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Los datos de los clientes son uno de los tipos de datos más valiosos que las empresas pueden utilizar para optimizar los esfuerzos de marketing y ventas.

Ya sean datos de comportamiento (cuánto tiempo estuvo un cliente en su sitio web antes de realizar una compra) o datos de identidad, (como los títulos de trabajo que tienen los clientes) , que pueden ayudar a las empresas a interactuar mejor con ellos y ofrecer a cada cliente una experiencia personalizada.

Usar el comportamiento y las características del cliente para impulsar las comunicaciones salientes puede ser clave para un enfoque exitoso de ventas y marketing. La ventana en la que la personalización se consideraba algo agradable en lugar de un requisito comercial ya está cerrada.

¿Qué es la gestión de datos de clientes (CDM)?

La gestión de datos de clientes se define como un proceso empresarial mediante el cual se recopilan, almacenan, actualizan, acceden y analizan datos de clientes.

La interacción del cliente con las marcas puede provenir de múltiples canales a través de modos en línea y fuera de línea. Estos incluyen visitas a tiendas, interacción en redes sociales, visitas a sitios web, descargas de activos digitales, respuestas de anuncios dirigidos, respuestas a encuestas, etc.

Las empresas que tienen la intención de mantenerse a la vanguardia en el enfoque centrado en el cliente, también tienen la intención de unificar estos datos de múltiples puntos de contacto para crear una vista única del cliente con la información más actualizada sobre los últimos puntos de interacción.

El objetivo final de la gestión de datos de clientes es garantizar que los datos que utilizan los equipos de atención al cliente, ya sea de marketing, ventas o gestión de cuentas, sean los más actualizados, estén bien estructurados y sin redundancia para obtener los máximos beneficios. Estos son los mismos datos que también se introducen en las plataformas de automatización de marketing y otro software orientado al cliente que tiene un impacto directo en la generación de oportunidades de venta, la calidad del fomento y el tiempo de cierre; en otras palabras, los ingresos de la empresa.

Además, en un momento en que la interacción del cliente con las marcas es cada vez más digital y omnicanal, el mayor desafío para las marcas es la higiene de los datos. Según Forbes, en 2019, solo el 23 % de las empresas dijeron que podían depender de manera confiable de los datos de CRM para la toma de decisiones importantes.

3 pasos clave en el Customer Data Managment

La gestión de datos de clientes se puede explicar como un proceso de tres pasos para alcanzar el objetivo final en el que los datos ya no se almacenan en silos y se unifican para que la empresa y sus empleados lancen campañas y experiencias orientadas al cliente. Estos son los 3 pasos clave:

Paso 1. Digitaliza y captura

El primer paso para administrar cualquier dato de manera eficiente es asegurarse de que sus puntos de entrada estén digitalizados y automatizados para la entrada de datos sin errores. Estos puntos de entrada pueden variar desde formularios en línea completados en su sitio web hasta compras en tiendas físicas. El objetivo es garantizar que todos los puntos posibles de interacción de marca o empresa se digitalicen y capturen con precisión.

Paso 2. Almacenamiento y actualización

Los datos capturados en cualquier interacción con el cliente deben introducirse en un software de almacenamiento, que suele ser un CRM, un software de encuestas o una plataforma de marketing. En este paso, los datos se almacenan y actualizan, pero aún en silos y no centralizados. Por lo tanto, los datos actualizados solo se encuentran en la plataforma específica y no se actualizan en todas las plataformas y departamentos.

Paso 3. Conectar y unificar

Este es el paso para la unificación de datos para la gestión completa de datos de clientes. La conexión se puede realizar mediante enlaces API para comunicarse entre aplicaciones, o incluso mejor mediante una plataforma de datos de clientes o una plataforma de gestión de datos para un análisis avanzado.

