Cómo funciona una plataforma de datos de clientes

La categoría de plataformas de datos de clientes (CDP) está experimentando un gran crecimiento en la tecnología empresarial actual. Para entender por qué, habría que analizar algunos de los retos subyacentes a los que se enfrentan muchos sectores relacionados con los datos, la IA y la personalización.

Los clientes quieren una experiencia adaptada a sus preferencias. Suelen optar por empresas que comprenden quiénes son y qué necesitan. Quieren empresas que interactúen con ellos de acuerdo con sus preferencias y horarios a través de una experiencia conectada que combine interacciones digitales y físicas.

Al mismo tiempo, las empresas han empezado a utilizar la IA generativa y predictiva para ayudar a los equipos a ofrecerles a los clientes lo que quieren, dentro del contexto adecuado. Unificar los datos de primera mano de clientes y ayudar a los equipos a actuar es fundamental para satisfacer las expectativas de los clientes y aprovechar todo el potencial de la IA.

¿Cómo encaja la CDP en todo esto? Echemos un vistazo.

• ¿Qué hace una plataforma de datos de clientes?
• ¿Cómo funciona una plataforma de datos de clientes?
• ¿Para qué se utiliza una plataforma de datos de clientes?
• 4 claves para tener éxito con una CDP

Las plataformas de datos de clientes son una tecnología que permite a las empresas recopilar datos de clientes desde cualquier canal, sistema o transmisión de datos para elaborar un perfil unificado que se actualiza en tiempo real. Esto permite obtener más información sobre sus clientes, sus recorridos y cómo puede ofrecerles la experiencia fluida que esperan. Cuando un cliente le envía un mensaje en las redes sociales, compra en su tienda online o visita su tienda física, todos esos datos se introducen en la CDP en tiempo real.

Vivimos en una época en la que el cliente tiene el control. Amazon puede predecir qué productos vamos a comprar. Netflix nos recomienda las series que nos van a gustar. Los clientes quieren experiencias personalizadas y un servicio rápido, y esperan que las empresas conozcan sus preferencias al detalle. Lo que antes era una ventaja empresarial se ha convertido en la forma en la que funcionan las empresas.

Los clientes quieren que sus interacciones en el sitio web de una empresa se trasladen a la aplicación móvil e incluso a sus visitas a las tiendas. Y quieren que todo se sincronice en tiempo real para que sus necesidades se vean satisfechas al instante en todos los canales. El problema es que, para la mayoría de las empresas, esos entornos funcionan a partir de conjuntos de datos distintos almacenados en aplicaciones, hojas de cálculo y almacenes o lagos de datos, aunque el cliente sea el mismo.

Cuando los clientes pasan de un canal a otro y por diferentes departamentos, esperan que sus experiencias sean coherentes y "en el momento". La mayoría de los recorridos de los clientes implican tres o más canales diferentes (correo electrónico, sitio web y aplicación móvil, por ejemplo). Los clientes tienden a moverse sin problemas y rápidamente entre esos canales, así como en las experiencias con ventas, servicios, comercio y dispositivos conectados. No obstante, estos entornos de datos no están sincronizados en la mayoría de empresas.

El resultado es una experiencia desconectada para el cliente y la falta de un perfil de cliente unificado que permita añadir el contexto de un cliente individual en cada momento.

Lo primero que hacen las CDP es conectar todos los datos de los clientes de una empresa en un único lugar. Esto no solo significa vincular un único identificador de cliente a partir de muchas interacciones diferentes con él, sino también vincular datos de comportamiento, preferencias, transacciones e identidades extraídos de la experiencia del cliente, como plataformas de comercio, marketing, ventas y servicios.

Lo siguiente que hacen las CDP es conciliar las identidades de nuestros clientes conocidos (como la dirección de correo electrónico y el número de móvil) con lo que sabemos de los clientes antes de que compartan sus datos (cookies anónimas e identificadores de dispositivos móviles, por ejemplo). De esta manera, podemos empezar a asociar un recorrido que comenzó con una campaña por correo electrónico y continuó en el sitio web con el mismo cliente. Para recopilar toda esta información sobre personas individuales o cuentas utilizamos un proceso conocido como resolución de identidad de los clientes.

