Las Plataformas de Datos de Clientes (CDP, por sus siglas en inglés) se han convertido en herramientas esenciales para las empresas que buscan aprovechar el poder de los datos de los clientes. Plataformas populares como Salesforce CDP y Amperity prometen soluciones completas con características como perfilado progresivo y amplias opciones de personalización. Sin embargo, muchas de estas plataformas no cumplen con la calidad de los datos, especialmente en áreas de limpieza de datos y emparejamiento difuso. Esto a menudo resulta en una Vista Única del Cliente (SCV) de baja calidad, también conocida como vista cliente 360.
La Importancia de una Vista Única del Cliente
Lograr una Vista Única del Cliente (SCV) es crucial para las empresas que buscan ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. Una SCV proporciona una perspectiva unificada y completa de las interacciones de un cliente a través de varios puntos de contacto. Esta visión holística permite a las empresas comprender mejor el comportamiento, las preferencias y las necesidades del cliente, mejorando así las estrategias de marketing, el servicio al cliente y la interacción general.
Desafíos para Lograr una SCV Efectiva
Aunque el concepto de SCV es atractivo, el camino para lograrlo está lleno de desafíos. Muchas CDP enfrentan:
Problemas de Calidad de Datos: La mala calidad de los datos puede socavar significativamente la efectividad de una SCV. Datos inexactos, incompletos o duplicados pueden conducir a conocimientos erróneos y estrategias ineficaces.
Problemas de Emparejamiento Difuso: El emparejamiento difuso es esencial para conciliar datos de fuentes dispares. Sin embargo, muchas CDP emplean técnicas de emparejamiento difuso inadecuadas, lo que resulta en una vinculación de datos incorrecta o incompleta.
Falta de Limpieza de Datos: Sin una limpieza de datos adecuada, las empresas corren el riesgo de construir su SCV sobre una base de datos defectuosa. Esto puede llevar a perfiles de clientes erróneos y a una toma de decisiones subóptima.
Por Qué el Perfilado Progresivo No es Suficiente
El perfilado progresivo es una característica ofrecida por muchas CDP que permite a las empresas recopilar información sobre los clientes de manera gradual. Aunque este enfoque puede ser útil, no es una panacea para los problemas de calidad de los datos. El perfilado progresivo asume que los datos recopilados son precisos y confiables, pero si los datos subyacentes son defectuosos, los perfiles resultantes también estarán comprometidos.
Las Limitaciones de Salesforce CDP y Amperity
Salesforce CDP y Amperity son dos plataformas líderes en el mercado de CDP. Ofrecen una gama de características diseñadas para ayudar a las empresas a gestionar y utilizar los datos de los clientes. Sin embargo, ambas plataformas tienen limitaciones notables:
Salesforce CDP: Aunque Salesforce CDP sobresale en la integración de datos de varios productos de Salesforce y en proporcionar análisis robustos, a menudo no cumple con la limpieza de datos y el emparejamiento difuso. Esto puede resultar en SCV inexactos y dificultar la toma de decisiones efectiva.
Amperity: Amperity es conocida por sus potentes capacidades de unificación de datos. Sin embargo, su dependencia de técnicas básicas de emparejamiento difuso puede llevar a una mala calidad de datos y a vistas de clientes ineficaces.
La Necesidad de una Solución de Conciliación de Datos Robusta
Dado estos desafíos, es evidente que las empresas necesitan una solución más efectiva para lograr una SCV de alta calidad. Aquí es donde entra CUBO iQ® Data Matching. Nuestra solución está específicamente diseñada para abordar las deficiencias de las CDP tradicionales, centrándose en la calidad de los datos desde la base.
Beneficios de Usar CUBO iQ® Data Matching
CUBO iQ® Data Matching ofrece varios beneficios clave:
Limpieza de Datos Integral: Nuestra solución incluye capacidades robustas de limpieza de datos para garantizar que los datos de tus clientes sean precisos, completos y libres de duplicados.
Emparejamiento Difuso Avanzado: Utilizamos algoritmos propietarios desarrollados durante 15 años para proporcionar un emparejamiento difuso superior, asegurando una vinculación y reconciliación de datos precisas.
Creación de Registros de Oro: Nuestro sistema crea un «registro de oro» para cada cliente, proporcionando una única fuente confiable de verdad para todas las interacciones del cliente.
Construyendo una Solución Interna con CUBO iQ®
Muchas empresas están descubriendo las ventajas de construir sus soluciones de datos internamente. Al hacerlo, pueden mantener un mayor control sobre sus datos y personalizar la solución a sus necesidades específicas. CUBO iQ® Data Matching está diseñado para facilitar este proceso, ofreciendo las herramientas y el apoyo necesarios para desarrollar un sistema de gestión de datos personalizado internamente.
Ventajas de una Solución Interna
Personalización: Ajusta la solución para satisfacer tus necesidades y requisitos comerciales específicos.
Control: Mantén un control total sobre tus datos y los procesos utilizados para gestionarlos.
Eficiencia de Costos: Potencialmente reduce los costos asociados con CDP de terceros y servicios de gestión de datos.
