Categoría: CDP

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.

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.

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.

En FLYDE hablamos cada día con equipos de marketing sobre datos, rendimiento y el customer journey. A menudo surgen dudas recurrentes, así que hemos recopilado las cinco preguntas más comunes, con respuestas claras y enlaces a nuestros blogs para profundizar.

1. ¿QUÉ ES EL MARKETING MIX MODELING (MMM) Y CÓMO LO PODEMOS IMPLEMENTAR?

El Marketing Mix Modeling (MMM) es una técnica estadística que ayuda a entender qué canales de marketing generan resultados. Analiza variables como publicidad, pricing, promociones y estacionalidad para medir su impacto en ventas, conversiones e ingresos. Utiliza datos históricos y agregados, sin depender de cookies ni user-level tracking, por eso cada vez vemos más equipos de marketing que recurren a MMM.

Más información sobre MMM y como implementarlo:

👉 ¿Qué es el Marketing Mix Modeling?

2. ¿PODEMOS IDENTIFICAR A LOS USUARIOS ANÓNIMOS MEDIANTE FINGERPRINTING Y NECESITAMOS SU CONSENTIMIENTO?

El fingerprinting de navegación permite identificar un dispositivo basándose en características técnicas (navegador, resolución de pantalla, idioma, etc.) sin instalar cookies. Permite rastrear a usuarios anónimos a lo largo de varias sesiones, para para analizar mejor el comportamiento del usuario en fases tempranas del customer journey

Más información sobre fingerprinting y cómo garantizar la privacidad del usuario:

👉 Fingerprinting de navegación

3. ¿QUÉ ES EL ANÁLISIS RFM Y CÓMO MEJORA LA SEGMENTACIÓN DE CLIENTES?

El análisis RFM es una técnica estadística que consiste en analizar los datos de los clientes en términos de Recencia (cuánto hace que han comprado), Frecuencia (con qué frecuencia compran) y Valor monetario (cuánto gastan), para obtener información sobre el comportamiento de los distintos grupos de clientes.

Permite para optimizar la segmentación de clientes, mejorar la retención y maximizar el ROI y el Customer Lifetime Value (CLV).

Más información sobre en análisis RFM y el rol del CDP:

👉El análisis RFM y su importancia en el marketing

4. ¿QUÉ ES UN CUSTOMER DATA PLATFORM (CDP)?

Una CDP es un sistema centralizado que recopila y unifica datos de cliente de diversas fuentes (online, offline, conductuales, transaccionales, demográficas) en un perfil de cliente único y completo. Es clave en las estrategias de marketing data-driven modernas.

Te contamos en más detalle y explicamos los beneficios que puede aportar un CDP a tu empresa:

👉Qué es un CDP y cómo beneficia a tu empresa

5. ¿CÓMO ES EL PROCESO DE IMPLEMENTACIÓN DE UN CDP?

FLYDE es una plataforma intuitiva y sencilla. Se implementa sin necesidad de un equipo técnico especializado. Te invitamos a solicitar una demo y lo vemos en detalle.

Solicita una demo:

👉Contacta con FLYDE

¿TIENES OTRA PREGUNTA SOBRE MARKETING DE DATOS?

Contáctanos y la abordaremos en futuras publicaciones. Además, si quieres saber más sobre como puedes utilizar una CDP en tu empresa, solicita una demo con FLYDE y lo vemos.

El éxito comienza detrás de escena. Si bien el marketing, las ventas y la innovación de productos a menudo acaparan la atención, la gestión de inventario puede determinar la rentabilidad y la experiencia del cliente de tu negocio.

Piensa en tu inventario como un activo dinámico y estratégico. Bien gestionado, impulsa el crecimiento. Descuidado, drena silenciosamente tus recursos y socava tu negocio.

LOS COSTES DE UNA MALA GESTIÓN DE INVENTARIO

Un inventario mal gestionado tiene consecuencias inmediatas y costosas:

• Roturas de stock: Un cliente está listo para comprar, pero el artículo no está en stock. Eso no es solo una venta perdida; es una oportunidad perdida y una experiencia negativa para el cliente. Según un estudio realizado por IHL Consulting Group, se estima que se perdieron 1.2 billones de dólares en ventas globales en retail en 2023 debido a las roturas de stock.
  
  
• Exceso de inventario: Si hay overstock, estás inmovilizando capital, abarrotando tu almacén y arriesgando a que tu stock sufra el deterioro, el robo o la obsolescencia. El exceso de stock reduce tu rentabilidad. El IHL Group estimó que el exceso de inventario costó a los retailers alrededor de 562 mil millones de dólares en 2023 debido a rebajas y obsolescencia.
  
