¿Qué es la customer data integration (CDI)?

Supongamos que un cliente llama a su equipo de ayuda para obtener información sobre un pedido que lleva retraso. El agente se apresura a recabar detalles en los diferentes sistemas mientras la frustración del cliente aumenta. ¿Le resulta familiar?

Los datos desconectados no solo frustran a los clientes, también pueden salir muy caros. La buena noticia es que usted puede mejorar la experiencia de sus clientes gracias a una mejor customer data integration (CDI).

En esta guía exploraremos cómo funciona la CDI, los diferentes tipos de integraciones y por qué es tan importante para las empresas que desean convertir los datos dispersos en experiencias de cliente fluidas.

La customer data integration es el proceso de unificar los datos procedentes de distintas fuentes en un sistema único y accesible. Esto le ayuda a crear una visión completa de sus clientes en toda la empresa.

Imagine la customer data integration como un puente que conecta todos los sistemas donde se encuentran los datos de sus clientes: CRM, plataformas de marketing, sistemas de comercio electrónico, almacenes de datos y mucho más. En lugar de trabajar con fragmentos de información desconectados, la CDI los unifica para ofrecerle una visión clara y completa de cada cliente.

Esa claridad es la base para que sus equipos tomen mejores decisiones: ofrecer a cada cliente exactamente lo que necesita cuando se dispone de toda la información relevante. Pensemos, por ejemplo, en un representante de ventas que se prepara para una llamada. Si ve de inmediato y en un mismo lugar las compras recientes, las interacciones de marketing y el historial de soporte del cliente, podrá trabajar de manera más eficiente y tomar mejores decisiones al instante.

En pocas palabras, la CDI unifica y organiza los datos para ofrecer interacciones con los clientes más relevantes y significativas. Todos los sistemas extraen la información de una fuente única de verdad, así que los equipos pueden acceder más rápido a los datos que necesitan y reducir el trabajo manual. Esto les permite dedicar su tiempo a tareas de alto valor, mejorando así la eficiencia y la productividad.

Del mismo modo que no hay dos clientes iguales, la customer data integration tampoco sigue un enfoque universal. Cada empresa tiene sus propias necesidades, por eso existen distintos tipos de CDI que resultan útiles en diferentes momentos. Los principales métodos de CDI son la consolidación, la propagación y la federación, y cada uno ofrece sus propias ventajas y aplicaciones. A continuación se explican en detalle.

La consolidación consiste en reunir los datos de todos sus sistemas y almacenarlos en un único lugar centralizado, como un almacén de datos. Piense en este repositorio central como una gran biblioteca que reúne toda la información de sus clientes, para que sus equipos puedan encontrarla, utilizarla y compartirla con mayor facilidad.

Imagine recopilar datos de ventas de su CRM, métricas de interacciones de marketing e inventario de productos de su sistema de comercio electrónico, y reunirlos en una única plataforma de datos que esté profundamente integrada en su CRM. Este proceso suele implicar el uso de canalizaciones ETL (Extract, Transform, Load), que extraen los datos de distintas fuentes, los depuran y estructuran para garantizar su coherencia, y los cargan en el repositorio central.

Con la plataforma de datos correcta, puede agilizar los procesos ETL accediendo directamente a los datos en su origen, tanto si están en un lago de datos como en un almacén de datos. Así se elimina la necesidad de mover o transformar los datos entre sistemas. Las tecnologías de integración avanzadas, como las API , los SDK y los conectores, también desempeñan un papel clave al facilitar las transferencias de datos en tiempo real o por lotes entre sistemas.

Si los datos están unificados, sus equipos trabajan desde una fuente única de verdad, lo que reduce los errores y las incoherencias. Esto ayuda a los equipos a:

• Mejorar la toma de decisiones y la colaboración mediante una única fuente de información fiable, así como impulsar las soluciones de IA con datos precisos.
• Simplificar los informes y análisis.
• Proporcionar un entorno unificado y estructurado para obtener información más detallada.
• Crear conjuntos de datos completos y estáticos que reflejen el estado de la información en puntos concretos del tiempo y faciliten los análisis históricos.

