A Asana unifica dados dos clientes e capacita equipes com o Twilio Segment

Desafio

A Asana enfrentava dificuldades com a criação manual e demorada de audiências e com dados isolados, dispersos em diversas fontes. Uma maneira mais rápida e unificada de ativar insights precisos dos clientes era necessária.

Solução

O Twilio Segment unificou os dados dos clientes da Asana em todos os sistemas, capacitando as equipes de marketing a criar audiências de autoatendimento e tomar decisões com base em insights em tempo real, aumentando a eficiência e a escalabilidade da engenharia.

O trabalho em equipe não “funciona” da mesma forma que há dez anos. Aparentemente, nunca foi tão fácil se conectar. Mas, na prática, a multiplicidade de ferramentas, dispositivos e canais gera atrito. As informações se fragmentam, o contexto se perde e o que deveria ser uma colaboração confiável muitas vezes parece uma sessão intensa de ioga.

É aí que entra a Asana. A Asana viabiliza a colaboração eficaz entre pessoas e IA, ajudando as equipes a alcançar metas com mais inteligência e rapidez. Ao longo dos últimos mais de 15 anos, evoluindo de uma startup para uma empresa de porte corporativo, a Asana enfrentou um desafio comum a organizações que crescem rapidamente: adequar sua infraestrutura de dados ao ritmo da expansão.

Sistemas e processos que são eficientes para equipes menores muitas vezes precisam ser repensados à medida que as organizações se ampliam, contando com milhares de colaboradores em diferentes funções e regiões. Com várias integrações ponto a ponto, os dados se fragmentam entre as plataformas e o que antes exigia coordenação simples passa a demandar orquestração sofisticada.

A Asana precisava de uma nova abordagem que funcionasse não apenas entre os dispositivos, mas entre as funções e localidades. Além disso, era necessário conectar seus dados com a mesma integração que a empresa conecta as pessoas.

Ao firmar uma parceria com a Twilio, a Asana iniciou uma jornada para repensar como as equipes criam audiências e tomam decisões com base nos dados. Ao longo do processo, eles descobriram uma nova maneira de trabalhar, alinhando as áreas de marketing, sucesso do cliente e engenharia.

Antes da Twilio, o engajamento com o cliente na Asana era complexo e demorado. Toda campanha começava com um ponto problemático bastante conhecido: o entendimento dos dados.

Equipes de sucesso do cliente e operações de marketing, entre outras, enfrentavam atrasos recorrentes no acesso a dados confiáveis dos clientes. Por exemplo, identificar grupos de usuários de alto valor para iniciativas de contato exigia extrair dados de vários sistemas, incluindo ferramentas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), análise do uso de produtos e planilhas internas, e, em seguida, colá-los manualmente em listas estáticas. Esse processo podia demorar de nove a dez horas por trimestre, com o risco de gerar segmentos desatualizados até o lançamento das campanhas.

A área de marketing enfrentava atrasos semelhantes. Para criar uma audiência para uma nova campanha era necessário enviar uma solicitação para análise e esperar até dois dias pela resposta. Esses gargalos desaceleravam o time-to-market, limitavam a experimentação e dificultavam a reação às mudanças nos comportamentos dos clientes em tempo real.

Do ponto de vista técnico, a equipe de engenharia administrava diversos pipelines de dados entre sistemas subsequentes. Sem uma estrutura centralizada para definir e reutilizar segmentos de audiência, as equipes muitas vezes recriavam audiências semelhantes em paralelo, resultando em retrabalho e atividades de manutenção demoradas.

A Asana sabia que algo precisava mudar.

“Identificamos a oportunidade de migrar das integrações ponto a ponto para uma arquitetura combinável que poderia ser dimensionada entre as equipes”, afirmou Grace Liu, product owner para a CDP (Customer Data Platform, plataforma de dados do cliente). “Foi preciso pensar holisticamente sobre resolução de identidade, necessidades de ativação em tempo real, integração com o data warehouse e redução do ônus de engenharia enquanto tornávamos as campanhas mais ágeis.”

Quando a empresa avaliou as soluções, o Twilio Segment se destacou. Sua arquitetura combinável garantiu à Asana a flexibilidade necessária para reunir dados de eventos e insights de data warehouse em tempo real, mantendo o controle e a conformidade sobre o fluxo e o destino dos dados.

“Não queríamos reinventar a roda sempre que um novo caso de uso ou uma solicitação de dados surgisse”, afirmou Sai Kesavamatam, arquiteto de dados da Asana. “A decisão sobre o design da arquitetura foi consciente desde o início.”

Então, após um planejamento cuidadoso, a Asana e a Twilio partiram para a execução:

• A transformação começou com o Segment Connections. Essa funcionalidade permitiu que a Asana capturasse seletivamente eventos críticos de produtos e da web em tempo real. Em vez de inundar o sistema com todos os dados possíveis, a Asana criou diretrizes para decidir quais eventos justificavam a coleta em tempo real e quais poderiam ser atualizados em lote. Esse equilíbrio pragmático manteve os custos sob controle e viabilizou casos de uso como gatilhos de onboarding.

