Evaluación de la madurez de los datos de los clientes de su organización by@mparticle
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Evaluación de la madurez de los datos de los clientes de su organización

2022/09/12
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Los departamentos de marketing aún intentan dar sentido a los datos de los clientes que recopilan, reducir el trabajo manual necesario para respaldar los procesos de datos de los clientes y descubrir cómo utilizar los datos de los clientes para aumentar el valor para el cliente. El informe del Consejo de CMO de Gartner encuestó a 300 líderes de marketing en todas las industrias y geografías y encontró que el 80 % de los líderes dijeron que los datos, los análisis y los conocimientos son "muy importantes para ganar y retener clientes", casi dos tercios tenían solo una confianza moderada (o peor) en sus sistemas de datos. Para evitar que el conjunto de datos de sus clientes se convierta en un pantano de datos, establezca una infraestructura de datos de clientes sólida y escalable en el corazón de su pila de martech.

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Invertir en los datos de los clientes es una prioridad principal para los líderes de marketing. los Encuesta de estrategia y gasto de CMO de Gartner de 2022 descubrió que los especialistas en marketing que informaron usar datos de clientes para influir en gran medida en las decisiones comerciales tienen 1,6 veces más probabilidades de ver un mayor crecimiento de los ingresos en su organización.

Pero a pesar de las ambiciones esperanzadoras, no todas las organizaciones han podido utilizar los datos de los clientes para mejorar los resultados comerciales. La realidad es que las organizaciones altamente basadas en datos, como Amazon y Netflix, son atípicas. Muchos departamentos de marketing aún intentan dar sentido a los datos de los clientes que recopilan, reducir el trabajo manual necesario para respaldar los procesos de datos de los clientes y averiguar cómo utilizar los datos de los clientes para aumentar el valor para el cliente.

¿Podría estar haciendo más con los datos de sus clientes? Para ayudarlo a comprender el estado de la infraestructura de datos de sus clientes e identificar los cambios que puede realizar para aumentar la velocidad, la adaptabilidad, la confianza y la colaboración, hemos creado un cuestionario sobre la madurez de los datos de los clientes. Después de responder solo 5 preguntas breves, recibirá una evaluación de la madurez de los datos de sus clientes, así como recomendaciones sobre cómo llevar su estrategia de datos al siguiente nivel.

Puedes tomar el cuestionario aquí .

Un 2022 Informe del Consejo de la OCM , The High-Velocity Data Marketer, encuestó a 300 líderes de marketing en todas las industrias y geografías y descubrió que, aunque el 80 % de los líderes dijeron que los datos, los análisis y los conocimientos son "muy importantes para ganar y retener clientes", casi dos tercios tenían una confianza moderada ( o peor) en sus sistemas de datos. Además, en América del Norte, solo el 28% de los encuestados informaron tener mucha confianza en poder usar sus sistemas de datos para ganar y retener clientes.

Aunque hoy en día es más fácil que nunca recopilar datos de clientes, aprovecharlos de manera efectiva sigue siendo un desafío. A la mayoría de los equipos todavía les resulta difícil organizar sus datos de una manera que permita a los equipos comerciales traducirlos en resultados. Para evitar que su conjunto de datos de clientes se convierta en un pantano de datos , es importante establecer una infraestructura de datos de clientes sólida y escalable en el corazón de su pila de martech.

Hacer el trabajo preliminar paga dividendos, como lo demuestran las empresas que han logrado resultados significativos después de resolver estos desafíos a nivel de infraestructura. Burger King, por ejemplo, aprovechó los datos de los clientes en tiempo real y las mejores herramientas de su clase para entregar el premio Campaña de desvío de Whopper , que generó 6 millones de descargas de aplicaciones y un aumento del 300 % en el valor de los pedidos móviles.

En nuestra experiencia trabajando con cientos de marcas de consumo de todos los tamaños e industrias, hemos observado varias características que separan a las organizaciones con una gran madurez en los datos de los clientes de sus contrapartes menos maduras en datos. Éstos incluyen:

  • Velocidad : ¿Qué tan rápido puede mover los datos a través del ciclo de vida de los datos? ¿Con qué facilidad pueden las partes interesadas no técnicas acceder a los datos que necesitan y activarlos de manera oportuna?
  • Adaptabilidad : ¿Con qué facilidad puede adaptarse a los cambios, tanto dentro de la empresa como en el ecosistema del mercado?
  • Confianza : ¿Qué confianza tienen los consumidores de datos (comercializadores, gerentes de productos, científicos de datos y gerentes de servicio al cliente) en la precisión, consistencia, integridad y cumplimiento de privacidad de sus datos?
  • Colaboración : ¿Cuenta con procesos multifuncionales para garantizar que la infraestructura satisfaga las necesidades de todas las partes interesadas en los datos?

