Wie HP mit Databricks CustomerLake eine KI-ready CDP aufbaut
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Durch die Implementierung von Databricks CustomerLake auf seiner bestehenden Plattform hat HP die Bereitstellungszeit für Zielgruppen von Monaten auf zwei Stunden verkürzt und die voraussichtlichen Total Cost of Ownership (TCO) der CDP um bis zu 40 % gesenkt. Die Bereitstellung führte Medien-, Marken- und Intent-Daten in einem gobernierten Marketing Lakehouse zusammen, skalierte die Erfassung von Topics auf rund 20.000 und verkürzte die Zeitspanne für den Datenaustausch von drei Monaten auf 48 Stunden.
* HP war in 2 Stunden statt in 2 bis 3 Monaten bereit für Zielgruppen. Mit Databricks CustomerLake konfigurierte HP gobernierte Datenmodelle und veröffentlichte Attribute direkt auf seiner bestehenden Databricks-Basis, was die Erstellung von Zielgruppen drastisch beschleunigte. * HP schätzt die Einsparungen bei den CDP-Gesamtkosten (TCO) auf bis zu 40 %. Die Konsolidierung der CDP-Funktionen mit CustomerLake könnte die TCO von HP im Vergleich zum früheren composable CDP-Ansatz um bis zu 40 % senken. * HP hat seinen Marketing-Kontext durch 90 % neue Signale erweitert. HP hat Medien-, Marken-, Intent- und technografische Daten in seinem Marketing Lakehouse zusammengeführt, die Erfassung von Intent-Daten von 75 auf ca. 20.000 Topics ausgeweitet und vergleichbare gobernierte Datenaustauschzeiten von drei Monaten auf 48 Stunden reduziert.