Cuando la CDP crea y actualiza continuamente los perfiles unificados de los clientes, ofrece información práctica y datos basados en estos perfiles en tiempo real. Así, puede ofrecer experiencias personalizadas y trabajar de forma más inteligente con la IA generativa, que utiliza los datos de una forma en la que confían los clientes.

Esto permite que los datos de los clientes se transmitan a través de diferentes sistemas, para después segmentar y crear recorridos de marketing personalizados, fomentar las recomendaciones comerciales adecuadas, proporcionar información práctica de ventas más detallada y mejorar las interacciones de servicio.

En pocas palabras, las CDP se ocupan de estas tareas principales: la recopilación de datos, la unificación de datos, la activación de datos y la extracción de datos. Además, la CDP adecuada le ayudará a lograr el éxito con la IA generativa.

Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos de los consumidores, las empresas deben ser conscientes de la preocupación inherente a la privacidad de los datos y respetarla. Muchos consumidores están dispuestos a que se utilicen algunos de sus datos para disfrutar de experiencias personalizadas, pero esperan que las empresas protejan esa información y la utilicen de forma ética. Estos son los pilares fundamentales de una relación de confianza con los clientes, y las empresas deben saber cómo utilizar esos datos de la forma correcta.

Aquí tiene varios ejemplos de cómo las plataformas de datos de clientes ayudan a los especialistas en marketing a llegar a los clientes de nuevas formas.

Una CDP permite usar datos de primera mano para adaptar la publicidad a las preferencias y el historial de compras de los clientes. Por ejemplo, con la ayuda de la puntuación de interés en un producto que ofrece la plataforma, podrá segmentar las siguientes ofertas en función de las transacciones y el historial de navegación del cliente.

Esto es especialmente valioso para los especialistas en marketing, ya que el "futuro sin cookies" está cada vez más cerca. No obstante, el mejor uso de los datos en marketing no significa dirigirse a los consumidores más idóneos, sino no dirigirse a ellos en absoluto. Todos hemos recibido anuncios por Internet de cosas que ya hemos comprado.

El motivo por el que las empresas tienen dificultades para detener los anuncios de las zapatillas (o los coches) que ya hemos comprado son los datos desconectados. Un perfil unificado que conecta los datos de marketing y de compra permite a los especialistas en marketing ser más inteligentes con sus presupuestos, eliminando de sus campañas a los consumidores que ya han realizado una compra y redirigiendo esos recursos a clientes potenciales o recomendando otros productos a los clientes existentes. También puede utilizarse el mismo enfoque para detener las campañas de marketing mientras haya un caso de servicio abierto.

Pongamos que un cliente llega a su sitio web, busca un producto en concreto, por ejemplo, un coche nuevo, y se va. ¿No sería estupendo poder vincular todo lo que ha aprendido sobre ese cliente para enviarle una oferta personalizada por correo electrónico o una notificación push? Después, podría presentarle la misma oferta cuando visite el concesionario.

Por ejemplo, puede empezar el correo electrónico con el siguiente mensaje: "¡Prueba este todoterreno hoy mismo con un descuento de 500€!" Para hacerlo, tendrá que haber conectado antes la identidad del cliente y los datos de comportamiento a su motor de marketing y al CRM de ventas. Algunas empresas, como Ford, están llevando la personalización a un nivel todavía más alto, para satisfacer el deseo de los clientes de acceder a una experiencia creada específicamente para ellos.

Las CDP resuelven este problema. Los clientes que ven contenidos adaptados a sus intereses (¡prueba hoy mismo este todoterreno!) son mucho más propensos a interactuar con una marca. Y cuando lo hacen, la relación con la marca se verá impulsada por ese nivel de experiencia.

¿Qué fomenta un mejor servicio de marketing, comercio, ventas y servicios? La respuesta siempre ha sido obtener mejor información práctica de los clientes. No obstante, la mayoría de los sistemas de análisis que generan estos datos funcionan de forma aislada.