  
• Operaciones ineficientes: Una mala gestión de inventario provoca retrasos, errores en el cumplimiento de pedidos e interrumpe los flujos de trabajo. Las consecuencias en términos de productividad de los empleados y satisfacción laboral también pueden ser de gran alcance.

LOS BENEFICIOS DE UNA GESTIÓN DE INVENTARIO INTELIGENTE

Según el Institute for Business Forecasting, un aumento del 15% en la precisión de la previsión de inventario se traduce en un aumento del 3% en las ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT). Una buena gestión de inventario es estratégica. Cuando se hace bien, ofrece:

• Mayor satisfacción del cliente: La disponibilidad fiable del stock genera confianza y hace que los clientes vuelvan.
  
  
• Costes reducidos: Podrás evitar recargos por envíos urgentes, tarifas de almacenamiento innecesarias y el desperdicio de stock obsoleto.
  
  
• Mejor flujo de caja: Liberar capital del exceso de inventario te brinda más flexibilidad para invertir en el crecimiento de tu empresa.
  
  
• Operaciones eficientes: Con procesos claros y datos en tiempo real, tu equipo puede moverse más rápido y cometer menos errores.
  
  
• Decisiones más inteligentes: Tener datos preciosos de inventario te permite tomar decisiones más inteligentes. Son datos que pueden ayudar a guiar tu estrategia de pricing, compras y marketing, basándose en la demanda real.

EL PAPEL DE LA TECNOLOGÍA

Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) están transformando la gestión de inventario al permitir una previsión de la demanda más precisa. La previsión de la demanda es la práctica de utilizar datos históricos, tendencias del mercado y análisis avanzados para predecir la demanda futura de un producto o servicio. Esto permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes en cuanto a inventario, producción, staffing y presupuestos, reduciendo el desperdicio, evitando roturas de stock y mejorando la eficiencia operativa.

La previsión de la demanda impulsada por IA/ML ofrece ventajas clave para la gestión de inventario, entre ellas:

• Visibilidad en tiempo real: consulta al instante qué hay en stock, dónde está y qué necesita reabastecimiento.
  
  
• Automatización: optimiza los procesos de compra, recepción y cumplimiento para mejorar la eficiencia y reducir errores.
  
  
• Análisis avanzado: detecta tendencias, optimiza niveles de inventario e identifica cuellos de botella o productos de baja rotación.
  
  
• Integración de sistemas: centraliza datos de ventas, finanzas y e-commerce. Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) como FLYDE puede ayudarte a unificar y enriquecer estos datos para lograr una previsión de la demanda precisa e inteligente.

CHECKLIST PARA EVALUAR LA SALUD DE TU GESTIÓN DE INVENTARIO

¿Qué tan eficaz es tu sistema de gestión de inventario? Si respondes “no” a varias de las siguientes preguntas, puede ser momento de replantear tu estrategia de gestión.

Datos y visibilidad

• ¿Puedes ver los niveles de inventario en tiempo real en todos los canales y almacenes?
• ¿Tienes una visión centralizada de las tendencias de demanda del cliente?
• ¿Está tu información de inventario integrada con los sistemas de ventas, marketing y finanzas?

Previsión y planificación

• ¿Tus previsiones se basan en datos históricos y en el comportamiento real de los clientes?
• ¿Se actualizan tus modelos de previsión con regularidad?
• ¿Puedes anticipar con confianza cuándo habrá un pico o una baja en la demanda?

Eficiencia y operaciones

• ¿Tu proceso de reabastecimiento está automatizado (o se activa manualmente)?
• ¿Los errores en el cumplimiento de pedidos (por ejemplo, artículos incorrectos o envíos retrasados) son una excepción poco frecuente?
• ¿Conoces tu tasa de rotación de inventario?

Impacto financiero

• ¿Estás seguro de que tu inventario no está inmovilizando más capital del necesario?
• ¿Logras evitar pagar tarifas adicionales por envíos urgentes o almacenamiento innecesario?
• ¿Tu equipo tiene acceso rápido a datos precisos para tomar decisiones sobre el inventario?
  
  

CÓMO PUEDE AYUDAR FLYDE

Para implementar la previsión precisa de la demanda y optimizar el inventario, una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE es esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza los datos de los puntos de contacto a través de medios de pago, CRM, redes sociales, email, navegación web e incluso eventos offline. Ya sea que estés trabajando con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente buscando obtener una vista completa del customer journey, FLYDE reúne tus datos y los enriquece con datos sociodemográficos y de interacción. Con los algoritmos de ML de FLYDE, podrás analizar el comportamiento de tus clientes, observar en tiempo real cómo sus movimientos afectan la demanda de tus productos y anticipar la demanda futura.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la previsión de la demanda en nuestra Plataforma de Datos del Cliente fácil de usar.

