Todo lo que necesitas saber sobre el Customer Data Integration (CDI) y su impacto

Los datos de los clientes se encuentran en numerosos lugares: desde sistemas de transacciones y CRM hasta analíticas de redes sociales y plataformas de marketing por email.

Cada silo contiene una pieza del rompecabezas que es el recorrido del cliente, y descifrar cada una de ellas puede desembocar en un verdadero dolor de cabeza. Aquí es donde aparecen los CDI, los cuales ayudan a tener una visión holística de los clientes, comprenderles, sus necesidades y preferencias de compra, lo que supone una parte fundamental del éxito de cualquier negocio. Te contamos en qué consiste y cómo puedes integrarlo en tus procesos.

¿Qué es el Customer Data Integration?

El Customer Data Integration (CDI) o la integración de datos de clientes es el proceso de recopilar, definir y gestionar los datos de clientes de numerosas fuentes y organizarlos de una manera que se puedan compartir fácilmente entre los miembros y departamentos de una empresa.

Este registro se genera mediante la integración de información de todos los sistemas de origen disponibles, como los datos de contacto, de valoración o la información recopilada a través de interacciones como el marketing directo.

Este tipo de integración de datos d clientes puede mejorar los procesos empresariales y permitir un mejor intercambio de información entre departamentos. Como resultado de este enfoque en la mejora del servicio al cliente, las iniciativas de CDI se han convertido en un elemento esencial de la gestión de las relaciones con los clientes (CRM).

¿Por qué es importante el CDI?

Es bastante común que las empresas lleven años recopilando datos de sus clientes, aunque no siempre de manera eficaz. Como resultado, las empresas pueden mantener datos de clientes obsoletos o redundantes que no aportan nada útil.

Por ello, las políticas de CDI ayudan a establecer un orden en los datos generados por estos sistemas de origen dispares. Las principales ventajas son:

• Ventas mejoradas: los datos más precisos sobre los clientes permiten a las organizaciones comprender mejor a los clientes y centrarse en personalizar las oportunidades de venta cruzada y venta adicional.
• Mejor servicio al cliente: los agentes de servicio al cliente pueden comprender mejor todo el recorrido del cliente al responder a las llamadas de servicio. Gracias a estas herramientas, se pueden evaluar con mayor precisión si un cliente está satisfecho o no y por qué, y así poder usar esa información para determinar cuándo, dónde y cómo interactuar con él en el futuro.
• Gestión de datos más eficiente de forma continua: una vez que se implementan las políticas de CDI y los esfuerzos de calidad de datos, resulta más fácil actualizar los registros de los clientes, gestionar la recopilación de datos en tiempo real y consolidar los silos de datos.
• Eliminación de silos de datos: estos silos provocan desalineación de los empleados, les obliga a volver a ingresar los datos en distintas aplicaciones o les impide acceder a la información que necesitan para realizar su trabajo. El CDI acaba con esto y resuelve cualquier problema relaciones, pues los empleados pueden acceder a toda la información que necesitan en una ubicación centralizada.
• Seguridad de datos críticos: disponer de una única fuente de información de los clientes facilita una gobernanza de datos eficaz. Además, se pueden gestionar fácilmente los permisos, así como administrar la información de manera que se respeten las medidas críticas de privacidad y protección de datos.
• Identificación de nuevas oportunidades de negocio: la integración de datos de clientes proporciona los datos necesarios para identificar oportunidades de venta adicionales (datos de uso de productos, emails, actividades en sitios de revisión de terceros, etc.). Una vez identificados estos clientes potenciales, también se puede usar esa información para evaluar qué productos vender a qué contactos.
• Campañas de marketing de mayor rendimiento: cuando los especialistas de marketing cuentan con más datos con los que trabajar, pueden segmentar aún más la base de clientes y crear campañas más específicas. Con los clientes segmentados, se pueden compartir mensajes más personalizados para cada tipo de audiencia, lo que se traduce en mayores probabilidades de generar interacción.
• Ahorro de tiempo: al poder acceder a los datos que se necesitan en tiempo real y en un solo lugar, se puede evitar tener que moverse entre aplicaciones para buscar información o tener que pedirla a otros compañeros. Esto se materializa en ahorro de tiempo y la posibilidad de concentrarse más en actividades que aportan valor a la organización y los clientes.

Tipos de integración de datos

Comprender los tipos de integraciones de datos ayuda a determinar la mejor manera de integrarlos según el caso concreto de cada empresa. Los tres serán de gran ayuda para alcanzar el objetivo de unificar y comprender sus datos, pero las formas en que lo hacen son diferentes:

1. Consolidación: es la más común e implica tomar datos de varias fuentes, unificarlos y almacenarlos en un data warehouse central. Se utiliza de forma más extendida cuando simplemente se desea reducir la cantidad de lugares donde se almacenan los datos. Como usuario final, se puede acceder fácilmente a los datos consolidados para su análisis.
2. Propagación: se trata de una operación automática de copiar y pegar datos. Estos siguen estando en la ubicación de origen, pero también hay una copia de ellos en el destino. Se utiliza, sobre todo, cuando hay dos herramientas que necesitan compartir datos entre sí, como una herramienta de automatización de marketing y el CRM. No consolida los datos de la misma forma que el primero, por ello es tan útil cuando se cuenta con una pequeña cantidad de fuentes de datos.
3. Federación: es una forma de virtualización de datos, la cual los toma de múltiples fuentes y los hace accesibles desde un punto central. Para el usuario final parece similar al primer tipo, pero la federación no realiza ninguna consolidación, pues los datos se mantienen separados hasta que el usuario final realiza una solicitud de datos.

