CDP vs. DMP

DMP_vs_CDP

CDP vs. DMP

La tarea de normalizar y estandarizar conceptos, disciplinas o incluso lenguaje no es una tarea sencilla. Si para el lenguaje disponemos de la Real Academia Española que, con su complejidad, vela por la definición y el buen uso de lenguaje; en el campo de las tecnologías suele ser el propio fabricante quien inicialmente diseña un concepto o una disciplina donde ubicar su plataforma y es el mercado quien finalmente fija, pule y da esplendor . Es propósito de este artículo ayudar a la normalización y diferenciación entre CDP y DMP desde nuestra experiencia como consultora experta en ambas tecnologías.  

Cuando hace ya varios años empezamos a trabajar con las herramientas DMP, definimos que su objetivo era centralizar audiencias de usuario y compartirlas con el resto del stack de Marketing utilizado. Como podéis ver, esa definición no está acotada a la compra de medios o al uso de cookies, esto es así porque nuestro enfoque para estas tecnologías siempre ha sido muy holístico, ya que suelen tener la capacidad para manejar IDs de usuario y first party data, y nos parecía un error no hacer uso de ellas para empezar a definir soluciones centradas en el usuario y no en el dispositivo/canal. Con la aparición en el mercado de los CDPs no resultó sencillo definir su encaje y relación con el resto del stack tecnológico, ya que ese enfoque first party que siempre se usa como diferencial, para nosotros no era motivo suficiente como para suponer un cambio de tecnología. De hecho, en un célebre informe de Gartner se puede leer la frase “In truth, CDPs and DMPs differ more in emphasis than in essence” para referirse a la diferencia entre tecnologías.

Hace unos meses comenzamos a ver la luz y ahora ya tenemos claro dónde se encuentra la diferencia: no es en el objetivo de cada una de las tecnologías, sino en las funcionalidades que ofrecen. Las hemos resumido en los siguientes puntos:

Plataforma

 

En este aspecto los DMPs son más rígidos, ya que el cliente no tiene la posibilidad de elegir sobre qué Cloud, hardware, sistema, etc. está construida la plataforma, y la propiedad de la misma está relegada a una licencia. Los CDPs, por el contrario, tienen un enfoque más flexible, dando opciones para establecer dónde se encuentra el almacenamiento, sobre qué Cloud se va a construir o si hay que realizar algún desarrollo específico para la organización que lo va a contratar.

Ingesta de datos

 

Aunque ambas tecnologías ofrecen capacidades para incorporar datos en tiempo real o en batch, el DMP suele contar con un enfoque más user-friendly, ofreciendo métodos de ingesta más sencillos como librerías JavaScript o SDKs. Los CDPs pueden contar con ello, pero no es raro ver que solo tengan disponible una API de ingesta y que sea el propio usuario el que tenga que preparar las librerías para enviar los datos. También hay que mencionar que los DMPs suelen contar con un marketplace de compra de datos que da acceso directo a second y third party data.

Modelado de datos

 

Este es uno de los puntos más flojos de un DMP, ya que por regla general lo que suele permitir esta tecnología es crear atributos de usuario booleanos, es decir, o lo tienes o no lo tienes. Hay excepciones en las que sí se pueden crear distintos tipos, atributos numéricos, fechas, arrays, etc. pero son los menos. Los CDPs están más enfocados a perfiles técnicos y por eso dan visibilidad de cómo se almacena el dato. Esto permite tener atributos de varios tipos y una funcionalidad muy importante, que es ser capaz de crear entidades de distintos tipos. Esto significa que, a diferencia de un DMP, en el que sólo se puede subir información de los usuarios, en un CDP es posible incorporar otros tipos de datos para cruzarlos de muchas maneras. Por ejemplo, se podría subir información Open Data para tener datos sobre el tráfico o la contaminación de una ciudad o datos sobre la bolsa.

Almacenamiento de los datos

 

Debido a que el DMP es una herramienta orientada puramente a la activación, no requiere de un almacenamiento de datos prolongado en el tiempo, y es por eso que pone fecha de caducidad a los datos subidos a la plataforma, normalmente 120 días.
Por otro lado, dado que el CDP es una tecnología con una capacidad de análisis mayor, suele comportarse como un Data Lake y el dato puede quedar almacenado indefinidamente.