Los datos de interacción de marketing están separados de los datos de análisis del sitio web, que a su vez están separados de los datos comerciales o de ventas. Sincronizar los datos de los clientes y vincular todas esas interacciones a una sola identidad puede suponer una tarea complicada si se utilizan sistemas antiguos.

¿Qué pasaría si una empresa de actividades al aire libre tuviera las interacciones de marketing de un cliente (interacción con publicidad y correo electrónico) vinculadas a sus datos de e-commerce (historial de compras) y a los datos de interacción en el sitio web (productos vistos varias veces), y pusiera esa información a disposición de un agente del centro de llamadas?

Un poco de ciencia de datos (los clientes que compraron esta tienda de campaña por Internet, que abrieron correos electrónicos promocionales sobre estas botas de montaña y que gastan entre 250€ y 1.000€ al año, suelen comprar esta mochila) puede revelarle a ese agente del centro de llamadas las mejores recomendaciones de productos para hacerle al cliente una oferta personalizada en el momento.

Este tipo de personalización puede conseguir que un agente que cobra 25€/hora haga lo mismo que un comercial que se lleva 100.000€ al año.

Eso es lo que puede hacer una CDP como Data Cloud que conecta a los departamentos de marketing, ventas, servicios y comercio de una forma totalmente nueva.

1. Piense en el perfil del cliente en la CDP de forma integral

Recuerde que su principal objetivo con una CDP es obtener una vista conectada y práctica del cliente. Esto significa que debe incluir todos los datos importantes sobre el cliente, desde las interacciones de marketing hasta los puntos clave de su experiencia.

Por ejemplo, sería interesante saber si el cliente ha sufrido algún retraso en la entrega de un producto. Si se trata de un cliente de toda la vida o si acaba de hacer su primera compra en su empresa. O si utiliza los productos conectados para mantenerse saludable y en forma. Incluir todos estos datos en un solo perfil le ayudará a ofrecer el nivel de personalización necesario para entablar una relación de larga duración con los clientes.

2. Piense en la mejor forma de usar los datos y la IA

La función de IA incluida en la CDP le ayuda a obtener fácilmente los datos de los clientes. Piense en cómo utilizar esos datos y esa información práctica para crear la experiencia del cliente mientas pasa por los distintos equipos. Para ello, deberá diseñar estrategias para diferentes experiencias de canal, así como en el sitio web y la aplicación móvil.

Amplíe la estrategia para que no solo incluya el marketing, sino también el sitio de comercio, los agentes de ventas, el servicio de asistencia y el equipo de análisis. Las CDP ayudan a los equipos a acceder a los datos de los clientes desde el primer momento. Piense en cómo le ayudaría una experiencia unificada al aumentar la fidelidad y la satisfacción de sus clientes. Con la CDP adecuada, podrá conseguirlo.

3. Piense en cómo sacarle más partido a las aplicaciones, la IA y los datos existentes
Supongamos que tiene un lago de datos para almacenar los datos sin procesar y ahora necesita conectarlos a una CDP para crear un perfil de cliente con el que ofrecer una experiencia más relevante. También, necesitará alinearse con el equipo de ciencia de datos para obtener la información práctica que quiere incorporar a la experiencia del cliente.

Contar con capacidad de ampliación para incorporar nuevas funciones a su CDP es importante para crear un perfil de cliente completo. Han surgido nuevas técnicas, como utilice su propio lago y utilice su propio modelo para incorporar el valor de estas herramientas a la experiencia del cliente sin tener que mover ni copiar datos en la CDP.

4. Piense en cómo convertir los datos en la base del éxito de la IA generativa
En la época de la IA generativa, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) nos ayudan a trabajar de forma más eficiente y productiva que nunca. Estos modelos mejoran la interacción de los clientes con su marca, por ejemplo, a través de una experiencia de asesoría comercial online.

No obstante, para sacarle el máximo partido a la IA, es necesario ofrecerle de forma segura contexto sobre el cliente y la empresa, para garantizar la privacidad y la confidencialidad de los datos. Algunas innovaciones, como Einstein Trust Layer en la CDP Data Cloud, lo hacen posible.

Las tecnologías de CDP ofrecen formas nunca vistas a la hora de trabajar con los datos de los clientes.