Has asignado puntos según el puesto de trabajo, has rastreado las aperturas en tus campañas de email marketing, y has llamado a los hot leads que te dejaron en visto. Bienvenido al mundo del lead scoring tradicional.  

Durante años, los especialistas en marketing han confiado en criterios como características demográficas, las visitas a tu web y la interacción por email para asignar puntuaciones y determinar qué leads priorizar. Pero estos modelos a menudo no logran capturar la verdadera intención de compra. Se basan en suposiciones en lugar de comportamiento, y a menudo pasan por alto a los leads de alta intención con características atípicas.

A pesar de ser una herramienta fundamental en marketing, el lead scoring tradicional tiene importantes inconvenientes:

• Inexactitud: A menudo se basa en datos incompletos o desactualizados.

• Subjetividad: Puede ser subjetiva e inconsistente.
  
  
• Falta de Escalabilidad: Los métodos tradicionales son difíciles de escalar y mantener a medida que aumenta el volumen.
  
  
• Puntos ciegos: Ignora el comportamiento de pre-identificación (por ejemplo, la navegación anónima).

El lead scoring impulsado por la IA, sin embargo, va más allá de las suposiciones, ofreciendo información en tiempo real que te ayuda a priorizar los leads con más intención de convertir, más rápido.  

El lead scoring tradicional ve comportamientos. La IA entiende su intención.

PRESENTAMOS LEAD2CUSTOMER, EL MODELO DE AI DE FLYDE QUE ENTIENDE TODO EL JOURNEY

La plataforma de FLYDE reemplaza el modelo tradicional con algo más inteligente: Lead2Customer, nuestro modelo predictivo impulsado por IA que evalúa los leads basándose en el comportamiento real, no en suposiciones.

A diferencia de los métodos tradicionales que dependen en gran medida de filtros demográficos, Lead2Customer analiza un rico conjunto de señales de comportamiento a lo largo de todo el funnel que incluye puntos de contacto como:

• Patrones de navegación web (incluso antes de que los usuarios se identifiquen)
  
  
• Registros a newsletters
  
  
• Tasas de apertura y clics de email marketing
  
  
• Asistencia a webinars
  
  
• Interacción en redes sociales

Este enfoque permite a FLYDE unir todo el journey del usuario, de modo que ninguna interacción, ya sea como usuario anónimo o lead conocido, pase desapercibida. Lead2Customer calcula la probabilidad de conversión de forma dinámica, expresada como un porcentaje. Cada lead en tu CRM no solo está etiquetado como «caliente» o «frío», sino que se puntúa en tiempo real en función de la probabilidad de que convierta.

COMO FUNCIONA EL LEAD SCORING CON IA

A diferencia de los sistemas tradicionales en los que los leads se puntúan periódicamente, los sistemas de IA pueden ajustar las puntuaciones en tiempo real a medida que hay nuevos datos disponibles. Esto significa que tu equipo puede actuar incluso cuando el comportamiento de un lead cambia repentinamente. Imaginemos, por ejemplo, que un lead muestra un nuevo interés al asistir a un webinar, descargar un ebook y visitar tu página de precios, todo dentro de una hora. La IA no espera tus puntuaciones semanales; puede marcar inmediatamente al hot lead y tu equipo de ventas puede ponerse en contacto.  

¡Y no es sólo eso! El modelo aprende y mejora con el tiempo. A medida que tu sistema de IA observa cómo los leads convierten (o no lo hacen), aprende a identificar mejores indicadores, optimizando continuamente el modelo para que coincida con la evolución de tus datos. Este proceso de aprendizaje continuo es uno de los aspectos más valiosos del lead scoring impulsado por IA, ya que garantiza que tu sistema siempre evolucione para reflejar los cambios en el comportamiento del cliente, las tendencias de la industria y las estrategias de marketing.

COMO EL LEAD SCORING IMPULSADO POR IA ESTÁ CAMBIANDO LAS REGLAS DEL JUEGO

Los métodos de lead scoring impulsados por IA permiten que tus equipos de ventas y marketing trabajen de manera más eficiente y efectiva. Aporta los siguientes beneficios:

• Puntuación basada en el comportamiento – Descubre leads de alto potencial que no coinciden con tu buyer persona típico.
  
  
• Visibilidad del funnel completo – Captura el comportamiento de usuarios anónimos e identificados.
  
  
• Adaptabilidad en tiempo real – Prioriza los leads en función de las últimas interacciones.
  
  
• Aumento de las tasas de conversión – Céntrate en los leads que más importan, cuando más importa.
  
