Semmántica en el Adobe Technical Accelerator

La semana pasada tuve la oportunidad de participar en el Adobe Technical Accelerator, un evento que reunió a líderes de producto, expertos técnicos y profesionales en la consultoría de servicio Adobe para profundizar en las capacidades de Adobe Experience Platform (AEP), Real-Time CDP (RTCDP) y Customer Journey Analytics (CJA).

Fue una experiencia sumamente enriquecedora que combinó presentaciones inspiradoras, sesiones prácticas y un gran intercambio de ideas. De Ingenieros para Ingenieros. Hablamos el mismo idioma.

Adobe Experience Platform y Customer Journey Analytics

La combinación ganadora para la personalización a escala

La jornada comenzó con un espacio de coffee & networking, el punto de partida ideal para conectar con otros profesionales y equipos de toda Europa.
Comenzamos con una introducción general por el director de Adobe en Rumania, las primeras sesiones se centraron en el proceso de transición entre los equipos comerciales y técnicos —un tema clave para garantizar que la visión estratégica se traduzca correctamente en una implementación efectiva.

Posteriormente, exploramos casos de uso y cómo estos pueden sentar las bases de una personalización a escala. Las sesiones prácticas nos permitieron diseñar arquitecturas de información, identificar las fuentes de datos relevantes y pensar en cómo orquestar experiencias personalizadas usando AEP como fuente y CJA como herramienta para tener una visión buena del desempeño.

¿Qué es Adobe Customer Journey Analytics?

Adobe Customer Journey Analytics es una aplicación de análisis que unifica y armoniza datos de múltiples canales y fuentes (online, offline, etc.) en un solo lugar. Su objetivo principal es permitir a las organizaciones visualizar y analizar el recorrido completo del cliente, identificando fricciones y midiendo el impacto de todas las interacciones.

Te contamos para qué sirve esta herramienta:

Optimización de contenido y recursos creativos: Identifica qué activos o atributos funcionan mejor y cuáles deben retirarse para mantener la coherencia y efectividad de la marca.
Mejora continua basada en datos e IA generativa: Usa métricas e insights impulsados por IA (color, emoción, tono) para comprender qué contenido conecta más con los usuarios y aumentar el engagement.
Maximización del ROI y eficiencia del marketing: Evalúa el retorno de la inversión creativa por campaña o temporada, asegurando que el presupuesto se use en contenidos de alto rendimiento.

El día concluyó con presentaciones de casos reales sobre cómo la combinación entre AEP y CJA ofrece una visión unificada del cliente impulsando su crecimiento.

Destacamos por un lado el volumen de datos que pueden manejar las herramientas, y por otro, como la buena planificación y clara definición de la arquitectura y un modelo de datos será vital a la hora de especificar los requerimientos de implementaciones para cada caso de uso.

¿Qué tienes que tener en cuenta antes de una implementación?

Desde Adobe hicieron mucho énfasis en lo que tiene que tenerse en consideración antes de llevar a cabo una implementación. Definir bien los tipos de audiencias, sus atributos, el consentimiento, los criterios de descalificación, los desafíos en la configuración de las identidades y cuales son las primary keys. Siempre pensando en el coste y el beneficio de cada caso de uso así como en la velocidad de ejecución de la ingesta de datos para después activarla de forma optimizada.

Evento Adobe Technical Accelerator Bucarest

Adobe Real-Time CDP

El segundo día estuvo dedicado a Adobe Retal-Time CDP y su ecosistema. Comenzamos con una introducción al producto y luego nos adentramos en temas de arquitectura, ingesta y activación de datos.

Continuamos la sesión del primer día, usando el mismo caso de uso de Adobe, reutilizando la misma arquitectura y modelo de datos nos enseñaron a cómo estructurar el flujo de datos, desde su captura hasta la activación omnicanal, manteniendo siempre la gobernanza y el consentimiento del usuario como foco.

La pregunta recurrente es: ¿Stream o Batch? Te explicamos ambas opciones.

¿Qué es la ingesta de datos modo “Streaming”?

Qué es: Ingesta en tiempo real de datos que llegan de forma continua (por ejemplo, clics de usuarios, sensores IoT, logs de servidores, o eventos de una app).
Cómo funciona: Los datos se procesan a medida que se generan, con baja latencia.
Para qué puede ser útil:
- Monitoreo en tiempo real: por ejemplo, detectar errores o fraudes.
- Dashboards o analítica instantánea.
- Activación de experiencias personalizadas al momento. Por ejemplo, en Adobe Experience Platform, para activar audiencias en vivo.

