Autor: Katherine Gortz

Adquirir un cliente nuevo cuesta entre cinco y veinticinco veces más que retener a uno existente. Aun así, la mayoría de las empresas de retail sigue destinando la mayor parte de su presupuesto de marketing a la captación.

Sin embargo, el 65% de sus ingresos proviene de apenas el 8% de sus clientes más fieles.

La explicación parece evidente. Sin adquisición, no hay negocio.

Pero plantear la estrategia de cliente como una elección entre adquisición y retención conduce a una discusión incompleta. El verdadero problema es que muchas empresas todavía no entienden con precisión cuándo un cliente se vuelve rentable. Y sin esa respuesta, cualquier debate sobre el reparto del presupuesto queda en suposición.

El equilibrio correcto entre captación y retención depende de tres factores que cambian radicalmente entre negocios: el margen del producto, el tipo de compra y el momento del ciclo en el que el cliente genera valor real.

Para una tienda de muebles o electrodomésticos, el coste de captación puede recuperarse en el primer pedido. El cliente llega con la decisión prácticamente tomada, intención de compra clara y un ticket alto. En ese caso, la prioridad estratégica no es necesariamente acelerar una segunda compra, sino convertir una buena experiencia en recomendación.

En una marca de moda que invierte en paid social y ofrece descuentos de bienvenida, la primera compra rara vez es rentable. La rentabilidad suele llegar con la segunda compra, cuando el cliente compra sin incentivo.

En una joyería o marca de lujo, el retorno puede tardar años en materializarse, a veces en la tercera o cuarta transacción. El coste de adquisición es alto y la frecuencia de compra muy baja. La clave de la rentabilidad está en la relación con el cliente a largo plazo. 

Sin entender ese momento de rentabilidad, es imposible decidir cuánto invertir en adquisición, cuánto en retención y qué palancas activar en cada etapa del ciclo de cliente. Sin embargo, muchas empresas todavía no pueden responder a esa pregunta con claridad.

POR QUÉ ES TAN DIFÍCIL ENCONTRAR EL EQUILIBRIO CORRECTO

Una parte del problema es el reto de medición.

Los clientes habitualmente interactúan con una marca a través de múltiples plataformas antes de realizar su primera compra. Un anuncio en redes sociales, una recomendación de un amigo, una visita orgánica al sitio web o un email pueden formar parte del mismo proceso de decisión.

La complejidad aumenta aún más después de la primera compra.

Imaginemos que un cliente queda satisfecho con su pedido, se une al programa de fidelización, recibe un email tres semanas después y vuelve a comprar. ¿Qué lo trajo de vuelta? ¿El producto? ¿El programa? ¿El email? ¿La combinación de todo?

Los efectos se acumulan en el tiempo y rara vez aparecen de forma limpia en ningún dashboard. Entenderlos requiere una visión más larga del ciclo de cliente y una lógica de atribución distinta.

Por eso muchas decisiones de marketing siguen tomándose a partir de métricas parciales o de corto plazo. Y cuando las métricas son incompletas, la inversión tiende a concentrarse en aquello que resulta más visible y fácil de medir: la adquisición.

EL COSTE REAL DE IGNORAR LA RETENCIÓN

El famoso dato de que adquirir un cliente nuevo cuesta entre cinco y veinticinco veces más que retener a uno existente aparece de forma recurrente en la literatura de marketing y ha sido citado ampliamente por Harvard Business Review.

Algo similar ocurre con otro dato clásico del marketing relacional. Se estima que un incremento del 5% en la retención de clientes puede aumentar los beneficios entre un 25% y un 95%.

El impacto potencial es demasiado grande para tratar la retención como una prioridad secundaria.

Pero activar esa palanca correctamente requiere algo más que aumentar el número de campañas de CRM. Requiere entender con precisión quiénes son los clientes, qué valor generan y en qué momento del ciclo se encuentran.

Y ahí es donde muchas organizaciones se encuentran con otro obstáculo.

TENER DATOS NO ES LO MISMO QUE TENER INTELIGENCIA DE CLIENTE

Las empresas de retail actuales acumulan grandes cantidades de información. Historiales de compra, comportamiento web, datos de fidelización, interacciones con atención al cliente y aperturas de email.

Sin embargo, tener datos no significa conocer realmente al cliente.

En muchas organizaciones, la información está fragmentada entre múltiples sistemas. El historial de compras vive en Shopify. Las promociones de loyalty en otra plataforma. El comportamiento de navegación en Google Analytics. Las interacciones con soporte en Zendesk. Las campañas de email en Klaviyo.

Cada sistema sabe algo del cliente, pero ninguno lo conoce.

Sin una capa que unifique esas señales es imposible tener una visión clara de quién es ese cliente, qué le interesa y en qué momento del ciclo se encuentra.

Por eso el primer paso hacia una estrategia de cliente sólida no suele ser la segmentación ni la inteligencia artificial. Es la arquitectura de datos.

Un Customer Data Platform permite unificar esas fuentes en un perfil de cliente único y accionable. No es solo una herramienta de marketing. Es la base que permite que cualquier estrategia de adquisición o retención funcione con lógica de negocio.

COMO CONVERTIR MÉTRICAS EN DECISIONES DE NEGOCIO

Cuando los datos del cliente están centralizados, la segmentación puede empezar a responder a preguntas relevantes para el negocio. ¿Cuáles clientes generan más valor? ¿Quiénes están en riesgo de abandono? Y ¿quiénes tienen mayor potencial de crecimiento?

Los modelos predictivos aplicados al CRM permiten identificar señales tempranas de churn, como caídas en la frecuencia de compra, ausencia de interacción o reducción del ticket medio. Pero la tecnología por sí sola no resuelve el problema. Lo que distingue a las empresas que crecen de forma sostenida es su capacidad de convertir métricas operativas en decisiones de negocio.

Muchos equipos siguen midiendo aperturas de email, tasas de clic o volumen de comunicaciones enviadas. Son métricas útiles, pero raramente responden a las preguntas que realmente importan.

¿Cuántos clientes en riesgo fueron recuperados?
¿Cuántos clientes pasaron de la primera a la segunda compra?
¿Cuánto aumentó el valor de vida de los clientes adquiridos en el último trimestre?

Cuando el análisis se centra en el ciclo de cliente completo, el debate entre adquisición y retención empieza a perder relevancia. Ambas se convierten en palancas dentro de una misma estrategia.

ROADMAP PARA CONSTRUIR UNA ESTRATEGIA DE CLIENTE

1. Identificar cuándo se vuelve rentable un cliente

El primer paso es entender con precisión en qué momento el cliente genera valor real. Ese punto puede ser la primera compra, la segunda o incluso varias transacciones después. Sin esa referencia es imposible optimizar la inversión en adquisición y retención.

2. Revisar la lógica de segmentación en función del modelo de negocio

En negocios de alta frecuencia, como supermercados online o farmacias, la prioridad suele ser detectar señales tempranas de abandono. En negocios de baja frecuencia, como muebles o electrónica, la clave está en identificar clientes con mayor potencial de recomendación o de upsell en el momento adecuado.

