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CDP o DMP: elija la plataforma de datos adecuada para sus necesidades

Para tomar decisiones de marketing fundamentadas es esencial utilizar una plataforma que permita organizar los datos de los clientes. Dos de estas plataformas son la plataforma de datos de clientes (CDP) y la plataforma de administración de datos (DMP). Entender qué ofrece y cómo funciona cada una de ellas puede ayudarle a elegir la que mejor se adecúe a sus necesidades.

Las CDP le permiten unificar una gran variedad de datos (históricos, contextuales, demográficos y de comportamiento) de los clientes. Estos datos unificados conforman una base de información que permite extraer conocimientos (desde segmentaciones hasta predicciones de clientes) para ofrecer experiencias inteligentes y personalizadas. Utilizando los conocimientos extraídos y perfiles de clientes persistentes, diferentes equipos (marketing, ventas, servicio, etcétera) pueden descubrir un gran número de nuevas oportunidades de personalización a través de diferentes canales. Las DMP recopilan principalmente datos anónimos para generar perfiles de clientes en línea, analizarlos y segmentarlos. Con estas plataformas, los profesionales de marketing digital pueden tomar decisiones más fundamentadas sobre la compra de espacios publicitarios y realizar campañas mejor segmentadas.

Estos dos sistemas se diferencian por los escenarios en los que se utilizan, las personas que los usan y los datos que recopilan.

Diferencias entre las plataformas de datos de clientes (CDP) y las plataformas de administración de datos (DMP)

Las CDP y DMP funcionan de diferente manera para lograr distintos objetivos.

CDP

Las CDP se emplean para crear experiencias de cliente personalizadas recopilando los datos de los clientes y relacionándolos a partir de la información de identificación personal (PII), como direcciones de correo electrónico y números de teléfono, con el objetivo de crear una perspectiva integral del cliente. Estos datos de los clientes unificados, junto con la inteligencia artificial (IA), generan unos conocimientos que permiten optimizar los procesos empresariales y la interacción con los clientes en escenarios B2B y B2C.

Las CDP se nutren principalmente de datos de primera mano, que se obtienen de los clientes que han interactuado directamente con la empresa a través de Internet (interacciones con el sitio web, participación en campañas, compras en línea y programas de fidelización) o de otro modo (compras en tienda, eventos presenciales, etc.). Las CDP también pueden usar datos de segunda mano (datos procedentes de empresas que recopilan y venden información de primera mano) y de tercera mano (obtenidos a través de identificadores anónimos, como las cookies).

La información de las CDP no solo es valiosa para los equipos de marketing que crean campañas y analizan el abandono de los clientes, sino también para los equipos de ventas y servicios que quieren personalizar la experiencia de los clientes. Por ejemplo, las recomendaciones de ventas cruzadas o ventas adicionales pueden ayudar a los vendedores a dirigir las conversaciones hacia determinados productos que podrían interesar al comprador. Las recomendaciones sobre acciones recomendadas pueden ayudar a los vendedores a personalizar las futuras interacciones. De igual modo, calcular el gasto durante la vida útil de un cliente puede ayudar a las organizaciones de servicios a dar prioridad a las llamadas de los clientes de mayor valor.

DMP

Las agencias de marketing digital y los equipos internos de marketing utilizan las DMP para identificar a las audiencias por categorías (por ejemplo, grupos demográficos, comportamientos y ubicación) para segmentar mejor las campañas publicitarias digitales.

Las DMP agrupan grandes volúmenes de información anónima de los clientes procedente de diferentes orígenes. Los principales orígenes de datos de las DMP son datos de segunda y tercera mano. Las DMP deben trabajar con entidades anónimas (como cookies, dispositivos y direcciones IP) para intercambiar información sobre las audiencias y, al mismo tiempo, proteger la privacidad personal. Dado que normalmente diferentes empresas (incluso las que compiten entre sí) pueden acceder a los mismos datos anónimos, las DMP no proporcionan una ventaja competitiva sostenible, pero sí son un buen activo para ayudar a los profesionales de marketing digital a comprender mejor al público y a segmentarlo de forma más eficaz.

