- DATOS: la infraestructura de datos emplea un lago de datos para garantizar escalabilidad, velocidad y flexibilidad. La integración de datos cubre todas las técnicas para conectar todas las variedades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- MODELADO: la capa de modelado es el entorno para facilitar modelos y análisis avanzados. Estos incluyen: modelos de mezcla de marketing, aprendizaje automático, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, segmentación, LTV, modelos de atribución y muchos más. La clave de esta capa es tener el entorno de análisis y las herramientas necesarias para generar estos modelos (por ejemplo, Python y R).
- PERFILACIÓN: la capa de creación de perfiles es la parte de la pila en la que atribuimos datos, métricas y comportamientos medibles para construir segmentos y perfiles individuales (en los casos en que recopilamos estos datos). También podemos utilizar nuestros datos para comparar o agregar perfiles de proveedores externos.
- PERSONALIZACIÓN: esta capa de personalización es la parte de la pila que aprovecha los modelos y los datos para ofrecer contenido y experiencias basadas en el comportamiento y las preferencias. Usamos la información de audiencia de nuestro DMP y la creación de perfiles para almacenar preferencias y cumplir con ellas también.
