CDP presente y futuro de las empresas

Publicado por: Rene Álvarez

CDP presente y futuro de las empresas

El contenido de una plataforma de datos del cliente (CDP) es una tecnología prediseñada utilizada por los especialistas en marketing y los profesionales de la experiencia del cliente para comprender a los clientes de su organización y escalar experiencias personalizadas en los canales de marketing, ventas y servicio. Comienza recopilando identidades de clientes y datos de interacción de todos los datos de primera parte y fuentes de datos de terceros (a través de conectores de datos en tiempo real prediseñados), y los une en un perfil único persistente para cada cliente. Luego, capacita a los especialistas en marketing y otros equipos de negocios con inteligencia al proporcionar una interfaz fácil de usar para analizar el comportamiento de los clientes, segmentar audiencias y predecir las siguientes mejores acciones.

Finalmente, la interfaz de usuario permite la orquestación automatizada de viajes personalizados 1: 1 en todos los canales de marketing, CX y comercio, incluido el diseño y la medición de pruebas.

¿Qué es un CDP?

Como comercial o persona de negocios, es posible que haya escuchado mucho el término CDP recientemente; sin embargo, no mucha gente realmente entiende lo que significa el acrónimo. Entonces, ¿qué es CDP? El análisis de datos de clientes está revolucionando el mundo de los negocios; Una plataforma de datos del cliente (CDP) es una tecnología prediseñada utilizada por los especialistas en marketing y los profesionales de la experiencia del cliente para comprender a los clientes de su organización y escalar experiencias personalizadas en los canales de marketing, ventas y servicio. Esencialmente mediante la combinación de múltiples fuentes de datos , las empresas y los equipos de marketing ahora pueden aprovechar el aprendizaje automático para obtener información procesable y, potencialmente, la capacidad de ciertos niveles de automatización de marketing en el futuro cercano.

El sistema de plataforma de datos del cliente hace esto mediante:

  1. Recopilación de identidades de clientes y datos de interacción en tiempo real de todas las fuentes de datos de origen y de terceros (a través de conectores de datos prediseñados)
  2. Unirlos y eliminar duplicados para formar un historial único y persistente para cada cliente
  3. Capacitar a los especialistas en marketing y otros profesionales de negocios a través de una interfaz fácil de usar de vista única para obtener información individualizada del cliente mediante el análisis de cada cliente, segmentar la audiencia y predecir las siguientes mejores acciones para fomentar las relaciones con los clientes y las compras.
  4. Permitir la orquestación automatizada de viajes de campaña personalizados 1:1 en todos los esfuerzos de marketing, la experiencia del cliente y los canales de comercio, incluido el diseño y la medición de pruebas

 

¿Qué no es un CDP?

Un CDP a veces se confunde con otras tecnologías. Aquí hay una muestra de conceptos erróneos comunes:

  • No es una plataforma de gestión de datos (DMP),que está diseñada para planificar y administrar plataformas de marketing de publicidad digital pagada que se llevan a cabo en sitios web de terceros (por ejemplo, espn.com), plataformas de búsqueda (por ejemplo, google.com) y plataformas sociales (por ejemplo, twitter.com) para personas anónimas.
  • No es una plataforma de distribución de eventos digitales, que está diseñada para que las organizaciones de TI transmitan datos de una tecnología a otra después de que haya ocurrido un evento digital (por ejemplo, activar ID de contenido desde su sistema de administración de contenido a su herramienta de administración de flujo de trabajo una vez que se ha creado nuevo contenido, o activar su ESP que un cliente frustrado acaba de quejarse al centro de llamadas)
  • No es un motor de personalización digital, que está diseñado para personalizar la experiencia del usuario en el sitio web de primera parte de una organización.
  • No es una plataforma de gestión de datos maestros (MDM),que está diseñada para que las organizaciones de TI dentro de grandes empresas multicanal resuelvan las identidades de los clientes en una sola identidad (que luego se puede usar como entrada en un CDP).
  • No es un centro de marketing multicanal (MMH),que está diseñado para administrar y entregar campañas de marketing dentro de los canales de correo electrónico, redes sociales, texto y push (nota: a veces se llaman nubes de marketing).
  • No es una herramienta de gestión de relaciones con el cliente (sistema CRM),que está diseñada como una herramienta de ventas y servicio para registrar la interacción directa con el cliente (por ejemplo, queja del cliente, cotización de precios en un producto, preguntas del cliente) y actualizar la información básica del cliente (por ejemplo, nombre, teléfono, correo electrónico). 
  • No es un DATA LAKE , que está diseñado para que las organizaciones de TI almacenen cualquier tipo de datos empresariales (por ejemplo, financieros, productos, tiendas, servicios, transacciones, recursos humanos, clientes, marketing) para respaldar el análisis empresarial , etc . Los datos solo son accesibles a través de lenguajes de programación (por ejemplo, SQL, Python, R, Java).