3. Diseñar iniciativas para el momento crítico del ciclo de cliente

Cada modelo de negocio tiene un momento decisivo. En muchos ecommerce es la transición entre la primera y la segunda compra. En negocios de alta frecuencia es la prevención del churn. En negocios de ticket alto suele ser la experiencia postventa y la relación a largo plazo.

4. Definir quién es responsable de la estrategia de cliente

En muchas organizaciones el cliente pertenece a varios equipos pero a ninguno en concreto. Marketing, CRM y ecommerce trabajan sobre partes del ciclo pero nadie tiene una visión completa del cliente ni responsabilidad directa sobre su rentabilidad.

5. Incorporar el advocacy como motor de crecimiento

Un cliente satisfecho que recomienda la marca puede generar nuevos clientes con un coste de adquisición cercano a cero y una tasa de retención superior a la de cualquier canal de paid media. En muchos negocios este círculo entre retención, recomendación y adquisición es la base del crecimiento sostenible.

FLYDE TALKS 5

Estas preguntas estarán en el centro de FLYDE Talks 5, el próximo 24 de marzo a las 18h CET via LinkedIn Live, donde FLYDE CEO y Founder, Paco Herranz, y experto en estrategia digital, Enrique Miralda analizarán cómo construir una verdadera estrategia de cliente en retail.

Las inscripciones para el evento ya están abiertas aquí. 

Lanzamos Brain, nuestro asistente de IA que integra capacidades de lenguaje natural en la plataforma de FLYDE. Ahora puedes formular preguntas sobre tus datos y obtener respuestas sin necesidad de tener conocimientos de SQL ni de esperar a equipos técnicos.

Realiza tus preguntas a Brain en lenguaje natural y te devuelve respuestas accionables basadas en los datos reales de tu negocio.

Con Brain, puedes crear datasets, construir audiencias, analizar resultados, generar informes y tomar decisiones estratégicas impulsadas por inteligencia predictiva, todo escribiendo en lenguaje natural. Brain también te ayuda a formular mejores preguntas, profundizar en análisis con sugerencias de preguntas de seguimiento, preparar presentaciones al instante y colaborar sin barreras entre equipos.

BRAIN EN CORE: GENERAR DATASETS SIN ESCRIBIR SQL

Core es la aplicación de unificación de datos de FLYDE donde conectas diferentes fuentes, consolidas datos en un único lugar y construyes los datasets que impulsan tus decisiones de marketing. Históricamente, esto requería conocimiento técnico, queries de SQL y dependencia del equipo de IT.

Brain cambia eso completamente.

Cuando creas un dataset en Core, simplemente describe lo que necesitas en lenguaje natural: «Quiero ventas por usuario y puntos de loyalty.» Brain interpreta tu solicitud y genera automáticamente la consulta SQL necesaria.

Esto permite que los equipos de marketing y negocio no dependan tanto de IT, reduce drásticamente los tiempos de espera y acelera la exploración y análisis de datos. La generación automática de SQL democratiza el análisis avanzado, permitiendo que más miembros del equipo trabajen directamente con los datos.

BRAIN EN MARKET: CREAY ENTIENDE AUDIENCIAS

Market es la aplicación de activación y gestión de audiencias de FLYDE. Es donde construyes los segmentos de clientes que impulsan tus campañas, los activas en múltiples canales y entiendes su comportamiento.

Con Brain en Market, puedes crear nuevas audiencias usando lenguaje conversacional en lugar de configurar filtros manualmente. Describe lo que necesitas y Brain lo traduce en la lógica de filtrado automáticamente.

Ejemplo:  Una librería tiene overstock de una novela popular y quiere ejecutar una campaña promocional por email a clientes con alta probabilidad de compra. En lugar de configurar filtros manualmente, dices a Brain: «Crea una audiencia de clientes que probablemente compren esta novela y han consentido recibir correos promocionales.» Brain genera la audiencia en segundos, aplicando criterios y explicándotelo de forma muy clara en cada paso. 

En el cuarto episodio de FLYDE Talks, Paco Herranz, fundador y CEO de FLYDE, habló con Álvaro Pariente, experto en datos y tecnología empresarial, para analizar las claves que determinarán el éxito de las empresas este año. La conversación profundizó en temas cruciales: cómo organizar los datos, el rol de los CDPs (Customer Data Platforms), y por qué  muchas empresas no están viendo resultados reales con la inteligencia artificial.

EL TRIÁNGULO CRÍTICO: NEGOCIO, DATOS, Y TECNOLOGÍA

Álvaro comenzó destacando un problema estructural que afecta a muchas organizaciones. Durante años, las empresas han digitalizado procesos y acumulado datos en múltiples sistemas. Sin embargo, esta transformación creó una división problemática entre tres departamentos que deberían trabajar juntos:

• IT: Decide sobre arquitectura y sistemas
• Negocio: Define el “qué” y cómo impactar al cliente
• Datos: A menudo disperso entre IT y negocio, sin owner claro

El resultado es predecible: silos de datos, falta de coordinación, y múltiples departamentos impactando a los mismos clientes como si fueran empresas diferentes.

La solución no es tecnológica, es organizacional. Antes de invertir en herramientas o implementar IA, las empresas necesitan organizar internamente estos tres pilares y darles la misma importancia. Solo entonces pueden extraer valor real de sus datos.

EL PROBLEMA CONCRETO: ATRIBUCIÓN Y FRAGMENTACIÓN

Un ejemplo claro de esta desorganización es la atribución de conversiones. Cuando múltiples departamentos impactan a un cliente a través de diferentes canales (paid media, email, etc.), cada uno reclama la conversión como propia.

El problema se intensifica en empresas de rápido crecimiento con alta inversión en captación, donde justificar el retorno de cada canal es crítico.

LA EVOLUCIÓN DE LOS CDPs

Álvaro explicó cómo hemos pasado de sistemas MDM (Master Data Management) a la nueva generación de los CDPs. Los MDM requerían proyectos largos, con integraciones complejas, y la creación de un “Golden Record” centralizado que a menudo resultaba invasivo para los sistemas existentes.

Los CDPs modernos ofrecen un enfoque diferente:

• Menos intrusivos: Se conectan a sistemas existentes sin detener su operativa
• Recolección continua: Unifican datos de múltiples fuentes en tiempo real
• Resolución de identidad: Crean una visión única del cliente sin necesidad de un registro centralizado
• Activación rápida: Permiten usar esa información inmediatamente en los canales necesarios
• Compatibilidad con tus herramientas: No requieren una infraestructura de un solo proveedor. Pueden conectarse con Adobe, Salesforce, Braze, o cualquier otra herramienta. Paco recalcó la importancia de esto: ningún proveedor puede cubrir todos los casos de uso que buscas.

LA VERDAD INCÓMODA SOBRE LA IA

Aquí llegamos al punto más crítico de la conversación. Álvaro fue contundente:

“Sin la organización del dato y la escala del dato, la IA, desde mi punto de vista, no va a ningún sitio.”

El problema no es el modelo de IA. Es el dato.

POR QUÉ LAS EMPRESAS NO VEN RESULTADOS CON LA IA

ChatGPT funciona porque tiene acceso a una enciclopedia masiva de información en Internet. Pero cuando una empresa quiere aplicar IA a su negocio, no está consultando Internet. Está consultando sus propios datos.