• Em seguida, o Segment Unify garantiu a capacidade de unir dados de usuários anônimos e conhecidos. Quando um usuário acessava um artigo de ajuda no site e depois fazia login no produto, essas ações eram conectadas em um perfil unificado. Com essa mudança, a equipe de sucesso do cliente obtém visibilidade dos sinais de intenção aos quais jamais havia tido acesso.

• A verdadeira inovação foi possibilitada pelo Linked Audiences do Segment Engage. Em vez de depender exclusivamente de Reverse ETL, em que os dados são enviados em lotes a partir do data warehouse, a Asana agora pode consultar o data warehouse diretamente em um modelo “zero-cópia”. “Com o Linked Audiences, a sincronização de dados é executada e processada em tempo real sobre nosso data warehouse, possibilitando obter uma representação simultânea do volume e do perfil da audiência”, explica Liu.

• Para integrar todos os elementos, a equipe de engenharia se baseou no grafo de dados. Essa estrutura permite modelar os dados uma vez e disponibilizá-los para análise, ativação na CDP e ferramentas subsequentes. O que antes exigia retrabalho entre os pipelines agora poderia ser feito uma única vez, de maneira organizada, assegurando a reutilização contínua. “É aí que entra a eficiência da engenharia”, explica Kesavamatam. “Criamos um único objeto e, depois de disponibilizado para a camada de dados, ele permanece diretamente acessível para o Segment.”

Que benefícios a Asana obteve desde que superou seu desafio com a CDP? Em primeiro lugar, velocidade.

Os tempos de espera das equipes de marketing e de sucesso do cliente passaram de dois dias para execução no mesmo dia. Agora, elas mesmas podem criar audiências sob demanda, com a confiança de que os dados são precisos. Essa autonomia se traduz em campanhas mais ágeis, mais experimentos e a capacidade de responder aos clientes em tempo real, e não posteriormente. Em pouco mais de um ano desde a implementação, as equipes criaram audiências no Segment e economizaram mais de 250 dias úteis.

A precisão e a eficácia da segmentação também melhoraram. Com a resolução de identidade unificada, a Asana pode conectar atividades na web, comportamentos no produto e dados de enriquecimento.

• Um cliente que leu um documento de ajuda, mas não avançou no uso do produto, pode ser sinalizado para um contato proativo.

• Um usuário de teste pode receber mensagens de onboarding acionadas por eventos de produtos em tempo real.

• Até os e-mails de ativação do AI Studio da Asana podem ser enviados assim que uma conta é criada.

Por meio de várias experiências lançadas, a Asana observou um aumento de até 57% nos leads da web provenientes de campanhas de mídia paga, um crescimento de 48% no interesse pelos cursos da Academy e uma taxa de conversão de e-mails da área de sucesso do cliente em reuniões de 4%, fornecendo resultados mensuráveis em pontos de contato importantes.

O impacto na equipe de engenharia também foi positivo. Em vez de manter três ou quatro pipelines paralelos alimentando os mesmos dados em diferentes sistemas, agora a equipe gerencia um só objeto unificado no data warehouse. Esse objeto pode ser usado para relatórios, ativação ou qualquer caso de uso futuro, sem necessidade de trabalho extra.

A ativação nos sistemas subsequentes também foi facilitada. O Linked Audiences simplifica a sincronização de segmentos em canais de mídia paga e e-mail, assegurando mais controle aos profissionais de marketing e garantindo que os engenheiros não precisem criar integrações personalizadas para cada nova solicitação.

Talvez o mais importante seja a autonomia conquistada pelas equipes da Asana, contando com capacidade para criar o que for necessário, sem gargalos.

Resultado final: o engajamento com os clientes é mais oportuno e relevante em cada etapa da jornada.

Em pouco tempo, a Asana evoluiu de uma estratégia de dados básica para uma estratégia ágil, integrada e pronta para ativação.

Hoje, a criação de audiências é rápida e simples. Os perfis dos clientes são holísticos, compilando dados da web, de produtos e de enriquecimento. As campanhas podem ser acionadas por eventos em tempo real, como onboarding de avaliação ou ativação do AI Studio. A equipe de engenharia não fica mais presa à construção de pipelines redundantes, graças a um grafo de dados unificado.

Como disse Liu, “Agora, o foco é ampliar a experimentação e descobrir a abordagem mais eficaz de alcançar nossos clientes, garantindo que nossa base de dados esteja pronta para as próximas iniciativas, como audiências preditivas orientadas por IA ou experiências de novos produtos”.

Na economia atual guiada por experiências, essa capacidade não é apenas recomendável. É o que diferencia as empresas que acompanham as tendências daquelas que inovam.