CDP, la guía definitiva

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1. Introducción

Los CDP (Customer Data Platform o Plataforma de Datos de Clientes) son una tecnología que se ha popularizado en años recientes debido principalmente a la necesidad de accionar datos tanto de marketing como de negocio. Podemos sintetizar esas necesidades en los siguientes puntos:

• Activar First Party Data: Las compañías colectan mucha información de sus clientes, pero carecen de las herramientas necesarias para hacer uso de estos datos. Activar la información es una forma efectiva de obtener mayores resultados, especialmente en categorías de mercado donde la inteligencia de datos es altamente rentable.
• Adaptación al futuro cookieless: Con el creciente impacto que tienen las nuevas medidas de privacidad en buscadores y dispositivos y el próximo fin de soporte de las third party cookies en Chrome lleva a las compañías a buscar nuevas tecnologías que permitan optimizar sus esfuerzos de marketing mediante la personalización.
• Romper los silos de información: Grandes compañías han recolectado datos durante años, no obstante toda esta información está repartida en silos, imposibilitando un análisis a escala, heurísitco y de mayor impacto en las decisiones de la organización.
• Cumplir con marcos regulatorios: Gobiernos de todo el mundo cada vez fuerzan a todo tipo de compañías a cumplir con marcos legales cada vez más estrictos al rededor de los datos personales de los consumidores. Procesar datos personales ya es un proceso que requiere de capas estrictas de gobernanza del dato y cumplimiento del consentimiento del usuario.
• Mejorar la experiencia del cliente: Los clientes buscan en mayor medida dos aspectos fundamentales, que se respete su privacidad y al mismo tiempo se les otorgue un nivel de personalización apropiado. Ambas peticiones, pese a ser en sí mismas contradictorias, suponen un reto estratégico y tecnológico.

Estas 5 necesidades pueden ser suplidas por un CDP, el cual proporciona las herramientas y capacidades necesarias para gestionar, analizar y accionar los datos de clientes de una manera que no solo cumple con los requisitos regulatorios, sino que también permite una mayor personalización y mejora la experiencia del cliente. Con una visión unificada de los datos del cliente, las organizaciones pueden romper los silos de información, adaptarse a un futuro sin cookies y activar su First Party Data para obtener insights accionables y crear estrategias de marketing y negocio más efectivas.

Este artículo existe con el propósito de otorgar toda la información necesaria para entender la relevancia, funcionalidad y ventajas que las Plataformas de Datos de Clientes (CDP) pueden proporcionar en el actual entorno digital. Se abordará cómo las CDP permiten a las organizaciones activar y aprovechar su First Party Data de manera efectiva, adaptarse al panorama cambiante de la privacidad de datos y romper los silos de información que pueden obstaculizar una visión 360 del cliente. También se explorará cómo las CDP pueden ayudar a las empresas a mantenerse en conformidad con los marcos regulatorios cada vez más estrictos, mejorando simultáneamente la experiencia del cliente mediante una personalización bien equilibrada. También serán proporcionados insights valiosos y prácticos sobre cómo seleccionar, implementar y optimizar una CDP para maximizar el retorno de la inversión y alinear los esfuerzos de marketing y negocio con las expectativas y necesidades del cliente en la era digital.

1.1 Definición de CDP

El CDP Institute es una de las fuentes de información más destacadas, ellos proponen una definición de CDP bastante sencilla: «El CDP es un software paquetizado que crea una base de datos de clientes persistente y unificada que es accesible por otros sistemas». Además de ello marcan 4 tipos de CDP diferentes: CDPs de datos, análisis, campañas y distribución.

Muchas otras fuentes como Oracle y Martech.org comparten de una forma u otra esta misma definición. No obstante estas definiciones no incluyen otros aspectos fundamentales de los CDP, como la gobernanza, la posibilidad de tener CDPs compuestos o incluso los posibles roles que pueda tener esta tecnología en un stack tecnológico de datos moderno. A nuestro criterio, la definición de CDP debe ser un tanto más completa:

Cabe aclarar que un CDP, según su composición y ubicación en un stack tecnológico, puede suponer un silo de datos nuevo en sí mismo (crítica que otros expertos en la industria también han resaltado). Esto ocurre porque dentro de cualquier gran organización ya existen otros recursos que cumplen con parte de las funciones que un CDP cumple. Esta superposición de funciones lleva fácilmente a una confusión en la que se cuestiona la forma en la que un CDP debería funcionar, o de hecho cuestionar si es una tecnología verdaderamente necesaria.

A pesar de estas críticas, la realidad es que los CDP ofrecen una solución más centrada y especializada en la gestión de datos del cliente con una fuerte capa de autoservicio usable por perfiles no técnicos dentro de una organización, facilitando una vista unificada y accesible de los datos que puede ser instrumental en la mejora de las estrategias de marketing y la personalización de la experiencia del cliente. Además, los CDP se destacan por su capacidad para resolver las identidades de los clientes a través de diferentes puntos de contacto y canales, proporcionando una fuente de verdad unificada que es esencial para una comprensión precisa y completa del cliente.

La naturaleza modular y flexible de los CDP también permite una integración más fácil con otros sistemas y tecnologías en el stack tecnológico de una organización, proporcionando así una arquitectura de datos más cohesiva y eficiente. La gobernanza de datos y la privacidad son otros aspectos críticos que los CDP están diseñados para manejar eficientemente, ayudando a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos en constante evolución y a garantizar la protección de los datos del cliente. Estas funciones aunque son perfectamente mimetizables por otras tecnologías necesitarían de un gran esfuerzo en desarrollo e ingeniería para lograrlo, mientras que con un CDP dichas funciones están sencillamente desarrolladas y funcionando.

Considerando lo anterior, hay dos grandes grupos de CDP, los paquetizados y los compuestos.

1.1.1 CDP paquetizado

Un CDP paquetizado es una solución de gestión de datos del cliente que se ofrece como un producto completo y listo para usar. Este tipo de CDP viene con un conjunto predefinido de características y funcionalidades que están diseñadas para ayudar a las organizaciones a capturar, gestionar, analizar y activar datos del cliente. En consecuencia la cantidad de recursos de IT e ingeniería son considerablemente menores en comparación a un CDP compuesto. Las características clave de un CDP paquetizado son:

• Estructura Predefinida: Cuentan con una estructura de datos y arquitectura predefinidas diseñadas para satisfacer necesidades comunes de gestión de datos del cliente. Esto no implica que carezcan de la flexibilidad necesaria para adaptarse a diversas estructuras de información.
• Funcionalidades listas para usarse: Ofrecen un conjunto de funcionalidades avanzadas que ya están listas para operar como la integración de datos, resolución de identidad de clientes, segmentación de clientes, análisis avanzado, orquestación de audiencia, gobernanza, gestión de consentimiento y provacidad, etc.
• Interfaz de Usuario Amigable: Proporcionan interfaces de usuario intuitivas y dashboards preconfigurados que facilitan la visualización y gestión de datos además de permitir a equipos de trabajo con poca experiencia técnica extraer el máximo valor de los datos de clientes.
• Implementación Rápida: Están diseñados para una implementación rápida y sencilla, permitiendo poner en marcha la plataforma en un tiempo reducido. Esto además reduce las necesidades de contratar personal técnico especializado.
• Integraciones Preconstruidas: Incluyen integraciones preconstruidas con otros sistemas y plataformas comunes, facilitando la conexión con otras partes del stack tecnológico de una organización economizando costes en mantenimiento.
• Conformidad Regulatoria Básica: Proporcionan características básicas para ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos y otros requisitos legales.
• Mantenimiento y Soporte: Los proveedores de CDP paquetizados suelen ofrecer soporte y mantenimiento como parte del paquete, asegurando acceso a ayuda técnica cuando se necesite.
• Costo-Efectividad: Al tener una estructura y funcionalidades predefinidas, pueden resultar más costo-efectivos en comparación con soluciones personalizadas o compuestas.
• Capacitación y Documentación: Suelen venir con documentación completa y opciones de capacitación para ayudar a los usuarios a entender y utilizar la plataforma de manera efectiva.
• Optimización del Tiempo: Al reducir la necesidad de desarrollo y configuración extensiva, permiten a las organizaciones optimizar su tiempo y recursos.
• Escalabilidad: Según el vendedor pueden tener una escalabilidad limitada en comparación con los CDP compuestos, sin embargo es raro que un CDP paquetizado no pueda gestionar miles o incluso millones de registros con un tiempo de latencia bajo.

La principal ventaja de un CDP paquetizado es que es más fácil y rápido de implementar, ya que viene con una estructura y configuración predeterminadas que han sido diseñadas para abordar las necesidades comunes de gestión de datos del cliente. Esto puede incluir funcionalidades como la integración de datos, la resolución de identidades, la segmentación de clientes, el análisis y la activación de datos para campañas de marketing.

Esto incluye también funciones que normalmente son omitidas, como una interfaz de usuario amigable y fácil de usar con el objetivo de permitir a distintos integrantes de la organización

Las organizaciones que optan por un CDP paquetizado suelen hacerlo porque buscan una solución estándar que pueda abordar sus necesidades de gestión de datos del cliente de manera efectiva, sin la necesidad de una configuración o desarrollo extensivo. Esto puede ser especialmente beneficioso para organizaciones con recursos o expertise técnico limitado, o aquellas que buscan una solución rápida para abordar sus desafíos de datos del cliente.

Un CDP paquetizado proporciona una solución plug-and-play para la gestión de datos del cliente, con una arquitectura y un conjunto de funcionalidades predefinidas que están listas para ser utilizadas con poca o ninguna personalización necesaria.

Entre las soluciones más conocidas del mercado encontramos a:

En otras palabras, un CDP paquetizado es una solución lista para funcionar en donde el único esfuerzo necesario recae en su integración con el stack tecnológico vigente y en el onboarding del equipo de trabajo (transferencia del conocimiento, gestión del cambio y optimización de procesos). Esto naturalmente tiene implicaciones que veremos más adelante.

1.1.2 CDP compuesto

Un CDP compuesto, a diferencia de un CDP paquetizado, es una solución más flexible y personalizable para la gestión de datos del cliente. Esta variante de la plataforma permite una configuración y adaptación más profunda a las necesidades específicas de una organización, ofreciendo una estructura modular que puede ser diseñada para abordar desafíos que son especializados y para los cuales ningún CDP paquetizado puede aboardar fácilmente.