  
• Uso más inteligente de los recursos – No pierdas tiempo con leads que no prometen.
  
  
• Tiempos de respuesta más rápidos – Interactúa con los leads en el pico de su interés.
  
  
• Más personalización – Adapta el contenido y el momento a la situación.
  
  

EL LEAD SCORING INTELIGENTE EMPIEZA CON LA CENTRALIZACIÓN DE TUS DATOS DE CLIENTES

Para impulsar la puntuación basada en IA, se precisa tener tus datos de cliente unificados. Ahí es donde entra en juego la plataforma de datos de FLYDE. FLYDE extrae datos de cada punto de contacto del buyer journey: navegación web, aperturas y clicks de emails, actividad en redes sociales y muchos más, creando un perfil de cliente centralizado. Esta capa de datos unificada permite que la IA actualice las puntuaciones de los leads dinámicamente, asegurando que tus equipos de marketing y ventas siempre trabajen con la información más precisa y actualizada.

Con FLYDE impulsando tu proceso de lead scoring, tu equipo puede tomar decisiones más rápidas e inteligentes, priorizar las oportunidades de mayor valor y asegurarse de que cada lead cuente.

Contáctanos para solicitar una demo y descubrir cómo FLYDE puede ayudarte a desbloquear todo el potencial de la IA para impulsar el éxito de tus equipos de marketing y ventas.

FLYDE se incorpora al programa, Amazon Web Services (AWS) Independent Software Vendor (ISV) Accelerate, una iniciativa de co-venta dirigida a socios que ofrecen soluciones de software que se ejecutan sobre AWS o se integran con su ecosistema. Este logro refleja la excelencia técnica de FLYDE, su compromiso con los clientes y su alineación con las mejores prácticas de AWS, tras un exigente proceso de evaluación y aprobación.

El programa AWS ISV Accelerate está reservado exclusivamente a proveedores de software que cumplen con los más altos estándares técnicos y comerciales. La aceptación en este programa significa que la plataforma de datos de clientes de FLYDE ha sido evaluada rigurosamente por AWS en términos de escalabilidad, seguridad y rendimiento en la nube.

“Este no es un reconocimiento al que simplemente se aplica; se gana,” afirmó Paco Herranz, CEO de FLYDE. “Entrar al programa AWS ISV Accelerate es el resultado de meses de revisiones arquitectónicas, documentación técnica y validación. Confirma que nuestra infraestructura es sólida y que estamos preparados para crecer con el respaldo de AWS.”

Además, FLYDE ha dado un paso más al realizar la revisión de AWS Well-Architected Framework, que evalúa el diseño de soluciones en unos pilares fundamentales: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia en el rendimiento, optimización de costos, y sostenibilidad. Esto valida que FLYDE no solo opera de forma eficiente sobre AWS, sino que sigue las mejores prácticas nativas en la nube para asegurar una infraestructura escalable, segura y preparada para entornos empresariales. Es una garantía adicional de que FLYDE está construido sobre una base de infraestructura en la nube robusta, resiliente y segura.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LOS CLIENTES DE FLYDE?

• Despliegues más rápidos y seguros, gracias a la arquitectura nativa de AWS
  
  
• Escalabilidad optimizada para empresas en crecimiento
  
  
• Nuevas vías de soporte e innovación a través de la colaboración directa con los equipos comerciales de AWS
  
  
• La confianza de contar con una solución verificada, diseñada para cumplir con los estándares más exigentes del mercado empresarial

La participación de FLYDE en el programa ISV Accelerate también allana el camino para integraciones más profundas con servicios de AWS y acceso a oportunidades conjuntas de salida al mercado en Marketplace, lo cual se traducirá en implementaciones más ágiles y soporte mejorado para nuestros clientes.

Lee más información sobre la plataforma de datos de clientes nativa en AWS de FLYDE y como funciona para unificar datos en entornos omnicanal.

ACERCA DE FLYDE

FLYDE es una plataforma de datos de clientes (CDP) que unifica información procedente de múltiples fuentes—como eCommerce, compras en tienda física, sistemas CRM, campañas de email marketing y plataformas publicitarias—en un único perfil integral de cliente. A través de modelos predictivos impulsados por ML/IA, FLYDE procesa estos datos en tiempo real para ayudar a las empresas a anticipar comportamientos, preferencias y tendencias de sus clientes, y así aumentar la adquisición, el valor del ciclo de vida (LTV) y la retención. Al hacer que los datos sean accesibles y accionables, FLYDE permite ofrecer experiencias más inteligentes y personalizadas.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE hace que tus datos sean más accesibles y accionables. 