¿Por qué un CDP?

La personalización es imposible si los especialistas en marketing no tienen los medios para comprender las necesidades de los clientes de forma continua.

Las plataformas de datos de clientes son el siguiente nivel de tecnología de marketingpermiten a los usuarios y analistas aprovechar todos los datos y conocimientos disponibles para hacer que cada compromiso del cliente cuente. Consolidan los silos de datos, crean una vista del cliente de 360 grados y democratizan el acceso a los datos de los clientes con el fin de personalizar las interacciones en los canales de marketing, ventas y servicio. En última instancia, los datos de CDP brindan a los especialistas en marketing y a los profesionales de la experiencia del cliente la capacidad de proporcionar una experiencia personalizada en tiempo real a los clientes mediante la consolidación de silos de datos y la creación de interacciones auténticas con los clientes.

¿Por qué son importantes los datos de los clientes?

Los datos de los clientes son importantes por tres razones.

En primer lugar, los consumidores esperan que las empresas ofrezcan experiencias relevantes cada vez que interactúan (un ejemplo es Amazon), y los datos de los clientes son el combustible que permite a las organizaciones identificar los tipos de compromisos que más valora cada consumidor.

En segundo lugar,  lo que más importan son  las experiencias, también se trata de poder servir al cliente una experiencia perfecta sin importar a través del canal a través del cual interactúen ( email, móvil, redes sociales , web ) . Entonces, si estuvieron en el sitio web anoche pero están llamando al centro de llamadas hoy, el agente debería tener acceso a cualquier frustración que el consumidor estuviera experimentando en el sitio web anoche para brindar asistencia rápidamente para su problema. El consumidor no debería tener que volver a explicar sus comportamientos pasados cada vez que interactúa con un nuevo canal / persona.

En tercer lugar , y la última razón por la que los datos de los clientes son importantes es que el marketing es costoso, y los datos de los clientes le ayudan a medir qué tipos de medios ofrecen el mayor ROI (por ejemplo, publicidad , correo electrónico, correo directo, etc.).

¿Qué son los datos de los clientes?

A continuación se muestran los tipos de datos de clientes que a menudo administra una plataforma de datos de clientes (CDP):

  • Información de Personal: información personal del cliente, como nombre, dirección, teléfono, correo electrónico, etc. (a diferencia de los usuarios anónimos, los CDP almacenarán el ID del dispositivo o el ID de cookie)
  • Información de campaña y participación del cliente: datos que reflejan las campañas que recibió un cliente, el compromiso dentro de ellos y otros datos de interacción en los canales de marketing, publicidad, ventas y soporte.
  • Información de la transacción:los ejemplos incluyen productos comprados, canales transaccionados, precios de compra, descuentos utilizados.
  • Métricas y puntajes: losejemplos incluyen puntajes de salud del cliente, tasas de clics promedio, estado de lealtad del cliente, valor de por vida
  • Información demográfica :los ejemplos incluyen el tipo de vivienda, los ingresos estimados, el tipo de empresa, la industria de la empresa, el número de empleados
  • Datos de CSAT: los ejemplos incluyen puntajes de satisfacción de encuestas e interacciones con agentes de atención al cliente

¿Cómo aprovechan los CDP la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y otros análisis predictivos?

Los CDP utilizan análisis avanzados de cuatro maneras:

  1. Ofrecer métodos de resolución de identidad algorítmica para deduplicar perfiles de clientes
  2. Ofrecer a los especialistas en marketing modelos analíticos prediseñados para mejorar la velocidad de comercialización (por ejemplo, modelos de propensión, modelos de abandono, modelos similares, modelos de agrupación)
  3. Ofrecer la integración de los puntajes de modelos caseros de una organización para que los especialistas en marketing obtengan información, realicen segmentación y escalen la personalización
  4. Ofrecer métodos algorítmicos de medición del rendimiento que utilizan metodologías estadísticas para medir el aumento de la campaña

Los CDP hacen la mayor parte o todo el arduo trabajo de preparar datos para el análisis predictivo mediante la recopilación de datos de clientes sin procesar y dispares en una sola vista del cliente. Los especialistas en marketing pueden aplicar instantáneamente algoritmos predictivos prediseñados y los analistas de datos  pueden concentrarse en construir nuevos algoritmos, en lugar de más del 50% de su tiempo dedicado a discutir datos. Hay empresas que tienen su Data Lake conectado con su CDP para que le proporcione datos que ya viene manejando y ( en mi opinión ) deberían de concentrarse en trabajar de otra forma en lugar de como silos independientes.

¿Cómo permiten los CDP experiencias de cliente omnicanal?