Y ahí es donde se complica todo:

• Si no tienes organizado el dato
• Si haces un prompt mal estructurado
• Si falta información coherente en tus sistemas
• Si tus datos están fragmentados en silos

El resultado no será el esperado, sin importar cuánto dinero hayas gastado en tecnología sofisticada.

Las empresas que están viendo valor real con IA tienen algo en común: primero organizaron sus datos (información de clientes, procesos internos, conocimiento organizacional), y después aplicaron la tecnología. No al revés.

EL EJEMPLO DEL ANÁLISIS DE SENTIMIENTO

Paco compartió un caso concreto: una empresa con millones de interacciones con clientes cuya única medida de satisfacción era enviar NPS (que la mayoría de la gente no contesta).

La solución aparece si los datos están organizados: pasar esas conversaciones por un análisis de sentimiento con IA. Ya tienes toda la información que necesitas para saber si un cliente está contento, enfadado, o a punto de dejarte una reseña negativa.

No necesitas buscar nuevos datos. Ya los tienes. Solo necesitas aplicar la tecnología correcta sobre una base de datos bien organizada.

SEGURIDAD Y GOBERNANZA: NO NEGOCIABLES

Un punto crítico que se destacó: no puedes llevar tus datos privados a un LLM público sin protecciones adecuadas. 

La solución es el uso de modelos (OpenAI, Anthropic, Google) dentro de una arquitectura segura, con:

• Políticas de gobierno del dato
• Control de accesos
• Cumplimiento de GDPR en Europa
• Gestión de qué datos se sirven, qué se expone, y qué se recibe

PROYECTOS CORTOS, IMPACTO MEDIBLE

La conversación también abordó cómo han cambiado los tiempos de implementación. Álvaro es categórico: los proyectos de un año y medio son cosa del pasado.

La estrategia que funciona:

1. Enfocarse en un solo caso de uso (no siete)
2. Implementación en 2-3 meses máximo
3. Impacto medible en un KPI específico (churn, lifetime value, RFM)
4. Iteración y expansión una vez demostrado el valor

Este enfoque tiene ventajas claras:

• Reduce tiempos y costes
• Permite trazabilidad del ROI
• Genera adopción al cambio en los equipos
• Las mejoras son exponenciales con cada nuevo caso de uso

Como señaló Álvaro: “Si la consultoría no da valor y el valor va con KPI, no debemos estar ahí.”

EL CUADRANTE MÁGICO DE GARTNER (2026)

La conversación cerró con un análisis del reciente Cuadrante Mágico de Gartner para CDPs (2026), el tercero desde que se creó la categoría en 2024.

Tendencias clave identificadas:

1. Expansión más allá del marketing: Los CDPs ya no son solo para segmentación y campañas. Se están usando en casos de uso B2B, atención al cliente, ventas, y operaciones.
2. Composabilidad como estándar: La capacidad de integrarse con múltiples sistemas sin requerir una suite completa de un solo proveedor se está convirtiendo en requisito básico.
3. IA y lenguaje natural: Plataformas que permiten consultar datos en lenguaje natural para que usuarios de negocio (no técnicos) puedan explotar la información sin saber SQL.
4. La importancia de los conectores: La competencia se está definiendo por la velocidad y calidad de las integraciones. No vale tardarse tres meses en poner un conector cuando debería ser “apretar un botón”.

CONCLUSIONES: ROADMAP PAR LAS EMPRESAS GANADORAS EN 2026

La lección principal de FLYDE Talks 4 es clara: las empresas que integren datos, tecnología y estrategia de negocio serán las verdaderas ganadoras en 2026.

No se trata de tener el modelo de IA más avanzado. Se trata de:

1. Organizar tu estructura interna para que datos, IT y negocio trabajen unidos
2. Implementar un CDP que unifique información sin ser invasivo
3. Aplicar IA sobre tus propios datos, con gobernanza y seguridad adecuadas
4. Empezar con casos de uso concretos que demuestren ROI rápido
5. Escalar de forma iterativa

La pregunta que cada empresa debe hacerse no es “¿qué herramienta nueva necesito?” sino “¿cómo hago que mi inversión actual rinda más?”

COMO FLYDE PUEDE AYUDAR

¿Tu empresa tiene sus datos listos para IA? En FLYDE seguiremos impulsando conversaciones que ayuden a comprender este nuevo escenario y a aprovechar la IA dentro de un marco seguro y orientado a resultados. 

Contacta con nosotros para ver cómo puedes aprovechar las nuevas tecnologías dentro de tu empresa.

La inteligencia artificial promete eficiencia, automatización, mejores decisiones y ventajas competitivas. Sin embargo, en la práctica, muchas organizaciones siguen haciéndose la misma pregunta: si tenemos tantos datos, ¿por qué nos cuesta tanto generar impacto real en el negocio?

El reto no es la IA en sí sino cómo aprovecharla. Antes de hablar de modelos, algoritmos o copilotos inteligentes, conviene detenerse en lo esencial. Por eso, hemos preparado esta checklist para evaluar si tu empresa está realmente lista para aplicar IA con impacto y retorno.

LA IA NO EMPIEZA CON LA TECNOLOGÍA

Uno de los errores más comunes es pensar que la preparación para la IA empieza cuando se incorpora una nueva herramienta al stack tencologico. En realidad, empieza mucho antes.

Empieza cuando los datos están disponibles, estructurados y conectados con acciones reales. Sin esta base, la IA solo añade complejidad a problemas que ya existían.

CHECKLIST: ¿ESTÁ TU EMPRESA LISTA PARA LA IA?

Responde a las siguientes preguntas.

Fundamentos de datos

• ¿Tienes los datos de clientes, marketing y ventas centralizados o, al menos, claramente identificados?
• ¿Confían los equipos en la calidad y fiabilidad de los datos que utilizan para tomar decisiones?
• ¿Existen definiciones claras y compartidas de las métricas clave del negocio entre diferentes equipos?

Activación y uso real de los datos

• ¿Se utilizan los datos para decidir y actuar, más allá del reporting?
• ¿Puedes pasar de un insight a una acción sin largos procesos intermedios?
• ¿Los equipos de negocio pueden acceder a insights sin depender constantemente de IT o Data?

Stack tecnológico y rol de CDP

• ¿Tu stack de datos está pensado para evolucionar y escalar, no para parchear problemas?
• En caso que haya, ¿está claro el papel que juega el Customer Data Platform (CDP) dentro de tu stack tecnológico?
• ¿Puedes conectar datos de distintas fuentes sin que se convierta en un proyecto eterno?

Analítica avanzada y visión de futuro

• ¿Utilizas modelos predictivos o de atribución más allá de dashboards descriptivos?
• ¿Puedes responder a preguntas de negocio sin crear un nuevo reporte cada vez?
• ¿Tienes capacidad de anticipar escenarios futuros y no solo analizar el pasado?

Preparación para IA generativa

• ¿Tienes claros los casos de uso de IA que realmente aportan valor a tu negocio?
• ¿Puedes aplicar IA generativa sobre tus propios datos, no solo sobre datos genéricos?
• ¿Buscas impacto y ROI en semanas, en lugar de proyectos largos y complejos?

