El CDP o Customer Data Platform está en boca de todos. Basta con tener una conversación con cualquier equipo de marketing maduro o navegar por Internet para ver las toneladas de literatura que existen acerca de CDP pero, ¿qué es y para qué sirve?

Unificar los datos de nuestros usuarios y clientes y generar visión 360º de consumidor no es nada nuevo. Llevamos muchos años hablando de cómo la personalización omnicanal de la experiencia mejora los KPIs de marketing y negocio, al ser más relevantes para nuestra audiencia.

En los últimos años han ocurrido tres cosas relevantes:

1. Cada vez tenemos acceso a más datos, que podemos conectar entre sí
2. Los usuarios cada vez son más celosos de su privacidad
3. Las 3rd party cookies tienen los días contados

Como ves, el panorama no es sencillo. Pero mientras los grandes anunciantes están trabajando en soluciones más “privacy-friendly”, soluciones como CDP, que no son nuevas pero sí empiezan a ganar protagonismo por este contexto, se están postulando como vías para paliar este crecimiento de costes. 

¿Qué es un CDP y para qué sirve?

Las siglas CDP hacen referencia a Customer Data Platform, plataformas de datos de clientes. Como su propio nombre indica, un CDP es un “baúl de datos” que almacena datos de clientes (y, por tanto, con posibilidad de atribuir dichos datos a identificadores personales) que proceden de distintas fuentes de información. Por ejemplo: un CRM, Google Analytics, datos de Atención al Cliente, encuestas NPS, etc. Estas fuentes de información habitualmente tienen un campo común con el que se pueden “mezclar” o unificar. Por ejemplo, un email, un teléfono o un ID de lead. 

El objetivo de un CDP es unificar toda la data relacionada con un cliente para crear visión 360º del usuario, permitiendo después generar experiencias personalizadas omnicanales según el comportamiento y características del cliente. Te pongo un par de ejemplos; imaginemos que somos una cadena de hotel: 

El cliente 123, que en su día me reservó una habitación cuádruple de hotel, ha navegado por mi página web varias veces en los dos últimos días, por lo que puedo pensar que está planteándose reservar una habitación de nuevo conmigo, pero puede estar comparando opciones. ¿A que tiene sentido que le pueda mostrar durante su navegación un incentivo (ej: niños gratis por ser familia numerosa) para persuadirle y acelerar la reserva?

El cliente 456 es un habitual de mi hotel, viene una vez al mes. Sin embargo, cuando reviso mi CRM, identifico que hace 3 meses que no se aloja con nosotros y que su última valoración de la estancia fue negativa. ¿A que tiene sentido activar un journey de marketing automation donde podamos incentivar dicha recurrencia, ofreciéndole un servicio extra para volver a enamorarle?

En ambos casos, gracias a que tengo información relevante unificada del cliente, estoy ofreciendo una solución al cliente con la que espero satisfacer sus necesidades. Si te fijas, lo importante no es solo tener los datos, sino tener la capacidad de activar dichos datos: personalizando la experiencia en la web, automatizando comunicaciones vía email, etc.

Por tanto, un buen CDP no solo tiene que facilitar la integración de fuentes de datos de mis usuarios y clientes sino facilitar la activación posterior. Así, el paso a paso sería el siguiente:

1. El CDP recolecta el dato
2. El CDP unifica y enriquece el dato (cruce de fuentes)
3. El CDP disponibiliza el dato para activarlo (activación)

Como bola extra, como un CDP centraliza toda la data sobre el cliente, generar inteligencia artificial en base a estas fuentes de datos es mucho más rico que hacerlo sobre fuentes de datos de manera individualizada: modelos de machine learning que sean capaces de predecir el churn de cliente, la propensión al cross-sell, modelos de NBA (next best action), etc. 

Como ves, el CDP es una pieza muy importante a la hora de crear visión 360º y personalizar la experiencia de usuarios y clientes. Si lo utilizamos bien, es el cerebro de toda estrategia de marketing de una compañía… lo cual debería también ayudarnos a alinearnos con otras unidades de negocio. 

¿Cuál es el mejor CDP del mercado?

La futura desaparición de las cookies está acelerando la irrupción con fuerza de los CDPs, como herramientas que aglutinan la 1st party data para poder optimizar campañas, personalizar impactos, etc.

A la hora de elegir herramienta, nuestro punto de vista y recomendación es que primero pienses en los casos de uso que vas a necesitar resolver. Y una vez que los tengas priorizados, pienses cuáles son las herramientas que mejor encajan en dichas necesidades.

Los casos de uso que más habituamos a ver e implementar con nuestros clientes son los siguientes:

Casos de uso de CDP para prospecting

• Supresión de audiencias, es decir, no impactar a usuarios o clientes que ya han contratado el producto o servicio para no incurrir en ineficiencias de inversión ni, por supuesto, en contactos irrelevantes con cliente donde no le aportamos valor.
• Look-a-like de audiencias cualificadas, es decir, buscar cookies similares a los clientes que tienen buen performance (que compran mucho, que tienen un ticket medio muy alto, etc.)

Casos de uso de CDP para impactar a visitantes y 'leads'

• Personalización de la experiencia, es decir, generar contenidos específicos según las características de la audiencia. Seremos más relevantes y mejoraremos los ratios de conversión. 
• Lead abandonment o carrito abandonado, es decir, impactar a usuarios que han mostrado interés por un producto o servicio pero no lo han terminado comprando o contratando. 
• Lead nurturing o lead profiling, es decir, complementar la información del lead con datos extra que permitan generar perfiles más amplios y más inteligentes que luego poder activar en campañas. 

Casos de uso de CDP para impactar a clientes 

• Cross-sell o up-sell, es decir, impactar a mis clientes con productos en los que pueden estar interesados para ganar penetración de cartera e impulsar recurrencia y LTVs. 
• Acciones NBA (next best action), es decir, intentar predecir cuál será la siguiente acción del usuario para adelantarte y personalizar la experiencia. 
• Personalización de la experiencia, es decir, mostrar a cada cliente lo que espera ver según su comportamiento previo. Un ejemplo muy bueno es la personalización de contenido en el área privada de un banco o una compañía aseguradora. 
• Retención o impulsar LTV, es decir, dedicar más o menos cariño a los clientes según su probabilidad de abandonar (churn) o de ser fidelizado. 
• Prevención del churn, es decir, evitar pérdida de clientes que potencialmente pueden dejar de consumir nuestro producto o servicio. 

Y con esta información se vuelve mucho más fácil elegir herramienta de CDP. En el mercado hay muchas, cada una con sus ventajas e inconvenientes:

• Salesforce CDP
• Tealium Audience Stream
• Segment
• mParticle
• Google (no tiene CDP como tal, pero puedes construirlo con piezas de Google Cloud)
• Oracle
• Thunderhead
• Etc.

Como decimos, una vez entendida la relevancia de los CDPs, lo importante al elegir una solución u otra no es tanto la herramienta en sí como los casos de uso a resolver.