Estrategias de Datos de Cliente (Diamond)

Diamond, S. (2016). Customer Data Strategies For Dummies, Informatica Edition. John Wiley & Sons, Inc.

Resumen Ejecutivo

La experiencia del cliente se ha convertido en el principal campo de batalla competitivo, y las organizaciones que no logran ofrecer interacciones personales, relevantes y fluidas corren el riesgo de perder clientes leales. La base de una gran experiencia de cliente son los datos de alta calidad.

Sin embargo, la mayoría de los especialistas en marketing se enfrentan a desafíos significativos debido a datos de mala calidad: perfiles inexactos, incompletos, duplicados y aislados en múltiples sistemas. Esta fragmentación conduce a resultados de marketing deficientes, como ofertas irrelevantes y una visión incompleta del recorrido del cliente.

La solución reside en un cambio fundamental hacia la gestión estratégica de los datos como un activo corporativo. Esto implica la creación de una «visión 360 del cliente de nueva generación», que va más allá de un simple perfil unificado (SVOC) para incluir un entendimiento profundo de las relaciones del cliente (con personas, lugares y productos) y la integración de datos de transacciones e interacciones de fuentes internas y externas.

Para lograrlo, las organizaciones deben aprovechar tecnologías específicas como los Hubs de Datos de Cliente (CDH), diseñados para crear un perfil de cliente maestro y confiable; las Plataformas de Gestión de Datos (DMP), para la publicidad digital; y los Lagos de Datos de Marketing (MDL), para el análisis de big data y la obtención de agilidad.

La implementación exitosa de estas estrategias requiere seguir principios clave, como la creación de una cultura de datos, la colaboración entre Marketing y TI, y la construcción de un caso de negocio sólido para asegurar el apoyo ejecutivo. Los casos de éxito demuestran que un enfoque basado en datos puede generar un aumento significativo en las tasas de conversión, mejorar la personalización y optimizar el retorno de la inversión en marketing (ROMI).

Análisis Detallado de Temas Clave

I. La Primacía de la Experiencia del Cliente

La Experiencia del Cliente como el Nuevo Campo de Batalla Competitivo

La premisa central del material de origen es que la experiencia del cliente es el factor diferenciador crucial en el mercado actual. Los expertos predicen que para el año 2020, la experiencia del cliente superará a la marca y al precio como el principal diferenciador del mercado.

Los clientes forman una opinión de una empresa con cada interacción, y estas opiniones dictan si volverán a hacer negocios y cómo influirán en las decisiones de compra de otros.

El Impacto de las Tendencias Digitales

Varias tendencias han elevado las expectativas de los clientes y aumentado la complejidad para los especialistas en marketing:

• Consumidores Siempre Conectados: Los clientes esperan una experiencia personal, relevante y fluida en cualquier dispositivo, en cualquier lugar y en cualquier momento. Empresas como Uber y Amazon han establecido un nuevo estándar de servicio conveniente y sin fricciones, que ahora los clientes esperan de todas las empresas.
• Proliferación de Canales: Los clientes interactúan a través de una multitud de canales (web, móvil, redes sociales, centro de llamadas) y esperan una experiencia unificada y conectada (omnicanal), no experiencias diferentes y aisladas en cada canal (multicanal).
• Multiplicación de Aplicaciones: El uso creciente de aplicaciones de marketing (CRM, MAPs, DMPs) fragmenta aún más los datos de los clientes, dificultando la obtención de una visión unificada.
• Explosión de Datos: El volumen y la complejidad de los datos (sociales, de sensores, de wearables) crecen exponencialmente, ofreciendo el potencial para obtener conocimientos más profundos, pero también presentando un desafío de gestión significativo.