Las características clave de un CDP compuesto incluyen:

• Configuración Personalizada: Los CDP compuestos permiten una configuración personalizada en función de las necesidades de la organización, proporcionando la flexibilidad necesaria para adaptarse a requisitos específicos de gestión de datos, esto es especialmente útil en estructuras de datos de alta complejidad o en un estado de madurez y calidad avanzado.
• Desarrollo a Medida: Ofrecen la posibilidad de contar con un desarrollo a medida, lo que permite a las organizaciones construir y añadir funcionalidades según sus requerimientos más especializados. Esto evidentemente es una ventaja en aquellas organizaciones con una alta disponibilidad de recursos de ingeniería y conocimiento técnico.
• Integración Profunda: Permiten una integración profunda con la infraestructura tecnológica de la compañía, lo que tiene un impacto profundo en el costo de servidores y transferencia de datos además de tener la oportunidad de reducir sustancialmente la latencia de datos.
• Escalabilidad Avanzada: Los CDP compuestos proporcionan una escalabilidad avanzada y completamente personalizada, permitiendo a las organizaciones crecer y expandir sus capacidades de gestión de datos conforme evolucionan sus necesidades, o incluso reduciendo la cantidad de recursos en aquellas operaciones que no requieren una escalabilidad excesivamente alta.
• Gobernanza de Datos Avanzada: Incluyen capacidades avanzadas para la gobernanza de datos, permitiendo un manejo más riguroso del cumplimiento regulatorio y la privacidad de datos. Además de que, al tener todos los datos de sus clientes en su propia infraestructura sin depender de un tercero (como ocurriría en un CDP paquetizado) se mitigan distintos riesgos de seguridad.
• Análisis y Activación de Datos Avanzados: Ofrecen capacidades avanzadas para el análisis y la activación de datos, proporcionando herramientas poderosas para extraer insights valiosos y accionar estrategias de marketing y negocio basadas en datos. Además, al ser una solución compuesta, permite a los equipos utilizar herramientas de inteligencia de negocio que ya estén disponibles en la organización.
• Solapamiento reducido: Al ser una solución que permite implementar funciones completamente a medida, es posible para las organizaciones determinar qué es necesario, y qué no lo es. Esto hace que exista un menor solapamiento entre herramientas y al mismo tiempo reduce el desperdicio presupuestario inherente en estos casos.

Las organizaciones que optan por un CDP compuesto generalmente tienen necesidades de gestión, activación y gobernanza de datos más complejas, y valoran la capacidad de personalizar y adaptar la plataforma a sus procesos y desafíos específicos. Esto puede requerir una inversión inicial mayor, tanto en tiempo como en recursos, para la configuración, desarrollo, integración y mantenimiento de la plataforma. Sin embargo, el resultado es una solución robusta y adaptada que puede proporcionar un valor significativo a lo largo del tiempo.

Lo anterior también trae un riesgo implítico de las soluciones compuestas: al ser un mantenimiento dependente de la compañía y sus empleados, corre un mayor riesgo de quedar obsoleta frente al acelerado cambio que experimentamos en áreas como la activación de datos en marketing. Distinto a un CDP paquetizado, en donde hay cientas de personas trabajando en mantener una solución tecnológica vigente y competitiva.

Es crucial comprender que un CDP compuesto no necesariamente requiere que todas sus funciones sean desarrolladas a medida en su totalidad. Comúnmente, en el desarrollo de un CDP compuesto, las organizaciones eligen contratar diversas herramientas tecnológicas, integrándolas en su infraestructura tecnológica existente, con el objetivo de ganar flexibilidad y minimizar la inversión en desarrollo. Por ejemplo, una organización podría optar por un CDP compuesto que incorpore una herramienta de «Reverse ETL» para la activación de datos y otra de «Business Intelligence» para el análisis de datos de clientes, mientras que decide desarrollar a medida el servicio de resolución de identificación de clientes. Dicho esto, hay vendors orientados a ofrecer soluciones de CDP especializadas en CDP compuestos:

Un CDP compuesto requiere un esfuerzo considerable en la integración con el stack tecnológico existente, así como en el onboarding del equipo de trabajo (transferencia del conocimiento, gestión del cambio y optimización de procesos). Sin embargo, este esfuerzo inicial puede resultar en una solución de gestión de datos del cliente altamente efectiva y alineada con los objetivos estratégicos de la organización.

En el siguiente apartado, exploraremos las implicaciones y consideraciones a tener en cuenta al optar por un CDP compuesto, así como las estrategias para maximizar el valor y el impacto de esta tecnología avanzada en la estrategia de datos de la organización.

1.1.3 Comparación: compuesto vs paquetizado

En el ámbito de la gestión de datos del cliente, las Plataformas de Datos del Cliente (CDP) emergen como herramientas cruciales que permiten a las organizaciones consolidar y activar datos para mejorar la toma de decisiones y optimizar las estrategias de marketing. Sin embargo, no todas las CDP son creadas igual, y es esencial comprender las diferencias fundamentales entre las variantes paquetizadas y compuestas para elegir la que mejor se ajuste a las necesidades y capacidades de una organización.

Un CDP paquetizado se caracteriza por ofrecer una solución lista para usar con funcionalidades predefinidas que facilitan la gestión y análisis de datos del cliente. Por otro lado, un CDP compuesto proporciona un enfoque más flexible y personalizable, permitiendo una configuración a medida para atender desafíos de datos específicos.

En la siguiente tabla, presentamos una comparación detallada entre estos dos tipos de CDP, abarcando diversos aspectos como la configuración, desarrollo, flexibilidad, implementación, costo, gobernanza de datos, y otros factores cruciales que pueden influir en la elección entre uno u otro modelo de CDP. Esta comparación tiene como objetivo proporcionar una visión clara de las ventajas y desventajas de cada tipo, facilitando así la toma de decisiones informadas en la adopción de una plataforma que potencie la estrategia de datos de una organización.

Ciertamente hay preguntas abiertas y análisis en detalle que permiten analizar mejor la diferencia entre compuesto y paquetizado. En todo caso lo más importante recae en entender las necesidades tecnológicas y de negocio: Cuáles son los casos de uso a resolver, qué datos disponibles existen actualmente, cuál es la madurez tecnológica actual y con cuánto talento cuenta la organización.

Por supuesto, decidirse entre un CDP compuesto o paquetizado no es una decisión sencilla, pero en definitiva es una decisión completamente objetiva. Para ello es importante considerar los distintos factores que pueden llevar a una organización a optar por alguna de las dos. Para facilitar este proceso hemos preparado este simple cuestionario que puede ayudar a resolver en un alto nivel esta pregunta.

1.2 Importancia de las CDP en la Estrategia de Negocios

La relevancia de las Plataformas de Datos de Clientes (CDP) en la estrategia de negocios es indiscutible en la era actual, donde la activación de datos a través de audiencias, personalización de journeys de compra o incluso un mejor entendimiento del negocio es clave. La capacidad de activar datos se ha convertido en un diferenciador competitivo clave. Un dato inactivo equivale a una oportunidad perdida, y es aquí donde los CDP desempeñan un papel fundamental, transformando los datos crudos en insights accionables. Aquí tenemos los principales aspectos en los que un CDP tiene un impacto a nivel de negocio:

Unificación de Datos del Cliente: Los CDP eliminan las barreras entre las distintas fuentes de datos presentes en una organización, unificando la información de clientes en una sola vista sin importar si el cliente tiene distintos identificadores a través de distintas fuentes. Esta visión integral es vital para comprender completamente el journey del cliente y para brindar experiencias personalizadas, coherentes y de alta calidad.

Orquestación de Flujos de Datos: La orquestación eficaz de los flujos de datos a través de diversas plataformas y canales es esencial para que la unificación de datos de clientes pueda ser explotada a través de distintos datos modelados. Los CDP permiten esta orquestación, lo que resulta en interacciones más inteligentes y oportunas con los clientes.

Personalización a Escala: En un mercado donde la personalización no es solo deseada sino esperada por los consumidores, los CDP permiten a las empresas entregar ofertas y comunicaciones altamente personalizadas a escala con bajos niveles de latencia (lo cual es un reto técnico considerable). Esta capacidad mejora la retención de clientes y aumenta las tasas de conversión.

Cumplimiento de la Privacidad de Datos: Con el aumento de las regulaciones de privacidad de datos, los CDP ofrecen una solución al proporcionar un marco que respeta el consentimiento del usuario y asegura la conformidad con las leyes de protección de datos, como el GDPR y el CCPA.

Toma de Decisiones Basada en Datos: Los CDP proporcionan a las empresas una base sólida para la toma de decisiones basada en datos. Con información precisa y actualizada, los líderes pueden tomar decisiones estratégicas que impulsan el crecimiento y la eficiencia operativa. Facilitan además análisis avanzados de RFM y análisis predictivo de marketing.

En resumen, los CDP son mucho más que simples repositorios de datos. Son catalizadores de transformación digital que permiten a las empresas navegar por el complejo paisaje de los datos de clientes a través de una visión unificada y de alta granularidad, ofreciendo una ventaja competitiva al permitir una comprensión más profunda del cliente y al habilitar interacciones más significativas y rentables.

Estos aspectos por fortuna son medibles y sus consecuencias son positivas en ventas y rentabilidad. Es cierto que muchas citas y estudios al respecto son conducidas por los mismos vendedores de software, y esto hace que los datos deban tomarse con extrema cautela. Que un grupo de compañías haya tenido éxito con un CDP, o bien, que el CDP como tecnología tenga métodos de impacto en negocio no garantiza su ROI positivo en una organización.

Un caso interesante es el de Segment, quienes realizaron una encuesta con Aberdeen, y en ella encontraron que el impacto promedio de un CDP dentro de los resultados de negocio incluía: «9.1 veces mayor crecimiento en la satisfacción de los clientes, 2.9 veces mayor crecimiento en los ingresos interanuales, 5.7 veces mayor ingreso en el gasto promedio de clientes y 4.9 veces mayor crecimiento en venta cruzada«.

(…) CDP users accomplish far greater year-over-year (YoY) growth across those KPIs. Specifically, they enjoy 9.1x greater annual growth in customer satisfaction rates (10.0% vs. 1.1%) and 5.7x greater annual increase in customer lifetime value (10.2% vs. 1.8%) — the latter defined as the change in overall client spend during the course of the relationship with that buyer

Aberdeen survey

Hay muchas variables que pueden explicar estos resultados, y de hecho la encuesta de Aberdeen no debe tomarse como una prueba directa de que los CDP incrementarán las ventas de forma directa, sino que un CDP influencia directamente sobre la experiencia de usuario, y es la experiencia de usuario en sí misma la que fomenta el incremento de las ventas.

Varios artículos mencionan esta realidad. Blake Morgan en Forbes menciona que debido a los entornos de alta personalización que ya experimentamos (en Amazon o Netflix por ejemplo) nos lleva a esperar ese mismo nivel de personalización en otros productos y servicios. Este artículo recoge distintas cifras y estudios interesantes al respecto. Accenture también apunta a la importancia de la personalización en su Personalization Pulse Check donde indican que «el 91% de los consumidores son más propensos a comprar a marcas que los reconocen, recuerdan y proveen ofertas y recomendaciones relevantes«.