En un mundo ideal, tu cliente hace clic en un anuncio, se enamora de tu producto y convierte al instante. Sabes exactamente qué campaña funcionó, a qué canal atribuir la venta y dónde aumentar tu inversión publicitaria. Fácil.

Pero no vivimos en ese mundo perfecto. El customer journey no es unicanal ni lineal. Vivimos en la era del marketing omnicanal. La realidad es que una sola compra podría estar influenciada por una búsqueda en Google, un video de TikTok, un webinar, un email promocional o una conversación con tu equipo de ventas.

La atribución — el proceso de asignar el crédito por las conversiones a los puntos de contacto que realmente influyeron en el buyer journey— ya no es simple. Es un rompecabezas complejo con muchas fuentes de datos. Y sin resolverlo, te arriesgas a gastar tu presupuesto de marketing en los lugares equivocados.

Así que, vamos a profundizarnos en lo que realmente significa la atribución en las campañas de marketing omnicanal y a qué desafíos nos enfrentamos como marketers para asignar el crédito donde corresponde.

¿QUÉ ES LA ATRIBUCIÓN?

En esencia, la atribución se trata de asignar crédito a cada paso que ayudó a llevar a un cliente a su decisión de comprar.

Si el customer journey fuera unicanal o lineal, esto sería fácil. Pero hoy en día, los marketers utilizan una mezcla de canales digitales y offline que trabajan juntos, lo que significa que el proceso de atribución ha tenido que evolucionar.

Veamos algunos modelos de atribución comunes:

• Primer contacto (First-touch): Otorga todo el crédito a la primera interacción. Si queremos centrarnos en las métricas de awareness, este modelo es ideal, pero ofrece poca información en términos de conversiones.

• Último contacto (Last-touch): Acredita el clic final antes de una conversión. Muchas plataformas utilizan este como el modelo predeterminado, pero representa una simplificación del buyer journey.

• Lineal: Distribuye el crédito de manera uniforme entre todos los puntos de contacto. Aquí, se tiene en cuenta todo el recorrido, pero no de forma muy estratégica.

• Deterioro temporal (Time-decay): Otorga más crédito a los puntos de contacto recientes. Este modelo se adapta bien a ciclos largos.

• En forma de U (U-shaped): Enfatiza los puntos de contacto primero y último, con menos crédito al centro. Aquí, hay un énfasis en las etapas de conocimiento y decisión del funnel, pero el modelo es propenso a subestimar las acciones de engagement entremedias que podrían haber sido clave.
  
  
• Basado en datos (Data-driven): Utiliza el aprendizaje automático para asignar pesos basados en datos de conversión reales. Este modelo ofrece importantes ventajas, pero requiere un volumen alto de datos fiables

Cada modelo tiene sus propias ventajas y su propio sesgo. En campañas omnicanal con muchos puntos de contacto diferentes, se vuelve cada vez más importante ir más allá de los modelos simplistas y adoptar la atribución impulsada por la IA, que puede analizar conjuntos de datos grandes y centrarse en lo que está impulsando las conversiones de verdad.

¿POR QUÉ SE COMPLICA LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL? 

En el mundo del marketing omnicanal, el buyer journey rara vez sigue un camino predecible. El journey hoy en día es no lineal, fragmentado y, a menudo, una parte del journey se realiza mientras el usuario aún es anónimo.  

Algunos motivos por las cuales la atribución es tan complicada hoy en día:

• El usuario salta entre varios dispositivos: Imaginemos: Tu lead ve un anuncio de Instagram en su móvil, busca tu producto en Google en su portátil en casa y luego se registra para recibir tu newsletter desde un ordenador sobremesa en el trabajo. Una configuración correcta de tracking es esencial para poder hacer incluso un seguimiento básico.   
  
  
• Ecosistemas cerrados (Walled gardens): Plataformas como Meta, Google y Amazon a menudo no comparten datos entre sí, ¡ni contigo! En estos casos, cada plataforma gestiona la publicidad y su posterior análisis de datos dentro de su propio ecosistema utilizando métodos de atribución y seguimiento propietarios, al tiempo que limita el acceso a los datos brutos para la exportación a otras plataformas.  
  
  
• Influencias offline: Las llamadas de ventas, los materiales impresos, los eventos o el boca a boca son poderosos pero difíciles de rastrear.  
  
  
• Regulaciones de privacidad: Con la depreciación de las cookies de terceros y las regulaciones de protección de datos más estrictas, el seguimiento a nivel de usuario es más limitado, lo que hace que la atribución granular sea aún más desafiante.  

¿El resultado? Mucha conjetura y gasto mal asignado.