Comparativa de CDP y DMP

CDP DMP
Escenario de caso de uso
  • Marketing, ventas y servicio omnicanal orientados a conseguir conversiones individuales
  • Campañas publicitarias digitales que generalmente se dirigen a audiencias anónimas
Objetivo principal
  • Mejorar las experiencias de los clientes a través de la personalización
  • Mejorar la segmentación de los anuncios digitales
Usuarios principales
  • Equipos de marketing, ventas y servicio
  • Equipos de marketing digital (tanto internos como agencias)
Ventajas y limitaciones
  • Flexibilidad para responder al continuo cambio de las tendencias
  • Segmentación y predicciones generadas mediante IA para generar experiencias altamente personalizadas
  • Funcionalidad que permite conectarse a otras plataformas para realizar personalizaciones y optimizar los procesos
  • Integración eficiente de los datos procedentes de diferentes orígenes
  • Datos accesibles que diferentes equipos de una organización pueden usar
  • Diseñada para identificar audiencias y segmentar la publicidad digital
  • Capacidad para conectarse a otras plataformas y segmentar a los clientes
  • Capacidad para conseguir ingresos a través de la venta de su propia información como datos de segunda mano
  • Correspondencia de identidades limitada porque el origen de datos principal es anónimo
  • Su diseño principal no está pensado para usar datos de primera mano
Preguntas que puede responder cada plataforma
  • ¿Quiénes son mis clientes de mayor valor?
  • ¿Cómo puedo personalizar mis interacciones con este cliente?
  • ¿Qué productos o servicios resultan más interesantes para este cliente?
  • ¿Cuál es la siguiente acción recomendada para este cliente específico?
  • ¿Qué clientes tienen probabilidades de abandonar?
  • ¿Cuáles son los atributos de los clientes que tienen más probabilidades de comprar?
  • ¿Cómo puedo contactar con estos clientes en línea?
  • ¿Cómo puedo analizar de forma eficaz grandes cantidades de datos de audiencias para tomar decisiones más inteligentes sobre la compra de espacios publicitarios y la planificación de campañas?
Origen de datos principal
  • Datos de primera mano
  • Algunas CDP avanzadas pueden usar datos de tercera mano
  • Datos de segunda mano
  • Datos de tercera mano
  • Algunas DMP avanzadas pueden usar datos de primera mano
Ciclo de vida de los datos
  • Los datos permanentes se recopilan inicialmente a través de interacciones directas con los clientes, como las transacciones de compra
  • Los datos se conservan durante mucho tiempo
  • Los datos transitorios y de corta duración se recopilan inicialmente mientras los clientes navegan por la Web o interactúan con la publicidad
  • Los datos se conservan durante un período de tiempo limitado
Identidad del cliente
  • Coincidencia determinista: un identificador único (como una dirección de correo electrónico) determina qué datos están relacionados con un cliente específico
  • Coincidencia probabilística: los algoritmos seleccionan datos a partir de información anónima de los usuarios. En esta selección, el segmento y la categoría tienen prioridad sobre los identificadores de clientes únicos
CDP DMP
Escenario de caso de uso
  • Marketing, ventas y servicio omnicanal orientados a conseguir conversiones individuales
  • Campañas publicitarias digitales que generalmente se dirigen a audiencias anónimas
CDP DMP
Objetivo principal
  • Mejorar las experiencias de los clientes a través de la personalización
  • Mejorar la segmentación de los anuncios digitales
CDP DMP
Usuarios principales
  • Equipos de marketing, ventas y servicio
  • Equipos de marketing digital (tanto internos como agencias)
CDP DMP
Ventajas y limitaciones
  • Flexibilidad para responder al continuo cambio de las tendencias
  • Segmentación y predicciones generadas mediante IA para generar experiencias altamente personalizadas
  • Funcionalidad que permite conectarse a otras plataformas para realizar personalizaciones y optimizar los procesos
  • Integración eficiente de los datos procedentes de diferentes orígenes
  • Datos accesibles que diferentes equipos de una organización pueden usar
  • Diseñada para identificar audiencias y segmentar la publicidad digital
  • Capacidad para conectarse a otras plataformas y segmentar a los clientes
  • Capacidad para conseguir ingresos a través de la venta de su propia información como datos de segunda mano
  • Correspondencia de identidades limitada porque el origen de datos principal es anónimo
  • Su diseño principal no está pensado para usar datos de primera mano
CDP DMP
Preguntas que puede responder cada plataforma
  • ¿Quiénes son mis clientes de mayor valor?
  • ¿Cómo puedo personalizar mis interacciones con este cliente?
  • ¿Qué productos o servicios resultan más interesantes para este cliente?
  • ¿Cuál es la siguiente acción recomendada para este cliente específico?
  • ¿Qué clientes tienen probabilidades de abandonar?
  • ¿Cuáles son los atributos de los clientes que tienen más probabilidades de comprar?
  • ¿Cómo puedo contactar con estos clientes en línea?
  • ¿Cómo puedo analizar de forma eficaz grandes cantidades de datos de audiencias para tomar decisiones más inteligentes sobre la compra de espacios publicitarios y la planificación de campañas?
CDP DMP
Origen de datos principal
  • Datos de primera mano
  • Algunas CDP avanzadas pueden usar datos de tercera mano
  • Datos de segunda mano
  • Datos de tercera mano
  • Algunas DMP avanzadas pueden usar datos de primera mano
CDP DMP
Ciclo de vida de los datos
  • Los datos permanentes se recopilan inicialmente a través de interacciones directas con los clientes, como las transacciones de compra
  • Los datos se conservan durante mucho tiempo
  • Los datos transitorios y de corta duración se recopilan inicialmente mientras los clientes navegan por la Web o interactúan con la publicidad
  • Los datos se conservan durante un período de tiempo limitado
CDP DMP
Identidad del cliente
  • Coincidencia determinista: un identificador único (como una dirección de correo electrónico) determina qué datos están relacionados con un cliente específico
  • Coincidencia probabilística: los algoritmos seleccionan datos a partir de información anónima de los usuarios. En esta selección, el segmento y la categoría tienen prioridad sobre los identificadores de clientes únicos

Definir los objetivos

Piense en la situación y los objetivos de su organización antes de decidirse entre una CDP o una DMP.

  • ¿Su trabajo consiste principalmente en personalizar experiencias individuales o en dirigir las campañas publicitarias digitales a un determinado público?

  • ¿Qué tipo de datos de clientes tiene actualmente y dónde los guarda?

  • ¿Necesita conectar los datos de los clientes y los conocimientos extraídos con otros sistemas, como aplicaciones empresariales?

Responder estas preguntas le ayudará a determinar si para sus necesidades empresariales resulta mejor una CDP o una DMP.

Personalice las experiencias de sus clientes con una CDP preconfigurada y lista para usar

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