por Nathan Eddy
Si desea conocer mejor a sus clientes y mejorar los esfuerzos de personalización, todo se reduce a una cosa: datos.
Para prepararse para los mercados impredecibles de hoy y los negocios preparados para el futuro, las marcas deben centrarse en los clientes nuevos y existentes, impulsar un crecimiento eficiente a costos más bajos, generar lealtad a la marca y aumentar el valor de por vida del cliente.
¿La clave de todo eso? Una comprensión más rica y completa de los datos de los clientes y los ciclos de vida con la marca. Esta comprensión permite a las empresas descubrir y actuar sobre los conocimientos de los clientes y orquestar experiencias personalizadas e impactantes a escala.
Justin DeBrabant, vicepresidente sénior de productos de ActionIQ , dijo que con la salida de las cookies de terceros, las marcas deben asegurarse de contar con estrategias sólidas de datos de terceros, de terceros y de terceros. “Esto les ayudará a garantizar que los datos de sus clientes sean auténticos, escalables, actualizados y accesibles para los usuarios comerciales de una manera segura y consciente de la privacidad”.
Y las marcas pueden hacer que eso suceda con un “centro” de CX que actúa como el eje alrededor del cual evolucionan todas las operaciones de CX. Este centro unifica y resuelve diferentes marcos de identidad en un único perfil de cliente o cuenta.
DeBrabant dijo que muchas marcas utilizan cada vez más modelos y análisis predictivos para impulsar una experiencia óptima del cliente.
“Sin embargo”, agregó, “los modelos son tan buenos como los datos que se les asignan; de hecho, los datos a menudo se consideran más valiosos que los detalles de cómo se construye o configura el modelo”.
Poniendo su casa de datos en orden
DeBrabant dijo que las empresas deben comenzar por ordenar sus datos propios, ya que este es el conjunto de datos más importante y diferenciado que tienen. “Necesitan asegurarse de que sea limpio, accesible, preciso y escalable”.
“A continuación”, dijo, “las empresas pueden agregar fuentes de datos de terceros centradas en la privacidad que no dependen de cookies anónimas para enriquecer sus datos de origen”.
Finalmente, las empresas pueden buscar integraciones de sala limpia para agregar a los datos de terceros validados de sus conjuntos de datos, que son datos de su minorista, marca y/o socios editoriales.
Mike Anderson, fundador y CTO de Tealium , dijo que para las herramientas de enriquecimiento de datos, los equipos deben evaluar tres áreas clave: organización de datos, pila de tecnología y talento.
“Comprender dónde residen sus datos y cómo deben organizarse para obtener resultados comerciales óptimos es esencial”, dijo. “Existen soluciones que pueden ayudar a recopilar y conectar eso, así como a maximizar las herramientas existentes dentro de la pila tecnológica de una empresa”.
Tener a las personas adecuadas en los lugares correctos de la organización también es esencial para implementar con éxito las herramientas de enriquecimiento de datos, dijo Anderson.
“Las organizaciones deben pensar teniendo en cuenta el valor comercial y los resultados y luego acumularlos a lo largo del viaje del cliente a lo largo del tiempo”, dijo. “Esto asegurará la creación de una hoja de ruta exitosa con un propósito”.
El enriquecimiento conduce a la personalización
Jodi Alperstein, vicepresidente y gerente general de Twilio Segment , dijo que para muchas empresas, el enriquecimiento de datos significa usar datos de terceros, empresas que no tienen una relación directa con sus consumidores.
“Esto va en contra del cambio actual hacia los datos propios y la atención a la privacidad del consumidor, incluida la eliminación de las cookies”, dijo. “Los sistemas heredados simplemente no están diseñados para escalar y respaldar el viaje del cliente moderno o las expectativas de privacidad”.
Dijo que al manipular y enriquecer los datos de origen que se transmiten a su sistema, los equipos de datos pueden recopilar señales de intención, por ejemplo, en qué productos hizo clic un visitante del sitio web, y usarlas para personalizar experiencias en cada canal.
“Con el tiempo”, dijo Alperstein, estos datos de comportamiento se pueden usar para informar modelos de aprendizaje automático que pueden personalizar aún más las experiencias para las audiencias con recomendaciones, sugerencias y viajes más precisos”.
Dan Adams, vicepresidente sénior de estrategia y operaciones de datos en Precisely , recomendó comenzar con la definición de lo que está tratando de lograr, asegurándose de saber dónde residen los datos, que puede acceder a esos datos y diseñar flujos de trabajo a partir de los análisis o acciones que desea lograr…
“Lo que es más importante, seleccione un proveedor de enriquecimiento de datos que comprenda que esto es fundamental para sus operaciones comerciales”, dijo. “El proveedor adecuado puede proporcionar datos y software diseñados para hacer esas cosas a lo largo del tiempo. A menos que esté trabajando en un proyecto único, la aplicación de actualizaciones a los datos y el software es un paso de diseño importante”.
Enriquecimiento de datos en una era de complejidad
DeBrabant señaló que con la desaprobación de los datos de terceros, recopilar datos de clientes, extraer información y actuar en consecuencia se vuelve mucho más complejo y sensible. ¿Por qué? Porque esos datos deben compartirse de una manera segura y consciente de la privacidad.
Esto significa que las marcas deben poder identificar y analizar las señales de los clientes, las que hablan de las preferencias, la afinidad con la marca y el riesgo de abandono.
“Más importante aún, deben poder hacerlo a escala y en todos los canales relevantes”, dijo DeBrabant. “Al recopilar y centralizar esta información para los equipos de atención al cliente, en lugar de mantenerla encerrada detrás de los equipos de análisis y TI, las marcas ayudarán a las personas responsables de CX a conocer realmente a sus clientes y ajustar sus estrategias en consecuencia”.
Alperstein dijo que incluso después de crear perfiles de clientes con datos propios, muchas empresas aún confían en terceros para enriquecer sus perfiles.
“Hemos visto una tendencia de nuestros clientes más avanzados que rechazan esta práctica común y llevan su enfoque hacia los datos propios un paso más allá”, agregó.
Estas organizaciones enriquecen sus perfiles de clientes con datos de objetos de sus propios sistemas comerciales CX, que a menudo provienen de aplicaciones en la nube: CRM, software de mesa de ayuda, ERP, sistemas de procesamiento de transacciones, etc. Sin embargo, también pueden provenir de bases de datos de aplicaciones y almacenes de datos.
Luego, los equipos de datos usan estos perfiles de clientes más completos para producir audiencias matizadas y precisas.
Por ejemplo, una empresa podría usar perfiles de clientes resueltos por identidad para combinar datos de eventos de un sitio web con datos de objetos de un CRM en un almacén de datos. Luego, podría usar esos datos para modelar una audiencia con “probabilidades de conversión” y crear una experiencia única para esa audiencia en sitios web o aplicaciones móviles.
Anderson dijo que la automatización y el aprendizaje automático (ML) son herramientas clave que ayudarán a las organizaciones a hacer más en menos tiempo, llamando a la automatización “fundamental” para el éxito futuro y comprender a los clientes de manera más eficiente y efectiva.
“En un mercado donde los datos son el activo más valioso de una organización, incluso los mejores datos se desperdician si no se pueden utilizar de manera efectiva”, dijo. “Ya no es suficiente solo integrar datos, debe descubrir cómo usarlos a escala, a lo largo de un recorrido del cliente cada vez más complicado”.
