CRM vs CDP: ¿Cuáles son las principales diferencias?

Para las marcas de hoy en día, uno de los objetivos más importantes es capturar los datos obtenidos de las interacciones individuales con los clientes y aprovechar esta inmensa cantidad de datos sin procesar y desconectados para ofrecer experiencias de cliente oportunas, relevantes y personalizadas. En consecuencia, el software CRM ahora se considera una pila de tecnología de marketing esencial.

Un CRM captura, centraliza, organiza y pone a disposición continuamente Interacción con el cliente y datos de transacciones, de modo que se pueda utilizar para lograr objetivos clave como identificar nuevas oportunidades de ventas, administrar campañas de marketing y registrar, rastrear, analizar y resolver problemas de servicio al cliente.

Este último objetivo es una aplicación relativamente más reciente de las plataformas CRM, que desde que se introdujo en la década de 1980 se han utilizado principalmente para apoyar las funciones de ventas y marketing. Salesforce, el proveedor de CRM más grande del mundo, describe la evolución de los CRM de esta manera:

Aunque los sistemas CRM se han utilizado tradicionalmente como herramientas de ventas y marketing, la atención al cliente es un segmento creciente de CRM y una pieza fundamental en la gestión de una relación holística con el cliente. El cliente de hoy puede plantear un problema en un canal y luego cambiar al correo electrónico o al teléfono para resolverlo en privado.

Si bien las diferentes plataformas y proveedores de CRM ofrecen varias funciones, en un nivel básico generalmente se utilizan para respaldar las siguientes operaciones principales:

• Gestión de contactos: Capturar información actualizada sobre los clientes (por ejemplo, datos de contacto, correspondencia, notas de conversación o grabaciones) y ponerla a disposición de todos los equipos relevantes.
   
• Gestión de clientes potenciales: Seguimiento de actividades, tareas y objetivos de canalización a lo largo de todo el recorrido del cliente, desde la interacción inicial con el cliente hasta una transacción.
   
• Previsión de ventas: Uso de datos para mejorar la visibilidad en todos los pipelines, puntuar y calificar con mayor precisión a los clientes potenciales, ver qué tan cerca de alcanzar sus objetivos y generar informes para administrar y motivar a los equipos de ventas y a los empleados individuales.
   
• Mensajería instantánea: Permitir que los colegas, independientemente de si están ubicados en la oficina corporativa o si trabajan en diferentes lados del mundo en sus respectivas oficinas en casa, dialogan de manera eficiente que (si se hace correctamente) complementa los procesos de ventas diarios en lugar de distraerlos. Por ejemplo, considere un representante de ventas que tiene una conversación telefónica con un cliente.
   
  Las cosas van bien y el vendedor calificado está marcando todas las casillas correctas: demostrar escucha activa, establecer una buena relación, establecer confianza y fomentar una relación. Hasta ahora, bien. Sin embargo, el cliente hace una pregunta muy técnica que el representante de ventas no puede responder.
   
  En lugar de poner al cliente en espera, lo que podría impedir el impulso o tal vez incluso terminar el compromiso, en tiempo real el representante de ventas envía a su colega un mensaje instantáneo y en segundos recibe la información que necesita para transmitir al cliente impresionado.
   
• Seguimiento e integración de correo electrónico: Sincronizar los clientes de correo electrónico para brindar a los equipos de ventas (así como a otras partes interesadas relevantes, como los equipos de marketing y soporte) una vista completa de los clientes, contactos, calendarios y clientes potenciales, y todo sin tener que iniciar sesión en diferentes sistemas. Todo se puede ver y administrar a través de un flujo de trabajo único y familiar.
  
• Uso compartido de archivos y contenido: Cargar activos (por ejemplo, propuestas, presentaciones, cotizaciones, etc.) en una ubicación central, para que diferentes equipos puedan acceder a ellos y editarlos, independientemente de dónde o cuándo estén trabajando.
   