¿CÓMO INTERPRETAR EL RESULTADO? 

Cuenta cuántas veces has respondido “Sí”.

• 0–5
  Tu empresa aún no está preparada para aprovechar la IA con impacto real. El foco debe estar en sentar las bases de datos y activación.
  
  
• 6–10
  Existe un buen punto de partida, pero hay fricciones claras entre datos, tecnología y toma de decisiones. La IA puede ayudar, si se aplica de forma estratégica.
  
  
• 11–15
  Tu empresa está bien posicionada para empezar a rentabilizar la IA, con casos de uso claros y foco en impacto y ROI.

En cualquier caso, el objetivo no es “estar listo” de forma abstracta, sino identificar dónde desbloquear valor primero.

DEL DATO AL IMPACTO: LA CONVERSACIÓN QUE IMPORTA

Estos son precisamente los temas que se abordarán en FLYDE Talks Episodio 4: Del dato al impacto: claves para activar y rentabilizar insights en 2026.

El miércoles 4 de febrero a las 17h (CET) via LinkedIn Live. Apúntate aquí,

En esta sesión, Francisco Herranz, founder y CEO de FLYDE, va a hablar con Álvaro Pariente, founder y CEO de BEOC9, una consultoría de estrategia de datos. Los temas clave de la sesión incluyen cómo las organizaciones están reorganizándose en torno al dato, el papel real del CDP en el stack actual y cómo aplicar IA generativa sobre tus datos para obtener insights, forecasts y atribución sin fricción.

¿QUIERES CONVERSAR MÁS SOBRE LA PREPARACIÓN DE TUS DATOS PARA LA IA?

Contacta con nosotros para agendar una reunión y descubrirás cómo FLYDE puede potenciar tu negocio.

El ecosistema del dato ha experimentado en pocos años una transformación decisiva que hoy estructura la operativa diaria de cualquier empresa. Antes se hablaba del fin de las third-party cookies como algo inminente; hoy, en 2026, es una realidad operativa. Las normativas sobre privacidad ya son más estrictas. La IA generativa ya forma parte del día a día de la mayoría de las empresas. Y los clientes esperan experiencias hiperpersonalizadas pero profundamente respetuosas con su privacidad.

En este nuevo escenario, los Customer Data Platforms (CDP) se han convertido en la infraestructura imprescindible sobre la que se construyen el marketing, la atención al cliente y la activación de datos para generar inteligencia del negocio.

A continuación, compartimos las tendencias que realmente marcarán el rumbo de los CDP en 2026.

1. El CDP COMO PILAR CENTRAL DEL NEGOCIO

Con la deprecación del tracking a nivel de usuario basado en cookies y el endurecimiento de las regulaciones de consentimiento, el Customer Data Platform (CDP) se ha consolidado como la herramienta esencial para entender el comportamiento de clientes. El CDP unifica los datos propios de múltiples fuentes: web, apps, tiendas físicas, CRM, campañas,  atención al cliente, etc. y los enriquece con datos sociodemográficos. Permite resolver identidades, crear perfiles 360 de clientes, y medir resultados de manera precisa. Gracias al CDP, los equipos pueden comprender al cliente de forma holística, lo que es esencial para cualquier empresa orientada a datos.

Y va más allá. El CDP no es solo una herramienta de marketing, sino de inteligencia de negocio. Hoy se utiliza para:

• Forecasting (previsión) de demanda
• Optimización de precios y promociones
• Análisis de sentimiento multicanal (incluyendo reseñas)
• Modelos de customer lifetime value, churn y adquisición
• Gestión de experiencia omnicanal en tienda física y entornos digitales

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DEL PROPIO DATO

El crecimiento acelerado de la IA está contribuyendo de forma directa al aumento de la importancia estratégica del CDP en la empresa. Según un estudio realizado por Markets and Markets, se espera que el mercado global de CDP crezca a una tasa compuesta anual superior al 30 % en el periodo de 2025-2030, impulsado por la creciente demanda de esta herramienta.

La IA solo es útil cuando está conectada a datos fiables, gobernados y unificados. En muchos casos, las empresas que implementaron la IA sin una base sólida de datos propios han tenido que replantear su arquitectura en torno a una CDP. Los CDP modernos permiten que la IA genere insights predictivos y recomendaciones personalizadas. Aquí puedes leer más sobre la integración de datos como la preparación imprescindible para la IA. Con los datos integrados, las decisiones de negocio se pueden basar en información precisa, actualizada y contextualizada, lo que mejora la eficacia de las campañas, la experiencia del cliente y el retorno de la inversión.

3. PRIVACIDAD Y CONFIANZA COMO UNA VENTAJA COMPETITIVA

Las regulaciones y la creciente preocupación de los consumidores por la privacidad han redefinido las prioridades del mercado. Las empresas están respondiendo de dos formas:

• Implementando arquitecturas de datos diseñadas para cumplir por defecto.
• Utilizando el CDP para demostrar trazabilidad: de dónde viene cada dato, quién lo usa y para qué.

Cumplir con la normativa, garantizar trazabilidad y ofrecer transparencia en el uso de los datos no solo protege a la empresa legalmente, sino que también se convierte en una ventaja competitiva. Los clientes valoran y premian la confianza, y las empresas que integran la privacidad como principio operativo desarrollan relaciones más sólidas con sus clientes y generan fidelidad. Ya no se trata de solo recopilar información. Hay que inspirar confianza.

4. USABILIDAD Y AUTONOMÍA PARA LOS USUARIOS

El éxito de un CDP dentro de una empresa ya no depende exclusivamente de la experiencia técnica de un equipo de IT. En 2026, las plataformas más eficaces serán las que combinan potencia con accesibilidad: interfaces intuitivas, flujos automatizados y herramientas visuales que permiten a marketing, ventas y otros departamentos trabajar directamente con los datos. Esta autonomía reduce tiempos de espera, acelera la activación de campañas y convierte conjuntos de datos complejos en decisiones estratégicas sin depender de procesos internos lentos o altamente especializados. La clave ya no es la tecnología en sí, sino la claridad y relevancia del caso de uso.

Y la evolución no se queda ahí. Los CDP modulares han ganado terreno: plataformas diseñadas para activar únicamente los componentes que cada empresa necesita. Este enfoque reduce la curva de aprendizaje, evita la sobrecarga de funcionalidades irrelevantes y facilita la adopción real de la herramienta en el día a día de los equipos.

5. TIEMPO REAL COMO ESTÁNDAR OPERATIVO

Actualizar perfiles, segmentar audiencias y activar campañas en cuestión de segundos es una expectativa, no una ventaja competitiva. La capacidad de actuar en tiempo real redefine la relación con el cliente: se puede personalizar la experiencia, reaccionar al momento ante señales de interés o abandono y optimizar recursos con mayor precisión. Los CDP modernos convierten el dato en acción inmediata, cerrando el ciclo entre conocimiento, decisión y ejecución de forma integrada y eficaz.

¿CÓMO SE DISTINGUE FLYDE DENTRO DEL MERCADO DEL CDP?