¿Qué es la ingesta de datos modo “Batch”?

Qué es: Ingesta por lotes, donde los datos se recopilan durante un período (minutos, horas, días) y luego se procesan de manera conjunta.
Cómo funciona: Se ejecutan cargas programadas o manuales. Por eje ejemplo, un archivo CSV o un dataset histórico.
Para qué puede ser útil:
- Procesar grandes volúmenes de datos históricos.
- Consolidar información de sistemas CRM, ERP o bases de datos.
- Analítica que no requiere de inmediatez como por ejemplo, reportes diarios o semanales.

Tipo	Frecuencia	Uso principal	Ejemplo
Streaming	Tiempo real	Reacción inmediata	Eventos web/app, IoT
Batch	Periódico	Análisis histórico	Cargas diarias desde CRM

Uno de los momentos más interesantes fue el workshop práctico, donde diseñamos casos de uso de activación basados en segmentos en tiempo real. Ahí es donde a menudo afloran múltiples retos y donde una buena planificación, definición e implementación serán clave.

Adobe es consciente de las dificultades que esto conyeva, de ahí la sesión sobre herramientas de diagnóstico impulsadas por IA y un adelanto del roadmap de RTCDP, donde los equipos de producto compartieron nuevas funcionalidades en desarrollo.

3. Integración de datos desde múltiples fuentes

El tercer día estuvo dedicado a CJA (Customer Journey Analytics). Aprendimos sobre la recopilación e integración de datos desde múltiples fuentes, el stitching de identidades y las mejores prácticas para obtener una vista 360° del cliente.

Esta parte es muy interesante, ya que al disponer de datos de distintas fuentes, Adobe va a permitir, empleando Identity Graph, mapear todas estas identidades y poder así cruzar datos de distintas fuentes, e incluso, asociar datos de usuarios no identificados.

¿Qué es Identity Graph?

El Identity Graph se encarga de resolver el desafío de la identidad. Podemos denominarlo como la columna vertebral que transforma múltiples fragmentos de interacciones dispersas en una única y coherente vista del recorrido del cliente, permitiendo un análisis preciso de principio a fin.

Identity graph nos va a ayudar a:

Unificación de identidades: Conecta múltiples identificadores de un mismo usuario (cookies, correos, IDs de dispositivos, CRM, etc.) para crear una visión única del cliente.
Reconocimiento entre canales: Permite identificar al mismo usuario a través de web, app, email y canales offline, incluso si usa distintos dispositivos o navegadores.
Activación y personalización coherente: Facilita experiencias consistentes y personalizadas en todos los puntos de contacto, usando la identidad unificada para segmentación, activación y medición más precisa.

Durante la sesión de Reporting Power, exploramos nuevas capacidades de visualización y análisis, y posteriormente conocimos el roadmap del producto, que apunta hacia una analítica cada vez más inteligente y automatizada.

4. Migración de Adobe Analytics a Customer Journey Analytics

Antes de hablar sobre la migración de de Adobe Analytics a Customer Journey Analytics hablemos de cuando tiene sentido migrar de a CJA. La migración a CJA tiene sentido cuando necesitas analizar el recorrido completo del cliente, unificando datos de todos los canales (online y offline) y requieres flexibilidad ilimitada en dimensiones, métricas y configuración de datos históricos.

Para una migración de Adobe Analytics a Customer Journey Analytics debemos tener los siguientes aspectos en cuenta:

Alineamiento de métricas y dimensiones a mapear en CJA y AA, para que haya consistencia, reporting coherente y calculos correctos.
Diferencias de lógica de sesiones, hay que tener en cuenta como reglas de sesiones se diferencias entre AA y CJA y su impacto en los datos.
Conectores y validación de la ingestión de datos:, siempre debemos asegurar que los streams de datos son correctos para disponer de real time y datos históricos.

CJA no sustituye a Adobe Analytics porque no reemplaza la recolección ni la granularidad nativa de datos de interacción en tiempo real; su valor está en unir, normalizar y analizar múltiples fuentes para entender el journey completo del cliente. Mientras AA sigue siendo la fuente principal de métricas y dimensiones web/app, CJA funciona como capa de análisis avanzada que permite segmentación, integración de datos externos y reportes cross-channel, sin alterar ni reemplazar los datos originales de AA.