McKinsey avala y encuentra más cifras destacadas en estudios más recientes realizados después de la pandemia. En su artículo «The value of getting personalization right -or wrong- is multiplying» resaltan que tras la crisis global del COVID-19 la necesidad de personalizar solo ha aumentado e incrementado su impacto en ventas: «el 71% de los consumidores esperan personalización y el 76% de ellos se frustran cuando no la encuentran«.

Tras esto, hay una idea clave a considerar: solo con la activación de datos de alta calidad puede lograrse un nivel de personalización que tenga un impacto positivo en negocio. No podemos engañarnos en la falsa premisa de que podemos personalizar «aquí y ahora» sin tener datos integrados y de alta calidad. Probablemente es aquí donde el CDP ha ganado mayor popularidad, ya que es una tecnología que reduce el gap técnico en este aspecto concreto.

1.2.1 Casos de estudio

Uno de los mejores métodos para entender la aplicabilidad y la importancia del CDP en los resultados de negocio está en los casos de estudio. Hay multiples fuentes en línea en donde hay casos de estudio de alta calidad. Lo importante de los casos de uso está en entender el cómo se ha logrado realizar una implementación de CDP completamente alineada con los objetivos de negocio teniendo siempre una visión cuidadosa de los resultados ya que al ser casos creados por los vendedores de software y los mismos ejecutivos que les contrataron está en su mejor interés mostrar resultados positivos, es decir, los creadores de los casos de uso están en un claro conflicto de interés.

Lo anterior no implica que leer casos de uso no tenga valor, solo quiere decir que debemos leerlos con un poco de escepticismo. Puedes encontrar casos de estudio detallados de CDP en:

• Tealium
• Treasure Data
• Customer Data Platform Institute
• Bloomreach
• Segment
• Adobe
• Hightouch
• Census
• Salesforce

Un buen ejemplo es el caso de Albertsons, una importante cadena de supermercados, en el cual mejoraron la experiencia del cliente (CX) a través de ActionIQ (vendor de CDP paquetizado). En este caso concreto ActionIQ fue seleccionada por su capacidad de recopilar, analizar y activar datos de clientes a gran escala. El proceso tuvo una fuerte vertiente de unificación de datos del cliente junto a la orquestación eficaz de flujos de datos para ofrecer experiencias personalizadas y comunicaciones en tiempo real.

Albertsons pudo desarrollar perfiles de clientes unificados, combinando datos transaccionales y de comportamiento, lo que resultó en una mejor comprensión de las intenciones y preferencias del cliente. Esto les permitió activar campañas de marketing y lealtad más efectivas y rápidas, pasando de tardar un mes en implementar un caso de uso a poder activar cinco en el mismo período.

Los resultados obtenidos incluyeron un incremento significativo en las tasas de conversión y el valor promedio de compra, con tasas de clics semanales de aproximadamente el 30% y tasas de canje de cupones del 37%. Esto demuestra el poder de una CDP bien implementada para ofrecer personalización omnicanal y mejorar la madurez en la participación del cliente. Ciertamente la personalización es la palanca fundamental en los resultados de un CDP.

Otro caso de estudio es el de Canva el cual hablamos de una implementación de CDP compuesto (Snowflake, Census, Fivetran y dbt). Este caso llama la atención porque incluye desde un primero momento al equipo de ingeniería. Un reto interesante ya que con más de 125 millones de usuarios activos mensualmente la solución tecnológica a aplicar era inevitablemente compleja.

Los resultados de esta estrategia seguida por Canva incluyen una mayor personalización en la mensajería a través de una segmentación más compleja y rápida al permitir a los analistas de datos construir segmentos más complejos en minutos en lugar de semanas, utilizando modelos de segmentación basados en aprendizaje automático (ML).

Este caso de estudio resalta los beneficios del CDP compuesto, al conseguir afrontar desafíos específicos solo existentes en un servicio con tantos usuarios activos y con una demanda de personalización creciente que debía ser activada en plataformas como Facebook y Google Ads. Esto sin lugar a dudas resalta las fortalezas de un CDP compuesto, ya que estos mismos resultados difícilmente serían replicados por un CDP paquetizado.

En resumen, Canva ha logrado una personalización más efectiva de sus mensajes, segmentación eficiente y un ciclo de retroalimentación de datos más dinámico gracias a la implementación de un CDP compuesto con herramientas líderes en el sector.

Por lo general los casos de estudio resaltan resultados de negocio estrechamente relacionados con métricas propias de la personalización y la experiencia de usuario ya que es en sí el principal punto de impacto de un CDP.

1.2.2 Costes

El CDP también impacta en una organización a nivel de costes: implica una inversión considerable en tecnología, presupuesto y tiempo. Si un CDP no es accionable en su totalidad sin una infraestructura de datos óptima es probable que traiga un ROI negativo en la organización. Por tanto, contar con un CDP del cual podamos obtener verdaderos beneficios implica también un detallado plan de trabajo respaldado por una estrategia de negocio y de datos.

Ciertamente los niveles de inversión no son los mismos según la industria y el tipo de compañía, aquellas que tengan datos masivos y además no hayan invertido en una estructura de datos limpia, escalable y de alta calidad son las que tendrán que invertir muchísimo más.

Los costes asociados con la implementación de un Customer Data Platform (CDP) van más allá de la inversión directa en tecnología. Para aprovechar al máximo un CDP, las empresas deben considerar varios factores que implican costes tanto tangibles como intangibles.

• Infraestructura de datos: Para que un CDP sea efectivo, se requiere una infraestructura de datos sólida y bien organizada. Esto puede implicar inversiones significativas, especialmente para aquellas empresas que aún no cuentan con sistemas de datos limpios, escalables y de alta calidad.
• Cultura organizacional orientada a datos: Desarrollar una cultura empresarial que priorice y valore los datos es crucial. Esto implica formar a los empleados en la comprensión y uso de datos, lo que puede requerir tiempo y recursos para capacitaciones y cambios en la mentalidad organizacional.
• Transformación digital: Un CDP suele ser parte de una estrategia de transformación digital más amplia. Esto significa que la empresa podría necesitar actualizar o cambiar sistemas existentes, procesos y operaciones.
• Disciplina en la gestión de datos: Establecer y mantener una disciplina rigurosa en la gestión de datos es fundamental. Esto incluye la implementación de procesos para la recopilación, limpieza, integración y análisis de datos, lo que puede requerir inversiones en herramientas y personal especializado.
• Formación y desarrollo de empleados: Ampliar el conocimiento técnico de los empleados para trabajar efectivamente con un CDP es otro coste a considerar. Esto puede abarcar desde formación específica en el uso del CDP hasta educación general en análisis de datos y toma de decisiones basadas en datos.

Estos costes y esfuerzos pueden ser especialmente desafiantes para organizaciones grandes, donde los procesos de cambio y adaptación suelen ser más lentos y complejos. Además, estos procesos de transformación y adaptación no son estáticos, sino que requieren un compromiso continuo y adaptaciones a lo largo del tiempo para mantenerse alineados con las evoluciones tecnológicas y las necesidades del negocio.

Por lo tanto, es crucial que las empresas no solo consideren el coste inicial de implementar un CDP, sino también los costes a largo plazo y los recursos necesarios para integrarlo de manera efectiva en la estrategia de negocio y operaciones diarias.

2. Antecedentes y Contexto

Los Customer Data Platform no son una tecnología particularmente vieja, de hecho es posible plantear que el CDP no es más que una etapa de maduración de lo que ha sido una constante evolución de las tecnologías asociadas a la información de los clientes. Los programas de lealtad, premios y bases de datos de clientes podrían considerarse como una etapa primitiva de los CDP, no desde una perspectiva tecnológica (un programa de puntos poco o nada tiene que ver con la infraestructura tecnológica de un CDP) sino desde una perspectiva conceptual.

En todo caso, lo cierto es que el término CDP no tiene una fecha de nacimiento «exacta». Si tomamos como referencia Google Trends podríamos pensar que su punto de partida «real» es próximo al año 2016. Mismo año en el que fue anunciada la GDPR.

Podría considerarse que el primero en acuñar la terminología "Customer Data Platform" fue David Raab (Fundador del Customer Data Platform Institute) en un blog titulado Customer Experience Matrix.

“Customer” shows the scope extends to all customer-related functions, not just marketing;
“Data” shows the primary focus is on data, not execution; and
“Platform” shows it does more than data management while supporting other systems

David Raab

Para llegar a este término históricamente hemos pasado por distintas tecnologías que de forma consecuente han traído una constante necesidad de procesamiento e integración. La idea general de que la historia de los CDP está atada de forma intrínseca a la evolución de otras tecnologías también es expuesta por The Customer Data Platform Resource quienes destacan una evolución observable en los últimos 20 años. Y no es para menos, en su artículo "The history of the CDP & CRM" mencionan que el primer software de CRM (TeleMagic) en el año 1985. Por tanto estamos hablando de una tecnología cuyos cimientos tienen décadas de historia.

Oracle ofrece una foto histórica similar mencionando nuevamente la existencia de los CRM en los años 90 y la constante interacción entre distintas herramientas que propiciaron la aparición de los CDP tales como: MDM (Master Data Management), DMP (Data Management Platforms), CIP (Customer Intelligence Platform), etc. Eso sí, la idea general de Oracle es simple: "Los CDP nacen como una reacción a la necesidad de una mejorada experiencia de cliente en un entorno omnicanal".

De una manera simplificada podríamos entender todo como un proceso relativamente sencillo: el CDP es un paso esperado a nivel histórico una vez las organizaciones lograron madurar los distintos sistemas informáticos encargados de almacenar y procesar sus datos, el CDP no es más que el punto focal donde convergen, y por tanto su historia está atada a la evolución de las tecnologías antes mencionadas.

En el presente año 2023 vemos que la evolución del CDP se está viendo moldeado principalmente por las políticas de privacidad y la necesidad de optimizar los esfuerzos de marketing, especialmente en un entorno de estrés financiero e incertidumbre económica. Esto implica que ahora los CDP como tecnologías aún tienen un nivel de recorrido notorio, especialmente con la entrada de las Inteligencias Artificiales generativas.

Lo anterior hace que los vendedores de CDP se encuentren en una situación de estrés debido a la alta competitividad del sector lo que puede ocasionar que algunos de ellos exageren las capacidades reales de su software. No hay manera de afirmar dicha realidad, pero sí existe registro de que un ex-vicepresidente de Salesforce denunció que "las afirmaciones de Salesforce sobre las capacidades de procesamiento en tiempo real de su CDP eran falsas". Ciertamente estos hechos desafortunados nos obligan a tomar con sobriedad las promesas y resultados reportadas por cualquier vendedor de software.

