diciembre 29, 2023

Qué es una CDP (Customer Data Platform)
y para qué sirve

Tiempo de lectura 10 min
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La recopilación de datos de clientes no sigue siempre los mismos patrones. Las CDP (Customer Data Platform) son herramientas informáticas avanzadas que integran diferentes fuentes de datos para crear un perfil unificado completo de cada cliente. 

Estas plataformas de datos de clientes son una evolución de los CRM y las herramientas de automatización de marketing. Se utilizan para desarrollar campañas de marketing avanzadas dirigidas a segmentos de audiencia más precisos. En este artículo, podrás descubrir qué es una CDP en detalle y cómo puede ayudarte a mejorar la estrategia de tu negocio.

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Qué es una CDP

Una CDP (Customer Data Platform) o plataforma de datos de clientes es un paquete de software que crea una base de datos unificada a la que pueden acceder otros sistemas externos para gestionar las interacciones de los clientes. Se trata de una herramienta avanzada que se configura a medida para cada empresa. Las CDP recopilan y analizan datos de los clientes y, con la ayuda de la inteligencia artificial, los procesan con múltiples aplicaciones: campañas de marketing más personalizadas, análisis predictivos para la toma de decisiones estratégicas, una atención al cliente mejorada, etc. 

Las plataformas de datos de clientes nacieron frente a las bases de datos tradicionales, que se centran en dar servicio a los departamentos de la empresa como «compartimentos estancos». Por ejemplo, una base de datos de atención al cliente está optimizada para responder las consultas de los usuarios, pero no necesariamente para colaborar con los equipos de marketing. Una CDP eficaz aborda la experiencia del cliente omnicanal de forma global.

Qué datos de clientes incluye

El funcionamiento de las CDP se basa en combinar diferentes fuentes de datos para generar un perfil unificado de cliente en tiempo real. Se trata de conocer el comportamiento del cliente en circunstancias variadas, en lugar de tomar como referencia un único momento o dos —como la visita al sitio web y/o la reacción ante una newsletter de la marca—. Estos son los datos de clientes más comunes que integra la base de datos de una CDP:

  • Datos demográficos: edad, género, familia, estilo de vida, aficiones, alfabetización digital, datos recabados de formularios web, etc.
  • Datos de comportamiento: acciones del cliente en el sitio web, las redes sociales, la tienda física, etc.
  • Datos transaccionales: dispositivos utilizados, cantidad y clase de productos comprados, carritos abandonados en ecommerce, tiempo transcurrido entre cada compra, consultas de atención al cliente, etc.

Características de una CDP

Una CDP se caracteriza por el uso de tecnologías avanzadas para recopilar, procesar y utilizar datos de clientes de manera eficiente. Estas son las principales características clave que la describen:

1) Recopilación de datos de diferentes fuentes

Uno de los rasgos más destacados de las CDP es su capacidad para reunir datos de clientes de diferentes canales y puntos de contacto. Esto puede incluir interacciones con emails, redes sociales, programas de fidelización, registros en otras bases de datos como los CRM (Customer Relationship Management) y ERP (Enterprise Resource Planning), transacciones de comercio electrónico, consultas de atención al cliente, actividad en puntos físicos de venta e incluso datos de dispositivos conectados al Internet de las cosas (IoT), entre otras fuentes.

Si usas varios CRM —por ejemplo, Brevo para la automatización de marketing y Zendesk para la atención al cliente—, una CDP te puede ayudar a combinar los datos. Además, las CDP tienen capacidad de almacenamiento de datos anónimos, lo que permite incorporar mucha más información. Esta recopilación de datos crea perfiles de cliente mucho más completos y segmentos de audiencia más precisos.

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Infografía de Itera Process

2) Automatización de la recogida de datos

Las CDP utilizan tecnologías avanzadas para automatizar la recopilación de datos. Por ejemplo, las herramientas como los píxeles de seguimiento en sitios web y otros sistemas de monitorización digital ofrecen un acceso preciso y en tiempo real a la información. Se trata de un paso más respecto a la automatización de un CRM para ahorrar aún más tiempo y recursos, y garantizar que la información recogida sea actual y relevante.