Al establecer procesos de datos y herramientas que se optimicen para estas características a lo largo del ciclo de vida de los datos, estará mejor situado para utilizar los datos de los clientes para mejorar los resultados comerciales.

A continuación, daremos un paseo por el marco de madurez de los datos del cliente en el que hemos basado el cuestionario. Mientras lee, tenga en cuenta que la progresión a través de la madurez de los datos no es estrictamente secuencial. La implementación de las soluciones de infraestructura correctas al comienzo del viaje de datos de sus clientes puede ayudarlo a acelerar directamente desde un estado de madurez bajo a un estado de madurez alto.

Nivel 1: Reactivo

En el Nivel 1: Reactivo, las organizaciones utilizan numerosas herramientas para la activación, pero no pueden escalar su estrategia de datos debido a la falta de un proceso integral para la gestión, propiedad e integración de datos.

A medida que los equipos comienzan a aprovechar los datos de los clientes para respaldar un mejor marketing, análisis y servicio al cliente, a menudo comienzan implementando herramientas para respaldar cada una de estas funciones de forma independiente. Por ejemplo, Marketing puede adoptar Iterable para admitir mensajes push, el Producto puede adoptar panel de mezcla para el análisis de viajes, y el Servicio al cliente puede adoptar Zendesk para la experiencia de apoyo. Una vez que estas herramientas se implementan con éxito, los equipos pueden aprovechar los datos de los clientes disponibles en cada herramienta para respaldar sus objetivos respectivos.

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Sin duda, este es un gran paso adelante de no poder utilizar los datos de los clientes en absoluto. Pero los equipos que operan a este nivel alcanzan un máximo local. Cada vez que un equipo de negocios quiere comenzar a usar una nueva herramienta, se requiere ingeniería para implementar el SDK de esa herramienta en sitios web y aplicaciones, lo que distrae la atención del trabajo de desarrollo central. Y las implementaciones de proveedores no son un trabajo de "configúrelo y olvídese". Cada vez que los usuarios comerciales necesitan un nuevo conjunto de eventos en una herramienta determinada, o cada vez que un proveedor actualiza su SDK, los ingenieros deben revisar la implementación.

Dado que numerosos equipos que consumen datos compiten por recursos de ingeniería limitados, la ingeniería se ve obligada a admitir solo las solicitudes de datos de mayor prioridad, y cada herramienta termina con un conjunto de datos de cliente único y limitado.

En , el exjefe de datos y análisis de Venmo explica el flujo de trabajo de datos de clientes reactivos en el que se encontraba su equipo de marketing e ingeniería, antes de tomar los pasos para resolverlo.

Este flujo de trabajo reactivo conlleva varios desafíos. Las solicitudes de implementación de proveedores aumentan en proporción directa a los programas de marketing y productos, lo que dificulta la escalabilidad. Cuando es necesario reemplazar las herramientas o cuando se producen cambios fundamentales en la plataforma, se requiere desarrollo manual para mantener la pila tecnológica actualizada .

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Además, sin un proceso central para hacer cumplir las políticas de calidad y privacidad de los datos, los equipos se ven obligados a realizar el control de datos manualmente en cada herramienta, lo que genera un trabajo redundante y propenso a errores y una baja confianza en los datos de los clientes en toda la organización. En el mejor de los casos, las actualizaciones relacionadas con la privacidad de los datos se pueden completar mediante tareas prácticas que consumen mucho tiempo. En el peor de los casos, no es posible que los equipos realicen actualizaciones de privacidad de datos a gran escala y la empresa corre el riesgo de violar la legislación de privacidad.

Y con conjuntos de datos distintos y limitados en cada herramienta, los equipos no tienen acceso a una vista holística y única del cliente. Esto hace que sea imposible orquestar experiencias multicanal a escala y aumenta el riesgo de que los clientes reciban experiencias personalizadas que están desactualizadas, son irrelevantes o son inconsistentes en todos los canales.

Debido a la falta de propiedad del proceso de datos del cliente, estos desafíos relacionados con la velocidad, la adaptabilidad, la confianza y la colaboración caen en un tragedia de los comunes Son el dolor de todos para experimentar, pero nadie para resolver. Para avanzar más allá del nivel reactivo de madurez de datos, los equipos deben centralizar su infraestructura de datos de clientes de una manera que alivie la carga de trabajo de ingeniería y facilite la colaboración entre departamentos en torno a los datos de clientes.

