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Beneficios y Estrategias de una Plataforma de Datos de Clientes: Análisis Profundo y Segmentación de Audiencias
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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Un Análisis Profundo de los Beneficios de una Plataforma de Datos de Clientes
Por Peter Gergen , Arquitecto de Soluciones CX
Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) ofrece a las empresas una amplia gama de beneficios cuando se trata de utilizar y gestionar la información de sus clientes. Permite obtener una visión detallada del comportamiento del cliente, recorridos personalizados del cliente, mejora de la calidad de datos e integridad de datos, procesos de marketing automatizados e interacción en tiempo real a través de una variedad de canales. Un CDP optimiza las estrategias de marketing, mejora la satisfacción del cliente y aumenta las ventas.
El CDP: Adentrándose en el mundo de los datos - obteniendo información, identificando patrones y analizando el comportamiento del cliente.
Análisis de Datos, Segmentación de Clientes y Creación de Audiencias
En la última publicación de esta serie de tres, examinaré las diferencias clave entre la gestión de datos convencional y el uso de un CDP en cuanto a análisis de datos, segmentación y creación de audiencias, para resaltar el valor añadido por un CDP.
De Datos Crudos a Información Significativa
Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) garantiza inicialmente la armonización y normalización precisa de los datos crudos de diferentes sistemas fuente. Estos datos no alcanzan su máximo potencial ni se vuelven realmente valiosos hasta que se vinculan con datos históricos. La combinación inteligente de información, especialmente de la transacción del cliente y los datos de actividad, crea indicadores significativos. Este análisis exhaustivo de datos permite a las empresas obtener información valiosa y tomar decisiones informadas basadas en ella.
La plataforma de datos de clientes (CDP) - armonización y consolidación de datos crudos de una variedad de fuentes para obtener información valiosa y decisiones informadas.
Aquí hay algunos ejemplos (basados en la Plataforma de Datos de Clientes de SAP):
- Indicadores de actividad en el CDP proporcionan información resumida sobre los datos de contacto del cliente, datos maestros y actividades. Dos ejemplos: Para pedidos de compra, se puede crear un atributo en el perfil del cliente que resuma el número de pedidos en línea realizados en los últimos 12 meses, siempre que superen un valor de pedido específico y solo involucren una categoría de productos específica. Para tickets de servicio, se puede crear un atributo para un socio comercial que resuma el número de tickets de servicio abiertos por la persona de contacto del cliente o el sistema IoT, pero solo para una clase de producto específica. Los indicadores de este tipo se actualizan en el CDP automáticamente y en tiempo real tan pronto como se registra una actividad por parte del cliente respectivo.
- La plataforma de datos de clientes también utiliza indicadores de actividad cruzada para calcular resúmenes complejos de atributos. Por ejemplo, si un cliente ha abierto al menos un ticket de servicio y ha dejado comentarios negativos en el sitio web en los últimos 10 días, y ha presentado una queja sobre al menos un producto. Basándose en esta información, el CDP calcula una puntuación que refleja el "pulso" del cliente.
- Y por último: En la plataforma de datos de clientes (CDP), un indicador predictivo basado en comparaciones de clientes puede calcular predicciones de diferentes eventos. Un ejemplo de esto es la probabilidad de que un cliente abandone la empresa en un futuro cercano basado en sus hábitos de compra, puntuaciones de comentarios y otros atributos (el riesgo de abandono). De igual manera, el valor de por vida del cliente, o CLV, puede determinarse para el futuro cercano. Esta determinación tiene en cuenta numerosos factores, para hacer predicciones precisas sobre la importancia del cliente para la empresa ahora y en el futuro en términos económicos.
Los indicadores representan los bloques fundamentales para permitir un análisis más profundo de los datos en la plataforma de datos de clientes (CDP). Sirven para formar los parámetros cuyos umbrales son relevantes para crear categorías de clientes (segmentos) o activar flujos de trabajo y, por lo tanto, tienen un gran impacto en el desarrollo de la experiencia del cliente. Al basar sus actividades en estos indicadores, el CDP puede iniciar procesos complejos dirigidos a optimizar la atención al cliente y la interacción.
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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