Single Customer View

 

La construcción de una visión unificada de los datos de cliente es clave cuando se habla de tecnologías que incorporan múltiples fuentes de datos. Los DMPs cuentan con funcionalidades que permiten unir una cookie con un ID de cliente (un email hasheado, de ID de CRM, etc.), o incluso dar flexibilidad de cómo se realiza dicha unión para gestionar dispositivos usados por más de un usuario. Los CDPs llevan esta capacidad a otro nivel y cuentan con módulos específicos para generar el Single Customer View que ofrecen la posibilidad de incorporar Identity Graphs externos, hacer match en base a dato personal (nombres, direcciones físicas, etc.) o aplicar modelos probabilísticos propios.

Operativa sobre los datos

 

Aquí es donde se encuentra la mayor diferencia entre ambas tecnologías. Mientras que el DMP permite generar segmentos en base a reglas booleanas, aplicar modelos pre-configurados del tipo look-alike o tener un reporting básico, el CDP ofrece unas capacidades enfocadas a perfiles Data Scientist, ofreciendo un entorno de trabajo donde poder crear y ejecutar modelos propios y donde poder realizar análisis y reporting avanzados.

Conexiones externas

 

Aquí es donde destaca el uso del DMP y donde vemos la complementariedad de ambas tecnologías. Además, por el modus operandi de los DMPs y por tener un mayor recorrido en la industria, el match rate con sistemas de compra/venta de medios es más alto que para un CDP. Esta es una diferencia clave puesto que el presupuesto para el gasto en medios es una de las partidas más grandes de un departamento de marketing y cualquier tipo de mejora es fácilmente medible. Vinculado a esto, hay que mencionar que los DMPs abren una línea de negocio que no está disponible directamente en los CDPs, y es la monetización de las audiencias (enfoque publisher).

Nuestra visión

Si nos centramos exclusivamente en las expuestas capacidades de una y otra tecnología, parece que el CDP es la opción más sólida frente al DMP. No obstante, tenemos que introducir una nueva variable no menos importante que las anteriores. Nos referimos a las capacidades y madurez necesaria para poder hacer uso y aprovechamiento de la tecnología. Siguiendo la filosofía start small and grow, creemos que existen al menos 2 fases de madurez donde cada una de las tecnologías tendría más protagonismo y mejor aprovechamiento:

Fase 1: para organizaciones en las que no existe todavía la posibilidad de trabajar con un perfil unificado del usuario o que están empezando a trabajar la multicanalidad, una herramienta DMP es el catalizador perfecto para comenzar a generar el Single Customer View y activarlo de manera orquestada sobre varios canales.

Fase 2: si la empresa ya ha empezado a generar dinámicas orientadas a trabajar sin silos o incluso ha exprimido las capacidades de segmentación que ofrece un DMP, está en condiciones de comenzar a introducir un CDP en escena.

Esto no quiere decir que una tecnología sustituye a la otra; son un complemento. El ejercicio de ingesta de datos hecho sobre el DMP y el de conexión con herramientas de activación se puede reutilizar, ya que un CDP puede ingestar datos de un DMP y conectarse con él para entregarle las audiencias generadas. Además, hay que tener en cuenta que las herramientas DMP tienen un mayor recorrido en el ámbito de medios y que las tablas de matching de cookies juegan un papel clave – es por esto que la conversación DMP+DSP actualmente tiene un mayor match rate que la que puede ofrecer un CDP por defecto. Adicionalmente, la inclusión de capacidades de computación y modelado a través del CDP es un aporte de inteligencia que el DMP va a poder activar a través de casos de uso más refinados y rentables.

La mayor parte de las organizaciones aún se encuentran en la Fase 1, y es por eso que la tecnología DMP sigue siendo tan relevante. Con un correcto aprovechamiento de la plataforma DMP, que ayude a la empresa a dar valor y catalizar los datos a la hora de la optimización de sus iniciativas de marketing, se estará preparando una muy sólida base para un salto exponencial en su nivel de madurez y una futura explotación de la plataforma CDP.

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