CDP, CRM, DMP, MDM y Datalake. No sé si a vosotros os pasa, pero cuando en mi entorno cercano alguien me pregunta a qué me dedico, de primeras trago saliva y cuando me lanzo a explicarlo y llevo más de 5 acrónimos mencionados en el primer minuto de conversación, detecto en ellos esa mirada al infinito que refleja no estar entendiendo nada y me empiezo a sentir como un ‘minion’ intentando explicar la teoría de la relatividad de Einstein.
Bien, como sabéis el mundo del Marketing y la Tecnología es así, lleno de siglas, acrónimos y conceptos que de primeras no son intuitivos. Además, la evolución del sector es vertiginosa y cada poco tiempo aparecen nuevas tecnologías y herramientas que vienen a completar el ecosistema.
En ese sentido, desde Omega CRM hoy queremos aportar un poco de luz sobre los Customer Data Platform (CDP), que están suponiendo ya el principal pilar estratégico en las nuevas estrategias de mejora de la experiencia de cliente para las organizaciones más avanzadas del mundo.
Para empezar a situar esta pieza dentro del ecosistema, es importante entender que hoy en día la necesidad del CDP procede de manera más habitual de los departamentos de Marketing que de las áreas de Tecnología de las empresas y, aunque en la decisión de compra pesa mucho la necesidad de consolidación de datos, el valor esperado obedece más a la mejora de la relación con el cliente final, que a su vez lleva a una mejora de los resultados del negocio.
Pero vayamos al núcleo de la cuestión. ¿Cuál es el encaje del CDP en un entorno tecnológico donde ya existen CRM, DMP, Datalakes o MDM?
Veamos primero qué son y que aportan cada una de estas piezas para entender después el encaje del CDP y el porqué de su valor.
Tabla de contenidos
CRM (Customer Relationship Management)
Aunque el concepto general, puede hacer referencia a la estrategia general de gestión de la relación con clientes, desde el punto de vista tecnológico, un CRM es una herramienta con un marcado carácter de gestión comercial. Es la herramienta en la que las empresas almacenen datos de clientes y potenciales clientes, realizan un seguimiento de las interacciones comerciales con los mismos y comparten información importante con los compañeros de la organización sobre el ciclo de vida de dichos clientes, desde la oportunidad hasta la postventa. En este sentido, hablamos de conceptos como cuentas, contactos, oportunidades, proyectos, objetivos de venta, previsiones o facturas.
Por tanto, los CRMs almacenan y gestionan información personal del cliente (PII – personally identifiable information), recolectada directamente por la organización (1st Party Data), en muchas ocasiones de manera manual y dicha información perdura en el tiempo. Sin embargo, un CRM normalmente no almacena toda la información relativa a las interacciones (o ‘touchpoints’) de un cliente con la marca, especialmente en un contexto en el que los clientes se relacionan con la organización a través de múltiples canales y mediante distintos dispositivos.
DMP (Data Management Platform)
Surgen hace más de 4 años para la segmentación de audiencias con fines publicitarios y se consolidan como pieza clave para conectar el mundo del marketing digital (‘martech’) con el mundo de la publicidad o advertising (‘adtech’). El DMP recoge información de todos los puntos de contacto con cliente desde múltiples fuentes: campañas, comportamiento web/app y CRM, y permite la segmentación de audiencias, que además pueden ser enriquecidas mediante 3rd party data (grandes agregadores de datos con fines publicitarios) e incluso 2nd party data (1st party data de otro anunciante que se compra en base a un acuerdo específico para ello).
Gracias a la capacidad de centralización de datos y mediante sus capacidades de segmentación y conexión con plataformas de activación de campañas, el DMP permite hacer más eficiente la inversión publicitaria, realizar comunicaciones e impactos publicitarios más relevantes para el consumidor y también facilita personalizaciones básicas en web y app.
El DMP recoge principalmente información de usuario desconocido o pseudo-anónima, eminentemente mediante ‘cookies’ de tercera parte, identificadores sobre los que se recogen datos de navegación web/app e impactos publicitarios. También es capaz de recoger identificadores de cliente conocido, pero siempre son valores alfanuméricos (en ningún caso información personal como nombres, apellidos, números de teléfono, etc.). Por otro lado, el DMP recoge este tipo de información en un marco temporal limitado, ya que su objetivo principal es la segmentación y activación de mensajes relevantes para el cliente final, en función de sus últimas interacciones con la marca.
