Autopilot: Impulsando la búsqueda de Insights

Autopilot ayuda a empresas de todos los tamaños e industrias a automatizar el marketing, revitalizar las relaciones con antiguos clientes, llegar a audiencias nuevas y aumentar sus resultados. Los clientes pueden crear y enviar campañas por correo electrónico, servicios de mensajería de aplicaciones, SMS e incluso tarjetas postales físicas. Pueden importar todos sus contactos y organizarlos en segmentos inteligentes que inicien los recorridos de los clientes basados en los valores de los campos, los comportamientos o los códigos UTM.

La integración con soluciones de terceros como Salesforce, Zapier y Slack amplía aún más las capacidades de Autopilot. Cinco años después de su lanzamiento, el software de Autopilot es utilizado para generar hasta 50 millones de eventos por día. Gracias a Insights, ahora todos estos eventos pueden rastrearse y medirse, lo que ayuda a los expertos en recorridos de marketing a mejorar la experiencia del cliente y convertir más ingresos.

El primero en introducir Elastic en Autopilot fue Christopher Giffard, ingeniero de software sénior en la empresa de automatización de marketing. Giffard había utilizado Elastic Stack en un rol previo y, durante su primera semana en Autopilot, lo introdujo para logging y monitoreo.

Era la primera vez que Autopilot utilizaba una solución de base de datos para logging. El equipo de ingeniería había estado completamente enfocado en lanzar el software al mercado y, hasta esa fecha, había mantenido los registros en un servidor centralizado. En un esfuerzo por obtener más valor a partir de los registros, Giffard implementó Elasticsearch, Logstash y Kibana.

Esta solución de logging facilitó el diagnóstico y la solución de problemas para los ingenieros y administradores de productos. “Kibana es una asombrosa herramienta de exploración y nos brinda un panorama general de lo que sucede dentro de nuestro sistema, así como de los errores individuales. Eso significa que se requieren muchas menos tareas de depuración y scripting para obtener la información que necesitamos, y podemos tratar los problemas de manera más proactiva”, afirma Giffard. “Es nuestro primer recurso cuando hay un problema, ya que nos ayuda a diagnosticar la causa raíz de manera realmente integrada”.

También introdujo Elastic Stack en los fundamentos técnicos de Autopilot. Tres meses después de implementar la solución de logging, el equipo de ingeniería tuvo que enfrentarse a un desafío mayor.

Autopilot quería desarrollar una herramienta analítica fácil de usar para ayudar a los clientes a comprender el estado y el éxito de sus campañas. En aquel momento, el reporte estaba fragmentado con información proveniente de diversos almacenes de datos.

“Queríamos combinar todos los distintos eventos que tenían lugar y permitir que los clientes rastrearan y visualizaran el rendimiento de sus campañas con el correr del tiempo”, declara Giffard. “La idea era ayudarlos a medir factores como el éxito del correo electrónico A en comparación con el correo electrónico B, pero también identificar los canales y mensajes necesarios para convertir más ingresos”.

El primer paso para diseñar la herramienta fue un análisis de los datos subyacentes. Autopilot necesitaba comprender de dónde provenían y cómo podían rastrearse. Gracias a este proceso, Elastic Stack se identificó como el motor ideal para la herramienta. “Todos los datos eran temporales, y necesitábamos una solución que pudiera buscar entre ellos rápidamente y generar agregaciones. Elasticsearch es el sustento para eso”, asegura Giffard.

El equipo de ingeniería se sumergió de lleno en el proyecto, configurando una prueba de Elastic Cloud y activando un nuevo cluster. Por aquel entonces, la solución de logging se administraba a través de una solución de hospedaje de un tercero. No obstante, Giffard y sus colegas querían contar con los beneficios de una suscripción directa hospedada a través de Elastic Cloud. Uno de los aspectos principales era el acceso a las últimas versiones de Elastic Stack, así como de X-Pack.

