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Introducción a los datos de cliente

Enriquece tu CRM con la información relevante de cada cliente: CLV, buyer-persona y patrones de consumo.

La base de datos de clientes, el activo digital más importante de las empresas y un pilar fundamental de la estrategia de marketing.

Antes de poder aprovechar los datos de cliente para encontrar nuevas oportunidades de crecimiento o microsegmentar a los existentes, primero necesitas almacenar, limpiar y analizar estos datos.

Primero debemos focalizarnos en los datos que nos proporcionan nuestros clientes con su comportamiento, interacciones y compras.

Los datos que nos proporcionan directamente nuestros clientes, también llamados first-party data, nos ofrecen la posibilidad de enriquecer la información asociada a un cliente en el CRM gracias a sus interacciones con la marca, desde las visitas en la página web hasta las propias compras en el eCommerce o cualquier otro punto de venta. Nuestra experiencia de años de trabajo nos confirma que analizar y saber sacar rendimiento a la información del cliente nos hace multiplicar los resultados de forma espectacular.

Utiliza la Inteligencia de Pleasepoint para aumentar el ROI de tus acciones de CRM, marketing y publicidad digital.

Pleasepoint es la plataforma de machine learning que segmenta los clientes de tu CRM con predicciones de compra por cliente y personaliza tu marketing digital a escala.


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Cada cliente, de forma individual, genera centenares de interacciones que multiplicado por miles o miliones de clientes se transforman en un auténtico centro de datos de cliente (Big Data) que se traducen en fúnels de venta. Los últimos años hemos visto cómo el análisis de rendimiento sobre estos datos junto a calculos de ROI han sido cada vez más indispensables en las acciones de marketing. Esta tendencia, lejos de disminuir durante los próximos años, y la gran cantidad de datos que tenemos disponible provoca que la explotación del Big Data se haga con Inteligencia Artificial aplicada al marketing. El marketing predictivo ya es una prioridad para muchas empresas a día de hoy.

Cuando se empieza cualquier proyecto de Big Data, Inteligencia de Cliente o Marketing Predictivo siempre sale la pregunta sobre qué datos de cliente necesitamos trabajar. Para responder esta pregunta debemos considerar el valor que ofrece cada dato y la facilidad que tenemos en obtenerlo. La solución será distinta para cada empresa empresas pero como marketeros debemos ser conscientes que no nos debemos exagerar y que necesitamos seleccionar aquellos datos que aportan un auténtico valor para el objetivo final de multiplicar las ventas.

Muchos marketeros se obsesionan en querer almacenar todos los datos posibles de los clientes. Esto es un error immenso. Es muy fácil caer en proyectos de integración gigantes que no aportarán ningún resultado.

La clave es trabajar sólo los datos necesarios para generar crecimiento

Te sorprenderás de la pequeña cantidad de datos que necesitas para empezar a ejecutar una estrategia de Marketing Predictivo y empezar a ver los primeros resultados.

  • Datos de contacto con aceptación de la GDPR.
  • Datos demográficos para segmentaciones simples.
  • Datos transaccionales cómo hábitos de compra.
  • Datos de comportamiento como intereses.
  • Datos de interacción cómo intención de compra.

¿Cómo debo organizar los datos de cliente para detectar oportunidades de crecimiento y aprovecharlas en la estrategia de marketing?

Las interacciones entre un usuario (o cliente) y una página web o eCommerce (una empresa o una marca) dejan una huella digital que cómo Ninjas del Marketing Predictivo podemos almacenar a la base de datos de clientes. Por ejemplo, a día de hoy, sabemos que un cliente realiza unas 50 interacciones antes de finalizar de forma satisfactoria el proceso de compra. Estas interacciones incluyen los clicks a los correos electrónicos, anuncios en Google Adwords, actividad en las redes sociales, contactos con los centros de soporte...

Sino sabes que atributos son los que realmente aportan valor es fácil perderse entre la gran cantidad de datos que podemos almacenar. No te preocupes, en el Curso de Marketing con Inteligencia Artificial te explicaremos por donde empezar. Durante todo el proceso debes ser muy conciente que el objetivo final del Marketing Predictivo es mejorar las interacciones de cada cliente para aumentar el Customer Lifetime Value de cada uno y multiplicar así los ingresos.