• Análisis basados en paneles: Agregar y mostrar datos en un tablero, que se puede personalizar para respaldar las necesidades de información de diferentes equipos e individuos. Por ejemplo, los representantes de ventas generalmente querrán un acceso rápido a datos como puntajes de clientes potenciales e información de contacto actualizada, mientras que los equipos de marketing están interesados en el rendimiento de la campaña y los equipos de soporte quieren saber sobre los problemas de servicio y su estado asociado (nuevo, abierto, escalado, resuelto, etc.).
   

Antes de cambiar el foco de atención a los CDP, debemos resaltar que algunas plataformas de CRM admiten operaciones avanzadas, como la integración con sistemas de automatización de marketing y servicio al cliente.

Sin embargo, todas las plataformas dignas de la etiqueta CRM en el mercado global, que actualmente es valorado en USD $58.82 mil millones y se prevé que suba un 13,8% para 2030— hará todo lo anterior (aunque varios harán más, y otros harán mucho más).

Los equipos de ventas no son los únicos que necesitan una forma práctica y confiable de convertir una enorme cantidad de información sin procesar en inteligencia procesable que impulse una toma de decisiones más rápida y mejor.

Los equipos de marketing pueden verse desbordados y abrumados con datos de clientes y campañas; especialmente porque el mapa moderno del viaje del cliente no es corto y estático, sino que es complejo, lo que a menudo resulta en silos de datos. Afortunadamente, existe una solución poderosa que convierte el caos en claridad: el CDP.

En esencia, un CDP captura información sobre el comportamiento del cliente, conocida en el mundo del marketing como "señales digitales", a través de varios canales y puntos de contacto. Estos datos se utilizan para proporcionar una visión profunda de 360 grados de los clientes (a través de varios procesos como la integración de datos, la limpieza de datos, la resolución de identidades y la segmentación), para ofrecer experiencias omnicanal personalizadas.

El Customer Data Platform Institute define un CDP como "software empaquetado que crea una base de datos de clientes persistente y unificada a la que pueden acceder otros sistemas". Analicemos los elementos clave de esta definición:

• "Software empaquetado": Un CDP es un sistema preconstruido, lo que significa que la implementación no requiere la habilidad técnica avanzada, el tiempo, el costo y la aceptación de riesgos de un proyecto típico de almacenamiento de datos. Teniendo esto en cuenta, generalmente se requiere cierta asistencia técnica para cumplir con requisitos organizacionales específicos (por ejemplo, flujos de trabajo automatizados, niveles de acceso, cumplimiento, etc.).
• "Crea una base de datos de clientes persistente y unificada": Un CDP establece una visión integral de cada cliente mediante la captura de datos de varios sistemas, la asociación de datos relacionados con el mismo cliente y el almacenamiento de datos para rastrear el comportamiento a lo largo del tiempo. Un CDP también admite identificadores personales utilizados para orientar mensajes de marketing personalizados y realizar un seguimiento de los resultados de marketing a nivel individual.
• "Accesible a otros sistemas": Los datos almacenados en un CDP pueden ser utilizados por otros sistemas en el entorno para el análisis y para administrar y mejorar las interacciones con los clientes.

Al igual que con las plataformas CRM, hay una amplia variedad de plataformas CDP disponibles en el mercado que van desde relativamente básicas hasta altamente sofisticadas. En un nivel fundamental, un CDP se utiliza para admitir las siguientes funciones básicas:

• Recolección de datos: Al eliminar los silos, el CDP recopila datos de varios sistemas en el entorno, como plataformas CRM, proveedores de servicios de correo electrónico (ESP), plataformas de administración de datos (DMP) y sistemas de punto de venta (POS), a través de API interactivas, lotes y flujos.
• Unificación de perfiles: Crear perfiles de clientes individuales mediante la "depuración" de datos (es decir, la corrección de datos incorrectos, incompletos, duplicados o erróneos en un conjunto de datos) y la vinculación de múltiples dispositivos a un solo individuo.
• Segmentación: Dividir un público objetivo grande y diverso en categorías funcionales más pequeñas cuyos miembros comparten ciertos rasgos, características y detalles.
• Toma de decisiones: Uso de reglas y análisis predictivos para identificar cuatro tipos de relevancia: los clientes más relevantes para interactuar, los temas más relevantes para cubrir, los canales más relevantes para usar y la hora/día más relevante para interactuar. Los CDP avanzados también aprovechan la AI y el aprendizaje automático para hacer que la toma de decisiones sea manejable y efectiva.
• Orquestación: Identificar y ejecutar las siguientes mejores acciones determinadas por el motor de toma de decisiones (como se discutió anteriormente). Esto es esencial para crear experiencias omnicanal fluidas a medida que los clientes viajan a lo largo del recorrido del cliente.
• Activación: Envío de segmentos de clientes a herramientas de participación, para lanzar y dirigir campañas de correo electrónico, mensajería móvil y campañas de redes sociales.