En FLYDE, sabemos que las empresas buscan generar impacto real en el negocio sin procesos técnicos interminables. Por eso, buscamos acelerar el time-to-value, para que nuestros clientes vean impacto enseguida. Nuestra plataforma es intuitiva, visual, y potente, pensada para equipos de marketing y negocio. Además, ofrecemos un soporte individualizado, desde el primer día de implementación, para que cada cliente saque el máximo provecho de la herramienta. 

Contacta con nosotros para agendar una reunión y descubrirás cómo FLYDE puede potenciar tu negocio.

En el tercer encuentro de FLYDE Talks, contamos con la participación de Víctor Moreno, Staff Data Scientist en TomTom, para explorar el momento actual de la inteligencia artificial generativa y sus implicaciones tecnológicas, profesionales y sociales. La conversación abordó cómo hemos llegado hasta aquí, qué está cambiando realmente y qué retos deben afrontar las empresas en esta nueva etapa. La grabación del evento está disponible en LinkedIn. 

UNA TECNOLOGÍA QUE NO NACIÓ AYER 

La conversación destacó que, si bien la IA generativa está de moda, la IA no es un concepto nuevo. Sus raíces se remontan a ejemplos tan tempranos como el análisis de datos durante la Segunda Guerra Mundial o los sistemas de los años 70 y 80 basados en reglas estadísticas.

El salto reciente no proviene de una idea nueva, sino de avances tecnológicos que por fin hicieron viables conceptos que llevaban tiempo sobre la mesa. Las GPU permitieron paralelizar cálculos de forma masiva y eficiente. El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) convirtió el texto en números de forma más precisa. Y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos permitió entrenar modelos mucho más potentes.

LA DEMOCRATIZACIÓN DE LA IA

El cambio más reciente ha sido la democratización del acceso. Antes, trabajar con IA requería conocimientos técnicos específicos. Hoy cualquiera puede utilizarla desde interfaces tan simples como ChatGPT.  Este cambio es hasta social, modificando la forma en que se realizan tareas profesionales y personales, como preguntar a un asistente por datos triviales.

Víctor destacó cómo este cambio está transformando incluso la forma en que hacemos preguntas. Confiamos en asistentes para resolver dudas, resumir información o tomar decisiones iniciales. Este cambio es profundo: no afecta solo a procesos profesionales, sino a cómo pensamos, evaluamos y estructuramos nuestro trabajo.

Al bajar la barrera de entrada, la adopción se acelera. Las empresas que no se adapten corren el riesgo de quedarse atrás, no por falta de tecnología, sino por falta de comprensión de cómo incorporarla de forma efectiva.

EL VALOR DE LA IA EN LA PRODUCTIVIDAD Y LA CREATIVIDAD

Se destacaron dos áreas de valor fundamentales:

1. Productividad: La IA permite procesar grandes cantidades de información, resumir contenido, proponer alternativas y automatizar tareas que antes llevaban horas. Por ejemplo, en programación, se estima que mejora la productividad en un 10-15%.
2. Creatividad: La IA potencia la creatividad al quitar el «miedo a la página en blanco» y ofrecer nuevas alternativas para resolver problemas o iniciar proyectos, ayudando a explorar muchos más caminos en menos tiempo.

APLICACIONES ESPECÍFICAS EN EL MARKETING

El marketing es uno de los ámbitos donde la IA generativa está acelerando con más fuerza. La segmentación deja de ser estática y pasa a manejar miles de micro-segmentos. El contenido puede adaptarse de forma dinámica. Las campañas se optimizan en tiempo real.

En FLYDE, este enfoque se materializa en herramientas como FLYDE Brain, que propone audiencias basadas en descripciones, analiza comportamientos y sugiere mejoras para las campañas.

Otras aplicaciones de la IA dentro del ámbito de marketing incluyen:

• Réplicas virtuales, que permiten simular cómo podría reaccionar un cliente ante un mensaje.
• Granjas de réplicas virtuales, para realizar encuestas y estudios de mercado rápidos y de bajo coste.

RIESGOS Y DESAFIOS CLAVE

A pesar del avance, la IA generativa tiene limitaciones importantes que deben gestionarse con cuidado.

• Work slop: El contenido mal generado puede reducir la productividad y dañar la credibilidad.
• Responsabilidad del usuario: Los modelos están diseñados para responder, no para dudar. Como explicó Víctor, pueden “mentir” si el prompt los lleva en esa dirección. Al final, el usuario es el responsable de lo que genera. Si el «coche se estrella», el responsable es el conductor.
• Riesgos de seguridad: Existe el riesgo de prompt injection, donde el texto consumido por el agente puede ser modificado para influir en las acciones que toma, pudiendo llevar a accesos no deseados a bases de datos si no hay protección adecuada.
• Legalidad y datos: En Europa, regulaciones como RGPD exigen un uso responsable y seguro. Plataformas como FLYDE permiten trabajar con datos de cliente dentro de un entorno controlado, evitando riesgos innecesarios.
• Costes crecientes: El precio de los tokens subirá, por lo que hay que aprender a hacer un uso responsable y eficiente al usar la IA.

CONSEJOS FINALES: LA IMPORTANCIA DE ADAPTARSE AL NUEVO PARADIGMA

Se enfatizó la importancia de adaptarse al nuevo paradigma, comparándolo con el cambio del motor de vapor al motor eléctrico, donde las industrias tardaron décadas en darse cuenta de que no solo debían reemplazar el motor, sino cambiar completamente la estructura de trabajo para aprovechar la nueva tecnología.

El reto para las empresas será aprender a integrar esta tecnología de forma segura, responsable y estratégica. En FLYDE seguiremos impulsando conversaciones que ayuden a comprender este nuevo escenario y a aprovechar la IA dentro de un marco seguro y orientado a resultados. Contacta con nosotros para ver cómo puedes aprovechar las nuevas tecnologías dentro de tu empresa.

¿Qué significa realmente el growth en 2025? En este episodio de FLYDE Talks, Luis Serrano, Head of Growth en Real Madrid, conversa con Paco Herranz, Founder y CEO de FLYDE, sobre cómo ha evolucionado el concepto de Growth Marketing en un entorno marcado por la inteligencia artificial, la personalización extrema y la privacidad de los datos y cómo aplicarlo a un entorno tan singular como el del fútbol.

En este nuevo episodio de FLYDE Talks, seguimos cumpliendo nuestra misión de reunir a referentes del sector de marketing para hablar, con claridad y sin tecnicismos, de los temas que están transformando el marketing hoy en día.

¿A QUÉ LLAMAMOS GROWTH?

Paco abre la charla con una pregunta que todos los que trabajan en growth se han hecho alguna vez: ¿A qué llamamos exactamente growth?

Para Luis, el término se ha ampliado mucho. Lo que antes significaba escalar canales digitales, hoy implica entender el growth desde una visión global: canales físicos, digitales, datos, experiencia del usuario y valor de marca. “Ya no hablamos solo de canales digitales”, comenta. “Hablamos de todo”.

El growth ya no se limita a optimizar embudos; se trata de conectar todos los puntos de contacto del usuario con la marca, bajo un mismo objetivo.