COMO IMPLEMENTAR ESTRATÉGIAS DE ATRIBUCIÓN EN CAMPAÑAS DE MARKETING OMNICANAL

La clave de la atribución en el marketing omnicanal es dejar de aspirar a una atribución perfecta y comenzar a aspirar a tener una información útil y práctica.

Aquí te mostramos cómo empezar:

• Unifica tus datos y sistemas de tracking:
  • Implementa parámetros UTM limpios y coherentes.
  • Tu CRM tiene que estar conectado con las plataformas publicitarias que utilizas. Una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE puede unirlos todos (hablamos más sobre esto más adelante).
    
    
• Invierte en analíticas más inteligentes:
  • Desarrolla dashboards vinculados con tus KPIs.
  • Implementa modelos de aprendizaje automático si el volumen de tus datos lo permite.
    
    
• Establece expectativas realistas:
  • La atribución nunca será 100% precisa.
  • Céntrate en la información direccional que pueda informar tus decisiones estratégicas.
  • Alinea el análisis de atribución con los objetivos de tu negocio (no solo con los clics).

En lugar de perseguir la perfección, persigue el progreso. Mapea los buyer journeys, unifica tus datos de cliente y utiliza una herramienta como FLYDE para revelar tendencias. El objetivo no es la asignación perfecta ya que hay muchos factores influyentes; el objetivo es recopilar la información que te permita tomar decisiones más inteligentes y con mayor confianza.

LA VISIÓN DE FLYDE SOBRE LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL

Para abordar los desafíos del marketing omnicanal y la necesidad de tener una visión unificada, una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE se vuelve esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza datos de diversos puntos de contacto tales como tu CRM, redes sociales, correo electrónico, navegación web y eventos offline. Ya sea que trabajes con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente intentes obtener una visión completa del buyer journey, FLYDE une tus datos para ofrecer claridad e información.

Aquí tienes un ejemplo del poder de análisis con FLYDE:

Imagina que ejecutas una campaña de generación de leads utilizando una campaña CPC en Google, anuncios de Meta, un webinar de producto y flujos de correo electrónico de seguimiento. Con FLYDE:

• Todos los puntos de contacto se unen, incluso entre plataformas.
• Puedes ver cuántos leads vieron un anuncio y asistieron al webinar.
• Puedes comparar el rendimiento entre las distintas fases del funnel.
• La atribución se basa en la lógica del buyer journey real, no solo en el valor predeterminado del último clic de Google.

Este tipo de transparencia impulsa una mejor toma de decisiones. Cuando sabes lo que funciona, puedes invertir más. Cuando algo tiene un rendimiento inferior, puedes pivotar rápidamente. En última instancia, una atribución eficaz conduce a un gasto publicitario optimizado, una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y un mejor ROI.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la atribución omnicanal en nuestra plataforma intuitiva.

En el mundo del análisis de datos de clientes, el análisis RFM ha sido durante mucho tiempo uno de los favoritos para segmentar a los clientes según sus comportamientos de Recencia, Frecuencia y Monetarios. Si bien RFM proporciona una base sólida, muchas empresas buscan técnicas de segmentación más avanzadas para capturar la imagen completa del comportamiento del cliente. Uno de estos métodos es el modelado del Customer Lifetime Value (CLV), que estima los ingresos totales que es probable que un cliente genere durante toda su relación con tu marca.

En esta publicación, exploraremos cómo funciona el modelado CLV, sus beneficios y cómo complementa, o incluso supera, el análisis RFM tradicional.  

¿QUÉ ES EL CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLV)?

Customer Lifetime Value (CLV) es una predicción del beneficio neto total atribuido a la relación con un cliente. CLV recopila datos del pasado, pero también mira hacia el futuro. Permite a los especialistas en marketing estimar no solo quiénes son sus mejores clientes hoy, sino también quiénes serán los más valiosos en el futuro.  

COMPONENTES CLAVE DEL CLV

• Frecuencia de compra: Con qué frecuencia se espera que compre un cliente.  
• Valor promedio del pedido: El valor típico de cada transacción.
• Vida útil del cliente: La duración estimada de la relación.
• Margen de beneficio: La rentabilidad de cada venta.  

Al incorporar estos elementos, el CLV proporciona una visión dinámica y completa del valor del cliente.

¿POR QUÉ IR MÁS ALLÁ DE RFM? 

El análisis RFM es idóneo para una segmentación rápida, pero tiene sus limitaciones:

• Enfoque histórico: RFM es inherentemente retrospectivo. Categoriza a los clientes en función del comportamiento pasado sin necesariamente predecir el potencial futuro.
• Falta de poder predictivo: Si bien RFM puede identificar segmentos, no pronostica los ingresos o las ganancias futuras, lo cual es esencial para la planificación a largo plazo.
• Suposiciones simplistas: RFM trata todas las transacciones por igual, ignorando matices como la evolución de las condiciones del mercado.  

