenvolvimento estabelecidos na Warren.

Representação alto nível da interação do cliente com a arquitetura CDP.

Caso de Uso inicial da CDP

Problema — Vacância no Reinvestimento de Fundos

Os produtos de investimento financeiro, em sua grande maioria, possuem um prazo de expiração. Na Warren, ao realizar um aporte financeiro em uma carteira de investimentos, o dinheiro do cliente é alocado para seus respectivos produtos e neles permanece vinculado até seu resgate ou prazo de expiração. No caso de expiração, o fluxo natural é que o dinheiro fique sem alocação até o cliente manifestar interesse novamente em um novo produto. Na prática, o período de vacância entre a expiração e renovação do investimento pode significar perda de rentabilidade, tanto para o cliente quanto para a Warren. A agilidade na oferta de renovação do investimento é fundamental, porém, não é permitido automatizar o reinvestimento do cliente sem interesse e autorização dele.

Proposta de Solução

A proposta da CDP visa detectar investimentos financeiros 2 dias úteis antes de sua expiração, para notificar os especialistas e consultores responsáveis por agilizar a oferta e a viabilidade do reinvestimento, incentivando a comunicação com os clientes por meio do CRM. Para isso, é necessário capturar atributos de investimento do cliente e o evento de detecção de expiração. A prática de ativação de dados neste cenário consiste em gerar tarefas de comunicação para especialistas e consultores de forma automatizada.

Entrega Final

É possível ter visibilidade da entrega final diretamente no CRM, tanto na exploração dos relatórios de cliente quanto na opção de catálogo do Hubspot, que possui agrupamento de informações e descritivo de negócio. No exemplo a seguir, algumas informações são evidenciadas, como:

• descrição dos produtos financeiros;
• data de expiração;
• valor total passível de reinvestimento.

Exemplo de catalogação no Hubspot das propriedades coletadas.

Com a entrega dos dados no Hubspot, utilizamos o recurso da própria ferramenta chamado Workflows para a automatização de criação de tarefas. Ele consiste em um validador de regras que, quando atingidas, avalia os atributos de investimento do cliente que foram especificados como acionadores, gerando uma tarefa automaticamente para os especialistas de investimento.

Exemplo de Workflow no Hubspot gerando tarefas aos especialistas.

Exemplo de atividades geradas no Hubspot para ação dos analistas.

Oportunidades de Evolução

Nosso Produto de Dados CDP é recente, mas já vem gerando bastante valor aos stakeholders e está em constante evolução, se adaptando às necessidades de negócio à medida que casos de uso são mapeados e oportunidades são entendidas. A Stack, tecnicamente falando, também está em evolução para tornar-se mais escalável ao nosso time de engenharia, com o objetivo de agilizar a conexão de origens e destinos de dados, bem como acelerar o processo de coleta de novos atributos e eventos de cliente, principalmente do nosso Data Warehouse (DW). Nosso DW é mencionado no artigo DBT Core com DataBricks SQL No Serverless, escrito pelos engenheiros Murilo Belarmino e Karinne Cristina.

Está em estudo a criação de um Data Mart que conecte CDP e DW, já que, sob uma perspectiva arquitetural, algumas práticas do artigo mencionado acima estão em aplicação na CDP justamente para promover sinergia entre as soluções. Da mesma forma, outras entidades do modelo relacional, presentes no Data Warehouse, estão complementando a visão Cliente do cenário Warren Investimentos, onde a tríade Cliente, Carteira de Investimentos e Produtos Financeiros predomina em praticamente todas as análises do Warren Data Team.

Mais detalhes traremos no nosso próximo post. Aproveite para nos seguir por aqui e não perder as próximas publicações!