LA «NORTH STAR» DEL REAL MADRID: EL MADRIDISTA SATISFECHO

Paco y Luis coinciden en que el éxito del growth depende de tener una métrica clara que oriente la estrategia: la famosa North Star.

En el caso del Real Madrid, la North Star es el madridista satisfecho, o sea, aquel fan que confía en el club, comparte su identidad digital y disfruta de una experiencia completa, tanto online como física. Esa es la auténtica “estrella polar” que orienta toda la estrategia de growth en el club.

Para medir esa satisfacción, el club trabaja con KPIs que van desde la captación de nuevos fans, hasta la retención, incluyendo medidas del engagement real con los contenidos, el NPS (Net Promoter Score) y el churn (tasa de abandono). El reto consiste en convertir cada interacción en un punto de valor para el fan y para la marca.

UN FAN, UNA EXPERIENCIA: UNIFICACIÓN DE DATOS PARA UNA PERSONALIZACIÓN ONE-ON-ONE

Desde la visión de FLYDE, el growth solo puede escalar si los datos se unifican. 

La base es la captación y luego la unificación de datos —first party, second party o third party— para generar el perfil único del cliente, que permite segmentar, activar y medir con precisión.

Ese perfil unificado es el corazón de toda estrategia de growth. Permite a los equipos pasar del análisis a la acción: crear microaudiencias, orquestar campañas omnicanal y, sobre todo, medir correctamente la atribución. El verdadero reto no es tener más datos, sino saber de dónde viene realmente el impacto de cada acción. Lee más sobre el papel de la unificación de datos. 

El Real Madrid lo aplica con una visión clara: “Un fan, una experiencia”. Desde el email hasta la app, pasando por la tienda o el estadio, cada interacción se mide y se optimiza. El club busca que el usuario tenga la mejor experiencia posible dentro de sus canales.

El objetivo final es la microsegmentación de verdad, evolucionando del muchos a muchos al uno a uno, ofreciendo al usuario lo que realmente necesita. En palabras de Luis, al final es muy sencillo: “Si yo tengo un gato, ¿por qué me ofreces comida de perro?”

«EL SEO NO ESTÁ MUERTO Y EL GEO ES SEO»

Salió en la conversación uno de los temas más salientes para muchos marketeros hoy en día: ¿Sigue teniendo sentido hablar de SEO cuando la IA está cambiando cómo descubrimos la información?

Luis Serrano lo tiene claro: “El SEO no está muerto, y el GEO es SEO”.

A través de experimentos con modelos de lenguaje (LLMs) y metabuscadores, Luis comprobó que las IA generativas no buscan directamente en las webs, sino en los buscadores. En otras palabras: para que una IA te indexe, primero tienes que estar bien posicionado en los buscadores tradicionales.

Por eso, optimizar para visibilidad en las IA implica seguir haciendo SEO, cuidando microformatos, datos estructurados y contenido de calidad. Incluso existen nuevas herramientas, como LLM Optimizer de Adobe, que ayudan a estimar si una IA puede leer e indexar tu contenido.

La conclusión es contundente: el futuro del tráfico orgánico será híbrido, y quienes dominen el SEO seguirán siendo visibles también en la era de la IA. Por lo menos, a día de hoy.

La inteligencia artificial puede acelerar la ejecución de campañas y descubrir nuevos insights, pero su efectividad depende de un uso estratégico. Automatizar tareas rutinarias por sí solo no diferencia a una marca. Los equipos líderes integran la IA en modelos predictivos, procesos de hiperpersonalización y análisis de atribución. Para maximizar el impacto, los algoritmos eficientes deben combinarse con creatividad humana. La clave está en aprovechar la IA para generar insights y respaldar una toma de decisiones más inteligente, no solo para aumentar la velocidad o el volumen.

IA Y EL NUEVO MARKETING INTELIGENTE

Luis le pregunta a Paco como utiliza la IA dentro de FLYDE, y explica que para él, la IA no se concibe como moda, sino como evolución natural del data-driven marketing.

La plataforma de FLYDE aplica Machine Learning para tareas esenciales:

• Medir KPIs.
• Detectar patrones y proyecciones del valor del cliente.
• Predecir el churn.
• Recomendar productos o audiencias.

Sobre esta base, FLYDE ha desarrollado Brain, una IA generativa transversal a toda la plataforma. Brain actúa como un asistente de datos que permite a cualquier usuario —técnico o no— interactuar directamente con su ecosistema de datos: crear audiencias, proponer acciones, analizar campañas o incluso generar consultas complejas.

Su propósito es democratizar el acceso al dato y eliminar el “miedo a la página en blanco”. Pero hay mucho recorrido por delante.

Como resume Luis con humor, la IA es “Un cóctel de gambas. Tenemos tantas cosas que tocar que no sabemos qué pinchar.”

EL CDP: LA EVOLUCIÓN NATURAL DEL CRM

Un Customer Data Platform (CDP como FLYDE) es, según los dos interlocutores, la pieza estratégica que unifica todo lo anterior.

En el Real Madrid, el CDP se articula en torno a la Comunidad Madridista, integrando datos de múltiples fuentes: e-commerce, app, tour del Bernabéu, consumo de contenidos en RMP Play, redes sociales o consumo en el estadio.

Gracias a esta integración, el club puede microsegmentar y activar datos en tiempo real. Por ejemplo, si un usuario está cerca del estadio, pueden enviarle una notificación personalizada en la app con una oferta o recordatorio.

El resultado es una experiencia coherente, contextual y medible, en la que el dato impulsa la emoción. 

Contacta con nosotros para solicitar una demo de FLYDE para ver cómo puedes implementar un CDP en tu empresa.

PRIVACIDAD Y REGULACIÓN: CRECER RESPETANDO AL USUARIO

La nueva era del marketing llega con una condición innegociable: la privacidad.

Luis Serrano lo deja claro: el Real Madrid aplica una política de máxima transparencia porque la confianza es parte de la experiencia del fan.

Por su parte, FLYDE defiende un uso ético de los datos. Su tecnología permite trabajar la atribución sin ser intrusiva, aprovechando información inferida (edad media, nivel de renta, tipo de hogar) para mejorar resultados sin vulnerar la confianza del usuario.

El objetivo no es saber más, sino usar mejor lo que ya sabemos.

CONCLUSIÓN: HACIA UN MARKETING MÁS HUMANO Y MEDIBLE

El growth marketing de 2025 se mueve entre tres fuerzas: la IA, los CDPs y la experiencia del cliente.

Pero detrás de todo, hay un mismo principio: las marcas que crecen son las que entienden que el dato tiene sentido solo cuando genera satisfacción, confianza y valor real.

Nos deja Paco con una lección clara: El crecimiento sostenible nace de la conexión entre los datos y las personas. Y esa conexión, bien hecha, es el futuro del marketing.

Los growth marketers de hoy deben ser capaces de optimizar campañas a través de múltiples canales, unificar datos fragmentados, gestionar los costes de adquisición y adaptarse a cambios tecnológicos y regulatorios rápidos. El reto no consiste solo en ejecutar campañas, sino en construir un motor de crecimiento escalable y basado en datos que genere resultados sostenibles. En este blog exploramos cinco desafíos críticos a los que se enfrentan los marketeros y cómo aprovechar la activación de datos y la analítica puede transformar estos obstáculos en oportunidades de crecimiento. El mundo del marketing es más complejo que nunca… pero lleno de oportunidades. 