La propagación actualiza y comparte datos automáticamente entre sistemas cuando se produce un cambio para que todas sus herramientas permanezcan sincronizadas al instante. Esto evita tediosas tareas de actualización manuales. Imagine que un cliente actualiza su correo electrónico en una plataforma y, al instante, el cambio se refleja en su CRM, herramientas de marketing y panel de análisis, sin necesidad de realizar pasos adicionales.

Supongamos que un cliente actualiza su información de contacto en su sitio web. Gracias a la propagación, ese cambio se refleja de inmediato en su CRM, en su plataforma de marketing y en sus herramientas de soporte sin necesidad de que lo modifique manualmente. Esa conexión constante crea un perfil de cliente unificado, lo que permite a su organización:

• Garantizar que los datos sean coherentes, recientes y estén siempre actualizados.
• Reducir el trabajo manual y eliminar los errores causados por discrepancias de datos.
• Confiar en los datos sincronizados para mejorar la interacción con los clientes.

La federación es como tener una llave universal que permite acceder a los datos de distintos lugares sin necesidad de moverlos. A diferencia de la consolidación, que implica transferir datos a un repositorio central a través de procesos como ETL, la federación se conecta a los datos en su ubicación original. Este método evita copiar los datos: los conecta en su ubicación original y facilita el acceso sin duplicar la información.

Mediante herramientas como Data Cloud Zero Copy Integration o MuleSoft , las empresas pueden extraer datos de clientes desde otros sistemas —por ejemplo, bases de datos locales, almacenamiento en la nube o plataformas de terceros— sin necesidad de transferirlos físicamente. Cuando los datos residen en almacenes o lagos de datos, moverlos a otro sistema puede resultar muy costoso. Con File Federation, esto deja de ser un problema. Esto permite a las organizaciones:

• Minimizar los costes de almacenamiento al evitar la duplicación de conjuntos de datos.
• Preservar los datos en su ubicación original para garantizar un mejor cumplimiento normativo y una gobernanza más sólida.
• Disponer de acceso flexible y bajo demanda a diversas fuentes de datos.
• Extraer conclusiones y tomar medidas basadas en los datos, todo desde Salesforce.

Seamos realistas: cuando los datos de los clientes están dispersos entre distintas herramientas y departamentos, es fácil que se pierda información por el camino. Los representantes de ventas no están al tanto de todas las campañas de marketing. Los equipos de atención al cliente no pueden ver las compras anteriores. Los especialistas en marketing pasan semanas creando segmentos de audiencia.

Esa falta de visibilidad sobre las necesidades de sus clientes puede frenar el crecimiento de su negocio, pero la customer data integration ha llegado para cambiar las reglas del juego. Al reunir todo en un sistema unificado, la CDI permite a todos los departamentos, desde ventas hasta cumplimiento, ofrecer mejores experiencias, tomar decisiones más rápidas y tener interacciones más significativas.

La customer data integration constituye el pilar fundamental de una IA basada en agentes eficaz. Piénselo de esta manera: por muy avanzados que sean sus modelos de IA, los resultados dependerán de los datos con los que trabajan. Una base de datos unificada y de alta calidad es esencial, porque permite a los sus agentes de IA tomar decisiones basadas en la información más precisa y actualizada.

La integración de datos le permite romper los compartimentos de datos aislados, así como crear una visión completa y fiable de cada cliente. Esto es fundamental porque permite que la IA opere con una comprensión completa del recorrido, las preferencias y las interacciones de cada cliente. Por ejemplo, una empresa de servicios financieros puede utilizar datos integrados para proporcionar evaluaciones precisas y en tiempo real del riesgo crediticio, garantizando así que las decisiones se basen en las últimas condiciones del mercado y en el comportamiento de los clientes.

En particular, una plataforma de datos unificada facilita que los agentes de IA a accedan a los datos y actúen con agilidad. Esta integración es clave para automatizar los flujos de trabajo, realizar análisis avanzados e impulsar aplicaciones basadas en IA. Sin ella, incluso los modelos de IA más avanzados se quedarán cortos, lo que puede traducirse en errores costosos y oportunidades perdidas. Al apostar por una plataforma integral e integrada, su modelo de IA se convierte en el motor que impulsa el crecimiento y la innovación de su negocio.

Los datos desconectados crean puntos ciegos que pueden afectar a la experiencia del cliente. Sin una fuente única de verdad sobre los clientes, el equipo de ventas puede no darse cuenta de que un cliente fiel tiene una incidencia de asistencia sin resolver, anulando así cualquier oportunidad de venta adicional.