La privacidad es la última pieza en apalancar el desarrollo actual e histórico de los CDP al ser precisamente una tecnología que basa toda la explotación de datos en la información de los clientes, lo cual está conectado directamente con leyes como la GDPR y la obsolescencia de las cookies de terceros. Como bien muestra Didomi en su barómetro de privacidad, con el paso del tiempo las leyes de privacidad y su aplicación ha sido cada vez más contundente a lo largo del planeta. Ciertamente estos cambios han tenido un impacto en el marketing digital, especialmente en la recolección de datos.

Cabe aclarar que todas las políticas de privacidad y cambios en el funcionamiento de los navegadores (como las crecientes medidas de privacidad en Safari y en Firefox o la próxima obsolescencia de las third party cookies en Chrome) no tienen una incidencia directa sobre el funcionamiento de los CDP, sino que fortalecen la creciente demanda por su capacidad de activar First Party Data (que al momento de escribir esta guía, se posiciona como uno de los mejores métodos para generar audiencias segmentadas). Lo que sí podemos destacar es que políticas de protección de datos como la GDPR moldean de alguna manera los métodos y técnicas de gobernanza presentes en un CDP (y cualquier otra tecnología que trate datos personales).

Finalmente, la evolución de los CDP podría estar influenciada por el desarrollo continuo de tecnologías emergentes como el blockchain, que podría ofrecer nuevas formas de gestionar y proteger los datos del cliente. Con estos avances, los CDP no solo se convertirán en herramientas esenciales para la gestión de datos de clientes, sino también en facilitadores clave para la innovación en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. Aunque esto es en cierta medida especulativo.

En conclusión, los CDP han recorrido un largo camino desde sus inicios, evolucionando de simples bases de datos de clientes a plataformas sofisticadas que juegan un papel crucial en la estrategia de marketing y la toma de decisiones empresariales. A medida que avanzamos, la adaptación continua y la innovación serán esenciales para mantenerse al frente en el dinámico mundo del marketing y la gestión de datos.

2.1 Evolución de las CDP

La evolución de los Customer Data Platforms (CDP) se ha visto influenciada por tres tendencias clave: la necesidad de una integración y activación de datos más eficiente, la creciente regulación en torno a la privacidad de datos y los avances en tecnologías como la computación en la nube, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Estas vertientes han moldeado el desarrollo de los CDP hacia plataformas más robustas y sofisticadas.

La integración y activación de datos se han convertido en aspectos cruciales para las empresas que buscan una comprensión más profunda y operativa de sus clientes así como una optimización de sus inversiones publicitarias a través de la personalización y una mejor experiencia de usuario. Esto se refleja en la forma en que los CDP han evolucionado para ofrecer soluciones de unificación de datos, proporcionando una vista integral y accesible del cliente.

En cuanto a la regulación de la privacidad, la evolución de los CDP ha estado fuertemente influenciada por leyes como el GDPR y el CCPA. Estas regulaciones han impulsado el desarrollo de características de los CDP que aseguran el cumplimiento legal, al tiempo que respetan la privacidad y el consentimiento del usuario. Esta adaptación es esencial para mantener la confianza del cliente y evitar sanciones legales, lo que ha llevado a que los CDP incorporen funcionalidades de gestión de consentimiento y privacidad más robustas​​.

Finalmente, los avances en computación en la nube, Machine Learning e Inteligencia Artificial han abierto nuevas posibilidades para los CDP. Estas tecnologías permiten a las plataformas analizar grandes volúmenes de datos con mayor rapidez y precisión, ofreciendo insights más profundos y predicciones más acertadas. Empresas como Adobe están invirtiendo en soluciones de Marketing en la nube que integran IA generativa para automatizar y enriquecer campañas de marketing y otras como Salesforce ya visualizan de forma conceptual cómo lucirá este futuro. La IA generativa no solo mejora la personalización y la eficacia de las campañas, sino que también puede predecir tendencias y comportamientos del consumidor, haciendo que los CDP sean herramientas aún más poderosas para los especialistas en marketing​​.

En sí podemos resumir el avance y evolución de los CDP en las siguientes eras:

Pre-CDP

• Años 90 - Lanzamiento de los CRM: Desarrollo de sistemas de Gestión de Relaciones con Clientes (CRM), centrados en la interacción y la información relacionada con ventas y servicios.
• Principios de los 2000 - Aparición de los DMP: Emergencia de las Plataformas de Gestión de Datos (DMP) para la publicidad digital, centradas en datos online.

Early CDP

• Mediados de los 2000 - Primera Generación de CDP: Los primeros CDP aparecen como soluciones para unificar datos de clientes de múltiples fuentes, tanto online como offline.

Modern CDP

• Finales de los 2000 y Principios de los 2010 - Maduración de los CDP: Los CDP evolucionan con capacidades de integración de datos en tiempo real, análisis avanzados y acciones de marketing personalizadas.
• Mediados de los 2010 - Expansión y Especialización de los CDP: Ampliación de funcionalidades de los CDP y especialización para distintas industrias y necesidades.

Real-Time Marketing Centric CDP

• Finales de los 2010 - Enfoque en Privacidad y Cumplimiento Normativo: Adaptación de CDP a regulaciones como GDPR y CCPA.
• 2020 y Posterior - Era de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning: Integración de IA y ML para segmentación avanzada, personalización en tiempo real y predicción de comportamientos.
• Actualidad - CDP como Eje Central del Marketing Digital y la Experiencia del Cliente: Consolidación de los CDP como herramientas clave para estrategias de marketing digital y una visión integral del cliente.

2.1.1 El Auge del CRM y la Necesidad de las CDP

Los orígenes del CRM (Customer Relationship Management) se remontan a la década de 1980, con figuras como Robert y Kate Kestnbaum, pioneros en el marketing de bases de datos. Este enfoque analizaba estadísticamente las bases de datos de clientes para identificar a aquellos más propensos a responder a campañas de marketing​​. En 1986, el software ACT! marcó un hito en la gestión de contactos, siendo un precursor del CRM moderno, al permitir una organización y almacenamiento eficiente de la información de contacto de los clientes​​.

Durante los años 90, el sector del CRM experimentó un crecimiento significativo. La automatización de la fuerza de ventas (SFA) integró características del marketing de bases de datos con la gestión de contactos, proporcionando a las empresas información más detallada sobre los clientes​​. En este período, Tom Siebel, con Siebel Systems, se convirtió en un líder del mercado de SFA, evolucionando hacia lo que ahora conocemos como software CRM​​.

A finales de los 90 y principios de los 2000, la industria del CRM presenció cambios significativos, con la entrada de grandes jugadores como Oracle y la aparición de Salesforce, que introdujo el modelo de Software as a Service (SaaS) y marcó el comienzo de las soluciones CRM basadas en la nube​​​​. Sin embargo, en 2006, más del 50% de las instalaciones de CRM fueron consideradas fracasos, según Gartner, reflejando desafíos significativos en su implementación y eficacia​​.

Ante las limitaciones de los CRM, especialmente en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, comenzó a perfilarse la necesidad de plataformas más avanzadas y flexibles. Aquí es donde emergen las Customer Data Platforms (CDP), diseñadas para conectar y organizar datos de clientes de diversas fuentes, incluyendo CRM, sistemas de gestión de contenidos (CMS) y soluciones de gestión de activos digitales (DAMs)​​.

Es común pensar que los CDP no son más que un "CRM modificado" o bien es complejo en algunos casos diferenciar su rol e inherentes diferencias técnicas. Lo cierto es que los CDP existen para superar retos en los que los CRM han tenido dificultades tales como la sincronización, el mapeo y la transferencia de datos. Es decir, no es como si no pudiese ser posible integrar toda la información de los clientes en un CRM de la misma forma en la que se hace con un CDP, la contrapartida será que casi inevitablemente debido al diseño técnico del CRM tendríamos una latencia de datos mucho mayor, inconsistencias entre bases de datos y un altísimo coste de cómputo.

Dadas estas limitaciones de los CRM, se dio el nacimiento de las herramientas que hoy conocemos como CDP, que como bien se ha explicado al inicio de esta guía, su propósito recae sobre la activación e integración de datos, algo que dista mucho del propósito de los CRM: gestionar las relaciones con los clientes.

2.1.2 La Transición hacia un Futuro sin Cookies

Hemos experimentado en años recientes un creciente incremento del interés público por la privacidad en línea, no solo por el surgimiento de leyes como la GDPR, también por iniciativas que organizaciones como Mozilla a través de su navegador Firefox, en el cual iniciaron el bloqueo de cookies de terceros desde el año 2019, llevando a Google a confirmar lo mismo con su navegador Chrome en el año 2020.

Ciertamente las cookies han jugado un papel fundamental en el desarrollo de internet, y en particular en la forma en la que los servicios publicitarios operan, tanto así que el anuncio del fin de las cookies de terceros supuso una amenaza existencial para los proveedores de datos.

El funcionamiento de las cookies, desde una explicación muy reducida y simplificada, se puede entender como un mecanismo de intercambio de información en donde un sitio web externo al que un usuario visita puede medir y personalizar la interacción del usuario. Por ejemplo, si un usuario visita un sitio web con videos de cachorros y este sitio web tiene scripts de Google, este tendría la oportunidad de saber qué usuario es y asignarle a su perfil "el gusto por videos de cachorros". Así mismo podría leer otros atributos del usuario para servirle publicidad, por ejemplo, "ver que dicho usuario ha buscado lavadoras online recientemente" y por tanto servirle anuncios personalizados. Este comportamiento puede resumirse visualmente en el siguiente esquema:

Por supuesto, con el inevitable fin de las cookies de terceros dichas capacidades de personalización y medición van a desaparecer y deberán ser reemplazadas por otras tecnologías. Google tiene sus iniciativas propias en The Privacy Sandbox, así como Xandr (Microsoft) y Meta.

Más allá de los detalles técnicos lo cierto es que distintas voces de expertos apuntan a que la explotación de la First Party Data va a ser clave para encontrar el éxito en este futuro sin cookies. Es justamente aquí donde los CDP muestran su ventaja ya que al ser herramientas con una clara visión 360 de los clientes de una organización están posicionados como la herramienta fundamental como reemplazo a las cookies, al menos desde la perspectiva de la publicidad digital.

La gran diferencia es bastante sencilla, en lugar de depender de una cookie y el historial de navegación de un usuario, mediante un CDP ocurre una exportación de datos personales (email, nombre, dirección, número de teléfono, etc.) hacia las plataformas publicitarias (Meta, Google, TikTok, Microsoft, etc.) y serán estas las encargadas de determinar qué usuarios de su plataforma hacen parte de dicha audiencia.

Ciertamente un CDP no es la única solución en un futuro cookieless, pero sí cumple con un papel fundamental en la segmentación y personalización de la experiencia de usuario.

