Por qué el uso de los CPD se extiende

El informe reciente de Gartner, Market Guide for Customer Data Platforms, define un CDP como el que se utiliza para "centralizar la recopilación de datos, unificar perfiles de clientes de fuentes dispares, crear y administrar segmentos y activar esos segmentos en canales prioritarios". Un CDP es útil para los especialistas en marketing, los equipos de ventas, los agentes de servicio al cliente y otras funciones comerciales orientadas al cliente.

Dado que los datos de los clientes se distribuyen en todos los canales de una marca, así como también están ocultos en silos de datos en varios departamentos, en plataformas de software dispares, la función número uno de un CDP es unificar todos esos datos en una ubicación. Los CDP suelen tener conectores bidireccionales prediseñados que los conectan a las fuentes más comunes de datos del cliente, como nubes de marketing, administradores de etiquetas, facturación, sistemas de comercio electrónico y canales de medios de pago. Las marcas que usan software propietario a menudo pueden usar conectores personalizados, aunque esto implica tiempo y costos de desarrollo adicionales.

Además, un CDP facilita la creación de segmentos de clientes, sin embargo, va más allá y permite la hipersegmentación de los clientes. Permite que una marca se dirija a grupos muy específicos de clientes y también permite que la marca excluya o suprima a otros grupos específicos de clientes que, por ejemplo, probablemente no estén interesados ??en lo que ofrece la marca. 

Junto con la recopilación y el análisis de datos, los CDP generalmente pueden limpiar los datos, eliminar duplicados y caracteres irrelevantes, estandarizar los datos para que se utilicen de manera más efectiva para la creación de datos unificados de clientes y perfiles únicos.

Al trabajar juntos utilizando un CDP, los diferentes departamentos pueden crear modelos predictivos personalizados utilizando la recopilación de datos unificada. Por ejemplo, los científicos de datos, los equipos de análisis y de inteligencia empresarial pueden importar cuadernos y personalizar modelos predictivos en un CDP y aplicar estos modelos sobre la base de datos propia. Los modelos se pueden configurar para que se actualicen en un cierto intervalo, y las puntuaciones se actualizan automáticamente en los perfiles de los clientes que luego se pueden utilizar para la segmentación.

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