¿Cuáles son las capacidades core de la tecnología CDP?

Capacidades core CDP

¿Cuáles son las capacidades core de la tecnología CDP?

La tecnología CDP consta de dos tipos de características: en primer lugar, unos requisitos básicos que todas las herramientas tienen que cumplir para estar incluidos en esta categoría y, adicionalmente, una serie de capacidades extra que son las que los distintos partners tecnológicos pueden utilizar para mostrarse diferenciales con respecto a la competencia.

– Integración: capacidad de ingerir datos de clientes de nivel individual de varias fuentes, online y offline, en tiempo real y en formato batch. Estos datos se consolidan en una serie de esquemas que reflejan los atributos bajo los cuales podremos operar posteriormente.

– Identity Resolution: capacidad de consolidar perfiles a nivel de persona y conectar atributos a identidades; vinculando las múltiples interacciones a través de varios canales a un solo individuo, una vez que han sido identificados personalmente y deduplicar los registros de los clientes.

– Gestión de audiencias y journeys: el CDP nos permite crear y administrar las audiencias, así como orquestar los datos del cliente tanto a nivel de atributo, como a nivel de audiencia, a través de los diferentes puntos de contacto.

– Gestión de datos a escala para cumplir con las necesidades de grandes corporaciones que disponen grandes cantidades de información y necesitan un procesamiento rápido y ágil. Es decir, que los CDPs están pensados para escalar rápidamente y que puedan cubrir las necesidades de las organizaciones más exigentes.

Si pensamos en la cantidad y el tipo de dato que tenemos en las plataformas CDP, es muy comprensible que haya proveedores que intenten añadir más funcionalidades para sacarle más partido a sus Customer Data Platforms. Entre ellas, caben destacar:

– Data Quality & Transformation: hay plataformas CDPs que incluyen funcionalidades para limpiar, homogeneizar y validar el dato proveniente de las distintas fuentes, garantizando así la calidad, precisión y relevancia del mismo.

– Reporting: en el anterior listado de funcionalidades de los CDPs contar con un entorno de exploración y visualización de datos no es un requisito, aún así hay varios proveedores tecnológicos que sí han optado por incluir esta funcionalidad.

– Personalización: por su capacidad de aunar tanto cookies como identificadores propios, hay proveedores que han querido facilitar la capacidad de activación de la visión única del usuario y han incluido un módulo de personalización dentro de la herramienta.

– Análisis predictivo: del comportamiento y necesidades del cliente, enriqueciendo su perfil con componentes predictivos para obtener mejores insights y realizar una activación más efectiva.

– Machine Learning: posibilidad de enriquecer los datos, por ejemplo, mediante la creación de modelos de propensión (de compra, de engagment, de churn, etc.) y aplicarlos a través de múltiples sistemas externos.

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