3) Integración de datos estructurados y no estructurados

Una plataforma de datos de clientes tiene capacidad para integrar dos tipos de datos:

  • Los datos estructurados, que siguen un formato predefinido y se almacenan en bases de datos estáticas organizadas en campos. Los más habituales son el nombre, la dirección, el teléfono, el correo electrónico, los ingresos, el historial de compras, etc. La mayoría de los datos estructurados se almacenan con relativa facilidad en herramientas informáticas como los CRM.
  • Los datos no estructurados, en cambio, se basan en información cualitativa que no responde a un patrón predefinido. Dos ejemplos comunes son las imágenes y los comentarios publicados en redes sociales. Para procesarlos, es necesario definir modelos de datos que extraigan una determinada información relevante. Por ejemplo, se puede contabilizar cuántas veces aparece una expresión específica en los comentarios en redes sociales de una persona.

Más allá de la gestión de bases de datos simple, las CDP emplean el machine learning para procesar los datos no estructurados y relacionarlos con los estructurados.

4) Eliminación de silos de datos

Cuando las bases de datos de los diferentes departamentos de una organización no están interconectadas de forma adecuada, se generan silos de datos, es decir, conjuntos de información que sólo son accesibles para una parte de la empresa (por ejemplo, los ficheros de los equipos de marketing).

Para garantizar el acceso eficaz a los datos y su análisis, no basta con configurar un acceso abierto a las bases de datos de todos los departamentos en el negocio. Se generarían volúmenes de datos imposibles de asumir. Una Customer Data Platform facilita el intercambio fluido de información, asegurando que todos los equipos tengan a disposición los datos de clientes que necesitan en cada momento.

5) Cumplimiento del RGPD y otras normativas de privacidad

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras legislaciones similares obligan a las empresas a gestionar la privacidad de datos personales de manera transparente y segura. Cumplir con estos requisitos puede ser una carga cuando los diferentes datos de los consumidores se encuentran desperdigados por varios sistemas de la empresa. Una plataforma de datos de clientes centraliza y facilita la gestión de los consentimientos de los clientes: el uso de cookies en el sitio web, las suscripciones a newsletter, las notificaciones push, etc. De esta forma, es más fácil responder a las solicitudes de acceso, rectificación y eliminación de datos personales planteadas por los clientes.

Diferencias entre CDP y CRM

Una herramienta de CRM (Customer Relationship Management) es clave para la gestión de las relaciones con los clientes, y se centra principalmente en las ventas y la atención al cliente. Además, la mayoría de las plataformas de CRM son relativamente sencillas de configurar. Frente a esto, una plataforma de datos de clientes (CDP) supone una evolución, con un análisis de datos más profundo y un conocimiento de los clientes más avanzado.

CRM (Customer Relationship Management)CDP (Customer Data Platform)
Puntos de entrada de datos limitados: los CRM suelen recoger datos a través de puntos de contacto fijos, como formularios de contacto o registros de ventas.Recopilación de datos ampliada: las CDP van más allá, usando múltiples fuentes de datos como redes sociales, interacciones en línea y otras. Se integran con otras herramientas tecnológicas a través de una API, lo que amplía la variedad y riqueza de los datos recogidos.
Enfoque en el embudo de ventas: un CRM se centra principalmente en gestionar las relaciones con los clientes y prospectos ya identificados. Son personas que ya han mostrado un cierto interés y los procesos se centran en el embudo de ventas.Perspectiva antes del proceso de ventas: una CDP recopila y unifica datos (de múltiples fuentes) para crear una visión completa y única de cada cliente, incluso antes de que se conviertan en prospectos. Por ejemplo, un usuario que ha visitado el sitio web y aceptado las cookies, pero aún no tiene una cuenta de usuario.
Datos de clientes identificados: los CRM por lo general almacenan información de clientes que han interactuado directamente con la empresa, como datos personales y registros de compras.Inclusión de datos anónimos: las CDP, además de los datos de clientes identificados, recogen información de individuos anónimos que aún no se han registrado ni han interactuado directamente con la marca. Esto facilita un análisis más amplio del comportamiento del cliente y sus preferencias.
Recopilación de datos digital: la automatización de marketing que integran los CRM se centra en los datos recogidos a través de interacciones digitales. Los datos del entorno físico se introducen manualmente.Por ejemplo: el dependiente de una tienda física introduce en la base de datos de un CRM cuántas personas preguntan sobre una determinada categoría de productos y su rango de edad.Monitorización de entornos físicos y digitales: las CDP pueden automatizar la recogida de datos del entorno físico, además del digital. Por ejemplo: una CDP integra automáticamente datos de comportamiento del cliente en la tienda física, como el seguimiento de sus movimientos a través de dispositivos de Internet de las cosas (IoT).

