Hoy en d\u00eda, las empresas invierten cada vez m\u00e1s en nuevas tecnolog\u00edas capaces de recopilar y agregar distintos tipos de datos para hacer el trabajo m\u00e1s \u00e1gil y eficiente. Sin embargo, al utilizar un stack tecnol\u00f3gico complejo, suelen surgir retos importantes, como por ejemplo: <\/p>\n
Estos retos llevan a muchas empresas a adoptar una Customer Data Platform (CDP).<\/p>\n
Una CDP puede recopilar, unificar y gestionar datos de primera y de terceros en un \u00fanico almac\u00e9n de datos<\/strong>, ofreciendo una visi\u00f3n de 360 grados de sus clientes. Esto permite a las organizaciones obtener la inteligencia de negocio que necesitan para aumentar las ventas, retener clientes y tomar decisiones estrat\u00e9gicas basadas en datos. <\/p>\n En un interesante podcast de Humans of Martech, Michael Katz recuerda los 8 pasos esenciales que constituyen una Customer Data Platform, tal y como recoge Arpit Choudhury en su serie de art\u00edculos sobre Customer Data Platforms:<\/p>\n Cada una de estas fases representa un reto tanto desde una perspectiva tecnol\u00f3gica como estrat\u00e9gico-\u00e9tica. Exploremos juntos las que consideramos m\u00e1s significativas en el contexto de una soluci\u00f3n que aprovecha el poder del Cloud Data Warehouse en lugar de una Customer Data Platform tradicional, a saber: <\/p>\n Esta fase abarca todas las actividades de adquisici\u00f3n de datos de usuarios. Dentro de la CDI (Infraestructura de datos de clientes), incluye todas las herramientas y estrategias de recopilaci\u00f3n, empezando por el seguimiento anal\u00edtico y los p\u00edxeles publicitarios, continuando con la convergencia de datos en sistemas CRM y extendi\u00e9ndose a soluciones de recopilaci\u00f3n m\u00e1s avanzadas, como tarjetas de fidelizaci\u00f3n en el punto de venta, datos geolocalizados o datos sint\u00e9ticos.<\/strong><\/p>\n Esta fase suele infravalorarse y abordarse de forma inversa al flujo de trabajo ideal. El enfoque habitual tiende a ser \u201cprimero recopilar los datos y luego entender c\u00f3mo utilizarlos\u201d, y esto a menudo conduce a dificultades en la posterior unificaci\u00f3n o a la ausencia de datos fundamentales. Un ejemplo cl\u00e1sico es no exponer en el tracking online los datos t\u00edpicos del mundo f\u00edsico, como los identificadores de usuario, lo que despu\u00e9s hace imposible correlacionar ambos comportamientos. <\/p>\n Una Infraestructura de datos de clientes s\u00f3lida parte de las necesidades y objetivos del negocio, cubre todo el customer journey y busca una recopilaci\u00f3n de datos \u00e9tica y robusta.<\/p>\n En esta fase, a menudo es esencial adoptar un enfoque lean, realizando un seguimiento amplio, pero solo de lo necesario.<\/strong> Este enfoque ayuda a disipar la ilusi\u00f3n de poder rastrear todos los datos y garantiza que solo los datos con un prop\u00f3sito claro fluyan hacia los sistemas de la empresa.<\/p>\n El ETL es el segundo paso en el recorrido de los datos del usuario y abarca todos los procesos que conducen a la extracci\u00f3n de datos, su transformaci\u00f3n a un formato com\u00fan y su carga en el data warehouse.<\/strong><\/p>\n Durante esta fase, las empresas suelen encontrarse con problemas de transformaci\u00f3n de datos, p\u00e9rdida de datos durante la ingesta y la necesidad de mantener la consistencia de los datos. Estos problemas a menudo se derivan de enfoques sub\u00f3ptimos en el primer paso, en el que se recopilan grandes cantidades de datos inconsistentes y mal estructurados, dejando la responsabilidad de la ingesta a la fase de ETL, lo que dificulta resolver los problemas en origen. <\/p>\n Tambi\u00e9n en esta etapa, partir de objetivos de negocio lean permite establecer modelos y estructuras de datos, as\u00ed como un prop\u00f3sito claro. Esto simplifica la comprensi\u00f3n de c\u00f3mo deben relacionarse las tablas y cu\u00e1l es el formato de datos \u00f3ptimo, haciendo que el trabajo de ETL sea sencillo y robusto y garantizando la existencia de un Data Warehouse optimizado, eficiente y mantenible. <\/p>\n En esta fase, se rastrea la identidad de un usuario a trav\u00e9s de distintas plataformas mediante identificadores \u00fanicos.