Qué es un CDP y cuándo usarlo

INFRAESTRUCTURA, TRANSFORMACIÓN.2023.01.27

Una plataforma de datos de clientes (CDP) es un sistema que recopila, consolida y gestiona datos de clientes procedentes de diversas fuentes para crear una visión unificada de cada uno. Esto permite a las empresas comprender mejor a sus clientes y ofrecer experiencias personalizadas a través de todos los canales.

Los CDP se utilizan para centralizar los datos de los clientes, lo que permite obtener información, personalizar las interacciones y automatizar las acciones en todos los canales. Pueden ser utilizados por empresas de cualquier tamaño, pero son especialmente útiles para empresas con una gran base de clientes y un complejo panorama de datos.

¿Cuándo es útil un CDP?

Los CDP pueden ser beneficiosos para cualquier empresa que busque mejorar el conocimiento de sus clientes e impulsar interacciones más personalizadas.

Un CDP puede ser útil en los siguientes casos:

Cuando las empresas tienen datos de clientes en múltiples sistemas como CRM, automatización de marketing y análisis web y necesitan una forma de consolidar y centralizar estos datos para obtener una visión única del cliente.
Cuando las empresas buscan mejorar la personalización y la orientación de sus campañas de marketing, por ejemplo, mediante el uso de datos de comportamiento para enviar campañas de correo electrónico específicas o mostrar anuncios personalizados.
Cuando las empresas buscan mejorar la experiencia del cliente en su sitio web o aplicación móvil, por ejemplo, mediante el uso de datos para personalizar el contenido o el diseño del sitio para diferentes segmentos de visitantes.
Cuando las empresas buscan automatizar las interacciones con los clientes, por ejemplo, mediante el uso de datos para activar campañas automatizadas de correo electrónico o notificaciones push basadas en el comportamiento o los intereses de los clientes.

¿Cómo funciona un CDP?

Un CDP suele incluir los siguientes componentes:

Recopilación de datos: toma datos de diversas fuentes, como análisis web, sistemas CRM y plataformas de marketing por correo electrónico.
Almacenamiento de datos: almacena los datos recopilados en una ubicación centralizada, a menudo en forma de almacén de datos o lago de datos.
Gestión de datos: incluye herramientas para gestionar y limpiar los datos, como la de duplicación, el enriquecimiento de datos y la gobernanza de datos.
Análisis de datos: proporciona herramientas para analizar y segmentar los datos, como informes, cuadros de mando y modelos de aprendizaje automático.
Activación de datos: permite a las empresas actuar sobre los datos de los clientes, como activar campañas de correo electrónico personalizadas, publicidad dirigida y experiencias web personalizadas.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es el proceso de combinar datos de distintas fuentes en una única vista unificada. Esto puede incluir datos de diferentes sistemas como un CRM, una plataforma de automatización de marketing, análisis web y redes sociales, así como datos de diferentes formatos como datos estructurados en una base de datos relacional y datos no estructurados en archivos de texto.

El objetivo de la integración de datos es permitir obtener información y tomar medidas a partir de los datos combinados, por ejemplo analizando el comportamiento de los clientes en distintos canales o automatizando campañas de marketing personalizadas.

Hay varios enfoques diferentes para la integración de datos:

Extracción, transformación y carga (ETL): consiste en extraer los datos de los sistemas de origen, transformarlos para que coincidan con el esquema del sistema de destino y cargarlos en el sistema de destino.

Almacenamiento de datos: implica la creación de un almacén de datos centralizado en el que se cargan los datos de los diferentes sistemas de origen y luego se consultan y analizan.

Virtualización de datos: implica la creación de una vista virtual de los datos a la que se accede a través de una capa de virtualización, en lugar de moverlos físicamente.

Se recomienda evaluar los distintos enfoques de la integración de datos y elegir el que mejor se adapte a las necesidades de la organización, teniendo en cuenta factores como la complejidad del panorama de datos, el nivel deseado de integración en tiempo real y los recursos disponibles para la integración y gestión de los mismos.

Además, es importante tener en cuenta la gobernanza y la seguridad de los datos, para garantizar que se gestionan y protegen adecuadamente a lo largo de todo el proceso de integración y para cumplir con cualquier requisito normativo.

Diferencias entre un CDP, un DMP y un CRM

Una plataforma de datos de clientes (CDP), una plataforma de gestión de datos (DMP) y un sistema de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) son herramientas utilizadas para gestionar los datos de los clientes, pero tienen diferentes enfoques y usos.

Aunque las tres herramientas pueden utilizarse juntas, cada una tiene su propio objetivo.