Ventajas de una CDP

Sin duda, las plataformas de datos del cliente (CDP) marcan un salto cualitativo en la mejora de la experiencia del cliente, gracias a la amplia variedad de datos que integran. Estas herramientas ofrecen una ayuda de alto nivel para que las empresas entiendan mejor a sus clientes e interactúen con ellos de manera más efectiva. A continuación, se presentan cuatro beneficios clave de las CDP:

Personalización optimizada

Una de las mayores fortalezas de una CDP es su capacidad para generar un perfil unificado y completo del cliente, con el respaldo de datos de diferentes fuentes. Estos perfiles se enriquecen y actualizan continuamente, lo que permite a las empresas crear segmentos de clientes más precisos y personalizar sus experiencias de manera eficaz. Por ejemplo, se puede determinar si un cliente prefiere recibir una oferta por correo electrónico o por WhatsApp.

Esta personalización fortalece la relación con el cliente y puede mejorar significativamente las tasas de fidelización, al ofrecer interacciones más significativas para cada cliente.

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Interfaz de CDP de Octolis

Selección de segmentos de clientes

Identificar correctamente a qué segmentos de audiencia dirigirse es crucial para la eficacia del marketing y las ventas. La CDP permite una selección más precisa de prospectos, eliminando los segmentos de clientes en los que es menos probable que la inversión tenga un buen retorno. La supresión de los segmentos de audiencia menos productivos de determinadas campañas de marketing asegura que los recursos se concentren en los compradores más valiosos, lo que permite ofrecer recorridos más personalizados y eficientes.

Campañas de marketing avanzadas

Las CDP abren la puerta a estrategias de marketing avanzadas que requieren un análisis de datos de alto nivel, casi siempre apoyado en la inteligencia artificial. Algunas de las más comunes son:

  • Análisis predictivos: predicen el comportamiento de los clientes y determinan la próxima mejor acción (next best action) con cada uno de ellos.
  • Retargeting: los datos son cruciales para volver a dirigirse a los usuarios que ya han interactuado con la marca. Una plataforma de datos de clientes puede mejorar el retargeting conectando los perfiles de clientes con los datos publicitarios.
  • Modelos de semejanza: identifican audiencias desconocidas similares a los segmentos de clientes ya existentes y se dirigen a ellas con mensajes personalizados. Estas campañas de marketing se ven particularmente reforzadas por el aprendizaje automático, que mejora continuamente la precisión de estos modelos.

Mayor centralización de los datos

La gestión de datos de clientes ya no se limita solo a los equipos de marketing y ventas, como venía siendo habitual. Las CDP facilitan el intercambio de información rápido y eficaz entre diferentes departamentos, para que toda la organización acceda y utilice estos datos en sus funciones. Por ejemplo, al departamento de diseño gráfico puede interesarle saber a qué hora se realizan más compras para crear imágenes más efectivas para las campañas publicitarias.

Hoy en día, el análisis de datos se ha convertido en una necesidad para todo tipo de empresas y las herramientas para llevarlo a cabo son muy variadas. Las plataformas de automatización de marketing constituyen un buen punto de partida al alcance de organizaciones de todos los tamaños. Por su parte, las CDP permiten ir un paso más allá, alcanzando un conocimiento del cliente sin precedentes. Todo comienza con una buena base de datos para la gestión de las relaciones con los clientes, ¿estás listo/a para el despegue de tu estrategia?

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