Las organizaciones han experimentado, con el tiempo, una importante transformación digital orientada a la integración y optimización de los procesos internos mediante la adopción de sistemas tecnológicos avanzados. Este camino suele comenzar con la implantación de un sistema ERP, como SAP, reconocido por su capacidad para gestionar eficazmente los datos empresariales. La progresión hacia una digitalización más compleja lleva a las empresas a adoptar sistemas CRM para perfeccionar la gestión de la relación con el cliente y, en paralelo, a invertir en estrategias de marketing y marketing digital. La evolución continúa con la exploración de automatizaciones y la incorporación de herramientas analíticas, como Google Analytics y sistemas CMP para la gestión del consentimiento, lo que pone de relieve la complejidad y los retos de integrar distintas tecnologías.
Esta multiplicidad de soluciones, cada una con sus propias bases de datos y modelos de datos, introduce dificultades significativas para armonizar la información empresarial.
Además, en el pasado, la sincronización de datos entre distintas plataformas requería la implantación de procesos de sincronización por lotes o bajo demanda, procedimientos que añadían capas adicionales de complejidad al flujo de trabajo empresarial.
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Hoy en día, los procesos de sincronización han mejorado, pero se han añadido nuevos retos, como la gestión del consentimiento, que debe ser coherente en todos los sistemas. La segregación de los datos en silos aislados dificulta mantener la información actualizada y coherente, lo que exige un esfuerzo considerable por parte de los equipos de TI para integrar y actualizar los datos.
La adopción de un Modern Data Stack representa un cambio estratégico en esta dirección, al proponer un modelo en el que una única base de datos en la nube actúa como núcleo central de integración. Este enfoque facilita una comunicación fluida entre las distintas tecnologías adoptadas por la empresa, lo que permite una gestión de datos más ágil y reactiva. En lugar de operar en silos independientes, los datos se centralizan en un único punto de verdad, lo que facilita la actualización en tiempo real y el acceso a la información.
En los siguientes párrafos, exploraremos varios casos de uso que se benefician de adoptar un Modern Data Stack como infraestructura tecnológica.
Control dinámico de los consentimientos de los usuarios
La introducción del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) ha redefinido de forma significativa el panorama de la privacidad, marcando un punto de inflexión para las empresas que operan en el sector digital. Esta evolución normativa, junto con los recientes Digital Acts, ha puesto un foco especial en gigantes tecnológicos como Google, que gestionan volúmenes considerables de datos de usuarios. Estas normativas exigen que estas entidades obtengan consentimientos explícitos de los usuarios, dada su posición dominante en el mercado. Como resultado, ahora se exige a las empresas actualizar sus políticas de consentimiento, haciéndolas obligatorias y conformes con las nuevas especificaciones.
La gestión de los consentimientos de los usuarios se presenta como un reto complejo y dinámico, que requiere una atención constante a los cambios en el comportamiento de los usuarios y a los nuevos consentimientos otorgados a través de distintas interfaces. Esta complejidad se extiende a la necesidad de sincronizar los consentimientos obtenidos por diversos canales, como tiendas físicas y sitios web, para garantizar que las preferencias de los usuarios se respeten en todas las plataformas.
La implantación de un Modern Data Stack que centralice los consentimientos de los usuarios en un único hub holístico surge como una solución estratégica para simplificar la gestión del consentimiento. Este enfoque no solo facilita el cumplimiento de la normativa vigente, sino que también hace que las empresas sean más ágiles para adaptarse a futuros desarrollos legislativos.
Además, la adopción de consent mode v2 está afectando en gran medida a prácticas como el customer matching, una técnica que permite a las empresas enviar conjuntos de datos a plataformas publicitarias para optimizar el retargeting de anuncios. Los cambios recientes introducidos por Google exigen que las empresas aporten no solo datos de los usuarios, sino también la confirmación de que los usuarios han consentido explícitamente el intercambio de sus datos y la personalización de anuncios.
Las plataformas de gestión del consentimiento que interactúan con soluciones como Google BigQuery y sistemas CRM son clave para sincronizar los consentimientos y gestionar dinámicamente las preferencias de los usuarios. Esto permite transferir datos de forma lícita a los actores publicitarios, garantizando que el retargeting se base siempre en consentimientos válidos y actualizados.
No adaptarse a estas dinámicas no solo pone en riesgo la confianza en la marca, sino que también conlleva implicaciones legales. Por tanto, la flexibilidad en la gestión de los consentimientos se vuelve esencial para navegar por el cambiante panorama normativo y tecnológico, garantizando la capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y a las necesidades de los usuarios.
Optimización del rendimiento de campañas automatizadas
Las grandes plataformas de publicidad digital proponen con insistencia creciente la adopción de campañas publicitarias automatizadas. Aunque ofrecen la ventaja de una gestión simplificada y una posible optimización basada en algoritmos avanzados, surge un dilema importante en cuanto a la alineación entre los objetivos y valores empresariales y el rendimiento real de las campañas. La discrepancia entre las expectativas de las empresas y los resultados obtenidos por las campañas automatizadas puede atribuirse a la falta de conocimiento de los algoritmos sobre los objetivos y valores específicos que las empresas pretenden perseguir. Esta situación se manifiesta, por ejemplo, cuando una empresa se encuentra priorizando la venta de productos con mayores márgenes, sin que este principio se refleje de forma efectiva en las estrategias de las campañas publicitarias automatizadas.
