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Proyecto ·
Implantación de Real-Time CDP desde cero en seguros
Sector: Seguros
Contexto: una gran aseguradora española
- Adobe Experience Platform
- Real-Time CDP
- Adobe Journey Optimizer
- Query Service
- Data Prep
- Confluent Kafka
- Web SDK
El problema
La aseguradora no tenía CDP. Había que incorporar datos históricos y eventos en tiempo real para personalizar la app con AEP y AJO. El primer objetivo era un MVP que pudiera pasar a producción y admitir nuevos casos de uso.
Qué hice
- Definí la arquitectura y lideré la implantación desde el MVP hasta su preparación para producción. Decidí qué datos persistir en Profile y cuáles en el data lake.
- Resolví las identidades que llegaban de sistemas legacy con Data Prep y Profile. Programé consultas en Query Service para reconciliarlas.
- Integré el consentimiento desde Kafka hasta Profile y la activación. Preparé una carga separada para los consentimientos históricos.
- Construí la personalización de la app en AJO. Al comprobar que las actualizaciones de Profile desde los journeys no persistían en el data lake, diseñé la reconciliación nocturna. Documenté esa dependencia, su monitorización y recuperación para el traspaso.
- Definí la arquitectura objetivo de Decisioning y nuevos canales. Quedó diferenciada de lo desplegado: Decisioning no llegó a producción antes del traspaso.
Resultado
- Los perfiles duplicados que generaban los eventos y cargas de sistemas legacy bajaron alrededor de un 30%.
- Los emails que llegaban sin mapear se redujeron a menos de la mitad de su volumen inicial.
- La instancia pasó a operación diaria, con más de un millón de perfiles.
Para seguir
Cómo puedo ayudarte
Primer caso de uso en producción →
Si necesitas llevar un primer caso de uso desde las fuentes hasta la activación y el traspaso operativo.
Prueba la decisión
¿Profile o data lake? →
Prueba qué eventos necesitan Profile y cuáles pueden quedarse en el data lake, una decisión central de este proyecto.
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