3 lecciones que hemos aprendido al unificar nuestros datos con Data Cloud
Creamos Data Cloud con el propósito de visualizar de manera centralizada el recorrido de los clientes. Hoy es el motor que impulsa nuestras aplicaciones, procesos y agentes.
Hoy en día, muchas empresas gestionan sus datos de manera compartimentada, lo que dificulta extraer conclusiones fiables y comprender el recorrido completo de sus clientes. Un desafío clave en la era de la inteligencia artificial (IA) es unificar datos con Data Cloud para tener una visión única y aprovechar al máximo la información disponible.
Hace algunos años, en Salesforce enfrentábamos precisamente este desafío. Al ser una multinacional con una amplia variedad de clientes y múltiples adquisiciones, la dispersión de datos entre distintos sistemas nos impedía tener una visión completa del recorrido del cliente. Como resultado, nuestras decisiones se basaban en información incompleta, lo que afectaba negativamente la experiencia de los usuarios.
Unificar datos con Data Cloud
Para abordar esta situación, decidimos unificar los datos de nuestros clientes. Hace cuatro años comenzamos a utilizar Data Cloud de forma interna, actuando como cliente cero, con el objetivo de visualizar todo el recorrido del cliente desde un único lugar. Al crear una base de datos uniforme, logramos integrar completamente nuestras aplicaciones (Customer 360) y nuestros agentes IA (Agentforce). Data Cloud se convirtió en la herramienta clave para eliminar los silos de información.
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Hoy por hoy, unificar datos con Data Cloud es el eje de nuestro éxito. Como columna vertebral de la plataforma Salesforce, consolida los datos de nuestros clientes y negocios, permitiéndonos utilizarlos de manera eficiente en nuestras aplicaciones, procedimientos y Agentforce, ofreciendo así experiencias más personalizadas a gran escala. Esto adquiere aún mayor relevancia con el auge de los agentes IA, que requieren datos limpios y organizados para ser eficaces.
Los resultados han sido extraordinarios. Al centralizar nuestros datos con Data Cloud, obtuvimos una visión integral de nuestros compradores. Como consecuencia, la necesidad de crear código a medida para priorizar clientes potenciales se redujo en un 90%, aliviando significativamente la carga de nuestro equipo de ventas. Tras descubrir que solo el 40% de estos clientes estaba realmente dispuesto a comprar, nuestros comerciales pudieron enfocarse en aquellos con mayores probabilidades de conversión, aumentando el valor medio de sus compras en un 62%.
Gracias a Data Cloud y Agentforce, se estima que durante el primer semestre de 2025 hubo 98.000 casos de asistencia menos que en el mismo período del año pasado. Esto permitirá que nuestro equipo de Atención al Cliente se concentre en interacciones más complejas y que requieran mayor empatía. Además, con las renovaciones de licencias de clientes, proyectamos un incremento de ingresos de 23 millones de euros. Para completar la transformación, ahora podemos alertar automáticamente a nuestros comerciales sobre estas oportunidades mediante notificaciones de Slack impulsadas por IA.
Temas que abordaremos
- Adoptar Data Cloud y crear el perfil de la verdad
- 1. Trate los datos como un producto
- 2. Empiece poco a poco, centrándose en los casos con mayor potencial
- 3. Priorice la calidad de los datos a la cantidad
- Nuestro uso interno de Data Cloud
- Cómo nos ayuda Data Cloud en la era del trabajo digital
Adoptar Data Cloud y crear el perfil de la verdad
Cuando comenzamos en 1999, obtener una visión unificada del recorrido de los clientes era sencillo. Pero con los años, y a medida que crecíamos y acumulábamos datos de múltiples fuentes, la tarea se volvió cada vez más compleja.
La fragmentación de la información generaba datos poco fiables, afectaba la experiencia de cliente y ralentizaba al equipo. Incluso procesos básicos, como cuadrar facturas, se volvían difíciles. El resultado eran datos desconectados y departamentos descoordinados.
Entonces lo vimos claro: necesitábamos unificar datos con Data Cloud para dar orden y sentido a toda la información. Adaptamos la herramienta a nuestros sistemas existentes y eliminamos los compartimentos, integrando lagos de datos, almacenes y aplicaciones empresariales, tanto estructurados (CSV, hojas de cálculo) como no estructurados (correos electrónicos, PDFs).
Así creamos una fuente única de verdad, lo que llamamos el “perfil de la verdad”: una visión integral de cada cliente que incluye sus interacciones con comerciales, correos abiertos, actividad en el sitio web, anuncios y uso de productos. En lugar de mover billones de datos diarios que ocupan cientos de petabytes, los cuales se almacenan en nuestros lagos de datos, como Amazon y Snowflake, analizamos lo esencial y generamos vistas unificadas.
El impacto fue inmediato: logramos unificar cientos de millones de perfiles de clientes, aprovechar mejor los datos y estar listos para la era de los agentes IA.
En este artículo compartimos tres lecciones clave que nos dejó la implementación de Data Cloud en Salesforce y que nos permitieron alcanzar esta visión integral del cliente.