Un CDP es un sistema que recopila, consolida y gestiona datos de clientes procedentes de diversas fuentes para crear una visión unificada de cada uno. Un CDP suele incluir funciones como la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, la gestión de datos, el análisis de datos y la activación de datos.

Una DMP es una plataforma que recopila y organiza datos sobre los usuarios procedentes de diversas fuentes como sitios web y aplicaciones móviles, para crear perfiles detallados de cada usuario. Las DMP se utilizan principalmente para la publicidad dirigida y la personalización, proporcionando a los profesionales del marketing información procesable y segmentos de audiencia.

Un sistema CRM está diseñado para gestionar las interacciones y relaciones con los clientes. Es un software que ayuda a las empresas a gestionar y analizar las interacciones y los datos a lo largo del ciclo de vida del cliente, con el objetivo de mejorar las relaciones comerciales.

Un sistema CRM puede incluir funciones como la gestión de contactos, la automatización de la fuerza de ventas, la automatización del marketing y el servicio de atención al cliente.

¿Cómo aprovechar al máximo la data del cliente?

Es fundamental contar con un equipo y unos procesos que garanticen que los datos de los clientes se recopilan, almacenan, analizan y utilizan de forma coherente y significativa.

Hay varias formas de aprovechar al máximo los datos de los clientes con una Plataforma de Datos de Clientes (CDP):

Consolidar y centralizar los datos de los clientes: un CDP permite recopilar datos de clientes de diversas fuentes y almacenarlos en una ubicación centralizada. Esto permite obtener una visión única del cliente y tomar decisiones mejor informadas.
Crear segmentos de clientes: utilizar los datos almacenados en el CDP para segmentar la base de clientes y crear campañas de marketing dirigidas, personalizar la experiencia del cliente e identificar los de alto valor.
Personalizar las interacciones: usar los datos de los clientes para personalizar las interacciones a través de diferentes canales, como el correo electrónico, el sitio web, la aplicación móvil y las redes sociales. Por ejemplo, se pueden utilizar los datos para personalizar el contenido o el diseño de un sitio web para diferentes segmentos de visitantes.
Automatizar las interacciones con los clientes: hacer uso de los datos de los clientes para automatizar las interacciones con ellos, por ejemplo, activando campañas de correo electrónico o notificaciones push basadas en el comportamiento o los intereses de los clientes.
Medir y optimizar: medir la eficacia de las campañas de marketing y optimizarlas para lograr mejores resultados.
Cumplimiento: asegurar que los datos se están gestionando y protegiendo adecuadamente durante todo el proceso, además de cumplir con cualquier requisito normativo.
Mejorar continuamente: supervisar y evaluar continuamente el rendimiento del CDP y realizar los ajustes necesarios para mejorar los resultados.
Integrar el CDP con otras herramientas y plataformas: para obtener una imagen más completa del cliente y automatizar los procesos.

Beneficios de un CDP

El uso de una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) tiene varias ventajas:

Visión única del cliente
Personalización de las interacciones a través de diferentes canales. Esto puede aumentar el compromiso y la fidelidad de los clientes.
Automatización de las interacciones con base en el comportamiento o los intereses del cliente. Esto puede aumentar la eficiencia y ahorrar costos.
Mejor segmentación para crear campañas dirigidas, lo que puede conducir a un mejor ROI de marketing.
Mejor información sobre el comportamiento, las preferencias y los datos demográficos de los clientes, que se puede utilizar para mejorar el compromiso de los mismos e impulsar el crecimiento del negocio.
Gestión de datos para tener un mejor control.
Integración con otras herramientas y plataformas, como la automatización de marketing, CRM y herramientas de análisis, para obtener una imagen más completa del cliente y automatizar procesos.
Escalabilidad para manejar grandes cantidades de datos y crecer con la empresa, proporcionando flexibilidad.

¿Cómo se integra un CDP con otras plataformas?

La integración de una plataforma de datos de clientes (CDP) con otras herramientas y plataformas puede proporcionar una imagen más completa del cliente y automatizar procesos.

Estas son algunas formas de integrar una CDP con otras herramientas y plataformas:

Integración API: la mayoría de los CDP disponen de API (interfaces de programación de aplicaciones) que permiten integrarlos con otros sistemas. Utilizando la API, los datos pueden pasar de un sistema a otro de forma segura y controlada.
Integración de canalización de datos: una canalización de datos es un conjunto de procesos que mueven datos de un sistema a otro. De este modo, los datos pueden extraerse de diferentes sistemas y cargarse en el CDP.
Integración basada en la nube: algunos CDP están basados en la nube, lo que les permite integrarse con otras herramientas y plataformas basadas en la nube. Esto puede hacerse a través de API o de la integración de canalización de datos.
Conectores predefinidos: Algunos CDP tienen conectores preconstruidos con herramientas y plataformas populares, como CRM, automatización de marketing, análisis web, marketing por correo electrónico y redes sociales, lo que facilita el proceso de integración.
Integración personalizada: en algunos casos puede ser necesaria una integración personalizada si el CDP no tiene conectores o API preconstruidos para las herramientas y plataformas con las que desea integrarse.

