Como integrar los datos bajo un perfil unificado del cliente
Cada vez que hacemos presentaciones de nuestra Plataformas de Datos de Clientes (Customer Data Platform, CDP por sus siglas en inglés), hablamos de unificar las distintas fuentes de información de las empresas en una sola herramienta. Resaltamos la importancia de unificar toda la información disponible de los clientes, de sacar provecho y monetizar esos datos con el objetivo principal de crear lealtad en los clientes y de brindar experiencias personalizadas.
Pero, qué hacer con toda esa información si vienen de sistemas distintos, con campos que dificultan identificar a qué contacto específico pertenece esa data? La respuesta la tiene Zenkiu con uno de los principales beneficios de sus funcionalidades que es integrar los datos bajo un perfil unificado del cliente.
En la asesoría que brindamos en Imolko en los proyectos de CDP, entre otros casos encontramos empresas que tienen definido un esquema de datos para sus contactos que muchas veces no están pensados para integrarse fácilmente con otros flujos de información generando que se vean limitadas las posibilidades comerciales por un mal diseño.
Entre las fuentes de información primaria encontramos sistemas heredados(legacy), ERP, CRM, Web, de contabilidad, redes sociales, datos transaccionales, además de third party data (Datos de la primera parte: los datos que ha recopilado y puede utilizar. Datos de segunda parte: los datos que recibe de los socios. Datos de terceras partes: datos recopilados de cualquier otro lugar), entre otros.
Encontramos casos de sistemas que generan datos en distintos momentos, y distintos formatos como, datos esporádicos (en excel, csv, etc.), datos regulares (generación de archivos manuales o automatizados) y datos más complejos que ya están integrados.
Seguridad de información y consistencia
Cuándo se manejan grandes volúmenes de datos desde distintas fuentes es muy importante considerar cómo se manejan estos datos. Los equipos de tecnología llaman a este concepto “DataOps” para referirse a las prácticas que deben seguirse para garantizar que los datos sean consistentes, estén seguros, y su procesamiento e integración este 24x7 operativo.
Cuándo se hace diseño de base de datos, muchas veces se asume que los datos se crean una sola vez y que después se hacen actualizaciones “menores”. Esto funciona bien para sistemas transaccionales normales, pero cuándo se quieren manejar grandes volúmenes de datos las premisas de diseño son distintas.
Conocimos casos de clientes que generaban más de 500 mil registros por hora, ya que el sistema reportaba las conexiones 10 veces por minuto. Lamentablemente este cliente no manejo bien este volúmen de datos, y terminó con una base de datos inconsistente que adicionalmente le costó un montón de dinero en almacenamiento.
Adicionalmente existen los problemas, cada vez más serios en latinoamérica, de ransomware que encripta los datos y te cobran por desencriptarlos. Esto impide que puedas acceder a los datos a menos que pagues el rescate. Un mal diseño en la base de datos puede llevar a graves problemas con el manejo de los datos de los clientes.
Cuando se diseña la implementación de un CDP, se crea una oportunidad muy valiosa de comenzar con el diseño de la arquitectura de datos pensando en lo que se puede obtener posteriormente con un diseño abierto y de fácil integración. Es importante que se entienda que los datos van a ser diversos y heterogéneos.
No existe un estándar único de registros para los contactos de una organización. Incluso en una sola organización pueden existir múltiples modelos de datos. Si la base de datos se diseña partiendo de un modelo único y específico, se van a encontrar muchos problemas de incompatibilidad cuándo se comiencen a integrar distintos sistemas.
Apertura y flexibilidad
Consideramos que lo que funciona para ayudar al negocio a hacerse más orientado a los datos, es pensar la arquitectura de forma abierta y flexible.
En vez de pensar en estructuras rígidas, con esquemas estáticos, la recomendación es pensar en un esquema ligero basado en atributos (claves-valor) orientados a documentos.
Pensar en cada documento como en un mini-expediente. La información de cada cliente es el conjunto de documentos que se tienen de cada persona. De esta manera se pueden manejar distintos modelos de datos que se integran para obtener una visión total del cliente.
Obtención de valor
Anteriormente una de las razones de peso para tener un sistema rígido basado en esquemas específicos, es que era la única forma de sacar información valiosa de esos datos. Pero hoy en día, esa información se puede analizar y obtener patrones de valor mediante el uso de Business Intelligence o mejor aún con el uso de Machine Learning.
Con estas tecnologías se puede obtener lo mejor de los dos mundos: arquitectura de datos flexible y detección de patrones para generar valor.
Forma de trabajo
Lo que hacemos en Imolko, con empresas que se encuentran en la fase de definición de un perfil unificado del cliente, es hacer un levantamiento de información con el cliente y proponer un esquema de datos, junto con el stack tecnológico que permita implementarlo.
En esta primera fase el cliente obtiene un panorama completamente adaptado a su negocio con las mejores prácticas de la industria y con una visión a largo plazo.
Con este “roadmap” el cliente puede hacer las implementaciones con sus proveedores de tecnología, o puede decidir trabajar con nosotros para la implementación y la operación.
Si deseas sacar el mayor provecho a tus datos y brindar experiencias realmente personalizada y automatizada, contáctanos para que juntos diseñemos la mejor solución para tus clientes!
En Imolko con 20 años de experiencia en el manejo de grandes volúmenes de información, ofrecemos una solución digital dirigida al área de Mercadeo para brindar herramientas que faciliten los procesos de almacenar e identificar datos de sus consumidores para crear esas experiencias personalizadas que permitan crear relaciones duraderas en el tiempo. Si deseas más información de nuestra solución comunícate con nosotros.