2.1.3 Privacidad del Usuario y Consentimiento de Datos

La privacidad del usuario y el consentimiento de datos son aspectos críticos en el manejo de las Plataformas de Datos del Cliente (CDP) al ser un elemento de compliance legal requerido para procesar y activar datos personales. Sin un consentimiento activo un CDP pierde su propósito. Concretamente en el marketing digital se ha experimentado una creciente presión regulatoria que hace más difícil obtener un consentimiento.

• Evolución de las Regulaciones: Las reglas y regulaciones sobre privacidad de datos y su uso están en constante evolución y su tendencia es a ser más exigentes. Las regulaciones internacionales de privacidad han establecido severas penalizaciones para empresas que no recopilan y gestionan adecuadamente los datos del consumidor​​. NOYB es una de las organizaciones más destacadas en la lucha por la privacidad del usuario y su web recoge perfectamente un historial de penalizaciones y cambios legales.
• Consentimiento Informado: La gestión del consentimiento implica otorgar a los usuarios un mayor control sobre qué datos se recopilan y cómo se utilizarán. Esto va más allá de una simple aceptación o rechazo; se deben plantear preguntas de consentimiento específicas para cada función, como marketing o servicio al cliente, y ajustar la recopilación de datos a las preferencias del usuario​​.
• Cumplimiento de Regulaciones: La gestión del consentimiento es crucial hoy en día porque registra y rastrea la recolección de consentimiento, ayudando a las organizaciones a cumplir con las regulaciones globales de privacidad. Mientras que la recolección y gestión de datos del cliente son necesarias para campañas de marketing y publicidad, las organizaciones deben hacerlo en cumplimiento con las leyes locales e internacionales de privacidad de datos​​.

Considerando lo anterior, han surgido multiples tecnologías de gestión del consentimiento, o bien mecanismos para integrar dicho consentimiento en un CDP. Un buen ejemplo es el caso de Tealium, quien ha decidido integrarlo de forma nativa en su solución de CDP.

Para gestionar los datos del cliente respetando las leyes de privacidad y recopilando el consentimiento del usuario, es aconsejable combinar el CDP con una plataforma de gestión del consentimiento para unificar los datos de consentimiento con los datos del cliente recopilados en distintas plataformas​​. O bien, optar por una solución de CDP que resuelva esta casuística concreta.

Frente a este cometido los CDP cuentan con una ventaja y es que su capacidad de crear un perfil de cliente unificado a través de canales y plataformas facilita el cumplimiento de las solicitudes y preferencias de datos. Algunos CDP son capaces de integrarse con plataformas de gestión del consentimiento, convirtiéndose en el depósito confiable de los datos del usuario y garantizando el cumplimiento a través de todos los sistemas conectados​​.

Por otra parte para implementar una estrategia efectiva de personalización utilizando tecnologías de CDP, es fundamental contar con una alta tasa de consentimiento y estrategias sólidas de reconsentimiento. La naturaleza del consentimiento del usuario en el contexto de los CDP es dinámica y requiere un enfoque continuo para mantenerlo relevante y válido siguiendo con estos principios:

• Consentimiento como Base de la Personalización: El consentimiento del usuario es un tema clave, ya que los métodos tradicionales de personalización basados en cookies de terceros y seguimiento del navegador ya no son compatibles con las regulaciones y demandas del consumidor. Respetar el consentimiento es crucial para mantener la integridad de la marca y el crecimiento de los ingresos. La personalización futura requiere que las organizaciones sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a las demandas de los consumidores mediante enfoques variados que se adapten a cada individuo​​.
• Fomentar la Captura de Datos de Parte Cero: Una estrategia efectiva para obtener consentimiento activo es enfocarse en la captura de datos de parte cero (zero-party data) tanto como sea posible. Las marcas que brindan valor a sus clientes a cambio de sus datos pueden obtener activamente el consentimiento junto con información valiosa sobre su mercado objetivo. Esto se puede lograr a través de encuestas de satisfacción del cliente, cuestionarios, perfiles personalizados y programas de lealtad​​.
• Compromiso del Cliente y Lealtad de Marca: Además de capturar el consentimiento y obtener información directa del consumidor, este enfoque se centra en el compromiso del cliente, lo que simultáneamente aumenta el conocimiento de la marca y la lealtad​​. "Nadie va a ceder sus datos personales sin nada a cambio".
• Obtener Consentimiento de Forma Continua: La segunda estrategia es obtener consentimiento con la mayor frecuencia posible. Esto solo es posible mediante una continua interacción con cada cliente, una alta calidad de servicio al cliente y proporcionando siempre algo de valor que justifique precisamente esa cesión de datos personales. Por ejemplo: "Me siento tranquilo cediendo mis datos a esta compañía porque con ello tengo un 5% de descuento adicional."

2.2 Escenario Actual del Mercado

El tamaño del mercado de los CDP proyecta un crecimiento significativo pasando de los 2.31 B de dólares en 2023 hasta los 7.91 B de dólares en 2028 según un informe de Mordor Intelligence. La necesidad creciente de experiencias omnicanal, que adoptan una estrategia centrada en el cliente para mejorar la experiencia del usuario, está impulsando la expansión del mercado. Además, el análisis de datos en tiempo real y personalizado que ofrecen las CDP está alimentando este crecimiento, proporcionando a las organizaciones una comprensión más significativa del comportamiento del consumidor para aplicar sus planes de marketing de manera más eficiente​.

Así mismo, según este informe, el mercado de los CDP está fragmentado por muchísimos competidores, lo que impulsa la constante innovación, mejora de productos y la aplicación de estrategias de captación y retención de clientes. En un mercado de constante crecimiento contar con una amplia captación en una etapa como la actual es crucial para los vendedores.

Algo que además, en 2023 se combina con un entorno inflacionario que presiona los costes de mantenimiento y desarrollo.

2.2.1 Cifras del mercado

• Los CDP alcanzarán un tamaño de mercado de 7.910 millones de dólares con un CAGR del 27.91%. Siendo Asia Pacífico la región con mayor crecimiento y Norteamérica el mercado más grande. Otras investigaciones llegan a estimar incluso que su mercado será de 19.700 millones en 2027.
• Los principales jugadores del mercado son SAP, Oracle, Segment, Adobe y Salesforce.
• Según Mordor Intelligence, será el sector de la salud el principal responsable del crecimiento del mercado de los CDP.
• El mercado de los CDP es un mercado que tiende a ser fragmentado, por lo que existen muchas alternativas, lo cual implica que no existe un dominio del mercado por una compañía en particular.
• La popularización de los CDP ocurrirá en parte gracias a la disponibilidad de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning según Fortune Business Insights.

Además de esto, el informe de mercado presentado por el CDP Institute nos trae una serie de ideas importantes:

• La industria ha pasado de tener 1.264 empleados en 2016 a 15.132 en 2022 según el . Un crecimiento de más de 10 veces en menos de 10 años.
• Expansión Continua: Se prevé que los ingresos de la industria para 2022 alcancen los $2 mil millones, lo que representa un aumento del 25% con respecto a 2021.
• Crecimiento Fuerte en Empresas Grandes: El 25% superior de los proveedores experimentó un crecimiento promedio del 13%, en comparación con el 4% para todos los demás. Este grupo también incrementó su participación en financiamiento y el número promedio de empleados por empresa​​.
• Desafíos en Europa y Estabilidad en APAC: Mientras que los proveedores con sede en EE. UU. expandieron su participación en empresas, empleo y financiación, los proveedores europeos vieron disminuir su participación a los niveles más bajos jamás registrados, reflejando una adopción lenta en los mercados de EMEA y la fuerte presencia de proveedores con sede en EE. UU. en algunos de esos mercados. La participación de la industria de proveedores de APAC se mantuvo aproximadamente estable​​.

Finalmente, el último cuestionario a los miembros del CDP Institute nos cuenta varios aspectos a considerar:

• Reducción en la Unificación de Datos: Hubo una disminución en la cantidad de encuestados que informaron tener una base de datos de clientes unificada o un CDP en 2023 en comparación con 2022. Esta es la primera vez que las cifras han disminuido desde que comenzó la encuesta en 2017​​.
• Presiones de Costo: Las presiones presupuestarias son citadas como un obstáculo para la mejor utilización de los datos de los clientes, con un aumento significativo en la selección de martech basada en el costo inicial y operativo​​.
• Enfoque en Costos y Satisfacción: Las empresas que se centran en los costos generalmente están menos satisfechas con sus inversiones en martech en comparación con aquellas que seleccionan basándose en características​​.
• Mejora en las Tasas de Éxito de Implementación de CDP: La proporción de implementaciones de CDP que están generando un valor significativo aumentó del 61% al 80%, el nivel más alto registrado​​.
• Aumento de la Inversión en Cumplimiento de Privacidad: Un récord del 27% de las empresas promueve activamente sus políticas de privacidad como un beneficio para los consumidores, lo que representa un aumento desde el 21% en el informe anterior​​.

En otras palabras, los CDP están en crecimiento, con una amplia presión presupuestaria que a su vez está acompañada por más y mejores resultados. Se espera un mayor nivel de innovación e inversión por parte de los distintos jugadores del mercado.

2.3 Romper los Silos de Datos

En el contexto de las Plataformas de Datos del Cliente (CDP), romper los silos de datos es crucial para lograr una visión integral del cliente y maximizar la eficacia de las estrategias de marketing y la experiencia del cliente. Los datos del cliente, que incluyen información personal, comportamental, psicológica o demográfica recopilada durante su experiencia con la organización, a menudo se almacenan en silos dentro de datos (por ejemplo, sus compras están en el ERP y sus datos de contacto en el CRM), lo que conduce a problemas como entradas duplicadas, información desactualizada o incorrecta, y falta de colaboración y transparencia

En el contexto de un CDP al hablar de "romper los silos" nos referimos específicamente en la unificación de datos en donde la tecla de unión son los identificadores de los clientes. Después de todo el rol de un CDP está precisamente en unificar toda la información disponible de cada cliente.

Romper los silos de datos es un proceso en sí mismo. Tal como señala Deloitte en su artículo Breaking Down Data Silos: detectar dónde están almacenados los datos, cómo están siendo recolectados, qué tan relevantes son y cuán actualizados están.

Ciertamente debemos añadir un aspecto más a esta idea, y es el reconocimiento de las barreras de integración de datos, sean estas técnicas o legales. Esta cuestión en particular puede ser un reto fundamental en la integración de datos dentro de un CDP.

Ciertamente los CDP (particularmente los paquetizados) facilitan la unificación de información al contar con tecnologías específicas que unifican la visión de los clientes a través de un servició de resolución de identidad, lo que de forma efectiva elimina cualquier silo. Aunque esto implica que los datos y los identificadores son de alta calidad y confianza.