La customer data integration brinda a todos los departamentos acceso a la misma información actualizada. Cuando todos los equipos están alineados y no separados por compartimentos de datos aislados, pueden ofrecer experiencias de cliente coherentes, fluidas y capaces de generar confianza. Dado que el 72 % de los consumidores confía hoy menos en las empresas que el año pasado, fomentar esa confianza es una inversión de valor incalculable.

El gran objetivo de la CDI es lograr una visión integral de los clientes. En vez de lidiar con datos fragmentados, las empresas acceden a una visión completa del comportamiento del cliente, que abarca el historial de compras, la relación con marketing y las interacciones con el servicio de asistencia.

Imagínese a un representante de ventas que se prepara para una llamada. Gracias a la CDI, puede ver al instante que el cliente buscó recientemente un nuevo producto online, abrió un correo electrónico promocional y creó un ticket de soporte. Estos conocimientos permiten a los representantes de ventas personalizar su enfoque, fortalecer la relación con los clientes y aumentar las probabilidades de cerrar una venta con éxito.

Encontrar y acceder a los datos es solo el primer paso para conocer mejor a los clientes. Los datos unificados ayudan a las empresas a analizar tendencias, predecir resultados y actuar más rápido, lo que significa que sus equipos pueden brindar una mejor atención a los clientes y adelantarse a la competencia.

Tomemos como ejemplo a un equipo de comercio electrónico que está optimizando el lanzamiento de un producto. Al disponer de datos unificados, pueden ver y aplicar análisis a las tendencias de ventas, los comentarios de los clientes y los niveles de inventario para ajustar los precios o las promociones. O piense en un equipo de atención al cliente que utiliza modelos predictivos para identificar patrones, como la pérdida de clientes o posibles fallos de producto, y abordar los problemas de forma proactiva antes de que surjan complicaciones. Gracias a los datos integrados que impulsan estas decisiones, las empresas se vuelven proactivas en lugar de reactivas, lo que ofrece mejores resultados tanto para su negocio como para su base de clientes.

Los sistemas desconectados a menudo resultan en registros que carecen de orden y coherencia: contactos duplicados, perfiles obsoletos y brechas de datos. La CDI lo resuelve armonizando los datos en todas las plataformas.

La armonización es el proceso de alinear y estandarizar datos de distintas fuentes. Implica resolver incoherencias (por ejemplo, diferentes formas de escribir el nombre de un cliente), eliminar duplicados y rellenar vacíos mediante referencias cruzadas con otros conjuntos de datos. Al integrar y armonizar los datos, puede priorizar tanto la precisión y la coherencia como la rapidez y la comodidad.

Los datos precisos se traducen en menos errores, una toma de decisiones más acertada, soluciones de IA respaldadas por información de confianza y procesos más fluidos para sus equipos. Y para los clientes, significa disfrutar de experiencias personalizadas y sin frustraciones, como recibir una promoción adaptada a sus necesidades o resolver una incidencia rápidamente sin tener que repetir la misma historia una y otra vez.

Las ventajas de la CDI son innegables, pero hay algunos obstáculos que podrían interponerse en el camino, desde impedimentos técnicos hasta cambios en las necesidades comerciales. Estas son las dificultades más frecuentes que deben afrontar las organizaciones y lo que pueden hacer para que la customer data integration sea efectiva.