Factores que afectan la gestión de datos de clientes

Hay varios factores que afectan la calidad y el resultado final de la gestión de datos de clientes. Algunos de estos aspectos clave son:

Factor 1. Nivel de transformación digital y automatización

La etapa de digitalización es un factor importante que afecta la capacidad de una empresa para capturar, actualizar y almacenar información de los clientes. Por ejemplo, en un escenario simple de una marca que opera una tienda física, ¿las ventas de productos se capturan mediante códigos de barras o se ingresan manualmente? ¿La encuesta de experiencia del cliente es manual o en línea? ¿La encuesta se envía automáticamente en función de los desencadenantes de interacción o el personal debe enviarla manualmente?

Por regla general, cuanto mayor es el nivel de digitalización y automatización, menos posibilidades de que ocurra un error humano y más precisa es la captura y actualización de datos. No se trata tanto de la disciplina del personal, sino de garantizar que los recursos humanos se centren en la toma de decisiones que mejoren la experiencia del cliente, mientras que el software y la automatización pueden asumir tareas repetitivas que se pueden realizar de manera más eficiente y sin errores.

Factor 2. Stack de ventas y martech

Los datos capturados de las interacciones con los clientes tienen un solo objetivo: unificar y proporcionar la mejor entrada de datos para las operaciones de marketing y ventas. Todo el proceso de captura y alimentación de datos en otra plataforma generalmente se realiza utilizando una plataforma de datos de clientes (CDP) o una plataforma de gestión de datos (DMP) si una empresa puede pagar una, de lo contrario, también se puede realizar mediante el intercambio de datos de aplicaciones a través de API. En cualquier caso, lo que es fundamental es la sofisticación de la tecnología de ventas y marketing.

En otras palabras, los datos capturados no se pueden utilizar de manera eficiente sin tener el conjunto adecuado de herramientas tecnológicas que puedan absorberlos e implementarlos en campañas de marketing. Un ejemplo típico de una herramienta de automatización de ventas y marketing será Hubspot.

Específicamente para el marketing por correo electrónico, ya sea Hubspot o MailChimp o cualquier plataforma similar, necesitará que los datos demográficos se carguen o se alimenten a través de otra aplicación, como un CRM, a través de enlaces API. Solo entonces la plataforma de automatización de correo electrónico puede hacerse cargo de las entregas de correo electrónico, capturar y analizar los datos de respuesta y retroalimentarlos a otro sistema.

Factor 3. Capacidad para capturar datos en todos los puntos de contacto

Una empresa puede tener varios modos de interacción con los clientes. La cantidad de puntos de contacto que se han configurado para la captura de datos y la profundidad de los datos capturados son factores clave para la calidad de los datos del cliente vistos y analizados por sus equipos y otros sistemas.

La información faltante de las interacciones con los clientes conduce a vistas incompletas de la etapa del viaje de compra o la experiencia posterior a la compra de un cliente. Por lo tanto, es fundamental identificar todos los posibles puntos de contacto con el cliente durante la etapa inicial del mapeo del viaje del cliente y convertirlo en un mapa para la planificación de la experiencia del cliente. Esto hará que sea más fácil digitalizar y comenzar a capturar datos de estos enlaces faltantes. Por supuesto, una empresa siempre tendrá en cuenta la relación costo-beneficio durante cualquier inversión, incluida la digitalización.

¿Cuándo necesitas la gestión de datos de clientes (CDM)?

Los directores de tecnología y los responsables de la toma de decisiones necesitan saber cuándo se necesita la gestión de datos del cliente (CDM) para lograr la efectividad de la experiencia del cliente, el marketing y las campañas de ventas.

A continuación se presentan algunos de los indicadores clave para las empresas que necesitan emplear prácticas de MDL:

1) Cuando los datos son demasiado grandes y están aislados

Las empresas B2C tienen grandes volúmenes de datos verticalmente y las empresas B2B tienen grandes volúmenes de datos horizontalmente. Entonces, ya sea que se trate de una empresa B2B o B2C, después de cierta etapa en su expansión, los datos del cliente ya no están libres de errores ni se actualizan lo suficientemente rápido utilizando recursos humanos y una empresa emplea software para capturar los datos.

