Por qué tu plataforma de datos de clientes necesita un cerebro

Implementar la automatización «inteligente» es difícil. Requiere dos tareas complejas: mantener datos de clientes completos, precisos y actualizados, y tomar las decisiones correctas al utilizar esos datos. A continuación, explicamos por qué las CDP deben hacer ambas cosas.

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Hace unas semanas, una compañera utilizó el término «automatización inteligente» del marketing. Al principio me mostré escéptico, ya que el término implica que también podría existir una automatización «tonta» del marketing. Pero, tras reflexionar, me di cuenta de que tenía razón: es posible que la automatización del marketing sea «tonta» en el sentido de aplicar reglas simples independientemente de la situación. Esto puede causar más daño que no utilizar la automatización en absoluto. Por el contrario, la automatización de marketing «inteligente» utilizaría el poder del procesamiento automatizado para crear valor añadido mediante la ejecución de interacciones significativas en todos los canales y a gran escala. En este sentido, implementar una automatización «inteligente» (https://www.optimove.com/resources/learning-center/artificial-intelligence-marketing-automation) es difícil. Requiere dos tareas difíciles: mantener datos de clientes ricos, precisos y actualizados, y tomar las decisiones correctas sobre el uso de esos datos. Sabemos que las plataformas de datos de clientes crean los perfiles de clientes unificados y persistentes necesarios para resolver la primera parte del desafío. Pero, ¿puede una CDP también responder a la segunda? Antes de responder a esa pregunta, demos un paso atrás y consideremos cómo sería una solución. Partamos de la premisa de que cualquier trato que se dé al cliente implica una decisión sobre cómo actuar, incluso si la «decisión» es simplemente ejecutar una automatización «tonta» que trate a todos por igual, independientemente de la situación. Esas decisiones pueden tomarse en tres lugares:

  • Por separado para cada canal, mediante los sistemas de entrega (correo electrónico, sitio web, aplicación móvil, centro de llamadas) que gestionan esos canales. Esta es la opción menos deseable, ya que requiere un gran esfuerzo para coordinar los tratamientos entre los distintos canales, y cualquier automatización «inteligente» debe recrearse por separado para cada canal. En este modelo, el CDP simplemente alimenta los datos sin procesar a los sistemas de los canales.
  • En un sistema de decisión central independiente que envía sus elecciones a los sistemas de los canales para que las ejecuten. Esto evita las ineficiencias de los sistemas de decisión basados en canales, aunque requiere conectar el sistema de decisión al CDP. Aunque las CDP están diseñadas para permitir este tipo de conexiones, todavía hay mucho trabajo por hacer para que se produzcan, y es probable que haya límites en cuanto a la rapidez y la exhaustividad con la que los datos de la CDP estarán disponibles.
  • En la propia CDP. Esto evita la necesidad de una integración separada. Es mucho más eficiente. Pero solo tiene sentido si la CDP proporciona una potente capacidad de decisión. De lo contrario, el sistema solo será una forma eficiente de ofrecer una automatización tonta.

La mayoría de las empresas actuales se ven obligadas a optar por la primera opción, es decir, que los canales tomen sus propias decisiones, aunque es claramente la menos eficiente y eficaz. El problema no hará más que agravarse a medida que proliferen los canales y los clientes esperen un trato más personalizado y coordinado entre ellos. El aumento de las normativas de privacidad también hará que sea más importante para las empresas centralizar el almacenamiento y el uso de los datos de los clientes. En igualdad de condiciones, la mayoría de las empresas preferirían comprar un único sistema que combinara CDP y decisiones con dos sistemas separados. Pero las condiciones nunca son iguales, por lo que la mejor opción entre la segunda y la tercera no siempre está clara. Se trata de comparar los costes de integración de sistemas separados con la potencia de un motor de decisión integrado. Algunos sistemas son más fáciles de integrar que otros, y algunos motores de decisión integrados son mejores que otros. Por lo tanto, los compradores deben examinar las opciones específicas que tienen a su disposición para decidir cuál es la mejor en su situación. Los factores a tener en cuenta son, entre otros:

  • las capacidades de decisión que necesita
  • las características de su sistema de decisión actual, si lo tiene
  • las características de los sistemas de decisión alternativos, tanto independientes como integrados en un CDP
  • los costes de integración de los sistemas en las opciones alternativas
  • la calidad de la integración disponible en las diferentes opciones

Pero volvamos a la cuestión fundamental: crear una automatización «inteligente», lo que significa proporcionar a los clientes interacciones significativas en todos los canales y a gran escala. Crear una bonita base de datos de clientes es solo una parte de la solución. Las empresas solo obtienen valor de esa base de datos cuando la utilizan para tomar y ejecutar las decisiones correctas. Utilizar un motor de decisión centralizado es más eficiente que utilizar motores de decisión independientes en cada sistema de entrega. Lo que no está claro es precisamente qué motor de decisión es el adecuado para usted o si ese motor debe formar parte de su CDP. Si desea ayuda con esas decisiones, recientemente he publicado un artículo detallado patrocinado por Optimove titulado . Le animo a que lo utilice como guía cuando reflexione sobre estas cuestiones.

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En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.

David Raab

David M. Raab es el fundador y director ejecutivo del Customer Data Platform Institute www.cdpinstitute.org, una organización independiente de proveedores que forma a profesionales del marketing y tecnólogos en la gestión de datos de clientes. El Sr. Raab acuñó el término «plataforma de datos de clientes» en 2013. Como director de Raab Associates, Inc., lleva desde 1987 ayudando a los profesionales del marketing a comprender, encontrar e implementar las tecnologías adecuadas. Entre sus proyectos habituales se incluyen el análisis de procesos de marketing, la planificación de arquitecturas, la definición de necesidades y la selección de proveedores.

El Sr. Raab también asesora a proveedores del sector sobre estrategia comercial y de productos. El Sr. Raab imparte conferencias y clases regularmente en todo el mundo. Ha publicado cientos de artículos sobre tecnología de marketing y es autor de Marketing Performance Measurement Toolkit (Racom Books, 2009). 

En su blog http://customerexperiencematrix.blogspot.com publica regularmente investigaciones adicionales. El Sr. Raab es licenciado por la Universidad de Columbia y tiene un MBA por la Harvard Business School. Antes de fundar Raab Associates, ocupó puestos de responsabilidad en el ámbito del marketing en el sector editorial y de la continuidad. 

Información de contacto

Teléfono: 914-241-2117

Correo electrónico: draab@raabassociates.com

Web: www.raabassociatesinc.com

X: @draab

Blog: http://customerexperiencematrix.blogspot.com/

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