Beneficios de Eliminar Silos de Datos:

• Visión Holística del Cliente: Al romper los silos, las empresas pueden obtener una visión completa y unificada de sus clientes, lo que mejora la toma de decisiones y la personalización de las interacciones.
• Mejora de la Eficiencia Operativa: La eliminación de duplicaciones y la mejora en el flujo de información entre departamentos conduce a una mayor eficiencia operativa.
• Innovación y Agilidad Empresarial: La integración de datos fomenta la innovación y agilidad al permitir a las organizaciones responder rápidamente a las cambiantes demandas del mercado y las preferencias de los clientes.

Desafíos y Consideraciones:

• Gestión del Cambio: Romper silos de datos a menudo requiere un cambio en la cultura organizacional y en los procesos empresariales.
• Cumplimiento de Privacidad y Seguridad: Es importante garantizar que la integración de datos se realice respetando las leyes de privacidad y las prácticas de seguridad de la información.
• Normalizar la información: No siempre los datos son accesibles o los formatos son completamente unificados, lo cual puede implicar un trabajo de ingeniería de datos adicional.
• Latencia: En muchas ocasiones las actualizaciones en batch pueden generar latencias inesperadas que pueden afectar una correcta integración de los datos.

2.3.1 Importancia de una Visión 360 del Cliente

La visión 360 del cliente es una perspectiva integral que amalgama todos los datos relevantes de un cliente para ofrecer una comprensión profunda y multidimensional. Esta visión es vital en la era actual, donde la personalización y la precisión en el marketing son claves para el éxito empresarial.

Una visión 360 del cliente es fundamental en el marketing moderno, ya que transforma la relación con el cliente de transaccional a experiencial, sentando las bases para relaciones duraderas y respaldos positivos​​. Al analizar y comprender los diversos aspectos de los clientes, las empresas pueden ofrecer experiencias más personalizadas, alineando los esfuerzos de diferentes departamentos y garantizando la consistencia en todas las interacciones​​.

Esta visión integral captura la historia de interacción de cada cliente, mapeando resultados para cada evento, lo que permite predecir comportamientos y tendencias, y entender los motivos detrás de acciones clave como la deserción o el abandono del carrito de compras​​. La recopilación de datos exhaustiva conduce a una planificación más precisa de las personas y a descubrir tendencias amplias y respuestas de los usuarios​​.

Además de ser un mecanismo que permine capturar y unificar datos, también facilita su activación, transformándolos en insights valiosos y accionables. Al unificar más datos de cada cliente, se puede inferir información más detallada y precisa, lo que permite crear segmentaciones de audiencia más específicas y experiencias personalizadas. Esta riqueza de datos resulta invaluable para los equipos de marketing, ya que proporciona una base sólida para la toma de decisiones estratégicas, desde el desarrollo de productos hasta campañas de marketing dirigidas.

La visión 360 es lo que permite una sofisticada activación a través de journeys, audiencias y segmentos. Es el camino que permite cultivar relaciones duraderas y de alto valor con cada uno de los clientes.

Otro aspecto fundamental recae en la importancia de asegurarnos de que los datos sean procesables y útiles. Esto implica garantizar que los datos estén en formatos coherentes, actualizados y sean fácilmente accesibles para los equipos relevantes. Esta accesibilidad y usabilidad de los datos potencian la capacidad de una empresa para responder de manera ágil a las necesidades y comportamientos cambiantes del cliente, mejorando así la satisfacción del cliente, la lealtad y, en última instancia, el retorno de la inversión en marketing y ventas.

3. Fundamentos Técnicos de las CDP

Los CDP tienen una estructura técnica fundamental que les permite cumplir con 6 funciones: integración de datos, unificación de perfiles de clientes, segmentación y análisis, distribución de datos a otras plataformas, cumplimiento de normativa legal y finalmente interfaz y usabilidad. Para que estas funciones puedan ser una realidad deben cumplir una serie de fundamentos técnicos.

El primer fundamento es el flujo e integración de datos, todo CDP debe tener la capacidad de integrar datos provenientes de diversas fuentes tanto si son sistemas de relación con el cliente como el CRM como información de interacción en tiempo real (interacciones en el sitio web). Por lo general todo CDP tiene dos métodos bajo los cuales consiguen esto:

• APIs y Webhooks: Los CDP a menudo se integran con otras plataformas y sistemas mediante APIs y webhooks, permitiendo una transferencia de datos dinámica y en tiempo real.
• ETL (Extract, Transform, Load): Los CDP utilizan procesos ETL para extraer datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato coherente y cargarlos en la base de datos del CDP.

Bajo estos métodos los CDP consiguen acceder a los datos de cualquier sistema y por tanto podrán integrar los datos necesarios para su procesamiento. Por ejemplo, un CDP podría aplicar un ETL para extraer las ventas del ERP todos los días a media noche o implementar un webhook que permita al servidor web enviar las interacciones que cada cliente hace en el e-commerce.

Dejando los tecnicismos aparte, es importante recalcar que los ejemplos anteriores abren paso a otro fundamento técnico, y es que no es lo mismo procesar las ventas realizadas cada 24 horas que recibir en tiempo real las interacciones de un usuario, por tanto los CDP también tienen en consideración dos tipos de métodos bajo los cuales procesan datos:

• Batch Processing: Los CDP utilizan el procesamiento por lotes para importar y procesar grandes volúmenes de datos acumulados durante un período de tiempo. Este método es eficiente para datos históricos y no requiere procesamiento en tiempo real.
• Stream Processing: Para datos en tiempo real, los CDP implementan procesamiento en flujo continuo. Esto es crucial para capturar y responder a las interacciones del cliente en tiempo real, como el comportamiento en el sitio web o en aplicaciones móviles.

Estos métodos son cruciales para combinar y organizar datos de diversas fuentes, creando perfiles completos y detallados de cada cliente. Estos perfiles unificados se forman mediante técnicas avanzadas que identifican y relacionan diferentes piezas de información. Sin embargo, es importante mencionar que no todos los datos se procesan instantáneamente. Algunas audiencias se actualizan según el ciclo del procesamiento por lotes, lo que significa que ciertas funciones del CDP no operan en tiempo real y pueden presentar ciertas demoras en la disponibilidad de la información.

El segundo fundamento es el almacenamiento de datos. El almacenamiento de datos en un CDP es un aspecto crucial, ya que actúa como el núcleo central donde se congregan todos los datos recopilados y procesados. En el caso de un CDP compuesto la elección de un data warehouse adecuado es fundamental, ya que debe ser capaz de manejar no solo una gran cantidad de datos, sino también diversos tipos de datos, desde estructurados hasta semi-estructurados y no estructurados. Para el caso de los CDP paquetizados este problema suele estar resuelto en sí mismo y es un reto técnico superado.

Algunos CDPs utilizan data lakes en combinación con data warehouses. Mientras que los data warehouses almacenan datos ya procesados y estructurados, los data lakes pueden contener datos en su forma bruta, lo que permite un análisis más profundo y la posibilidad de descubrir insights que de otra manera no serían evidentes. Esta combinación permite a los CDP ser más flexibles y poderosos en términos de análisis de datos.

Además, el almacenamiento de datos en un CDP debe ser seguro y cumplir con todas las regulaciones pertinentes, como el GDPR en Europa o la CCPA en California. Esto implica tener controles de acceso robustos, cifrado de datos y mecanismos para garantizar la privacidad y seguridad de la información del cliente. Esto implica desarrollos y tecnologías adicionales en la estructura tecnológica del CDP ya que los datos deben cumplir con niveles de restricción y encriptación propios de cada región o normativa. Esto implica que en términos fundamentales un CDP debe de ser seguro, privado y con fuertes herramientas de gobernanza de datos.

Tras la recolección y almacenamiento de datos, el siguiente fundamento técnico es la unificación de perfiles de clientes. Los CDP deben tener algoritmos avanzados para identificar y unificar los datos de un cliente a lo largo de diferentes puntos de contacto y plataformas. Esto implica resolver identidades, donde datos dispares se vinculan a un único perfil de cliente, proporcionando una vista 360 grados del mismo. Aquí suelen existir soluciones propietarias o de código abierto. Es posible encontrar distintas soluciones en el mercado, aunque nuevamente, este tiende a ser un problema que los CDP paquetizados ya tienen resueltos, será en el caso de los CDP compuestos en el que deban buscarse librerías, servicios o incluso desarrollos propios para poder implementar este fundamento técnico.

Con perfiles unificados, los CDP pueden realizar segmentaciones avanzadas y análisis detallados. Esto incluye la capacidad de segmentar audiencias basadas en una variedad de criterios, como comportamiento, demografía, transacciones, y más. Los análisis pueden variar desde simples reportes hasta modelos predictivos y machine learning para anticipar comportamientos futuros de clientes o identificar segmentos de alto valor.

Por último, la interfaz y usabilidad de un CDP son fundamentales para su adopción y eficacia. La plataforma debe ser intuitiva y fácil de usar, permitiendo a los usuarios no técnicos acceder y operar la herramienta con eficiencia. Esto incluye dashboards personalizables, reportes fáciles de interpretar y herramientas de visualización de datos que faciliten la toma de decisiones basada en datos.

Los fundamentos técnicos de un CDP abarcan desde la integración y el procesamiento de datos hasta su almacenamiento, seguridad, unificación de perfiles de clientes, segmentación, análisis y la interfaz de usuario. Cada uno de estos elementos juega un papel crucial en el funcionamiento eficaz de un CDP, permitiendo a las empresas obtener una comprensión más profunda de sus clientes y mejorar significativamente sus estrategias de marketing y experiencia del cliente.

3.1 Arquitectura Tecnológica

La arquitectura tecnológica de cualquier plataforma de datos del cliente (CDP) se compone de varios componentes clave que trabajan juntos para recopilar, procesar, almacenar y analizar datos de clientes. El núcleo de un CDP es su capacidad para integrar datos de múltiples fuentes. Estas fuentes incluyen datos de primera parte, como interacciones en el sitio web, datos de CRM y ERP, así como datos de seguimiento de marketing y sistemas de punto de venta. Además, los CDP pueden incorporar datos de segunda y tercera parte, que provienen de corredores de datos externos, plataformas de redes sociales como Meta y Google, y servidores de publicidad. Esta integración de datos es crucial para proporcionar una visión completa y unificada del cliente, permitiendo a las empresas comprender mejor sus comportamientos y necesidades.

Una vez recopilados, estos datos se procesan y almacenan en un sistema de almacenamiento de datos centralizado dentro del CDP. Este proceso implica la resolución de identidad, donde los datos de diferentes fuentes se unen para crear perfiles unificados de clientes. El procesamiento de datos puede incluir el modelado de datos, donde se crean modelos para análisis predictivo y personalización. La capacidad de procesar y modelar datos permite a los CDP realizar segmentaciones avanzadas, análisis de cohortes y calcular el valor de vida útil del cliente (CLTV). Además, la arquitectura del CDP debe garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo, especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos del cliente. Finalmente, los CDP distribuyen estos datos procesados a varios destinos, que pueden incluir plataformas de marketing para personalización y segmentación de audiencia, así como herramientas de inteligencia de negocios y ciencia de datos para análisis más detallados y generación de informes. Esta arquitectura integral permite a las empresas maximizar el valor de sus datos de clientes, mejorando la toma de decisiones y optimizando las estrategias de marketing y servicio al cliente.