El Sistema ETL de CUBO iQ®
Nuestro sistema ETL (Extract, Transform, Load) de CUBO iQ® es un componente clave de nuestra solución de conciliación de datos. Incluye un sofisticado detector de duplicados que aprovecha nuestros algoritmos propietarios para identificar y eliminar registros duplicados. Esto asegura que tus datos estén limpios, sean precisos y estén listos para usarse en la construcción de una SCV efectiva.
Características Clave del ETL de CUBO iQ®
Detección de Duplicados: Algoritmos avanzados identifican y eliminan registros duplicados, garantizando la precisión de los datos.
Transformación de Datos: Transforma y estandariza datos de diversas fuentes para crear un conjunto de datos unificado.
Carga de Datos: Carga eficientemente datos limpios y precisos en tus sistemas para su análisis y utilización.
Estudios de Caso y Ejemplos del Mundo Real usando Plataformas de Datos de Clientes.
Para ilustrar la efectividad de CUBO iQ® Data Matching, considera los siguientes estudios de caso:
Estudio de Caso 1: Industria Minorista
Una cadena minorista líder estaba luchando con perfiles de clientes inexactos debido a la mala calidad de los datos. Después de implementar CUBO iQ® Data Matching, pudieron limpiar sus datos, eliminar duplicados y crear SCV precisos. Esto llevó a una mejor participación del cliente y un aumento significativo en las ventas.
Estudio de Caso 2: Servicios Financieros
Una empresa de servicios financieros enfrentaba desafíos para conciliar datos de múltiples fuentes. Utilizando CUBO iQ® Data Matching, lograron un conjunto de datos unificado con SCV precisos. Esto les permitió comprender mejor las necesidades de los clientes y ofrecer productos financieros personalizados, resultando en una mayor satisfacción y retención de clientes.
Estadísticas de Gartner e Información de la Industria
Según Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las empresas un promedio de 15 millones de dólares anuales. Además, Gartner estima que para 2022, el 70% de las organizaciones rastrearán rigurosamente los niveles de calidad de los datos mediante métricas, frente al 50% en 2017. Estas estadísticas subrayan la importancia de invertir en soluciones de gestión de datos de alta calidad como CUBO iQ®.
Desafíos Destacados por Gartner
Silos de Datos: Las fuentes de datos dispares crean silos, dificultando la integración y el análisis de datos.
Datos Inconsistentes: Las variaciones en los formatos y estándares de datos conducen a inconsistencias.
Registros Duplicados: Las entradas de datos duplicadas resultan en perfiles de clientes inexactos y conocimientos erróneos.
Llamado a la Acción: Evalúa la Calidad de Tus Datos
Para ayudar a las empresas a evaluar la calidad de sus datos, ofrecemos una auditoría gratuita de tu registro de oro con nuestro sistema ETL de CUBO iQ®. Nuestra auditoría incluye un análisis integral de tus datos, identificando duplicados y otros problemas de calidad. Este servicio proporciona información valiosa sobre el estado de tus datos y destaca áreas de mejora.
¿Cómo Comenzar?
Solicita una Auditoría Gratuita: Contáctanos para programar tu auditoría gratuita de tu registro de oro.
Consulta con Nuestros Expertos: Nuestro equipo proporcionará recomendaciones personalizadas basadas en los resultados de la auditoría.
Implementa CUBO iQ®: Aprovecha nuestra solución de conciliación de datos para limpiar tus datos y lograr una SCV de alta calidad.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es una Plataforma de Datos de Clientes (CDP)?
Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) es un sistema de software que recopila, integra y gestiona datos de clientes de diversas fuentes para crear un perfil de cliente unificado.
¿Por qué es importante la calidad de los datos para las CDP?
La calidad de los datos es crucial para las CDP porque los datos precisos y confiables son esenciales para crear perfiles de clientes efectivos y ofrecer experiencias personalizadas.
¿Qué es el emparejamiento difuso?
El emparejamiento difuso es una técnica de procesamiento de datos utilizada para identificar y reconciliar registros similares pero no idénticos a través de diferentes fuentes de datos.
¿Cómo mejora CUBO iQ® la calidad de los datos?
CUBO iQ® mejora la calidad de los datos mediante la limpieza integral de datos, el emparejamiento difuso avanzado y la creación de un registro de oro para cada cliente.
¿Por qué las empresas deberían considerar una solución de datos interna?
Una solución de datos interna ofrece mayor personalización, control y eficiencia de costos en comparación con la dependencia de CDP de terceros.
¿Qué es un registro de oro?
Un registro de oro es una única fuente confiable de verdad para los datos de clientes, creada mediante la reconciliación y limpieza de datos de diversas fuentes.
Conclusión
En el competitivo panorama de los negocios modernos, lograr una Vista Única del Cliente de alta calidad es esencial para el éxito. Mientras que las CDP populares como Salesforce y Amperity ofrecen características valiosas, a menudo no cumplen en áreas críticas como la calidad de los datos y el emparejamiento difuso. Al aprovechar las capacidades robustas de CUBO iQ® Data Matching, las empresas pueden superar estos desafíos y construir perfiles de clientes precisos y confiables. Nuestra solución proporciona limpieza integral de datos, emparejamiento difuso avanzado y la creación de registros de oro, asegurando que tu SCV se base en datos precisos y confiables.
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