Adobe Content Analytics, extensión dentro de Customer Journey Analytics

Dentro de CJA, habrá herramientas como Adobe Content Analytics que es una extensión especializada dentro del ecosistema de Customer Journey Analytics (CJA), construida sobre Adobe Experience Platform (AEP) y su valor radica en aportar análisis basado en IA de atributos de contenido (imágenes, texto, etc.) integrados al journey completo del cliente

Será una herramienta principalmente para analistas y dueños / generadores de contenido. Esto puede ser muy interesante, ya que es algo que nos demandan a menudo nuestros clientes, sobre todo para definir su estrategia de contenido.

Bonus! Flujos de trabajo impulsados por IA

El día cerró con discusiones sobre flujos de trabajo impulsados por IA (Agentic Workflows & MCP) y una mesa abierta donde compartimos aprendizajes, desafíos y visiones de futuro. Adobe nos compartió sus planes sobre servidores MCP para Adobe analytics y CJA para que todos los agentes de IA puedan consumir datos. Estas funcionalidades están todavía en Beta, si tienes interés te remiitmos a este vídeo.

Esta parte fue sinceramente la que más preguntas y curiosidad levantó en la audiencia. Salimos con una idea clara de cómo Adobe plantea introducir agentes de IA dentro de sus productos, y nos dejó a todos los partners con muchas inquietud de saber cómo sacarle partido y ofrecer soluciones a nuestros clientes ante un futuro que cambiará la forma de trabajar y los equipos necesarios para ello.

Adobe aclaró sobre el uso de la IA para AA y CJA y el funcionamiento de prompts.

Lo que podemos esperar de agentes:

La IA generará visualizaciones
La actualizará visualizaciones actuales
La IA Clarificará preguntas del tipo: Cual es el beneficio total por canal

Lo que no realizarán dichos agente de IA:

Pero la IA no dirá el por qué.
No calculará campos calculados customizados
No sintetizará insights de la última visualización

Te compartimos varias aplicaciones concretas.

Caso de uso	Valor
1. Evaluar con qué frecuencia se utilizan o se sobreutilizan los recursos/atributos	Retirar los recursos que tienen bajo rendimiento o que ya no se ajustan a las directrices de la marca
2. Visualizar si el rendimiento de los atributos de contenido ha mejorado, disminuido o permanecido igual	Priorizar y ofrecer contenido en tendencia que esté resonando con los clientes para mantenerlos comprometidos
3. Comprender cómo la ubicación o el emplazamiento impacta en la relevancia creativa para los usuarios finales	Publicar el contenido donde tenga más sentido, aumentando los clics y las conversiones
4. Verificar qué atributos creativos, en diferentes imágenes, están generando mayor interacción	Los nuevos atributos derivados de la IA generativa, como color, emoción y tono, se destacan para obtener más rápidamente información sobre el éxito creativo
5. Ver fácilmente el ROI de tu contenido en general, por temporada y por campaña. Profundizar en los detalles creativos.	Establecer el retorno de la inversión creativa en función de diferentes promociones o estrategias de personalización
6. Eliminar contenido creativo que muestre signos de fatiga (bajo nivel de interacción)	Asegurarte de ofrecer el contenido adecuado y no desperdiciar presupuesto en recursos de bajo rendimiento

Un verdadero intercambio de conocimiento

Más allá de las sesiones formales, lo más valioso fue la oportunidad de intercambiar ideas directamente con los líderes de producto y otros profesionales que enfrentan retos similares. Pudimos compartir nuestra experiencia con clientes, aportar perspectivas nuevas y contribuir activamente al rumbo de las próximas innovaciones en AEP, RTCDP y CJA.

El evento fue, sin duda, un espacio de colaboración y co-creación que reforzó la idea de que la tecnología es solo una parte del éxito: la clave está en conectar estrategia, datos y personas.

Como parte del grupo hiberus, Gold Partner de Adobe, disponemos de la experiencia en herramientas Adobe tanto en sector público como privado ¿Tienes preguntas sobre Adobe? Contáctanos sin compromiso. En Semmántica, agencia SEM y de análisis de datos estaremos encantados de ayudarte.