Canva unifica y activa sus datos para impulsar la personalización de más de 260 millones de usuarios

Canva es una de las plataformas de comunicación visual de más rápido crecimiento en el mundo. Le permite a más de 260 millones de personas en 200 países diseñar, colaborar y publicar cualquier cosa, desde publicaciones en redes sociales hasta activos de marca a escala empresarial. Con la misión de hacer el diseño accesible para todos, Canva redefinió la forma en que las personas y las organizaciones se comunican visualmente.

Conforme su base global de usuarios crecía, Canva enfrentaba un reto cada vez mayor: personalizar el contacto con esa audiencia, a escala. Para sostener su crecimiento rápido y entregar experiencias relevantes y bien dirigidas a millones de usuarios, la empresa necesitaba una forma unificada y confiable de convertir grandes volúmenes de datos en insights accionables.

El reto: entregar personalización a escala

Canva ofrece a los usuarios pruebas gratuitas de su plataforma (en sus planes Free, Pro y Enterprise) a través de su modelo freemium. Escalar este modelo para atraer a más gente y hacer crecer el negocio depende de entender el comportamiento del usuario en cada touchpoint. Los equipos de marketing, ventas y engagement necesitaban una visión de 360 grados del cliente para optimizar la adquisición, la retención y el lifetime value.

Pero los datos estaban dispersos en decenas de sistemas, desde plataformas de publicidad y engagement como Google, Facebook y Braze hasta sistemas internos de analítica y de producto. Sin una fuente única de verdad, los equipos no podían comparar el desempeño con facilidad, construir segmentos de audiencia consistentes ni medir el impacto de las campañas.

Los ingenieros de datos gastaban tiempo valioso en construir y mantener integraciones frágiles y a la medida para mover datos entre sistemas. Estos pipelines se rompían con frecuencia cuando cambiaban las APIs, lo que generaba demoras en los reportes e inconsistencias que frenaban la toma de decisiones. En lugar de innovar o apoyar nuevas iniciativas de personalización, los ingenieros se quedaban atorados gestionando flujos manuales de datos.

Conforme las necesidades de personalización se expandían y los volúmenes de datos crecían, Canva reconoció que necesitaba una solución moderna y automatizada para centralizar y activar los datos en todo el negocio: una que eliminara el mantenimiento manual, asegurara la frescura de los datos y le diera a cada equipo acceso directo a datos confiables y listos para la analítica.

Fivetran + dbt: una base unificada y escalable para los datos

Para lograr la personalización a escala, el equipo de datos de Canva adoptó una base diseñada para la velocidad, la escalabilidad y la accesibilidad, impulsada por Fivetran y dbt. Juntas, estas tecnologías crearon un ciclo de vida de datos completo, desde la ingesta hasta la transformación y la activación, lo que ayudó no solo a centralizar los datos que estaban en silos, sino también a asegurar flexibilidad y adaptabilidad en toda la arquitectura de datos de Canva.

Fivetran se convirtió en el motor del movimiento de datos: centralizó de forma fluida los datos de más de 60 plataformas de marketing, ventas y engagement en Snowflake, la plataforma de datos en la nube de Canva. Con pipelines confiables y una amplia biblioteca de conectores, Fivetran eliminó el trabajo manual de ingeniería y aseguró que cada equipo tuviera acceso a datos confiables y actualizados. Con soporte para prácticamente cualquier fuente, Fivetran le permite a Canva probar fácilmente nuevas herramientas y aplicaciones sin necesidad de construir ni mantener APIs manuales. Esta flexibilidad le da a los equipos de Canva la libertad de innovar, elegir las aplicaciones que mejor se adapten y escalar sin concesiones.

“Era obvio que Fivetran era la elección correcta”, dice Frank Wu, Director of Data Platforms en Canva. “Nos hace ágiles y más receptivos a las necesidades del cliente, sin requerir recursos de ingeniería”.

Una vez que los datos aterrizaban en Snowflake, dbt se convirtió en el núcleo del flujo de transformación de Canva. El equipo de datos de Canva usó dbt para:

• Modelar y estandarizar la lógica central de analítica que ayudó al equipo a reportar resultados clave como sesiones, atribución de marketing e impresiones de búsqueda.
• Acelerar el impacto de los equipos de negocio mediante analítica de autoservicio (self-service) a través de contribuciones gobernadas en GitHub.
• Automatizar productos de datos downstream usando dbt post-hooks para exportar los datos modelados a Amazon S3 y aplicaciones internas

Al introducir el modelado incremental y una arquitectura por capas, Canva redujo los tiempos de construcción completa de datos de horas a solo minutos, lo que aceleró los flujos de analítica, agilizó la experimentación y entregó a los equipos insights más frescos y más rápido.

Pero la centralización y el modelado de datos eran solo una parte de la historia. Fivetran Activations convirtió esos datos en acciones concretas. Mediante Reverse ETL, Canva sincronizó datos enriquecidos desde Snowflake directamente con herramientas operativas como Braze y Salesforce, lo que permitió la personalización en tiempo real, la actualización dinámica de audiencias y una interacción optimizada con los usuarios, todo ello sin necesidad de soporte de ingeniería.

Al eliminar la necesidad de desarrollar APIs personalizadas, Activations proporcionó a los equipos de marketing de Canva una forma de autoservicio para convertir los datos en acciones dentro de las aplicaciones de negocio. Esta interoperabilidad permite a los equipos implementar fácilmente nuevos flujos de datos, probar herramientas emergentes y experimentar con las últimas innovaciones en aprendizaje automático, todo ello manteniendo la consistencia y la confianza en los datos a través de todos los sistemas.

“Fivetran nos ayuda a reconocer lo que está funcionando y a optimizar las oportunidades que descubrimos”, agrega Wu. “Fivetran Activations toma esos insights y los vuelve accionables, lo que nos permite entregar experiencias más personalizadas a nuestros usuarios”.

El impacto: insights más rápidos, personalización más inteligente y un ROI medible

Juntos, Fivetran y dbt transformaron la forma en que los equipos de datos y de marketing de Canva recolectan, preparan y activan los datos, lo que generó ganancias medibles en eficiencia, engagement y desempeño:

• Visibilidad de 360 grados del cliente a través de los touchpoints de marketing, ventas y producto.
• Semanas de trabajo manual reducidas a minutos, lo que permite a los analistas y a los equipos de marketing trabajar en modo autoservicio.
• Gobernanza más sólida y mayor confianza en los datos que fluyen entre sistemas.

Al unir el movimiento, la transformación y la activación de datos a través de Fivetran y dbt, Canva construyó una base unificada que conecta los insights con la acción e impulsa un engagement significativo para más de 260 millones de usuarios. La historia de Canva demuestra que cuando la infraestructura de datos moderna es automatizada, escalable y accesible, se convierte en algo más que un motor de analítica: se vuelve un catalizador de innovación, que permite a cada equipo moverse más rápido, experimentar con confianza y entregar experiencias que generan impacto.

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