Sin embargo, los DMPs presentan limitaciones a la hora de generar perfiles completos de cliente en base a información estructurada de los mismos y dichos perfilados no son perdurables en el tiempo. Por otro lado, el anunciado fin de las cookies de tercera parte, que permiten hacer seguimiento de un usuario en internet a través de su navegación por distintas webs, pone una fecha límite a esta herramienta, que dejará de recolectar un altísimo porcentaje de datos para entonces, limitando mucho su funcionalidad.
MDM (Master Data Management) platform
Es una herramienta normalmente gestionada por el departamento de IT, cuyo objetivo es garantizar la uniformidad, precisión, administración, gobernanza y coherencia semántica de los datos maestros compartidos dentro de la empresa. Los MDMs pueden ser una fuente de datos para el CDP, pero los datos del cliente no son el único tipo de datos que almacena un MDM, que puede incluir, por ejemplo, listados de productos, localizaciones, empleados, activos de la empresa, etc.
Datalake
Estos repositorios de información de las empresas están diseñados para almacenar gran cantidad de datos, a priori inconexos, extraídos desde sistemas transaccionales, bases de datos operativas y fuentes externas a la organización. Estos sistemas aportan la capacidad de almacenamiento y posterior procesamiento de datos y a menudo son fuente de datos de otros sistemas como los CRMs, DMPs o CDPs, pero no generan de por sí ningún perfilado de clientes e implican siempre el desarrollo de procesos automatizados de transformación de datos, para los que son necesarios perfiles técnicos altamente cualificados dentro de la organización.
En este punto, repasadas las distintas herramientas y antes de pasar a la definición de CDP, adelantamos que será con CRM y con DMP donde se puedan percibir a priori similitudes o puntos de solapamiento con CDP. Veamos en detalle dichas diferencias.
CDP (Customer Data Platform)
Surgen ante la necesidad de tener un verdadero conocimiento 360º del cliente, una visión holística del mismo. Esto se consigue mediante la recolección automatizada de información de cliente, tanto personal (PII) como anónima, en todos sus puntos de contacto, desde cualquier fuente (tanto online como offline), por cualquier canal de entrada y en cualquier formato. Una vez agregada toda la información, el CDP permite limpiar y mejorar la calidad del dato, para posteriormente definir un modelo de datos y reglas de resolución de identidad, que son clave para tener identificado unívocamente a cada cliente con la información más completa posible del mismo. Este perfil 360º del cliente permite tener información de éste en distintos ámbitos:
- Información básica: nombre, dirección, e-mail, edad, etc.
- Datos de interacciones o engagement: navegación por la web, uso de la app, transacciones, suscripciones, consumo de contenidos, etc.
- Datos comportamentales y actitudinales: hábitos, patrones de consumo, preferencias, etc.
Esto supone una diferencia importante respecto al CRM, que de hecho es fuente importante de datos de CDP, ya que el CDP incrementa mucho la cantidad, variedad y ‘accionabilidad’ del dato, aportando por tanto una visión más completa del mismo y una capacidad mayor de activación.
Además, es importante destacar que los principales fabricantes de CDP añaden funcionalidades algorítmicas (o de Machine Learning) para realizar un mapeo probabilístico de identidades cuando no se tiene información determinista para ello, o capacidades analíticas predictivas, que permiten lanzar casos de uso avanzados.
Por otro lado, en CDP, en función de la necesidad o el caso de uso, los datos pueden suponer información perdurable en el tiempo o almacenada sólo temporalmente, lo que supone también una diferencia respecto a DMP.
Adicionalmente a la generación de perfiles completos de cliente, el CDP tiene la capacidad de conectar con múltiples plataformas de activación y analítica a las que enviar segmentos de clientes, en función del caso de uso que se persiga, tanto en el ámbito de campañas de medios pagados, como de medios propios y con un enfoque muy marcado hacia la personalización 1 a 1 de la experiencia en tiempo real. Dicha capacidad de activación ‘Real-Time’ es otra de las características diferenciadoras del CDP sobre el resto de plataformas.
Y para terminar, otra característica muy importante que subyace en el concepto CDP en la mayoría de los fabricantes es la capacidad de ofrecer una herramienta “user-friendly”. Es decir, una herramienta que sea utilizable por perfiles no necesariamente técnicos, mediante un interfaz web amigable.
En resumen, el CDP viene a cubrir un rol fundamental a la hora de conseguir en ansiado deseo de cualquier ‘marketer’: mejorar la experiencia a lo largo de todo el ciclo de vida de cliente, acercándonos al ‘right person’ + ‘right channel’ + ‘right moment’ mediante la personalización ‘1 to 1’ y en tiempo real.