Al abordar estas cinco áreas clave, los profesionales del marketing pueden implementar estrategias medibles y escalables que impulsen tanto el rendimiento inmediato como el customer lifetime value (CLV) a largo plazo.

Para quienes quieran explorar soluciones a estos desafíos en profundidad, nuestro próximo webinar con Luis Serrano, Head of Growth del Real Madrid C.F., ofrece la oportunidad de interactuar directamente con un líder en growth marketing y aprender de su experiencia liderando al estrategia desde uno de los clubes de fútbol más grandes del mundo. Más información aquí. 

RETO 1: EQUILIBRAR CRECIMIENTO SOSTENIBLE A LARGO PLAZO CON RESULTADOS INMEDIATOS

Los equipos de marketing a menudo se enfrentan con la tensión entre demostrar resultados inmediatos y fomentar el valor a largo plazo. Sacrificar la retención de clientes y CLV en favor de MQLs o ingresos a corto plazo puede crear la ilusión de crecimiento mientras perjudica el rendimiento a largo plazo. Existen herramientas de analítica avanzada que permiten cuantificar el impacto de la retención frente a la adquisición, lo que permite definir una estrategia de marketing a raíz de insights de datos y no solo con intuición. Modelando el CLV junto a los KPIs de corto plazo, los equipos pueden tomar decisiones informadas que satisfagan a los stakeholders sin comprometer el crecimiento a largo plazo.

RETO 2: UNIFICAR DATOS FRAGMENTADOS

Contar con una visión 360 del cliente es fundamental para un growth marketing efectivo, pero muchas organizaciones aún tienen sus datos de clientes en silos, desde los CRM y las plataformas de publicidad hasta la analítica de producto y el seguimiento web. La fragmentación reduce la visibilidad y a menudo sesga la medición hacia los canales más fáciles de atribuir.

Centralizar los datos permite a los marketeros seguir el customer journey de principio a fin, descubrir oportunidades ocultas y desplegar estrategias de segmentación más precisas. Las herramientas que integran datos en tiempo real y proporcionan segmentación accionable permiten campañas sofisticadas con resultados medibles. En pocas palabras, si quieres construir una estrategia de growth sostenible y escalable, la unificación de datos es imprescindible.

RETO 3: SATURACIÓN DE CANALES Y AUMENTO DE COSTES DE ADQUISICIÓN

Muchos growth marketers sienten la presión del aumento de los costes de adquisición de clientes (CAC) y de la pérdida de rentabilidad en canales que antes eran eficaces. Se necesitan marcos de trabajo para modelar la sensibilidad del CAC y simular distintas estrategias por canal. Al prever cambios en los costes y evaluar palancas de adquisición alternativas, los equipos pueden anticiparse a las disrupciones y asignar presupuesto de forma dinámica, en lugar de reaccionar cuando la rentabilidad disminuye. Este rigor analítico diferencia a los equipos reactivos de aquellos que impulsan un crecimiento constante y escalable.

RETO 4: ADOPCIÓN DE LA IA QUE APORTA VALOR REAL

La inteligencia artificial puede acelerar la ejecución de campañas y descubrir nuevos insights, pero su efectividad depende de un uso estratégico. Automatizar tareas rutinarias por sí solo no diferencia a una marca. Los equipos líderes integran la IA en modelos predictivos, procesos de hiperpersonalización y análisis de atribución. Para maximizar el impacto, los algoritmos eficientes deben combinarse con creatividad humana. La clave está en aprovechar la IA para generar insights y respaldar una toma de decisiones más inteligente, no solo para aumentar la velocidad o el volumen.

RETO 5: EVOLUCIÓN CONTINUO DEL SECTOR

El growth marketing opera en un entorno dinámico donde los cambios tecnológicos, regulatorios y de comportamiento pueden alterar rápidamente las reglas del juego. Las estrategias deben ser adaptativas, incorporar la planificación de escenarios y funcionar dentro de marcos de medición ágiles. Los equipos que ponen a prueba continuamente sus suposiciones (stress-test) y se adaptan a las tendencias emergentes están mejor preparados para responder a disrupciones sin perder impulso.

APRENDE DE UN LÍDER DEL SECTOR

Los desafíos del growth marketing son complejos, pero existen estrategias accionables. Únete al webinar de FLYDE con Luis Serrano, Head of Growth del Real Madrid, para explorar estos temas en profundidad. Es una oportunidad para obtener insights prácticos, discutir soluciones reales y conectar directamente con un líder experimentado en growth.

📅 Miércoles, 29 de octubre, 17h CET / 9h CST
📍 LinkedIn Live
Confirma tu asistencia

La integración de datos es el primer paso esencial para cualquier empresa que quiera implementar tecnología de inteligencia artificial. Todo el mundo está hablando de IA en este momento. Campañas de marketing que se adaptan en tiempo real. Servicio al cliente que anticipa necesidades antes de que se expresen. Modelos predictivos que simplifican la toma de decisiones. Las posibilidades parecen infinitas.

Pero aquí está lo que a menudo no aparece en los titulares: la IA no puede ofrecer resultados sin la base adecuada. Esa base son datos fiables, completos y precisos.

Según el Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI 2025 de Gartner, el 57% de las organizaciones cree que sus datos no están listos para IA. Cuando los datos de clientes están dispersos en diferentes plataformas, presentados en informes desconectados o divididos en silos, ningún algoritmo, por avanzado que sea, puede interpretarlos correctamente. El informe de Gartner también indica que solo el 30% de los líderes en IA informa que sus CEOs están satisfechos con el retorno de la inversión en IA. Cuando las ambiciones de IA chocan con unos ecosistemas de datos fragmentados y limitaciones de infraestructura, la IA no logra generar resultados satisfactorios.

EL TRABAJO OCULTO: INTEGRACIÓN DE DATOS

Muchas organizaciones quieren explorar la IA pero descubren rápidamente que sus datos no están listos. La información se encuentra en su CRM, plataformas de ecommerce, herramientas de analítica y sistemas de soporte. Sin una fuente única de verdad, es imposible construir modelos precisos o generar insights confiables.

El lado menos glamuroso de la innovación en IA es el trabajo oculto de la integración de datos. Sin centralizar la información, los registros están incompletos o duplicados, las transacciones están desconectadas del comportamiento del usuario y los touchpoints de marketing se miden de forma aislada. El resultado es ruido, no inteligencia.

La integración de datos significa más que almacenar información en un lugar central. Implica conectar, limpiar y estructurar la información de todos los sistemas, aplicaciones y fuentes de datos de tu empresa en un formato unificado y utilizable. Este conjunto de datos unificado transforma datos fragmentados en perfiles completos de clientes, mostrando el customer journey desde la primera interacción hasta la compra más reciente. Lo más importante es que proporciona el contexto que hace que la IA sea precisa y accionable.