Sin embargo, los datos todavía se guardan típicamente en silos de plataformas y departamentos y aún no existe ningún proceso para unificar los datos. Esto conduce a campañas de marketing y ventas fracturadas y, por lo tanto, a resultados fracturados. Aquí es cuando la empresa está madura para un proceso de gestión de datos de clientes para unificar los datos en silos para obtener las vistas de clientes más completas y actualizadas.

2) Brindando personalización

Según un informe de BCG de 2021, las empresas que pueden ofrecer campañas de clientes personalizadas no solo pueden aumentar las ventas entre un 6 y un 10 %, sino que la posventa de personalización continua también puede conducir a ciclos de vida más prolongados de los clientes y un mejor valor por cliente a través de mayores ventas adicionales y renovaciones.

Sin embargo, la personalización ocurre en etapas. Un simple correo electrónico que lleva el nombre del lector es un nivel de personalización, pero garantizar que incluso los anuncios y artículos que se muestran a los clientes en los sitios web de la empresa se basen en sus necesidades y la etapa del viaje del cliente es un nivel de personalización mucho más mejorado.

La calidad, la precisión y la profundidad de la personalización dependen en gran medida de las prácticas de gestión de datos de la empresa. El nivel de sofisticación de la gestión de datos del cliente determinará la calidad y profundidad de los datos capturados, actualizados y almacenados, y estos datos se utilizan luego para brindar personalización.

3) Ofrecer una experiencia de cliente omnicanal

Si las experiencias personalizadas son la profundidad de una campaña de clientes, las experiencias omnicanal son el ancho. En otras palabras, los gerentes y directores de tecnología deben asegurarse de que los equipos de experiencia del cliente, marketing y ventas estén equipados con los datos y la tecnología adecuados para poder ofrecer experiencias uniformes independientemente del canal o plataforma de interacción con un cliente. Este es un cambio de las campañas multicanal en las que se utilizan todos los canales, pero es posible que no sean uniformes debido a los datos aislados que existen en estos canales y plataformas.

La gestión de datos de clientes debe emplearse ahora para unificar estos datos y, finalmente, permitir que los equipos ejecuten campañas de clientes omnicanal.

Las tres mejores prácticas estratégicas de gestión de datos de clientes (CDM) para 2022

1) Cultivar la centralidad del cliente basado en los datos

Las empresas de hoy en día necesitan dejar atrás la centralidad de los datos o la centralidad del cliente, y deben combinar las dos. Esto significa que los directores de tecnología y los equipos de atención al cliente tienen que trabajar juntos para el gobierno de datos, que se basa en una cultura centrada en el cliente y tiene como objetivo utilizar los datos capturados para mejorar las experiencias de los clientes en todos los canales, plataformas y puntos de interacción.

Una estrategia de CDM que incluye una cultura centrada en el cliente garantiza que todos los datos se utilicen con el objetivo de mejorar la satisfacción de ellos, mientras que la centralidad de datos garantiza que los datos se capturen de todas las interacciones y estén lo más actualizados tecnológicamente posible en sus niveles actuales de tecnología.

2) Invertir en la seguridad de los datos de los clientes

La captura de datos de clientes para desarrollar campañas significativas que mejoren las experiencias es un gran beneficio para cualquier empresa y le otorga una buena reputación y demanda. Sin embargo, un solo desliz en la seguridad de los datos puede anular todos estos beneficios y generar una atención negativa por parte de los medios de comunicación y las fuerzas del orden.

Con la captura de datos en aumento, también lo están las filtraciones de datos. Es responsabilidad del equipo de seguridad de datos asegurarse de que la información de los clientes se capturen y aseguren mediante el cifrado y/o el software de seguridad.

3) Invertir en plataformas para campañas complejas de estudio de datos

Las plataformas de estudios de datos como Data Management Platforms (DMP) y Customer Data Platforms (CDP) se utilizan para administrar campañas complejas, omnicanales y altamente personalizadas para administrar la experiencia del cliente y/o las campañas de adquisición de clientes. Esto incluye la sincronización de motores de recomendación de contenido web, plataformas de campañas de correo electrónico, plataformas de tecnología publicitaria, software CRM, etc., y la entrega de campañas basadas en disparadores y datos en vivo de software interno o de terceros.

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