La arquitectura es en sí misma distinta según la tipología de CDP.

3.1.1 CDP Compuestos

Los CDP compuestos se caracterizan por su estructura en capas de servicios que operan directamente sobre el data warehouse de una organización, ofreciendo una flexibilidad y personalización significativas en comparación con los CDP paquetizados. Estas capas de servicios pueden incluir la ingesta y procesamiento de datos, la resolución de identidad, el modelado de datos, y la segmentación avanzada, entre otros. Cada una de estas capas está diseñada para trabajar con los datos almacenados en el data warehouse, lo que permite a las empresas aprovechar al máximo sus activos de datos existentes. Esta configuración ofrece una gran ventaja en términos de adaptabilidad, permitiendo a las organizaciones personalizar su CDP para satisfacer necesidades específicas, como cumplir con requisitos de cumplimiento de datos particulares, integrar fuentes de datos únicas, o desarrollar capacidades de análisis específicas.

Sin embargo, los CDP compuestos también presentan desafíos únicos, especialmente en términos de complejidad de la infraestructura y gestión. Requieren una inversión considerable en términos de configuración y mantenimiento, ya que las capas de servicios deben ser configuradas y gestionadas para trabajar armoniosamente con el data warehouse. Además, la integración de diversas fuentes de datos en un CDP compuesto puede ser un proceso técnico más complejo, requiriendo conocimientos especializados en arquitectura de datos y sistemas de integración. La flexibilidad de estos sistemas también significa que la responsabilidad de garantizar la seguridad, el rendimiento y la escalabilidad recae en gran medida en la organización. Por lo tanto, aunque los CDP compuestos ofrecen una personalización y control significativos, también exigen una mayor inversión en recursos técnicos y humanos para garantizar su eficacia y eficiencia.

3.1.2 CDP Paquetizados

Los CDP paquetizados, al ser soluciones más cerradas y preconfiguradas, presentan retos técnicos únicos en comparación con los CDP compuestos. Aunque minimizan la necesidad de un trabajo complejo de infraestructura, el desafío principal radica en la integración efectiva y la gestión de la duplicidad de datos procedentes de diversas fuentes. En estas estructuras, la capacidad para integrar sin problemas con sistemas existentes, como CRMs, ERPs y plataformas de marketing digital, es crucial. La frecuencia y eficiencia de estas integraciones juegan un papel vital en mantener la coherencia de los datos y la actualización en tiempo real o casi real, lo que es esencial para garantizar que las percepciones y acciones derivadas del CDP sean relevantes y oportunas.

Además, la gestión de la calidad de los datos en un CDP paquetizado es otro reto técnico significativo. Con datos provenientes de múltiples fuentes, es esencial contar con mecanismos robustos para la limpieza, normalización y deduplicación de datos, asegurando así la precisión y la utilidad de la información almacenada. Este proceso es fundamental para garantizar que los insights generados sean confiables y puedan ser utilizados eficazmente para la toma de decisiones y estrategias de marketing personalizadas. Por tanto, aunque los CDP paquetizados ofrecen la ventaja de una implementación y mantenimiento más sencillos, requieren una atención meticulosa a la integración de datos y la gestión de la calidad de los datos para maximizar su efectividad.

3.2 Subtipos de CDP según Funciones

Según el CDP Institute, existen varios tipos de CDP según las distintas funcionalidades en las que se especializan. En este sentido, la tendencia parece estar en que todas estas funciones están presentes en casi cualquier CDP y por tanto parece que esta definición será cada vez menos difusa en el futuro. No obstante en la actualidad es un método efectivo para entender qué tecnología de CDP contratar en razón de las necesidades de la organización.

3.2.1 Data CDPs: Enfoque y Aplicaciones

Los Data CDPs están centrados principalmente en la recopilación y unificación de datos de clientes de múltiples fuentes. Este tipo de CDPs se especializa en la integración efectiva de datos de primera, segunda y tercera parte, asegurando que la información sea accesible y utilizable en un formato estandarizado. Son ideales para organizaciones que buscan consolidar datos dispersos en un único repositorio centralizado, facilitando una vista holística del cliente. Los Data CDPs son fundamentales para las empresas que inician su viaje de datos, proporcionando la infraestructura necesaria para la limpieza, normalización y enriquecimiento de datos, preparándolos para análisis y segmentaciones más complejas.

3.2.2 Analytics CDPs: Análisis y Utilización de Datos

Los Analytics CDPs llevan la funcionalidad de los CDPs un paso más allá, proporcionando herramientas avanzadas de análisis y visualización de datos. Estos CDPs no solo recopilan y unifican datos, sino que también ofrecen capacidades para profundizar en el análisis de comportamientos de clientes, segmentación predictiva y modelado de propensión. Son particularmente útiles para empresas que buscan obtener insights accionables de sus datos de clientes, como identificar tendencias de compra, prever necesidades futuras de clientes o entender mejor los patrones de interacción. Los Analytics CDPs son valiosos para los equipos de marketing y ventas que necesitan análisis avanzados para informar y optimizar estrategias y campañas.

3.2.3 Campaign CDPs: Automatización y Personalización de Campañas

Los Campaign CDPs se enfocan en la automatización y personalización de campañas de marketing. Integrando capacidades de segmentación avanzada y automatización de marketing, estos CDPs permiten a las empresas diseñar y ejecutar campañas altamente personalizadas basadas en los datos unificados de clientes. Estos sistemas son ideales para la ejecución de campañas omnicanal, permitiendo a los marketers crear experiencias de cliente coherentes y personalizadas en diferentes puntos de contacto. Además, los Campaign CDPs a menudo incluyen funcionalidades para la gestión y optimización de campañas en tiempo real, mejorando la eficacia de las comunicaciones de marketing y aumentando el ROI.

3.2.4 Delivery CDPs: Entrega de Experiencias del Cliente

Finalmente, los Delivery CDPs se centran en la entrega y gestión de experiencias del cliente en varios canales. Estos CDPs integran datos de cliente con sistemas de gestión de experiencia, como plataformas de comercio electrónico, aplicaciones móviles y sistemas de gestión de contenido. El objetivo principal es utilizar los datos unificados para informar y mejorar la interacción directa con los clientes, garantizando que cada punto de contacto sea relevante y atractivo. Los Delivery CDPs son cruciales para las empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente en tiempo real, adaptando y personalizando interacciones basadas en datos de comportamiento, preferencias y historial de interacción.

4. Implementación de un CDP

Un proyecto de implementación de un CDP es un proceso extenso y complejo que tiende a tardar entre 4 a 12 meses según la complejodad técnica y la tipología de CDP a implementar siendo los CDP compuestos los que tienden a tardar considerablemente más. En general este proceso de implementación se compone de las siguientes fases:

• Análisis de Ecosistema Martech
  • Evaluación del entorno tecnológico actual de marketing de la organización.
  • Identificación de las herramientas existentes y cómo se integran.
  • Análisis de brechas y oportunidades para la integración del CDP.
• Estrategia y Definición de Casos de Uso
  • Desarrollo de una estrategia clara para la implementación del CDP.
  • Definición de casos de uso específicos para orientar la configuración y personalización del CDP.
  • Alineación de la estrategia del CDP con los objetivos comerciales generales.
• Benchmark y Selección de Tecnología y Proveedores
  • Comparación de diferentes soluciones de CDP disponibles en el mercado.
  • Evaluación de proveedores basada en criterios como características, escalabilidad, soporte y costo.
  • Selección de la tecnología y los proveedores que mejor se ajusten a las necesidades y objetivos de la empresa.
• Diseño de Arquitectura Técnica
  • Creación de un diseño técnico detallado para la implementación del CDP.
  • Planificación de la integración del CDP con otros sistemas y fuentes de datos.
  • Aseguramiento de que la arquitectura cumple con los estándares de seguridad y privacidad de datos.
• Plan de Trabajo
  • Elaboración de un plan de implementación detallado, incluyendo cronograma y asignación de recursos.
  • Establecimiento de hitos clave y asignación de responsabilidades.
  • Preparación para la gestión de riesgos y contingencias.
• Kick-off y Puesta en Marcha
  • Inicio oficial del proyecto con todas las partes interesadas.
  • Revisión final del plan de trabajo y confirmación de roles y responsabilidades.
  • Establecimiento de canales de comunicación y procesos de seguimiento.
• Implementación
  • Ejecución de las actividades de instalación, configuración e integración del CDP.
  • Pruebas continuas para asegurar la funcionalidad y rendimiento del sistema.
  • Ajustes y optimización basados en los resultados de las pruebas y feedback.
• Aplicación de Primeros Casos de Uso
  • Implementación práctica de los casos de uso definidos durante la fase de estrategia.
  • Monitoreo y evaluación del rendimiento del CDP en escenarios reales.
  • Recopilación de aprendizajes y ajustes necesarios para optimizar el uso del CDP.
• Gestión del Cambio y Transformación Digital
  • Gestión activa del cambio organizacional para facilitar la adopción del CDP.
  • Capacitación y empoderamiento de los usuarios para maximizar el uso del CDP.
  • Fomento de una cultura orientada a los datos para respaldar la transformación digital.
• Transferencia de Conocimiento
  • Asegurar que el conocimiento y las competencias sobre el uso del CDP se arraiguen en la organización.
  • Desarrollo de material de formación y documentación.
  • Planificación para el soporte continuo y la evolución del sistema CDP.

Esta podría ser una referencia genérica de un plan de trabajo de implementación de CDP de una duración aproximada de 6 meses:

4.1 Planificación estratégica y casos de uso

La implementación exitosa de una Customer Data Platform (CDP) comienza con una planificación y estrategia cuidadosas ya que es esto lo que da cabida a los casos de uso, algo fundamental en cualquier implementación de CDP. Esto implica identificar los objetivos comerciales clave, comprender las necesidades de datos específicas de la organización, y determinar cómo el CDP puede ayudar a alcanzar estos objetivos. La planificación debe incluir la definición del alcance del proyecto, la identificación de las partes interesadas clave y la asignación de recursos. Es esencial establecer KPIs claros y realistas para medir el éxito de la implementación del CDP y asegurar que todas las partes interesadas tengan una comprensión clara de los beneficios esperados y los desafíos potenciales.