<\/strong> Este proceso es fundamental para el propio concepto de Customer Data Platform. En primer lugar, desplaza el foco de los canales al usuario, haciendo ampliamente disponibles las acciones dirigidas y la fidelizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, permite romper los silos corporativos y lograr una visi\u00f3n realmente unificada del comportamiento y la interacci\u00f3n del usuario. <\/p>\n Lo que hace compleja la resoluci\u00f3n de identidad es que una entidad puede tener m\u00faltiples identificadores asociados. Estos identificadores pueden variar en funci\u00f3n de la fuente o del sistema del que procedan. Por ejemplo, una persona puede tener un identificador basado en su n\u00famero de tel\u00e9fono en un sistema, otro basado en su direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico en otro sistema, y as\u00ed sucesivamente. La jerarqu\u00eda de IDs implica organizar estos identificadores en una estructura o secuencia l\u00f3gica que determine cu\u00e1les son m\u00e1s fiables o tienen prioridad sobre otros. <\/p>\n La parte crucial de la resoluci\u00f3n de identidad es vincular estos identificadores entre s\u00ed. Esto puede hacerse mediante diversas t\u00e9cnicas, como analizar similitudes entre identificadores, verificar la igualdad entre ellos o utilizar algoritmos avanzados de correlaci\u00f3n. El objetivo es conectar o mapear distintos identificadores a un identificador principal o \u00fanico para la entidad en cuesti\u00f3n. <\/p>\n Bytek Prediction Platform<\/strong> resuelve este problema ayudando a configurar un identificador \u00fanico desde la fase de recopilaci\u00f3n de datos, garantizando que todo el proceso se mantenga coherente y racional. Este enfoque ayuda a evitar actividades complejas de modelado y conciliaci\u00f3n que pueden ser costosas y dar lugar a una baja calidad de los datos. <\/p>\n Una vez completada la fase de resoluci\u00f3n de identidad, puede estar seguro de disponer de una visi\u00f3n de 360 grados del usuario. En consecuencia, todos los modelos y segmentos que aplique pueden atribuirse al usuario individual, liberando todo el potencial de la automatizaci\u00f3n y la personalizaci\u00f3n en la experiencia de usuario. <\/strong><\/p>\n Los usuarios se dividen en grupos homog\u00e9neos en funci\u00f3n de criterios como intereses, comportamientos o datos demogr\u00e1ficos. Este proceso permite personalizar las estrategias de marketing seg\u00fan las necesidades y preferencias de cada grupo.<\/strong><\/p>\n Empecemos por distinguir dos procesos que a veces se confunden, pero que son bastante diferentes: segmentaci\u00f3n y clustering.<\/p>\n Por segmentaci\u00f3n entendemos la divisi\u00f3n de nuestra base de clientes en segmentos. Normalmente, esta actividad se basa en criterios cualitativos y decisiones de negocio. Las audiencias creadas no tienen en cuenta la \u201csimilitud\u201d entre usuarios, que s\u00ed puede considerarse mediante t\u00e9cnicas estad\u00edsticas de clustering. La relevancia es, sin duda, alta, pero el valor estad\u00edstico es bajo, lo que conduce a una baja fiabilidad de los datos y a dificultades para utilizar el segmento en retargeting o en an\u00e1lisis de insights. <\/p>\n El clustering, en cambio, es un an\u00e1lisis estad\u00edstico que permite dividir una audiencia en grupos de usuarios \u201csimilares\u201d en funci\u00f3n de los par\u00e1metros que estemos utilizando. Por ejemplo, podemos realizar un an\u00e1lisis RFM con el objetivo de identificar