• Ejecución: uno de los mayores obstáculos es saber por dónde empezar. Sin objetivos claros ni un plan de integración definido, las empresas pueden sentirse rápidamente abrumadas por el volumen y la complejidad de sus datos. Por lo tanto, se recomienda empezar poco a poco. Identifique objetivos específicos, como mejorar la segmentación de clientes o sincronizar los datos de marketing y ventas, y luego cree su plan de integración en torno a esas prioridades.
• Problemas con los datos históricos: los datos antiguos pueden estar desordenados, por ejemplo, con perfiles de clientes incompletos, registros duplicados o información guardada en formatos obsoletos. Integrar los datos históricos en sistemas modernos no es una tarea fácil, así que antes de sumergirse en la integración, audite los datos existentes. Céntrese en depurar y estandarizar los datos para evitar incidencias más adelante. Un administrador de datos o un equipo dedicado puede ayudar a garantizar la coherencia a largo plazo.
• Administración de varias fuentes de datos: a menudo, los datos están dispersos por muchos lugares, como CRM, hojas de cálculo y sistemas antiguos. Algunas empresas también utilizan métodos de almacenamiento más nuevos, como los lagos de datos, que combinan la estructura de las bases de datos tradicionales con la flexibilidad de los sistemas de big data. Cada fuente puede emplear formatos o estructuras distintos, lo que convierte la integración en un rompecabezas complejo. Para resolverlo, puede invertir en herramientas que sean compatibles con distintos tipos y formatos de datos. Plataformas como MuleSoft permiten conectar centenares de fuentes de datos, lo que facilita reunir toda la información en un solo lugar.
• Tipos de datos en evolución: a medida que adopta nuevas herramientas y tecnologías, surgen nuevos tipos de datos, como los procedentes de dispositivos IoT, mediciones de redes sociales o datos no estructurados como las transcripciones de llamadas. Estos nuevos formatos pueden generar problemas de compatibilidad. Una vez más, la solución a este problema está en la plataforma. Elija una solución de integración que sea lo suficientemente flexible como para adaptarse.
• Selección de plataforma: con tantas soluciones de customer data integration en el mercado, encontrar la más adecuada puede ser una tarea compleja. Algunas plataformas priorizan la facilidad de uso, mientras que otras destacan por su capacidad de ampliación o funciones avanzadas. Céntrese en las necesidades únicas de su negocio. Opte por herramientas que evolucionen al ritmo de su negocio, ofrezcan seguridad y se integren fácilmente con su tecnología existente.
• Riesgos de seguridad y privacidad: la customer data integration aumenta el riesgo de infracciones de cumplimiento, especialmente en lo que respecta a la información confidencial, como los datos personales o financieros. En este ámbito, elegir bien las herramientas marca la diferencia. Al hacer de la protección de la privacidad un pilar central de su estrategia de datos, reforzará la confianza de sus clientes en su empresa.
• Mantenimiento continuo: la integración no es un proceso que pueda configurar y olvidar. Los sistemas y las necesidades empresariales evolucionan, por lo que su marco de integración necesitará supervisión y actualizaciones periódicas para seguir siendo eficaz. Sus equipos deben tratar la CDI como un proceso vivo. El mantenimiento proactivo le permitirá ahorrar tiempo y recursos a largo plazo.

Con las herramientas adecuadas, unos objetivos claros y un enfoque proactivo, la CDI deja de ser un reto para convertirse en una oportunidad de ofrecer experiencias de cliente excepcionales.

Sabemos que una buena customer data integration empieza por elegir la herramienta adecuada, pero hablaremos de ello más adelante. Primero, vamos a plantear cómo sentar una base sólida que le permita realizar mejoras continuas. Estas tres estrategias aumentarán las probabilidades de éxito de su integración de datos.

Antes de unificar los datos, debe saber exactamente con qué está trabajando. Comience por identificar todas las fuentes de datos de su negocio: CRM, plataformas de correo electrónico, hojas de cálculo, sistemas de comercio electrónico o incluso bases de datos heredadas. Haga un balance de lo que contiene cada fuente, cómo se usa y quién la supervisa.

Documentar todas las fuentes de datos en un inventario le permite asegurarse de que no se omita ningún elemento esencial. Si, por ejemplo, su sistema de atención al cliente queda fuera de la integración, los agentes podrían no tener acceso a datos críticos, como el historial de compras o las incidencias abiertas. Este paso sienta las bases para una integración completa y precisa.

Como hemos mencionado, la integración no se detiene una vez que sus sistemas están conectados, sino que es un proceso continuo que debe supervisarse. Ahí es donde entra en juego un administrador de datos. Esta persona o equipo se encarga de garantizar la calidad de los datos, resolver las incoherencias y mantener el sistema conforme a las normativas de privacidad.

Considere al administrador de datos como la persona que vela por la integridad de su información. Su función consiste en limpiar los registros desactualizados, eliminar duplicados y proteger los datos sensibles. Definir con claridad quién lidera sus esfuerzos de CDI le ayudará a evitar uno de los fallos más frecuentes: integrar los datos y no darles seguimiento.

