Visão geral
A solução Unified Profiles for Travelers and Guests on AWS ajuda você a fornecer, mesclar, remover dados redundantes e centralizar automaticamente informações de viajantes e hóspedes de toda a sua empresa. Ela oferece uma fonte de dados única para profissionais de marketing, vendas, operações e experiência do cliente, fornecendo os dados necessários para que eles consigam criar uma visualização centralizada do cliente. Uma experiência de cliente perfeita e personalizada ajuda a aprofundar a conexão entre o cliente e sua marca e, com alguns cliques, as informações do cliente são agregadas de vários sistemas internos de registros, produzindo um perfil de cliente unificado em lote e quase em tempo real. Agora, você pode obter uma compreensão mais rápida e profunda dos seus viajantes e hóspedes para proporcionar uma experiência de cliente personalizada e sob medida.
Benefícios
Integra-se aos seus sistemas de gerenciamento de propriedades e plataformas de dados de clientes. Além disso, um plano de processo detalhado é fornecido para todas as fontes de dados comuns de turismo e hospitalidade, como reservas, perfis de fidelidade, estadias em hotéis e interações com o atendimento ao cliente, minimizando o trabalho de transformação de dados para integrar essa solução.
Use uma ampla variedade de recursos de Resolução de identidade com base em regras e inteligência artificial (IA). A arquitetura modular dessa solução também permite uma lógica de correspondência personalizada e pode ser integrada a parceiros da AWS.
Os dados confidenciais dos viajantes são armazenados em um datastore de clientes especializado da AWS e localizado na sua conta da AWS. Isso ajuda a implantar um sistema de permissões com controles rígidos de acesso aos dados dos viajantes.
Fornece atualizações quase em tempo real para que seus clientes possam reagir a todas as mudanças nos perfis de seus viajantes, como cancelamentos de reservas ou check-outs em hotéis. Aproveite a visualização completa dos seus viajantes e hóspedes para comunicações oportunas e personalizadas.
Detalhes técnicos
É possível implantar automaticamente essa arquitetura ao usar o guia de implementação e o modelo do AWS CloudFormation associado.
O fluxo do processo de alto nível para os componentes dessa solução da AWS que foram implantados com o modelo do AWS CloudFormation é semelhante ao seguinte:
Etapa 1
Dados: a solução permite que os clientes ingiram dados usando um fornecimento em lote ou em tempo real. O fornecimento em lote tem a opção de ingerir dados diretamente no bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) da solução ou usar o Travel and Hospitality Application Connectors Catalog on AWS.
O fornecimento em tempo real ingere dados ao enviar os objetos diretamente para o Amazon Kinesis. Os dados devem seguir o esquema do Travel and Hospitality Application Connecters Catalog on AWS. Todos os objetos enviados para o fornecimento são armazenados em backup no Amazon S3 ao usar o Amazon Data Firehose.
Etapa 2
Ingestão: os dados do fornecimento em lote são processados usando o AWS Glue. Os dados em tempo real são processados usando o AWS Lambda. Os dados são transformados em registros do Amazon Connect Customer Profiles, um formato simples e adequado para ingestão no Amazon Connect Customer Profiles.
Etapa 3
Os dados são ingeridos no Amazon Connect Customer Profiles. As regras de correspondência em tempo real são aplicadas em conjunto com os trabalhos semanais de resolução de identidade baseados em machine learning.
Etapa 4
O Amazon Connect Customer Profiles exporta alterações de perfil em tempo real para o Amazon Kinesis Data Streams. Uma função do Lambda recupera o perfil completo e o ingere por meio do Firehose no Amazon S3. Os perfis também são publicados no Amazon EventBridge.
Etapa 5
Além disso, ou em vez de usar o AWS Entity Resolution, os clientes podem usar parceiros como Amperity ou a própria lógica de resolução de identidade para fornecer correspondências de perfil para o Amazon DynamoDB.
Etapa 6
O front-end permite que um administrador de dados monitore a ingestão e a qualidade dos dados. Ele também contém funções prontas para uso de pesquisa e de exibição de perfis que podem ser utilizadas pela equipe de atendimento ao cliente. Os perfis podem ser mesclados manualmente pelos usuários. O acesso aos dados é gerenciado por permissões usando grupos do Amazon Cognito.
Etapa 7
Uma função do Lambda, iniciada pelo Amazon CloudWatch, é executada de hora em hora para otimizar o particionamento de dados.
Etapa 8
Todas as ingestões e os erros de processamento são registrados em uma tabela do DynamoDB por meio de várias filas do Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS).
- Data de publicação
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