clientes con alto potencial, clientes frecuentes pero de bajo gasto y clientes top. Mediante t\u00e9cnicas de clustering como K-Means, agruparemos a los usuarios en segmentos eficaces y significativos, asignando la etiqueta correcta y supervisando estad\u00edsticamente cu\u00e1ndo nuestro clustering sigue manteniendo una buena consistencia. <\/p>\n A menudo, la segmentaci\u00f3n de usuarios sufre problemas que comprometen por completo su eficacia. Profundicemos en los m\u00e1s comunes: <\/p>\n Esto suele ocurrir cuando no utilizamos metodolog\u00edas de segmentaci\u00f3n estad\u00edstica o cuando los datos entrantes son inexactos.<\/strong> En el primer caso, hemos sido demasiado arbitrarios al crear el segmento de audiencia, incluyendo usuarios que probablemente no pertenecen directamente a ese grupo. El ejemplo cl\u00e1sico es incluir usuarios en la categor\u00eda de \u201cClientes top\u201d que en este momento no son los mejores clientes de la empresa, pero que aun as\u00ed recibir\u00e1n mensajes y promociones como si lo fueran. <\/p>\n En el segundo caso, el problema no est\u00e1 en el sistema de segmentaci\u00f3n, sino en la recopilaci\u00f3n de datos: puede que hayamos perdido algunas transacciones importantes por problemas de tracking o que hayamos gestionado mal los datos de una fuente concreta. En consecuencia, un cliente muy importante podr\u00eda acabar en un cl\u00faster de menor valor y no beneficiarse plenamente de todas las estrategias dedicadas a \u00e9l. <\/p>\n Otro error com\u00fan en la segmentaci\u00f3n es la tendencia a crear grupos demasiado peque\u00f1os como para ser estad\u00edsticamente significativos y utilizables en plataformas publicitarias.<\/p>\n Si queremos asegurarnos de que nuestras estrategias de marketing aprovechan al m\u00e1ximo el potencial de la segmentaci\u00f3n, nuestros grupos deben tener un tama\u00f1o que permita dirigirlos en campa\u00f1as en plataformas publicitarias, as\u00ed como dentro de nuestros sistemas de marketing directo.<\/strong><\/p>\n En cuanto a las plataformas publicitarias, debemos tener en cuenta las limitaciones de privacidad y las limitaciones reales de entrega. La primera limitaci\u00f3n es un m\u00e9todo de protecci\u00f3n de la plataforma destinado a evitar que puedan identificar f\u00e1cilmente a los usuarios individuales cargados en sus plataformas y, por tanto, acceder a informaci\u00f3n sin su consentimiento. La protecci\u00f3n es absolutamente necesaria, pero plantea un reto de segmentaci\u00f3n. Siempre debemos poder crear audiencias de al menos 800\/1000 usuarios si queremos garantizar la activaci\u00f3n a trav\u00e9s de Meta o Google. <\/p>\n Tambi\u00e9n debemos recordar que no todos los usuarios ser\u00e1n reconocidos cuando enviemos estos segmentos a las plataformas. Los porcentajes de coincidencia var\u00edan significativamente de un sector a otro, y solo podemos verificar a posteriori si nuestras estrategias de segmentaci\u00f3n est\u00e1n creando audiencias realmente utilizables. <\/p>\n Incluso en el caso de campa\u00f1as de marketing directo, contar con el tama\u00f1o de audiencia adecuado es importante. Tener segmentos con 1-2 usuarios no es ventajoso en t\u00e9rminos de agregaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n y puede impedirnos enviar mensajes eficaces. <\/p>\n A menudo, las actividades de segmentaci\u00f3n se llevan a cabo sin tener en cuenta la estrategia de marketing y los objetivos de negocio. Normalmente, las empresas se dividen en silos y la segmentaci\u00f3n la realiza el equipo de IT\/Data Science o el equipo de Marketing. <\/p>\n Esta divisi\u00f3n de roles a menudo conduce a segmentos que no est\u00e1n perfectamente alineados con la estrategia y, por tanto, son dif\u00edciles de utilizar. Por ejemplo, tener un segmento de clientes frecuentes puede no ser siempre estrat\u00e9gico