Tanto las fuentes de datos como las necesidades de los clientes están en constante evolución. Para mantener la eficiencia de su marco de integración es fundamental llevar a cabo auditorías periódicas, pues le ayudarán a detectar ineficiencias, identificar nuevas fuentes de datos que integrar y optimizar los flujos de trabajo para alcanzar mejor sus objetivos.

Por ejemplo, es posible que su sistema necesite ajustes para incluir nuevas herramientas o tipos de datos (como mediciones de las interacciones en redes sociales o datos de dispositivos IoT). Las auditorías también brindan la oportunidad de mejorar su sistema con automatización o nuevas herramientas de análisis, haciendo así que sus datos sean aún más útiles y procesables. Al optimizar continuamente la integración, sabe que sus datos siguen siendo un activo poderoso para ofrecer una mejor experiencia de cliente.

En el mercado hay muchas herramientas de CDI, pero... ¿cómo puede saber cuál es la que más le conviene? ¿Qué marca realmente la diferencia? La clave es saber qué priorizar. Al valorar sus opciones, debería centrarse en estos tres factores:

Su negocio (y sus datos) crecerán con el tiempo, por lo que su herramienta de integración debe mantenerse al día. Busque una plataforma capaz de gestionar volúmenes de datos en crecimiento, conectarse con nuevos sistemas a medida que los incorpore y ampliarse al ritmo de las necesidades de su negocio.

Por ejemplo, si su empresa se expande a nuevos mercados, es posible que deba integrar fuentes de datos de clientes adicionales, como CRM localizados o plataformas de ventas regionales. Con una herramienta ampliable no tendrá que empezar de cero cuando su panorama de datos se vuelva más complejo.

Es un hecho que la confianza del cliente se construye en función de cómo se protegen sus datos, por lo que la seguridad no es negociable. La herramienta de CDI adecuada debe ofrecer cifrado de nivel empresarial, cumplir con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), y disponer de controles de privacidad avanzados.

Preste atención a las herramientas que brindan funciones como acceso basado en roles, para que solo los miembros autorizados del equipo puedan ver o editar información confidencial. De esta manera, sabrá que sus datos se manejan de forma segura, lo que es especialmente útil durante las auditorías y para satisfacer requisitos de cumplimiento estrictos.

Las mejores herramientas de integración simplifican los procesos complejos. Una interfaz fácil de usar y opciones low-code o no-code permiten que su equipo empiece a trabajar rápidamente sin depender en exceso del departamento de TI. No todos los equipos, y mucho menos todas las personas, serán expertos en gestión de datos. Sin embargo, una plataforma fácil de usar puede capacitar a cualquier persona para aprovechar los datos de manera más eficaz. De esta manera, sus expertos podrán centrarse en tareas más importantes mientras la plataforma se encarga del resto.

Por ejemplo, un especialista en marketing debería poder extraer datos de distintas fuentes para crear segmentos de audiencia sin necesidad de programar ni recurrir a un experto en datos. Las herramientas intuitivas permiten a los equipos de toda la organización trabajar directamente con los datos, lo que agiliza los procesos y evita cuellos de botella.

Data Cloud de Salesforce es una potente herramienta que reúne todos sus datos, sin importar dónde estén almacenados. Unifica los datos estructurados y no estructurados en una vista única y fiable dentro de Salesforce. Esto significa que obtendrá una imagen completa de sus clientes desde una única plataforma totalmente integrada con Salesforce.

¿Cómo logra Data Cloud integrar datos de cualquier tipo y procedencia? Mediante el uso de conectores prediseñados o integraciones de copia cero que extraen datos de plataformas como AWS, Snowflake y Google Big Query. Esto garantiza que sus datos estén completos, actualizados y listos para usarse.

Lo más importante es que Data Cloud impulsa la IA y la IA basada en agentes. Al fundamentar la IA en datos propios, los agentes de IA actúan con mayor inteligencia y exactitud. También permite la automatización a través de flujos de trabajo activados por datos, análisis avanzados y aplicaciones impulsadas por IA. Esto le ayuda a optimizar los procesos, obtener información valiosa y crear soluciones innovadoras.

Data Cloud está diseñado para que todos los miembros de su organización puedan utilizarlo. Gracias a las herramientas low-code y pro-code, su equipo puede acceder a los datos y utilizarlos, lo que promueve una cultura de autonomía y decisiones basadas en información.

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