Estas son las fases que recomendamos seguir para ejecutar con éxito la primera etapa de la estrategia de Marketing Predictivo que tiene cómo objetivo preparar la inteligencia de cliente:

  1. Implantación del CRM e integración de todas las fuentes de captación de registros de clientes.
  2. Integración con los datos transaccionales de las compras de cada cliente.
  3. Vinculación con la interacción de las comunicaciones y la página web o App.
  4. Relación con el programa de fidelización y el servicio post venta.

Si has llegado hasta aquí esto te interesa.

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Crea relaciones con los clientes basadas en sus comportamientos, gustos y compras

Los programas de fidelización basados en los datos de cliente añaden una capa personal a las comunicaciones de marketing que mejoran la experiencia de compra y permiten superar en la mayoría de los casos el 60% de los tickets en información de cliente.

Toda la información asociada al cliente de compras e interacciones nos permite hacer comunicaciones personalizadas que utilizan el interés e intención de compra.

En el comercio físico, donde las compras son anónimas, debes intentar recolectar el email, ofreciendo algún incentivo, dando el ticket electrónico o cualquier otra promoción que permita asociar los clientes con sus compras.

El Marketing Predictivo necesita la integración de datos de clientes de distintos sistemas y trabajar codo con codo con tecnología

Un estudio del CMO Club descubrió que el 88% de los ejecutivos de marketing admitían que los proyectos que hacían sin la supervisión de IT algunas veces (53%) o a menudo (35%) tenían problemas. Hace unos años Accenture ya apuntaba que sólo 1 de cada 10 ejecutivos de marketing e IT consideraban que la colaboración entre ambos departamentos estaba al nivel deseado. Como marketero es el responsable de la experiencia de cliente pero recuerda que IT es tu mayor partner estratégico y no sólo un proveedor de plataformas y servicios.

Para que tu relación con IT sea cada vez mejor concéntrate en ser claro en qué datos necesitas versus en todo aquello que te gustaría tener algún día. Del mismo modo, busca fórmulas en las que puedas ser independiente para acceder y trabajar los datos. Ahorrarás trabajo a IT y serás más productivo.

Otra recomendación que te será oro para hacer realidad los proyectos de marketing predictivo es empezar pequeño e iterar rapidamente. Empieza integrando los datos que sean más accesibles y desde el primer momento personaliza las comunicaciones. Verás como llegan los primeros resultados y con los informes de crecimiento en la mano te será fmás ácil justificar nuevas integraciones. Una vez superadas las integraciones podrás concentrarte al 100% en personalizar las campañas y en aumentar la conversión.

Nosotros hemos visto en los proyectos de nuestros clientes cómo en las primeras campañas multiplicábamos por dos las conversiones a compra utilizando muy pocas variables para la clusterización (segmentación dinámica) de clientes. Aún así, gracias a la Inteligencia Artificial, puedes detectar distintos patrones de compra y utilizando tu creatividad en marketing preparar campañas irresistibles. La clave del éxito está en poder demostrar resultados en pocas semanas.

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El modelo de datos de Pleasepoint.

Descripción del modelo de datos utilizado en la plataforma de Pleasepoint. Este artículo está pensado principalmente para la carga inicial de datos.

Partners de software (ISV) de Amazon Web Services.

Somos partners ISV (Independent Software Vendor) de Amazon Web Services (AWS) y hemos sido seleccionados para el programa de aceleración ISV-Accelerate.

Pleasepoint en AWS Marketplace

"Con Pleasepoint hemos pasado del modelo tradicional de gestión de campañas a un modelo de cliente más dinámico, segmentado y enriquecido, personalizando las campañas de CRM y mejorando la conversión de nuestros clientes del canal de comercio electrónico."

Josep Jarque
Digital Project Manager & IT Architect

"La implementación de la personalización one-to-one nos ha permitido generar contenido mucho más interesante para los usuarios, además de fomentar la fidelización, mejorar la experiencia de compra y generar ventas adicionales a través de recomendaciones personalizadas."

Jose Antonio Linde
COO de Condisline

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