Beneficios de una Gran Experiencia del Cliente

Invertir en una experiencia del cliente superior, impulsada por datos de calidad, genera beneficios tangibles para el negocio:

• Lealtad del Cliente: Los clientes leales no solo compran repetidamente, sino que se convierten en defensores de la marca, la forma más efectiva de venta.
• Menor Tasa de Abandono (Churn): Retener a un cliente existente es más rentable que adquirir uno nuevo. El uso de datos para detectar señales de un posible abandono es clave para reducirlo.
• Mayor Participación en la Cartera (SOW): Al comprender las necesidades y los productos que ya poseen los clientes, las empresas pueden hacer la siguiente mejor oferta para aumentar la cantidad que un cliente gasta con la marca.
• Mayor Rentabilidad: Según Forbes Insights, los especialistas en marketing basados en datos tienen seis veces más probabilidades de obtener mayores ganancias que los que utilizan métodos tradicionales.

II. El Problema Central: Datos de Mala Calidad

Cómo los «Datos Malos» Afectan los Resultados de Marketing

La mala calidad de los datos es el principal obstáculo para ofrecer una gran experiencia al cliente. Se manifiesta de varias maneras:

• Ofertas de productos que el cliente ya compró.
• Mensajes irrelevantes para las necesidades o intereses del cliente.
• Ofertas duplicadas con errores ortográficos en el nombre.
• Imposibilidad de que los agentes de servicio al cliente encuentren un perfil completo, lo que genera frustración.

Estos errores erosionan la confianza del cliente y desperdician el presupuesto de marketing. El texto subraya que los intentos tácticos o manuales para corregir datos (como el uso de hojas de cálculo o limpiezas anuales) son ineficientes y no proporcionan una solución permanente.

Principales Desafíos en la Gestión de Datos

Según la encuesta «Data-Driven Marketing Trends Survey Summary Report» de 2015, los obstáculos más desafiantes para el éxito del marketing basado en datos son:

Obstáculo	Porcentaje de Encuestados
Mejorar la calidad de los datos	57%
Integrar datos a través de plataformas	50%
Medir el ROI del marketing basado en datos	37%
Elevar el nivel de habilidades analíticas de datos	35%
Personalizar la experiencia del cliente	29%
Adquirir nuevos clientes	22%
Dirigirse a segmentos de mercado individuales	21%
Hacer crecer la base de datos de marketing	15%

Otros desafíos incluyen la integración de datos de transacciones y de interacciones desde silos departamentales y la gestión de datos del Internet de las Cosas (IoT).

Errores Comunes en la Estrategia de Datos a Evitar

Al planificar una estrategia de datos, se deben evitar los siguientes errores comunes:

• Enfocarse en las aplicaciones: Hacer de las aplicaciones el centro de la estrategia en lugar de los datos conduce a una mayor fragmentación. La estrategia correcta es limpiar y conectar los datos primero, y luego compartirlos con las aplicaciones.
• Adoptar un enfoque táctico: La gestión de datos debe ser tratada como un activo estratégico, no con soluciones puntuales e inconsistentes.
• Depender de procesos manuales: La gestión manual de datos en hojas de cálculo es ineficiente y poco productiva; la automatización es necesaria.
• Ignorar la importancia de los datos de producto: Los datos de producto deben ser precisos, ricos y fáciles de buscar para ser efectivos en búsquedas online.
• Ignorar el futuro: Una estrategia de datos debe ser lo suficientemente flexible para capitalizar nuevos tipos de datos e innovaciones de marketing.

III. La Solución Estratégica: Hacia una Visión 360 del Cliente de Nueva Generación

Las Cuatro Características de los Grandes Datos

Los datos de alta calidad deben ser:

• Limpio: Sin duplicados, direcciones incorrectas, errores o imprecisiones.
• Seguro: La información sensible e identificable está protegida.
• Consistente: Los datos se mantienen sincronizados y confiables a través de todos los sistemas y aplicaciones.
• Conectado: Los datos no están aislados en silos, sino que fluyen desde todas las fuentes necesarias para crear un perfil completo.