En este momento puede surgir la duda de cuál de los tres tipos es conveniente para mi caso. Por regla general, en la mayoría de los casos de CDI es conveniente usar la consolidación. Suele ser la forma más sencilla de estandarizar los datos, maximizar su funcionalidad y asegurarse de eliminar los silos de datos. Sin embargo, su desventaja es que, si se trabaja con cantidades masivas de datos, puede resultar costoso.

Por su parte, la propagación es más útil cunado se trata de una empresa pequeña que no recopila muchos datos.

Y, por último, la federación se usa en casos en los que la consolidación resulta demasiado costosa o cuando se trata de empresas grandes que recopilan una gran cantidad de datos.

Herramientas de CDI

Existen miles de herramientas de integración de datos, pero la elección de una u otro depende de las necesidades y expectativas de cada empresa. Por ejemplo, si lo que se planea es utilizar la consolidación de datos, se necesitará una plataforma de datos de cliente y un data warehouse.

La plataforma de datos del cliente ayudará a recopilar y estandarizar los datos, y el almacenamiento de datos los guardará de forma segura.

Para llevarlo a cabo, también nos encontramos con diferentes formas de integrar los datos. Para empezar a hacerlo, debemos plantearnos algunas preguntas como: ¿Este método mejora la seguridad de nuestros datos? ¿Se puede seguir usando en el futuro? ¿Es sencillo?

Con todo ello, lo más común es lo siguiente:

• Integración de datos manual: tal y como suena, es una integración codificada a mano y creada manualmente por el equipo interno de IT. Es una tarea que requiere mucho tiempo, puede resultar costosa y puede tener muchos errores críticos. Además, si algo cambia en la estrategia de recopilación de datos, se deberá reconstruir la integración.
• Integración automatizada: suelen configurarse muy rápidamente y de forma sencilla. La única desventaja es que suelen estar limitadas por la empresa que las creó, por lo que puede haber una limitación en la cantidad de herramientas que se pueden integrar.
• Plataformas de datos de clientes (CDP): esta lleva la integración automatizada un paso más allá. Los CDP permiten conectar dos o más herramientas que de otro modo no funcionarían juntas, y crean una integración automatizada donde, de otro modo, se necesitaría una integración manual. Además, mantienen los datos lo más limpios posible, pues le brindan una forma central de controlar todas las fuentes de datos.

Mejores prácticas para la integración de datos de cliente

Para garantizar una implantación perfecta y un funcionamiento continuo de la plataforma de CDI, algunas de las prácticas recomendadas son:

Desarrollar una estrategia integral de seguimiento de datos

Los silos de datos, aunque restrictivos, ofrecer un nivel de organización que resulta importante en la gestión de la información.

Cuando se combinan múltiples fuentes de datos, puede desembocar en un data lake caótico si no se gestiona adecuadamente. Por ello, un plan de seguimiento de datos bien pensado garantiza que los datos estén ordenados de forma segura, además de ser fácilmente accesibles y maximizar el valor del CDI.

Designar un responsable de datos

Asignar a un responsable de datos o un pequeño equipo para supervisar todo el proceso de CDI puede reducir significativamente el riesgo de errores.

Esta persona o equipo debe conocer a fondo el plan de gestión y seguimiento de datos de la empresa. Por ejemplo, una agencia de marketing digital debería ser capaz de garantizar la integración perfecta de los datos de los clientes de plataformas de redes sociales, campañas de email marketing o analíticas web.

Realizar autorías periódicamente

Las auditorías son cruciales para garantizar que los datos recopilados son pertinentes y útiles.

Los datos redundantes o irrelevantes pueden descartarse de forma segura durante estas revisiones, lo que se traduce en una optimización del espacio de almacenamiento y una mejora de la higiene de los datos.

Automatizar

La automatización puede reducir significativamente el riesgo de error humano en la introducción de datos, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes. Al automatizar la mayor parte del proceso, las empresas pueden alcanzar una mayor precisión y fiabilidad de sus datos.

Por ejemplo, una plataforma de e-commerce puede beneficiarse de la automatización para realizar un seguimiento preciso de las interacciones de los clientes a través de múltiples canales, proporcionando una comprensión más precisa del comportamiento y las preferencias de los clientes.

Soluciones de Customer Data Integration

La integración de datos es uno de los pasos más importantes para convertirse en una empresa data-driven. Sin ella, tendrás silos de datos inaccesibles por todas partes, lo que repercutirá en no tener una visión completa de tus clientes y que tu toma de decisiones se basará en datos imparciales.

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