Los CDP admiten experiencias omnicanal de cuatro maneras:

  1. Democracia de datos. El CDP crea eficiencia operativa al garantizar que las partes interesadas en la experiencia del cliente siempre tengan acceso a perfiles limpios y actualizados.
  2. Información basada en datos. El CDP recopila las interacciones con los clientes de todos los sistemas de marketing, CX y e-commerce para analizar las necesidades de los clientes y predecir sus próximas mejores acciones.
  3. Diseño, orquestación y medición de viajes. El CDP permite a las partes interesadas diseñar journeys  omnicanal y totalmente automatizados que ajustan dinámicamente el canal, el contenido y el tiempo que se envían los mensajes en función de las preferencias del cliente .

Ejecución omnicanal. Por último, el CDP trae cientos de conectores de datos en tiempo real para activar estos journeys, audiencias y ofertas a las herramientas de ejecución de última milla dentro de los canales de marketing, comercio y CX.

¿Cómo admiten los CDP la personalización a escala?

Los CDP proporcionan a los especialistas en marketing un "cerebro " que centraliza, democratiza y automatiza el proceso de personalización, gracias a las siguientes capacidades:

  1. Unificación automatizada de datos. Los conectores de datos prediseñados ingieren datos de cualquier canal y los unen en un perfil único y persistente para cada cliente.
  2. Acceso a datos democratizado. Los usuarios empresariales obtienen acceso de autoservicio a los datos para el análisis de clientes sin obstáculos, la inteligencia predictiva y el diseño de viajes para todos y cada uno de los canales.
  3. Ofertas y recomendaciones 1:1. Los CDP incluyen modelos analíticos listas para usar para predecir productos, contenido y ofertas que maximizan los resultados comerciales.
  4. Conectores . Se proporcionan conectores de datos prediseñados (y se mantienen por el proveedor) para la ejecución automatizada de campañas en todos y cada uno de los canales.
  5. Medición e informes automatizados. Se incluyen pruebas y mediciones fáciles y amigables para los negocios para una comprensión rápida de qué ofertas resuenan más con los clientes.

Casos de uso comunes de un CDP

  1. Prevención de la rotación: detección de clientes en riesgo y entrega de mensajes automatizados a través de los canales preferidos de los clientes para evitar la rotación
  2. Optimización de la prospección: identificación de prospectos de primer nivel a través de modelos similares y orientación a través de canales como correo directo, publicidad digital o redes sociales.
  3. Habilitación de la personalización en tiemporeal: eliminación de campañas y su sustitución por una campaña de marketing 1:1 que aproveche una perspectiva analítica para incluir los productos preferidos de los clientes o el contenido preferido
  4. Supresión de clientes: supresión de clientes en canales publicitarios que ya son clientes de su marca
  5. Eliminación de residuos: optimización de la frecuencia de los toques para extinguir las comunicaciones que no despiertan los intereses de los clientes
  6. Modelado de propensiones: usar las propensiones de los clientes para dirigirse solo a aquellos clientes con una alta probabilidad de conversión para cada tipo de contenido a través de la segmentación (al tiempo que minimiza los descuentos para aquellos que no los necesitan para convertir)
  7. Democratización de los datos: permite a los usuarios determinar el tamaño de una oportunidad por sí mismos, en lugar de requerir recursos técnicos para escribir SQL en un DATA WAREHOUSE
  8. Eliminación de dependencias: permite a los analistas de negocio ajustar las definiciones de datos y los formatos de datos sin tener que enviar un ticket de solicitud de cambio a TI
  9. Aumento de la agilidad: aumento de la productividad y el tiempo de comercialización al permitir a los especialistas en marketing diseñar pruebas, medir el rendimiento e iterar configuraciones de campañas, todo sin tener que esperar asistencia técnica.

 

¿Cuál es la diferencia entre un CDP y una infraestructura de datos como un almacén de datos empresarial (EDW), un Data Lake y/o una plataforma de big data?

Un data warehouse , un data lake  o una plataforma de big data es un repositorio de datos y el CDP no es un repositorio de datos 

Muchas empresas tienen un data lake  para el almacenamiento y análisis de datos empresariales, mientras que tienen un CDP para crear una vista única del cliente para el marketing y para servir como el cerebro omnicanal en todos los puntos de contacto. En lo que respecta al intercambio de datos, los EDW, los data lake  y las plataformas de big data a menudo envían datos de transacciones a los CDP. Y de la misma manera, los CDP a menudo envían sus perfiles completos de clientes a EDWs / DLs / BDPs para permitir una mayor precisión y exactitud al realizar análisis  empresariales

Capacidades más críticas de un CDP

 Vista 360º clientes 
Análisis de clientes  (descriptivo, diagnóstico y predictivo)
Automatización del JOURNEY del cliente de la campaña multicanal)
Interfaz de usuario de fácil uso para las empresas (elimina la dependencia de TI), algo que para mí es importante hoy en día.
 
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