Más Allá de la SVOC: La Visión 360 del Cliente de Nueva Generación

Mientras que una Visión Única del Cliente (SVOC, por sus siglas en inglés) es un objetivo fundamental, el texto aboga por una «visión 360 del cliente de nueva generación» más completa. VentureBeat informa que el 96% de los especialistas en marketing consideran que construir una SVOC es un desafío importante.

Esta visión de nueva generación se compone de:

1. Un perfil de cliente confiable: La base, creada a partir de la consolidación de información fragmentada.
2. Comprensión de las relaciones valiosas: Mapeo de las relaciones del cliente con personas (hogar, red social), productos (historial de compras), y lugares (ubicación de compras).
3. Vínculo con transacciones e interacciones: Conexión del perfil con todas las actividades del cliente a través de todos los canales.
4. Procesos para mantener la calidad de los datos: Asegurar que los datos subyacentes permanezcan actualizados y precisos.

Esta visión integra múltiples tipos de datos: datos de formularios, datos de ventas y servicio, datos de ERP (facturación, pedidos), datos de terceros (demográficos, psicográficos), datos de clickstream, sociales, móviles y de IoT.

Los Siete Pasos para Construir la Visión 360

Se propone un proceso de siete pasos para las iniciativas exitosas de gestión de datos de clientes:

1. Conectar los datos: Identificar y conectarse a todas las fuentes de datos relevantes (internas y externas).
2. Limpiar los datos: Automatizar el proceso de monitoreo y corrección continua de datos para eliminar duplicados, errores e información obsoleta.
3. Masterizar los datos: Crear un registro maestro del cliente (SVOC) utilizando tecnología de Master Data Management (MDM) para resolver, combinar y fusionar registros.
4. Relacionar los datos: Identificar y conectar las relaciones entre personas, lugares y cosas para obtener conocimientos más profundos.
5. Enriquecer los datos: Aumentar los datos existentes con fuentes de terceros (por ejemplo, datos de redes sociales o de proveedores como Dun & Bradstreet) en una ubicación central.
6. Entregar los datos: Compartir los datos de alta calidad con las aplicaciones de negocio y análisis que los necesitan (Salesforce, Marketo, Tableau, etc.).
7. Gobernar los datos: Establecer un marco de gobernanza de datos continuo para asegurar que los datos cumplan con las políticas, la privacidad y las regulaciones, y que la alta calidad se mantenga en el tiempo.

IV. Tecnologías para la Gestión de Datos de Cliente

Existen tres tecnologías principales, a menudo confundidas, para la gestión de datos de clientes, cada una con un propósito distinto.

Característica	Plataforma de Gestión de Datos (DMP)	Hub de Datos de Cliente (CDH)	Lago de Datos de Marketing (MDL)
Propósito Principal	Publicidad online basada en datos (programática, retargeting).	Crear una SVOC confiable y persistente para toda la empresa.	Análisis de big data para agilidad de marketing e insights profundos.
Usuarios	Equipos de publicidad digital, agencias.	Marketing, Ventas, Servicio al Cliente, Finanzas, TI.	Operaciones de marketing, científicos de datos, analistas.
Tipos de Datos	Datos de cookies anónimos, datos de audiencia online (1ª, 2ª y 3ª parte).	Datos de clientes identificables, datos maestros (nombre, contacto, preferencias).	Todos los tipos de datos en su estado nativo: estructurados, no estructurados, semi-estructurados (logs web, social, IoT).
Enfoque	Actividad online, canales digitales.	Visión completa y unificada del cliente a través de todos los canales (online y offline).	Análisis del recorrido completo del cliente, atribución, modelado predictivo.

Plataforma de Gestión de Datos (DMP)

Optimizada para la publicidad digital a alta velocidad. Funciona principalmente con «audiencias» anónimas y se enfoca en la actividad online. No está diseñada para crear un perfil de cliente completo y persistente para toda la empresa.