1. Trate los datos como un producto
La primera lección que aprendimos es que los datos y los procesos asociados deben ser tratados como un producto. En Salesforce contamos con gestores de productos de datos, responsables de identificar cómo generar más valor a partir de la información, adaptarla a las necesidades del negocio y establecer prioridades claras.
Por ejemplo, una de las primeras acciones —y de las que mejores resultados nos dio— fue unificar datos con Data Cloud al combinar la información del sitio web con los datos de nuestros clientes. Esta sencilla integración permitió activar nuevas alertas en Slack, la plataforma de colaboración donde nuestros comerciales pasan la mayor parte del tiempo, brindándonos visibilidad sobre lo que los clientes consultaban incluso antes de interactuar directamente con ellos. Esta información resultó fundamental para realizar un seguimiento más preciso y personalizado.
2. Empiece poco a poco, centrándose en los casos con mayor potencial
Lo segundo es que, en lugar de intentar implementar cambios drásticos de inmediato, conviene comenzar por aquello que genere mayor impacto.
En nuestro caso, el foco fueron las renovaciones de licencias. Antes, los usuarios debían contactar con un comercial para añadir licencias, un proceso engorroso y lento. Para agilizarlo, empezamos unificando datos con Data Cloud y utilizando la información del sistema de back end.
La solución consistió en enviar notificaciones automáticas cuando los usuarios se acercaban al límite de sus licencias, permitiéndoles adquirir más con un solo clic. Esta automatización, sencilla pero estratégica, generó más de 20 millones de dólares en ingresos solo el año pasado. Estos primeros éxitos impulsaron la confianza en nuestro enfoque y nos permitieron crecer.
3. Priorice la calidad de los datos a la cantidad
De entrada, la idea de reunir todos los datos posibles suena fenomenal. Sin embargo, si permanecen dispersos en sistemas aislados, de poco sirve. A esto lo llamamos “ser ricos en datos, pero pobres en conocimientos”.
Por ello, en lo que respecta a la información, es fundamental priorizar la calidad por encima de la cantidad. Nos dimos cuenta de que la clave está en tener un subconjunto de datos bien seleccionado. En lugar de manejar cientos de registros y campos, nos centramos en los 10 o 20 conocimientos más relevantes: ¿qué páginas visitan los clientes?, ¿de dónde llegan?, ¿quiénes son?, ¿qué productos han visto en las demostraciones?
Este enfoque nos permitió identificar con rapidez los datos más relevantes. No hace falta incluirlo todo desde el minuto uno: lo importante es apostar por los datos más valiosos para coger carrerilla y obtener resultados pronto.
Nuestro uso interno de Data Cloud
Data Cloud nos permite unificar datos de clientes y negocio para sacarles el máximo partido en aplicaciones como Customer 360 y Agentforce. Así, complementamos nuestros lagos y almacenes de datos con información lista para usar, lo que nos ayuda a ofrecer experiencias más personalizadas y a gran escala.
Estas son algunas de las formas en que lo aplicamos Data Cloud para estrechar lazos con nuestros clientes:
- Integración de Agentforce en salesforce.com: nuestro agente IA puede acceder a todos los datos en Data Cloud y responder con rapidez y precisión. El resultado que obtuvimos fue: un 36% más de clientes potenciales con respecto al año pasado en un 40% menos de tiempo.
- Activación de medios de pago: al tener todos los datos en Data Cloud, aprovechamos para usarlos en campañas de pago con LinkedIn y Google. El rendimiento fue notable: el doble de clics en nuestros anuncios y un ROI multiplicado por cinco. No solo eso: ahora podemos cruzar el 75% de nuestros datos de primera mano con usuarios de LinkedIn para encontrar posibles clientes que se parezcan a los que más valor nos aportan.
- Marketing personalizado por correo: con casi mil millones de envíos al año a través de Marketing Cloud, segmentamos por cientos de atributos para adaptar mensajes en 12 idiomas y más de 200 países, logrando comunicaciones mucho más relevantes.
En este vídeo, indagamos en las posibilidades de Data Cloud.
Cómo nos ayuda Data Cloud en la era del trabajo digital
Los agentes IA necesitan datos limpios y unificados para ser realmente útiles. Como suele decirse en el contexto de la IA: «si los datos son malos, los resultados también lo serán”.
Con el auge de los agentes IA, consolidar los datos de clientes con Data Cloud se ha vuelto esencial. Este conocimiento unificado impulsa Agentforce, la capa agéntica de nuestra plataforma. Solo en la página de ayuda de Salesforce, un agente IA ha gestionado más de un millón de conversaciones de servicio, resolviendo el 85% de ellas.
Para lograrlo, los agentes IA deben acceder a todo: desde la cartera de productos hasta los segmentos de clientes. Data Cloud armoniza esta información interna con los datos de los clientes, garantizando respuestas más relevantes y personalizadas.
Así como nos permitió unificar el recorrido completo del cliente, ahora Data Cloud nos está ayudando a posicionarnos como líderes en IA, obteniendo resultados empresariales más sólidos y ventajosos.
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