si nuestro objetivo final no es aumentar el n\u00famero de clientes top, sino hacer crecer la base de clientes. <\/p>\n En el caso de segmentos demogr\u00e1ficos o basados en intereses, el asunto se vuelve a\u00fan m\u00e1s sensible. Proporcionar datos sobre g\u00e9nero o edad es una actividad est\u00e1ndar que a menudo implica complejidad y retos relacionados con el RGPD, aunque no exista ninguna campa\u00f1a que contemple esa segmentaci\u00f3n. <\/p>\n Solo la implicaci\u00f3n activa de los profesionales del negocio en el proyecto de Customer Data Enrichment garantiza que la audiencia se alinee con las necesidades estrat\u00e9gicas y sea aplicable de inmediato.<\/strong><\/p>\n Como vimos al principio, la segmentaci\u00f3n manual que no considera un enfoque estad\u00edstico corre el riesgo de incluir usuarios en determinados cl\u00fasteres que en realidad no son similares a otros. Aunque esta flexibilidad puede ser muy apreciada desde un punto de vista estrat\u00e9gico, no es raro ver que el uso de audiencias construidas de este modo conduce a un bajo rendimiento de las campa\u00f1as debido a una segmentaci\u00f3n de audiencia incorrecta. <\/p>\n El proceso de reverse ETL es una parte crucial de la capacidad de una CDP para integrarse en un ecosistema de marketing y activar de forma eficaz la segmentaci\u00f3n y el enriquecimiento de los datos de clientes.<\/p>\n El proceso inverso parte de la single source of truth, el data warehouse creado durante la fase de ETL, y extrae datos para integrarlos en plataformas de activaci\u00f3n como CRM, plataformas de Marketing Automation y plataformas PPC (Google, Meta, TikTok).<\/strong><\/p>\n El proceso de reverse ETL es el \u00fanico responsable de crear consultas eficientes e integraciones estables para garantizar que los datos fluyan correctamente y permitan al equipo de marketing lograr los m\u00e1ximos resultados.<\/p>\n Sin embargo, a menudo no basta con tener consultas bien estructuradas. Debemos centrarnos en las necesidades espec\u00edficas de una campa\u00f1a o de un recorrido de automatizaci\u00f3n para garantizar que el flujo de datos pueda activarse con una estrategia clara y de impacto. <\/p>\n Bytek Prediction Platform se basa en este supuesto, transformando el paradigma de los datos no solo a nivel t\u00e9cnico, sino, lo que es m\u00e1s importante, a nivel estrat\u00e9gico.<\/p>\n Ya hemos desarrollado estrategias de activaci\u00f3n y mejora del rendimiento, como el enriched bidding, y gracias a nuestras estrategias podemos invertir el flujo de datos y exponer todos los datos necesarios para que plataformas como Google Ads aprovechen los datos de primera parte y mejoren significativamente el rendimiento de las campa\u00f1as.<\/p>\n Este proceso es posible gracias a una amplia experiencia en recopilaci\u00f3n e integraci\u00f3n de datos de marketing, as\u00ed como a un profundo conocimiento de las din\u00e1micas del marketing digital.<\/p>\n De este modo, el proceso de Reverse ETL puede describirse realmente como end-to-end.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hoy en d\u00eda, las empresas invierten cada vez m\u00e1s en nuevas tecnolog\u00edas capaces de recopilar y agregar distintos tipos de datos para hacer el trabajo m\u00e1s \u00e1gil y eficiente. 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Infraestructura de datos de clientes (CDI)<\/h2>\n
ETL (Extracci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Carga) e ingesta de datos<\/h2>\n
Resoluci\u00f3n de identidad<\/h2>\n
Segmentaci\u00f3n de audiencias<\/h2>\n
Asignaci\u00f3n incorrecta al grupo<\/h3>\n
El problema de tener un tama\u00f1o de grupo demasiado peque\u00f1o<\/h3>\n
La relevancia limitada de la segmentaci\u00f3n para las estrategias de marketing<\/h3>\n
La baja similitud entre los individuos dentro del grupo<\/h3>\n
Reverse ETL<\/h2>\n