En este contexto, surge la necesidad de un diálogo constructivo y una sinergia operativa entre dos ámbitos históricamente desconectados: el ERP, repositorio de información sobre costes y márgenes de producto, y las plataformas de gestión de campañas publicitarias. El reto consiste en integrar eficazmente estas dos realidades para que los datos puedan transferirse para la optimización de campañas.
La solución tradicional, anticuada y basada en Data Stack se enfrenta a problemas inherentes relacionados con la sincronización en tiempo real, la gestión del consentimiento de los usuarios y la necesidad de integrar datos con información adicional de distintas áreas del negocio. Para superar estos retos e implementar campañas publicitarias realmente eficaces en la era de la hiperpersonalización, es esencial implantar un sistema de sincronización que opere en tiempo real o, como mínimo, en un plazo breve. Dicho sistema no se limita a actualizaciones secuenciales de datos, sino que adopta un modelo de actualización basado en la escucha de eventos de negocio, garantizando así la disponibilidad inmediata de la información relevante para optimizar las campañas en respuesta a estímulos de marketing específicos.
Esta evolución implica un acercamiento sustancial entre los equipos de TI y de marketing, que trabajan estrechamente para comprender plenamente los distintos casos de uso y aprovechar al máximo el potencial que ofrece la tecnología. La interacción estrecha entre estas dos áreas no solo facilita el intercambio de conocimiento y la optimización de las estrategias de marketing, sino que también marca un paso crucial hacia un futuro en el que el rendimiento de las campañas pueda reflejar de forma efectiva los objetivos y valores corporativos. La reestructuración del sistema de gestión de datos, centrada en el Modern Data Stack, junto con un diálogo continuo entre los departamentos de TI y marketing, surge así como un elemento clave para el éxito de las campañas publicitarias.
Creación de una experiencia de usuario personalizada en el sitio web
Uno de los retos más ambiciosos y deseados es la implantación de la hiperpersonalización. Este concepto se refiere a la creación de experiencias web altamente personalizadas para los usuarios, basadas en sus características y preferencias específicas. Aunque es un objetivo muy deseado por las empresas, muchas se enfrentan a dificultades sustanciales para lograrlo realmente debido a complejidades técnicas y organizativas.
El núcleo del problema radica en la dificultad de sincronizar, en tiempo real, información detallada sobre los usuarios con su experiencia en la web. Idealmente, las empresas querrían poder reconocer a un usuario clave con uno o varios intereses marcados y, en cuanto acceda al sitio web, personalizar el contenido mostrado según sus necesidades y preferencias específicas. Sin embargo, solo un número limitado de empresas consigue convertir esta aspiración en realidad.
Para habilitar eficazmente este tipo de caso de uso, es esencial contar con un Modern Data Stack. Al aplicar modelos de inteligencia artificial a datos centralizados, se puede obtener información valiosa como intereses, pertenencia a clústeres, scoring y valoraciones de Customer Lifetime Value, que pueden utilizarse para modular la experiencia web de forma altamente personalizada.
Esta estrategia de personalización, antes prerrogativa exclusiva de gigantes como Amazon y Netflix, también está pasando a ser accesible para pequeñas y medianas empresas gracias a la transición hacia stacks tecnológicos más ágiles y menos costosos. De hecho, la adopción de un Modern Data Stack no solo reduce de forma significativa la inversión necesaria para implementar la hiperpersonalización, sino que también incrementa la capacidad de las empresas para activar con éxito estas estrategias, democratizando así el acceso a un nivel de personalización que antes se consideraba prohibitivamente caro para cualquiera fuera de los grandes actores del mercado.
Generación de dashboards sobre acciones de clientes y rendimiento del negocio
En un ecosistema tecnológico en el que los sistemas y las plataformas suelen estar desconectados y requieren actualizaciones continuas, crear dashboards integradores puede resultar complicado. Sin embargo, al centralizar los datos en un CDW, las empresas pueden superar estos obstáculos, facilitando la correlación de información dispar y acelerando de forma significativa la toma de decisiones.
Esta herramienta permite a las empresas identificar las campañas de marketing más eficaces al detectar aquellas que generan los “mejores clientes”. Este insight, aparentemente sencillo, revela su importancia crucial para las estrategias empresariales.
La adopción de una Customer Data Platform integral, equipada con algoritmos de inteligencia artificial de última generación, promete elevar aún más las capacidades analíticas de una organización. Estos sistemas avanzados están diseñados para funcionar de forma óptima con los datos recopilados directamente desde la CDP. Sin embargo, es crucial reconocer que la eficacia de dichos algoritmos está intrínsecamente ligada a la calidad y la integridad de los datos sobre los que operan. Las limitaciones a la hora de integrar datos de distintas fuentes pueden mermar significativamente el rendimiento de los algoritmos, haciendo que la inversión sea menos provechosa de lo que potencialmente podría ser.
Ante estos retos, queda claro que tanto la calidad de los algoritmos de inteligencia artificial como la disponibilidad de flujos de datos diversos son cruciales. Sin una centralización adecuada de los datos, incluso los algoritmos más avanzados corren el riesgo de ofrecer resultados sesgados, limitando de forma significativa su valor añadido para el negocio. En este contexto, la estrategia de gestión de datos de una organización no puede obviar una consideración exhaustiva de la elección de tecnologías y su integración, con el fin de aprovechar plenamente el potencial que ofrecen la inteligencia artificial y los datos first-party.
Este es el gran reto al que se enfrentan las empresas modernas: equilibrar una alta calidad tecnológica con la necesidad de un ecosistema de datos cohesionado e integrado para transformar eficazmente la información en insights estratégicos.