El modelado CLV, por otro lado, aborda estas deficiencias al proporcionar información práctica sobre el valor futuro del cliente.

COMO IMPLEMENTAR EL MODELADO CLV PARA UN SEGMENTACIÓN AVANZADA 

1. Recopilación e integración de datos: Primero, hay que recopilar los datos del cliente, tales como los historiales de transacciones, datos de comportamiento y métricas de engagement. Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE puede integrar datos de múltiples fuentes, asegurando una visión unificada de las interacciones del cliente.  
2. Define el modelo CLV: Elige un modelo que se ajuste a tu negocio. Los enfoques más comunes incluyen:
   • CLV histórico: Basado en el comportamiento de compra pasado, este modelo estima el valor futuro utilizando los datos de transacciones existentes.  
   • CLV predictivo: Utiliza técnicas estadísticas o de machine learning para pronosticar el valor futuro del cliente basado en tendencias históricas, señales de comportamiento y patrones de engagement.  

   En FLYDE, utilizamos una metodología híbrida, que combina el modelado histórico y el predictivo para obtener lo mejor de ambos. CLV histórico impulsa los cálculos en tiempo real, brindando una visión actualizada del valor del cliente. CLV predictivo va más allá, proyectando el valor del cliente durante los próximos 6, 12, 18 y 24 meses, proporcionando información clave para la planificación estratégica a medio y largo plazo.  

3. Segmenta tu audiencia basada en CLV: Una vez que hayas calculado el CLV para cada cliente, segmenta tu audiencia en grupos como:
   • Clientes de alto CLV: Tus clientes más valiosos merecen ofertas personalizadas y programas de fidelización.
   • Clientes de nivel medio: Desarrolla estrategias para clientes de potencial moderado para aumentar su valor.
   • Clientes de bajo CLV o en riesgo: Clientes que podrían requerir estrategias de reenganche para mejorar la retención.
4. Adapta tus estrategias de marketing: Con tus segmentos ya definidos, desarrolla estrategias dirigidas para cada grupo. Por ejemplo:
   • Alto CLV: Ofrece a tus clientes más valiosos ofertas exclusivas, como acceso anticipado a nuevos productos o soporte premium.
   • Nivel medio: Fomenta el rendimiento de estos clientes a través de recomendaciones personalizadas para cross-selling y upselling.
   • Bajo CLV: Implementa campañas de reenganche o contenido educativo para impulsar una mayor interacción.
5. Mide y perfecciona: Analiza las métricas de rendimiento como la tasa de conversión y la tasa de retención para evaluar continuamente tus segmentos CLV. Actualiza periódicamente tu modelo con datos nuevos para mantener una segmentación relevante.  

LOS BENEFICIOS DE LA SEGMENTACIÓN BASADA EN EL CLV

• Optimización de recursos: Al centrarte en los clientes de alto valor, puedes optimizar el presupuesto de marketing.
• Personalización en campañas de marketing: Comprender el potencial del cliente te permite diseñar programas de fidelización y estrategias de reenganche optimizados para cada segmento.  
• Planificación estratégica: El CLV proporciona una visión prospectiva que ayuda en la planificación estratégica y el establecimiento de objetivos de crecimiento realistas.

Si bien el análisis RFM ofrece una visión rápida del comportamiento del cliente, la segmentación avanzada a través del CLV proporciona conocimientos más profundos que impulsan el éxito a largo plazo. Al predecir el valor futuro del cliente y adaptar tus estrategias de marketing en consecuencia, puedes maximizar el ROI, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de tu empresa.  

¿POR QUÉ FLYDE?

Adoptar la segmentación avanzada con el Customer Lifetime Value puede incrementar el engagement con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa. La CDP de FLYDE automatiza la recopilación e integración de datos de varios puntos de contacto, unificando los datos necesarios para realizar el cálculo de CLV.

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Tener el control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Además, si no cuentas con equipos de IT o Data Scientist esta herramienta te permitirá externalizar esta función. Y si cuentas con ellos pero quieres rebajar su carga de trabajo y dar más autonomía a tus equipos de marketing y negocio a la hora de trabajar con datos, contratar un CDP sencillo de usar y que cualquier miembro de tu empresa pueda manejar es la mejor opción.

2022 ha sido un año clave para las plataformas de datos de clientes. Según los datos facilitados por Deloitte, las empresas grandes están liderando este cambio, con un 61% que está pasando a una estrategia de datos de First-Party, mientras que solo el 41% de las PYMES lo está haciendo.