Apenas unas semanas después del lanzamiento de la prueba, Autopilot se inscribió en Elastic Cloud con una suscripción Platino. Giffard afirma que Elastic ofrecía exactamente lo que necesitaban: potencia analítica, administración cómoda y escalabilidad sencilla. “Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, debe estar atento al modo de indexar y almacenar los datos. Se necesita una gran cantidad de mantenimiento de servidores”, asegura Giffard. “Mediante el uso de Elastic Cloud, no necesitamos ocuparnos de eso y podemos enforcarnos en crear características para nuestros clientes”.

El diseño del software de Autopilot está basado en el modelo de actor, así que por cada evento generado, hay una acción, un objeto, un contexto y un recurso, lo que permite registrar cualquier tipo de evento del cliente. Insights también se basa en este modelo y utiliza Elasticsearch para capturar estos cinco elementos más una marca de tiempo. A continuación, los datos pueden explorarse mediante Kibana y Timelion en el backend, y se presentan a los clientes a través de Insights.

En términos más prácticos, los clientes pueden definir los criterios del éxito para sus campañas basados en los eventos que quieren generar. Esto puede incluir la inscripción en un boletín informativo o en una prueba gratuita. A continuación, pueden rastrear y medir el modo de alcanzar estos objetivos.

El análisis temporal que ofrece Elastic Stack permite a los clientes rastrear las conversiones, pero también tener conocimientos sobre el motivo por el cual se convirtieron los clientes. “Los clientes pueden ver cuántos eventos ocurren y mapearlos con campañas específicas. Con Insights y el poder analítico que proporciona Elasticsearch, también pueden comprender mejor el rendimiento de sus campañas con el transcurso del tiempo”, asegura Giffard.

Si bien el desarrollo de Insights llevó apenas seis meses, hubo un gran ajuste en el camino. Durante la prueba beta, se descubrió que las estadísticas iniciales presentadas por Insights no eran tan útiles como podrían haber sido y debían calcularse de un modo completamente distinto. Originalmente, los eventos se presentaban en grafos y agregaciones en los momentos en los que se registraban, en lugar de incorporarlos en atribución de eventos y agrupación en series.

El sistema se rediseñó para atribuir los eventos automáticamente y brindar a los clientes un análisis más profundo del rendimiento de las campañas. Por ejemplo, pueden ver cuántos contactos agregados a una campaña en determinado día optaron por la conversión, independientemente de la hora en que lo hicieron. Elastic ayudó a Autopilot a tratar el impacto en el rendimiento de las nuevas consultas, así como a ajustar aspectos de su arquitectura de sistema para ofrecer un sistema rápido y estable.

“Elastic fue realmente útil para asegurarnos de poder rediseñar nuestras consultas y optimizar el rendimiento”, asegura Giffard. “De hecho, su soporte es uno de los aspectos más valiosos de nuestra suscripción. Es más bien un mecanismo de consultoría de desarrollo que nos permite hablar con los clientes sobre cualquier inquietud o dificultad que estemos teniendo y trabajar juntos para solucionarlas”.

El cambio podría haber desviado por completo el curso del proyecto, pero gracias al soporte de Elastic, Autopilot pudo configurar nuevas consultas en dos semanas. Y esas consultas se hicieron de solo lectura con Autopilot utilizando X-Pack Security para proteger la integridad de datos dentro de su cluster.

Ahora los clientes de Autopilot cuentan con acceso rápido a datos de rendimiento de las campañas, pueden ejecutar consultas complejas con unos pocos clics y ver los resultados inmediatamente. Giffard asegura que el equipo no podría haber alcanzado el mismo nivel de rendimiento para Insights sin Elastic. “Nuestra filosofía siempre ha sido brindar a nuestros clientes soluciones que fueran realmente fáciles de usar. Elastic nos permitió cumplir con lo prometido dentro de ese ámbito y crear una herramienta analítica de negocios que cualquiera pudiera usar”, declara Giffard.

Ahora Insights es un punto de venta clave para el software de automatización de datos de Autopilot y ayuda a los clientes a unir los puntos entre las campañas y los resultados comerciales. También se utiliza internamente para monitorear el uso del software de Autopilot y para la agregación del comportamiento de los clientes. “Nuestros clientes están encantados con Insights y, para nosotros, este es un paso clave hacia el diseño de soluciones para casos de uso más amplios. Para lograrlo, incorporaremos aún más datos en Elasticsearch”, asegura Giffard.