Esta es una de las áreas clave en las que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático encajan a la perfección con los objetivos de muchos equipos de marketing. La necesidad de tomar decisiones basadas en datos ha crecido considerablemente en los últimos años, y el camino para convertirse en una organización basada en datos ha sido más empinado y rocoso de lo que muchas organizaciones esperaban. Tener los datos es una cosa, analizarlos y hacerlos procesables es otra.

Los datos siempre han sido clave para el análisis analítico en marketing. Para que las tecnologías de AI sean efectivas, requieren grandes cantidades de datos. Por lo tanto, no es de extrañar que sean útiles para extraer información, métricas y tendencias clave para las marcas. Cuando la AI se combina con la inteligencia empresarial, las marcas pueden obtener una visión más completa de sus ecosistemas, tendencias en el mercado y comportamiento de los clientes.

La AI también puede automatizar procesos, liberando a los equipos para que se sumerjan en los resultados de sus iniciativas, tomen decisiones estratégicas más rápidamente y construyan relaciones más duraderas con sus clientes al proporcionar valor a cambio de los datos de los clientes.

Enfoque en los datos

Fuentes de datos

Casos de uso

Integración

Brindar a los clientes una experiencia personalizada a lo largo del recorrido del cliente, y a través de dispositivos, canales y puntos de contacto, no solo es importante: en el panorama general y a largo plazo, puede ser la diferencia fundamental entre prosperar y luchar.

De maneras diferentes pero complementarias, las plataformas de CRM y los CDP permiten a las marcas cumplir la promesa y el potencial de la personalización, esencial para optimizar la experiencia del cliente, impulsar la ventaja competitiva y aumentar los resultados.

Sitecore CDP

Sitecore CDP Conecta datos para experiencias de cliente relevantes y holísticas que impulsan las conversiones y los ingresos. Las características y funcionalidades clave incluyen:

• Recopilación de datos de clientes: Capture cada clic, búsqueda, toque y señal de compra de todos los canales para obtener información procesable.
• Datos en tiempo real, contexto en tiempo real: comprenda el contexto de cada interacción y adapte la experiencia del cliente (CX).
• Lagos de datos inteligentes: acceda a páginas vistas, búsquedas, transacciones y otros eventos de clientes, todo optimizado para información visual, exportaciones, flujos de BI y entrenamiento de modelos de AI.
• Datos de origen desbloqueados: Impulse la interacción personalizada en todos los ecosistemas, sin comprometer la privacidad.
• Connect para activar: Ingiera datos de SCV, CRM, ESP, DMP, POS y más a través de API interactivas, por lotes y de transmisión.
• Segmentación en tiempo real: diríjase a segmentos como audiencias en todo el ecosistema para impulsar las conversiones.

Para obtener más información sobre Sitecore CDP, realice un Visita guiada de autoservicio, o programando un Demostración personalizada.

Explore el conector Sitecore CDP-Salesforce

Sitecore CDP se integra a la perfección con Salesforce, que es la plataforma CRM líder en el mundo. El conector Sitecore CDP pasa la información de identificación del cliente, como la dirección de correo electrónico o los ID hash, al ecosistema de personalización de Salesforce Marketing Cloud. Esto permite a Salesforce Marketing Cloud aprovechar los segmentos de clientes enriquecidos de Sitecore CDP para su Journey Builder, Audience Builder, Personalization Builder, Content Builder y Analytics Builder.

Más información sobre el Conector Sitecore CDP Salesforce Marketing Cloud (SFMC).