Son los casos de uso claros y una estrategia que justifique la activación de un CDP lo que permite tener éxito en un proceso de implementación. Es habitual encontrar en las organizaciones que omiten esta parte del proceso encontrarse con implementaciónes de CDP que carecen de propósito, y por tanto, representan un ROI negativo en la organización. Por lo anterior, a nivel estratégico estos aspectos son fundamentales:

• Alineación con Objetivos de Negocio:
  • La planificación estratégica asegura que la implementación del CDP esté alineada con los objetivos y metas generales de la organización.
  • Permite identificar cómo el CDP puede apoyar las iniciativas de negocio, como mejorar la experiencia del cliente, incrementar la eficiencia del marketing o impulsar las ventas.
• Definición Clara de Requerimientos:
  • Los casos de uso detallan las necesidades específicas que el CDP debe satisfacer, lo que ayuda a definir los requisitos técnicos y funcionales del sistema.
  • Proporcionan un marco para priorizar las características y funcionalidades del CDP según su relevancia para los objetivos empresariales.
• Guía para Personalización y Configuración:
  • La definición de casos de uso guía la personalización y configuración del CDP, asegurando que se adapte a las necesidades únicas de la organización.
  • Facilita la integración del CDP con otros sistemas y fuentes de datos, asegurando que los flujos de datos sean eficientes y efectivos.
• Establecimiento de Expectativas y Métricas de Éxito:
  • La planificación estratégica ayuda a establecer expectativas claras entre todas las partes interesadas sobre lo que el CDP logrará.
  • Permite definir métricas y KPIs específicos para medir el éxito de la implementación del CDP y el impacto en los objetivos de negocio.
• Base para la Gestión del Cambio y la Adopción:
  • Una planificación bien definida facilita la gestión del cambio organizacional al proporcionar una hoja de ruta clara para la implementación y adopción del CDP.
  • Ayuda a comunicar el valor del CDP a los usuarios finales y a obtener su compromiso y participación.

4.2 Selección de Tecnología y Proveedores

La selección de la tecnología adecuada y los proveedores es un paso crucial en la implementación de una CDP. Las organizaciones deben evaluar diferentes soluciones de CDP en función de sus capacidades técnicas, facilidad de integración con sistemas existentes, cumplimiento de normativas de privacidad de datos, y soporte y servicios ofrecidos. La elección debe alinearse con las necesidades específicas de la empresa y su estrategia de datos a largo plazo. Es recomendable realizar una evaluación exhaustiva de los proveedores, incluyendo solicitudes de propuestas, demostraciones de productos y referencias de clientes.

Es importante considerar que no todos los software de CDP se adaptan a todas las organizaciones. Las necesidades y capacidades de cada uno pueden variar de forma considerable y por tanto es fundamental tener una visión agnóstica. Para ello un buen punto de partida es evaluar los siguientes aspectos:

• Análisis de Costo-Beneficio:
  • Realizar un análisis detallado de costo-beneficio para cada solución de CDP considerada. Esto incluye no solo el costo inicial, sino también los costos a largo plazo relacionados con la operación, mantenimiento y actualizaciones.
  • Evaluar el retorno de la inversión esperado (ROI) basado en los beneficios tangibles e intangibles que cada solución puede aportar.
• Evaluación de la Escalabilidad y Flexibilidad:
  • Considerar la escalabilidad de las soluciones de CDP para adaptarse al crecimiento y los cambios en las necesidades de la organización.
  • Evaluar la flexibilidad de la plataforma para adaptarse a nuevas fuentes de datos, cambios en la normativa de privacidad de datos y evolución en las estrategias de marketing.
• Compatibilidad con la Infraestructura Existente:
  • Examinar cómo la solución de CDP se integra con la infraestructura tecnológica existente, incluyendo otros sistemas de Martech, CRM, ERP y plataformas de análisis de datos.
  • Considerar la necesidad de posibles actualizaciones o modificaciones en los sistemas existentes para lograr una integración eficiente.
• Soporte y Capacitación:
  • Evaluar la calidad del soporte y los servicios de formación ofrecidos por los proveedores de CDP.
  • Considerar la disponibilidad de recursos de aprendizaje, asistencia técnica y soporte post-implementación.
• Experiencia y Reputación del Proveedor:
  • Investigar la trayectoria y la reputación del proveedor en el mercado.
  • Consultar referencias y estudios de caso de clientes actuales para entender mejor la eficacia y fiabilidad de sus soluciones.
• Enfoque en la Seguridad de Datos:
  • Asegurarse de que la solución de CDP cumpla con los estándares de seguridad de datos más altos.
  • Evaluar las políticas y prácticas del proveedor en relación con la seguridad de datos, incluyendo cifrado, control de acceso y conformidad con normativas como GDPR o CCPA.
• Proceso de Prueba y Evaluación:
  • Considerar realizar una prueba piloto o una evaluación en profundidad de la solución antes de la implementación completa.
  • Utilizar la fase de prueba para recopilar feedback de usuarios clave y validar la funcionalidad y el rendimiento del CDP.

4.3 Fases y Best Practices para la Implementación

La implementación de un CDP se puede dividir en varias fases: preparación de datos, integración, configuración y despliegue, y finalmente, adopción y optimización. Durante la fase de preparación, es fundamental asegurar que los datos sean limpios, completos y conformes. En la fase de integración, se deben establecer conexiones con fuentes de datos internas y externas. La configuración y el despliegue implican personalizar el CDP para satisfacer las necesidades específicas de la empresa y asegurarse de que funcione correctamente. La adopción y la optimización son continuas, requiriendo formación de usuarios, monitoreo del rendimiento y ajustes según sea necesario. Las mejores prácticas incluyen involucrar a los usuarios finales desde el principio, garantizar la calidad de los datos y fomentar una cultura orientada a los datos.

Quizás uno de los aspectos críticos es la selección de líderes de equipo responsables de la correcta ejecución del proyecto ya que un CDP al ser una tecnología transveral en una organización tiene el riesgo de recaer en demasiados interlocutores, lo cual trae el riesgo de impedir un correcto desarrollo del proyecto ya sea por implementaciones defectuosas debido a una ausencia de norte estratégico como por un constante retraso debido a la falta de coordinación entre equipos.

Además, la implementación de un CDP es un proceso que puede revelar la necesidad de cambios organizacionales y de procesos de negocio. Por lo tanto, una gestión de cambio efectiva es crucial para garantizar la adopción y el éxito a largo plazo del CDP. Esto implica no solo capacitar a los usuarios en la nueva tecnología, sino también ayudarles a adaptarse a nuevos procesos y formas de trabajar con los datos. La colaboración y el compromiso continuos con todas las partes interesadas, desde la alta dirección hasta los usuarios finales, son esenciales para superar resistencias y fomentar una cultura centrada en los datos. En resumen, una implementación efectiva de un CDP requiere una combinación equilibrada de habilidades técnicas, liderazgo claro, gestión de cambio efectiva y colaboración interdepartamental.

5. Impacto y Retorno de la Inversión (ROI) de las CDP

La medición del impacto de una Customer Data Platform (CDP) se puede realizar a través de una variedad de métricas y KPIs (Key Performance Indicators). Estos indicadores deben estar alineados con los objetivos estratégicos de la organización y pueden variar dependiendo del uso específico del CDP. Algunas de las métricas y KPIs más relevantes incluyen:

1. Mejora en la Calidad de los Datos:
   • Nivel de completitud y precisión de los datos del cliente.
   • Disminución de los datos duplicados o inconsistentes.
2. Eficiencia Operacional:
   • Reducción en el tiempo y recursos necesarios para la gestión de datos.
   • Aumento de la velocidad de procesamiento y acceso a los datos.
3. Engagement del Cliente:
   • Aumento en la interacción del cliente, medido a través de métricas como clics, aperturas de correos electrónicos, y tiempo de permanencia en el sitio web.
   • Mejora en las tasas de conversión en campañas de marketing.
4. Personalización y Relevancia del Contenido:
   • Incremento en la efectividad de las campañas personalizadas.
   • Mejora en las tasas de respuesta y engagement en campañas dirigidas.
5. Retención y Lealtad del Cliente:
   • Disminución en la tasa de churn (clientes que dejan de usar los servicios).
   • Incremento en la frecuencia de compra o en la participación en programas de fidelización.
6. ROI de Campañas de Marketing:
   • Aumento del retorno de la inversión en campañas de marketing.
   • Mejora en la eficacia del gasto publicitario y en el costo por adquisición (CPA).
7. Segmentación y Targeting:
   • Efectividad en la segmentación de clientes para campañas de marketing.
   • Precisión en el targeting basado en datos unificados.
8. Cumplimiento de Objetivos Estratégicos:
   • Contribución del CDP a la consecución de objetivos estratégicos a largo plazo.
   • Alineación con iniciativas clave como transformación digital o experiencia del cliente.
9. Satisfacción y Experiencia del Usuario Interno:
   • Facilidad de uso y satisfacción con el CDP por parte de los empleados.
   • Mejora en la toma de decisiones basada en datos.

Estas métricas y KPIs deben ser monitoreadas regularmente para evaluar el impacto del CDP y ajustar las estrategias según sea necesario. Es fundamental que los KPIs seleccionados reflejen los objetivos específicos del negocio y la función del CDP dentro de la estrategia general de datos de la organización.

6. Glosario de Términos

Cookieless: Es una referencia a la ausencia de la medición mediante el sistema de cookies. Por ejemplo: Un sistema de medición server-to-server es un mecanismo de medición cookieless.

First Party Data: First Party Data se refiere a la información recolectada directamente por una organización de sus clientes o usuarios, incluyendo comportamientos, interacciones y transacciones, sin intermediarios involucrados. Por ejemplo: El historial de compras de cada uno de los clientes de un e-commerce.

Second Party Data: Datos que son recopilados directamente por una entidad pero compartidos o comprados por otra entidad. Son datos de primera mano en un contexto diferente y se utilizan a menudo para complementar los datos propios de una empresa.

Third Party Data: Datos recopilados por entidades que no tienen una relación directa con el usuario del que se recolectan los datos. Estos datos se compran a agregadores de datos o a otras organizaciones y se utilizan para ampliar el alcance o mejorar la comprensión del cliente.

ETL (Extract, Transform, Load): Proceso en el que los datos se extraen de diversas fuentes, se transforman para ajustarse a los requerimientos y se cargan en un destino como un data warehouse o CDP.

Reverse ETL: Proceso inverso al ETL donde los datos se extraen de un sistema centralizado como un data warehouse y se envían de vuelta a sistemas operativos o de contacto con el cliente para acciones de marketing o personalización.

API (Application Programming Interface): Interfaz de programación que permite la interacción entre diferentes sistemas de software, facilitando la integración y el intercambio de datos.

Machine Learning: Rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin ser programados explícitamente.

GDPR (General Data Protection Regulation): Reglamento de la Unión Europea que regula el tratamiento y la libre circulación de los datos personales, estableciendo directrices para la recopilación y procesamiento de datos personales.