Nivel 2: Centralizado

Los equipos progresan en la madurez de los datos del cliente cuando pasan de una serie de canalizaciones de datos dispares a una infraestructura de datos del cliente centralizada.

En el nivel dos de madurez de los datos del cliente, los equipos implementan una infraestructura que les permite recopilar datos del cliente a través de un único punto de recopilación y reenviarlos a herramientas posteriores a través de integraciones del lado del servidor, similar a un modelo hub-and-spoke.

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Al implementar la recopilación de todos los eventos y atributos deseados en un solo sistema, la ingeniería se libera de la administración de un SDK separado para cada herramienta de marketing y análisis. Capaz de acceder al conjunto de datos completo en un sistema central, el departamento de marketing puede conectar los datos de los clientes con sus herramientas favoritas mediante conexiones plug-and-play. Y siempre que los equipos comerciales necesiten configurar una nueva herramienta o desactivar una herramienta existente, todo lo que deben hacer es actualizar la configuración de integración en la infraestructura de datos de sus clientes, sin necesidad de implementaciones de SDK adicionales.

Al decidir qué datos deben recopilarse en la infraestructura central de datos, las partes interesadas también tienen la oportunidad de crear un plan de datos . El ejercicio de planificación de datos es un gran paso adelante en la madurez de los datos de los clientes, ya que crea un foro para que los equipos que alguna vez consumieron datos e implementen datos colaboren en qué datos de clientes se deben recopilar para lograr las prioridades comerciales. Este equipo también puede trabajar en conjunto en las decisiones relacionadas con la infraestructura de datos del cliente, como qué herramientas implementar y si construir o comprar.

En el Nivel 2: centralizado, el marketing y el producto pueden acceder a los datos que necesitan en sus herramientas favoritas sin tener que depender de la ingeniería para las solicitudes de datos y las implementaciones de SDK, ejecutando casos de uso a nivel de herramienta, como publicidad, correo electrónico y análisis de productos con mayor independencia.

Sin embargo, las funciones de la infraestructura centralizada de datos del cliente en esta etapa se limitan a la recopilación y conexión de datos. Los equipos aún se ven obligados a realizar tareas relacionadas con el gobierno de datos de forma manual y no existe una solución empaquetada para la segmentación o el filtrado basados en reglas. Para seguir mejorando la velocidad y la confianza, los equipos deben encontrar una forma de automatizar la resolución de identidades entre canales, la gestión de la privacidad de los datos y la gestión de la calidad de los datos.

La infraestructura central se puede ensamblar alrededor del almacén de datos o aprovechando las capacidades de enrutamiento de datos de un infraestructura Plataforma de datos del cliente . Si bien cualquiera de las opciones le permitirá centralizar el conjunto de datos de sus clientes, es fundamental tener en cuenta que su selección aquí tiene un gran impacto en las capacidades de activación en el presente, así como en su capacidad para progresar a niveles adicionales de madurez de datos de clientes en el futuro. Las plataformas de datos de clientes pueden recopilar y reenviar datos en tiempo real, lo que permite a los equipos de marketing usar datos para potenciar experiencias en tiempo real, como correos electrónicos transaccionales y ofertas activadas. Las soluciones creadas en torno al almacén de datos a menudo procesan ciertas conexiones de datos por lotes, lo que en última instancia limita la capacidad de marketing para ofrecer experiencias en tiempo real. Con respecto a la progresión futura de la madurez, la implementación de una base de datos que tenga un techo alto de funciones, como una plataforma de datos de clientes, le permitirá avanzar en la madurez rápidamente cuando esté listo. La herramienta adecuada debería hacer que sea fácil comenzar con:

  • Gestión de calidad de datos
  • Resolución de identidad
  • Gestión de privacidad de datos
  • Información de IA

Elegir una solución que no admita estas funcionalidades lo obligará a aumentar su infraestructura con más herramientas oa realizar una construcción interna pesada para progresar en su madurez.

Nivel 3: Avanzado

En el Nivel 3: Avanzado, los equipos continúan recopilando datos de clientes en una infraestructura central de datos de clientes, pero hacen más dentro de su infraestructura central que simplemente enrutar datos de clientes. Específicamente, los equipos automatizan cómo las identidades a nivel de canal se resuelven en perfiles de clientes de 360 grados, identifican errores de calidad de datos y evitan que contaminen los sistemas posteriores, y controlan el flujo de datos según el estado de consentimiento del cliente de acuerdo con las regulaciones de privacidad de datos. La automatización de estos procesos evita que la ingeniería tenga que admitir estas funciones manualmente y también ayuda a los equipos que consumen datos a tener más confianza en la validez de los datos con los que están trabajando.