Medición y optimización del rendimiento de un CDP

Medir y optimizar el rendimiento de un CDP es crucial para garantizar que está proporcionando los mejores resultados. Estas son algunas formas de hacerlo:

Establecer métricas específicas como un mayor compromiso de los clientes, un mejor ROI de marketing o una mayor personalización.
Supervisar la calidad de los datos regularmente para asegurarse de que son precisos y están actualizados.
Analizar los datos de los clientes para obtener información sobre su comportamiento y preferencias y utilizar esos datos para mejorar la experiencia y personalizar las interacciones.
Supervisar el rendimiento para asegurarse de que cumple sus objetivos y de que sus datos son precisos y están actualizados.
Probar y optimizar diferentes estrategias y tácticas para ver qué funciona mejor y optimizar el CDP en consecuencia.
Comparar con los puntos de referencia del sector para ver cómo está funcionando con relación a otras empresas.

¿Cómo elegir el CDP correcto?

Elegir la plataforma de datos de clientes (CDP) adecuada puede ser un proceso complejo, ya que hay muchos CDP diferentes disponibles en el mercado y cada uno tiene sus propias características y capacidades.

Para elegir el CDP adecuado es importante tener en cuenta los siguientes factores:

Fuentes de datos: qué fuentes de datos se necesitarán integrar con el CDP. Algunos CDP tienen integraciones predefinidas con herramientas y plataformas populares, mientras que otros pueden requerir integraciones personalizadas.
Gobierno de datos: cuáles requisitos de gobierno de datos y cumplimiento dela organización. Asegurarse de que el CDP disponga de las funciones de seguridad y control de datos necesarias.
Escalabilidad: el CDP debe ser capaz de manejar grandes cantidades de datos y crecer con la empresa
Casos de uso: tener en cuenta los casos de uso específicos de la organización, como la segmentación de clientes, la personalización y la automatización. El CDP debe contar con las características y capacidades necesarias para soportar estos casos de uso.
Capacidades técnicas de procesamiento, almacenamiento y análisis de datos necesarias.
Integraciones con otras herramientas y plataformas.
Facilidad de uso: interfaz fácil de usar.
Costo según presupuesto.

Cómo crear una vista única del cliente

Crear una visión única del cliente es crucial para mejorar el compromiso del cliente e impulsar el crecimiento.

Estos son algunos pasos para crear una visión única del cliente:

Recopilar datos de varias fuentes como análisis web, sistemas CRM, plataformas de marketing por correo electrónico y redes sociales.
Almacenar los datos en una ubicación centralizada.
Limpiar los datos para garantizar su precisión y coherencia.
Crear un identificador único para cada cliente como una dirección de correo electrónico para vincular datos de distintas fuentes.
Cotejar y fusionar datos de distintas fuentes
Enriquecer los datos con información adicional como datos demográficos, para obtener una comprensión más completa del cliente.
Supervisar y actualizar continuamente los datos para asegurarse de que son precisos y están al día.

*Es importante cumplir la normativa sobre privacidad de datos al recopilar, almacenar y utilizar datos personales.

Cómo mejorar la gobernanza de datos y el compliance

Mejorar la gobernanza de los datos y el compliance con una plataforma de datos de clientes (CDP) es crucial para garantizar la seguridad y la privacidad de los datos. Estos son algunos pasos para hacerlo:

Establecer políticas de gobierno de datos que definan cómo se recopilarán, almacenarán y utilizarán los datos.
Implantar medidas de seguridad de los datos como el cifrado y los controles de acceso.
Supervisar la calidad de los datos para garantizar que son precisos y están actualizados.
Cumplir con la normativa sobre privacidad de datos.
Realizar auditorías para garantizar el cumplimiento de las políticas y regulaciones de gobierno de datos.
Formar a los empleados: sobre las políticas de gobierno de datos y cumplimiento normativo para garantizar que entienden sus responsabilidades.
Aplicar políticas de conservación de datos para garantizar que los datos de los clientes solo se conserven durante el tiempo necesario y luego se eliminen o anonimicen adecuadamente.

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