CÓMO AYUDA FLYDE

El Customer Data Platform (CDP) de FLYDE está diseñado para resolver el reto de la integración y preparar los datos para casos de uso impulsados por IA. FLYDE conecta tus fuentes de datos, desde herramientas de marketing hasta sistemas de ventas y plataformas de atención al cliente. Recoge, estandariza y combina los datos en perfiles completos que se actualizan en tiempo real.

Una vez centralizados en FLYDE, tus datos dejan de estar atrapados en hojas de cálculo o informes aislados. Se convierten en datos listos para IA, estructurados para generar insights y accesibles en todas tus unidades de negocio.

Con FLYDE puedes:

• Construir una vista única y confiable de cada cliente.
• Alimentar modelos de IA y aprendizaje automático con datos limpios y estructurados.
• Proporcionar a tus equipos de marketing, ventas y operaciones una fuente de verdad consistente.

LO QUE PUEDES LOGRAR CON LA INTEGRACIÓN DE DATOS

Cuando tus datos están unificados, la IA puede finalmente cumplir su función. Algunas de las oportunidades más poderosas incluyen:

• Personalización inteligente: recomendar el producto adecuado en el momento correcto, basado en patrones reales de comportamiento.
• Modelos predictivos: pronosticar churn, customer lifetime value o previsión de la demanda con confianza porque los datos que alimentan el modelo están completos.
• Toma de decisiones optimizada: asignar presupuesto de marketing donde produce ROI medible, informado por customer journey completo del cliente.
• Eficiencia operativa: reducir trabajo duplicado y alinear equipos en torno a datos consistentes.
  
  

LA VERDADERA MENTALIDAD IA

La IA no debe ser el punto de partida. Es el resultado de una integración y unificación disciplinada de los datos. Las empresas que centralicen y estructuren sus datos hoy serán las que lideren con IA mañana. Sin esa preparación, incluso los algoritmos más avanzados no generarán resultados significativos.

Si estás entusiasmado con la IA, (¿Quién no lo está?), comenzamos por el principio. Con FLYDE, no solo te unirás a la conversación sobre IA, sino que estarás listo para ponerla en acción. Contacta con nosotros para agendar una demo y descubrir las posibilidades que tus datos tienen para la implementación de IA.

El Black Friday-Cyber Monday (BFCM) es el momento más intenso del año para los datos de una empresa. El tráfico web se dispara, las transacciones alcanzan su punto máximo y nuevos compradores llegan en masa. Para muchas empresas, este fin de semana genera una gran parte de sus ingresos anuales.

Sin embargo, el verdadero objetivo no debería ser solo hacer la venta. La meta debe ser convertir a esos nuevos compradores en clientes a largo plazo. Sin una forma de unificar y activar los datos, se pierde la oportunidad de construir una relación a largo plazo con el cliente, dejando una gran cantidad de información valiosa sin utilizar.

EL CAOS DE LOS DATOS DE BFCM

Durante el BFCM, los datos llegan de todas partes: sitios web, aplicaciones móviles, paid media, campañas de email marketing, POS, y plataformas de ecommerce. Logicamente, la omnicanalidad presenta un desafío importante. Los clientes aparecen bajo diferentes identificadores, creando registros fragmentados que son casi imposibles de usar para campañas de retargeting o loyalty más adelante. En lugar de empezar el año con una base de clientes más sólida, muchas marcas se quedan limpiando un desorden de datos.

Aquí es donde un Customer Data Platform (CDP) se convierte en una herramienta esencial. Un CDP como FLYDE está diseñado para manejar este desafío, unificando todos los datos de tus clientes en una plataforma inteligente.

CÓMO AYUDA FLYDE

Resolución de identidad en tiempo real

Uno de los desafíos técnicos más urgentes en la gestión de datos de BFCM es la resolución de identidad. Con el tráfico y las transacciones en su punto máximo, las empresas necesitan una manera de vincular sesiones de navegación anónimas con perfiles de clientes conocidos.

Una CDP como FLYDE combina datos de primera mano, como correos electrónicos, números de teléfono e IDs de fidelidad, con señales digitales anónimas. Al resolver identidades en tiempo real, la plataforma elimina registros duplicados y construye un perfil único y preciso de cada cliente. Esto garantiza que, incluso durante picos de actividad, las empresas mantengan una visión completa y coherente del recorrido de sus clientes.

Segmentación más inteligente

No todos los compradores de BFCM son iguales. Algunos son clientes leales que aprovechan promociones. Otros son cazadores de ofertas que podrían no regresar sin un seguimiento adecuado. Tratar a ambos grupos de la misma manera reduce la eficiencia y limita la retención.

Según McKinsey, las empresas que destacan en la personalización del cliente generan un 40% más de ingresos con estas actividades que sus competidores. La segmentación avanzada, respaldada por una CDP, permite a las empresas separar clientes de alto valor de los compradores motivados por descuentos. Por ejemplo, FLYDE permite a los equipos de marketing diferenciar entre clientes que solo compran artículos rebajados y aquellos que también exploran colecciones a precio completo. Este conocimiento permite comunicaciones post-compra personalizadas que aumentan la probabilidad de fidelización a largo plazo.

Activación omnicanal

Los datos limpios y segmentados solo son valiosos cuando se pueden activar en los canales correctos. Las CDP modernas sincronizan los perfiles enriquecidos con plataformas como Meta Ads, Google Ads, herramientas de email marketing y sistemas de SMS. Esto permite a los equipos de marketing dejar de gastar en clientes que ya compraron, ofrecer recorridos personalizados en los canales donde los clientes están más activos y crear campañas de retargeting dirigidas que generen mayores retornos.

Al cerrar el ciclo entre recolección, unificación y activación de datos, las empresas aseguran que las relaciones con los clientes formadas durante BFCM se extiendan más allá de una transacción única.

UN EJEMPLO PRÁCTICO

Un retailer de productos electrónicos utiliza FLYDE antes del BFCM para conectar su tienda Shopify, su plataforma de email marketing y Meta Ads. Crean perfiles unificados para 120,000 clientes y los segmentan por margen de compra: aquellos que compran artículos con descuento versus aquellos que pagan el precio completo.

Después del BFCM, el minorista puede usar FLYDE para activar viajes post-compra automatizados:

• Los compradores de alto valor reciben recompensas de lealtad y acceso anticipado a nuevos productos.
• Los cazadores de ofertas reciben ofertas especiales para fomentar una segunda compra.

Son acciones que traen un impacto significativo:

• Reducción del gasto publicitario duplicado.
• Una tasa de retención más alta para los compradores de BFCM en comparación con años anterior.
• Mayor engagement por email con mensajes personalizados después del BFCM.

COMO FLYDE PUEDE AYUDARTE

El BFCM es más que un pico de ventas; es un pico de datos. Sin una vista unificada de tus clientes, estás perdiendo una gran oportunidad de crecimiento a largo plazo. Con un CDP como FLYDE, las marcas pueden transformar este aumento de ventas en información estructurada, asegurando que construyan una base de clientes leal en lugar de solo generar ingresos a corto plazo.

¿Listo para maximizar tu próximo BFCM? Contacta con nosotros para agendar una demo con FLYDE y descubre cómo un CDP puede revolucionar tu estrategia de datos con cara a las esas fechas tan importantes.