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Desde el punto de vista organizativo, los equipos pasan de operar con un grupo multifuncional que colabora en los procesos de datos del cliente a tener un propietario claro de la infraestructura de datos del cliente. Esta persona es responsable del enlace entre los equipos de implementación de datos, como ingenieros de datos, desarrolladores web y desarrolladores de aplicaciones; y equipos que consumen datos, como marketing y gestión de productos. También son responsables de garantizar que las herramientas y los procesos implementados permitan que los equipos que consumen datos los usen para lograr objetivos comerciales y, al mismo tiempo, optimizar la eficiencia de la ingeniería. El trabajo del propietario de los datos del cliente puede incluir:

  • Evaluación, selección y propiedad de herramientas de infraestructura de datos del cliente
  • Establecimiento del Procedimiento Operativo Estándar para formalizar el proceso de solicitud de datos
  • Colaborar con los equipos comerciales para ayudarlos a aprovechar los datos de los clientes de formas nuevas e innovadoras

Sobre la base de las ventajas de un centro central para las integraciones, los equipos implementan más controles personalizados sobre el reenvío de datos, como controlar la cantidad de datos enviados a una herramienta descendente o el tipo de datos según los estados de consentimiento del usuario. También pueden aprovechar una variedad de tipos de integración, como el reenvío de eventos sin procesar, las listas de audiencia dinámica y los flujos de datos bidireccionales entre el almacén de datos central y las herramientas posteriores.

Al crear segmentos de audiencia en un sistema central y conectarlos a múltiples herramientas de participación, el marketing ahora puede ofrecer experiencias personalizadas que son consistentes en todos los canales sin el apoyo de ingeniería, mejorando el valor de por vida del cliente (CLTV) y el tiempo de valor. Y con una vista de 360 grados del cliente, los equipos pueden conectar una conversión en un canal con una campaña entregada en otro, aumentando el retorno de la inversión publicitaria (ROAS).

Nivel 3: Avanzado no es de ninguna manera el final del camino. Los equipos avanzados cuentan con la base y el proceso para utilizar los datos de los clientes a fin de ofrecer experiencias de cliente más sofisticadas.

Además de resolver las identidades entre dispositivos a través de la resolución de identidad determinista, los equipos pueden enriquecer los perfiles de los clientes con datos recopilados de fuentes de datos externas, como la información de atención al cliente. Con una base de perfiles de clientes deterministas y de alta calidad, las marcas pueden optar por superponer una estrategia de coincidencia probabilística para aumentar el alcance de la publicidad.

Y con la gestión de calidad de datos, la resolución de identidad y las políticas de gobierno de datos que se aplican automáticamente, los equipos pueden aprovechar la IA para generar información, como el riesgo de abandono, para cada perfil de cliente. Estos conocimientos permiten a los equipos de marketing ofrecer personalización basada no solo en lo que un cliente ha hecho en el pasado, sino también en lo que es probable que haga en el futuro.

A medida que la organización comienza a adoptar casos de uso de datos de clientes más sofisticados, el propietario de los datos de clientes comienza a crear un equipo avanzado para respaldar las necesidades de datos de la organización. Este equipo puede incluir ingenieros de datos, gerentes de productos y gerentes de proyectos, todos trabajando juntos para garantizar que los equipos que consumen datos puedan trabajar con los datos de los clientes con altos niveles de velocidad, confianza, adaptabilidad y colaboración. Los equipos que consumen datos se vuelven más alfabetizados en datos por derecho propio, mejorando la experiencia del cliente al probar y aprender con mayor frecuencia.

Los equipos de marketing también pueden ir más allá del filtrado y la segmentación básicos y comenzar diseñar viajes de clientes multicanal — controlar cómo y cuándo fluyen los datos de los clientes a diferentes herramientas posteriores y optimizar la experiencia entregada en cada plataforma.

El nivel de madurez de los datos del cliente es el diferenciador que separa a las organizaciones que ganarán los desafíos del mercado del mañana de las organizaciones que se quedarán estancadas en el pasado. Ya sea que se trate de una empresa en etapa inicial y de alto crecimiento que busca prepararse para el éxito continuo, o de una empresa establecida que está experimentando una transformación digital, es fundamental implementar una infraestructura de datos de clientes que facilite la velocidad, la adaptabilidad, la confianza y la colaboración. Para comprender el nivel de madurez de los datos de clientes de su organización e identificar las cosas que puede hacer para llevar su estrategia de datos al siguiente nivel, puede realizar nuestra evaluación de madurez de datos de clientes aquí .

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