Hub de Datos de Cliente (CDH)

Su objetivo es crear una SVOC autorizada y compartible. Se basa en una base de Master Data Management (MDM) para reconciliar información dispar y gestionar continuamente la calidad de los datos. Alimenta otras aplicaciones y sistemas con datos confiables.

Lago de Datos de Marketing (MDL)

Diseñado para manejar las «tres V» del big data: volumen, velocidad y variedad. Almacena datos en su formato nativo, lo que permite a los especialistas en marketing hacer nuevas preguntas y realizar análisis exploratorios para entender el recorrido del cliente en profundidad y lograr agilidad de marketing.

Un MDL no debe convertirse en un «pantano de datos»; requiere gobernanza y priorización de la calidad de los datos para ser efectivo.

V. Principios para una Gestión de Datos Exitosa

Diez Principios para una Gestión de Datos de Cliente más Inteligente

Para aprovechar todo el poder de los datos, las organizaciones deben adoptar los siguientes principios:

1. Gestionar los datos como un activo estratégico.
2. Formar el equipo de datos y operaciones más fuerte posible.
3. Reunir los datos en un solo lugar (CDH, data warehouse, o MDL).
4. Conectar los puntos para que los datos sean confiables (crear una SVOC).
5. Centrarse en las palancas operativas que impulsan los objetivos de marketing.
6. Probar, medir y optimizar continuamente.
7. Construir un entorno basado en el crecimiento y la velocidad.
8. Crear una cultura de datos donde las decisiones se apoyan en hechos.
9. Incluir capacidades de autoservicio para que los equipos accedan a los datos.
10. Asociarse con el CIO para alinear Marketing y TI.

Construyendo el Caso de Negocio y Obteniendo Apoyo

Para que una iniciativa de gestión de datos tenga éxito, es crucial obtener el compromiso del liderazgo ejecutivo. Un caso de negocio efectivo debe:

• Vincular la iniciativa a la experiencia del cliente y a la efectividad del marketing.
• Empezar con un alcance pequeño y escalar, buscando victorias rápidas en fases manejables.
• Obtener patrocinio ejecutivo temprano y mantener a los patrocinadores comprometidos.
• Alinear la propuesta con la visión corporativa y los objetivos de los stakeholders clave (CMO, CIO, CDO).
• Cuantificar el valor de negocio, destacando el crecimiento de los ingresos y el ahorro de costos.

VI. Casos de Éxito en el Marketing Basado en Datos

El documento presenta varios ejemplos de empresas que utilizan la tecnología de Informatica para gestionar sus datos estratégicamente:

• Citrix: Enfrentaba problemas de calidad en la información de cuentas y contactos. Al consolidar archivos duplicados y eliminar «datos basura», la empresa mejoró sus tasas de conversión de leads en un 20%. El departamento de marketing afirmó tener capacidades «casi de adivino» para predecir el comportamiento del cliente.
• Compañía de Seguros: Buscaba entender por qué los clientes compraban para mejorar las campañas. Implementó una iniciativa de gestión de big data que le permitió realizar en horas análisis que antes llevaban meses, vinculando canales de marketing específicos a las ventas.
• The Travel Corporation (TravelCorp): Como un grupo con más de 30 marcas adquiridas, necesitaba una visión unificada de sus clientes. Utilizando Informatica Cloud Customer 360 for Salesforce, redujo el tiempo de importación de datos diarios de 36 horas a 60 minutos, eliminó duplicados y facilitó la incorporación de nuevos negocios.
• Informatica: La propia empresa implementó una estrategia de datos primero, creando un lago de datos de marketing (MDL) junto a un hub de datos de cliente (CDH) para unificar datos de más de 35 aplicaciones de marketing. Esto les permitió predecir el comportamiento del comprador, identificar equipos de compra y ejecutar programas de Marketing Basado en Cuentas (ABM), lo que resultó en un aumento del pipeline y los ingresos.