La prohibición de las cookies de terceros y la obligación de utilizar datos propios o clientes que demandan experiencias cada vez más personalizadas son algunas de las razones que han impulsado este crecimiento, que se espera que continúe en 2023. 

Pero, ¿qué más podemos esperar? Estas son 4 tendencias que marcarán las CDP en 2023: 

1. Aumento de la adopción de las CDP por parte de las empresas

Estrategias omnicanal

La llegada del COVID-19, las nuevas formas de compra (ROPO, Showrooming), o el aumento constante de la compra online, son algunas de las causas del aumento de la necesidad de las empresas de desarrollar estrategias omnichannel, con el fin de unificar sus canales y los datos de sus clientes a través de toda la marca.

Los clientes demandan una mejor experiencia de cliente

La comunicación y el trato generalizado con el cliente es cosa del pasado. La experiencia de cliente se ha posicionado como un factor clave para que los clientes permanezcan con una marca o la abandonen hasta el punto de que el 86% de los consumidores estarían dispuestos a pagar más si ello supusiera una experiencia de cliente mejor y más personalizada.

Obtención de insights relevantes a partir de los datos de los clientes

La personalización y la transformación digital también implican recibir cantidades mucho mayores de datos de nuestros clientes. Por ello, se hace necesario contar con un sistema que almacene, organice y procese los datos adecuadamente.

2. El concepto Customer Data Platform (CDP) toma fuerza y se divide en subcategorías.

Si bien es cierto que hay mercados como el estadounidense en el que este tipo de plataformas ya están bien asentadas, hay otros en los que las CDP están empezando a cobrar impulso.

Por el momento, según la Encuesta a Miembros 2022 del CDP Institute, más del 60% de los clientes entienden que las principales funcionalidades de este tipo de plataformas son las vistas unificadas de clientes y la carga de datos de diferentes fuentes.

Se espera que el año 2023 sirva como punto de inflexión y deje atrás las dudas sobre qué son estas plataformas, qué hacen y cómo pueden ayudar a una empresa. Del mismo modo, se estima que una mayor expansión del conocimiento de estas plataformas y sus beneficios ayudará a la implantación en las empresas para entender cómo pueden encajarlas en sus estrategias MarTech.

También se espera que los proveedores comiencen a diferenciar en subcategorías (datos puros, analítica y campañas) para ayudar a los clientes a identificar rápidamente las capacidades y beneficios.

3. Mayor preocupación por la privacidad de los datos

El 41% de los consumidores a nivel mundial afirma que ha disminuido su confianza en la capacidad de los proveedores de servicios digitales para mantener seguros los datos personales. Al almacenar los datos en una Plataforma regulada bajo la estricta protección del GDPR se garantizará un entorno mucho más seguro para los Datos de los Clientes.

Sabemos lo importante que es proteger los datos de tus clientes. Por eso en FLYDE cumplimos con las obligaciones legales y de protección de datos. Puedes descubrir cómo aquí.

4. Plataformas CDP fáciles de usar

La complejidad de analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes y procesarlos ha hecho que la mayoría de las plataformas CDP del mercado sean muy técnicas. Si bien es cierto que hay empresas con grandes equipos informáticos, también podemos encontrar otras en las que el peso de estas acciones recae en equipos con pocos conocimientos técnicos que hacen muy difícil el uso adecuado de estas herramientas.

Algunos proveedores están optando por facilitar algunas de las herramientas que componen sus plataformas, aunque todavía queda mucho camino por recorrer ya que estos cambios requieren tiempo e inversión. Sin embargo, sigue siendo importante: las plataformas de CDP son cada vez más transversales a todos los departamentos de la empresa. Compartir perfiles unificados, compartir datos, cruzarlos y procesarlos en tiempo real o generar estrategias a partir de ellos son algunos de los procesos habituales que podemos encontrar en cualquier empresa en su día a día.

Por ello, los profesionales de marketing y ventas, entre otros departamentos, buscan una mayor autonomía a la hora de generar campañas, cruzar datos, etc., y evitar así embudos y tiempos de espera.

¿POR QUÉ FLYDE?

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Trabajar como las grandes multinacionales del mercado, que ya cuentan con este tipo de software, y tener un control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Además, si no cuentas con equipos de IT o Data Scientist esta herramienta te permitirá externalizar esta función. Y si cuentas con ellos pero quieres rebajar su carga de trabajo y dar más autonomía a tus equipos de marketing y negocio a la hora de trabajar con datos, contratar un CDP sencillo de usar y que cualquier miembro de tu empresa pueda manejar es la mejor opción.