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7 pasos clave para la implementación  de su base de datos de clientes
25
May

7 pasos clave para la implementación de su base de datos de clientes

Según un estudio de Capgemini* realizado en 2015, solo el 35 % de los proyectos de datos se consideran exitosos. La principal causa de los fracasos no se debe a la falta de datos de los clientes, ni a la falta de herramientas tecnológicas. Esta causa radica muchas veces en la fragilidad de la fase de configuración: objetivos comerciales que previamente se han identificado mal, olvido del componente humano y, en consecuencia, una fase de configuración incorrecta.

A continuación se ofrecen 7 pasos para evitar la mayoría de los errores y para abordar de forma estructurada la implementación de su base de datos de clientes.

Paso 1: Definir las personas involucradas en el proyecto

El criterio humano es, con diferencia, el primer factor de éxito. Se trata de reunir:

  • Un patrocinador: el líder del proyecto. Es el representante de los órganos de administración de la empresa. Da vida al proyecto y coordina a los actores.
  • Un equipo multidisciplinario y transversal: el personal operativo de todos los servicios relacionados con los clientes (web, producto, comercio, servicio posventa…). La integración de este equipo es la mejor manera de conocer todos los datos de los clientes que serán útiles con fines de marketing.
  • Un experto técnico: a menudo los principales retos para recuperar y conciliar los datos procedentes de diferentes estratos del sistema de información son de carácter técnico.
  • Un Data Scientist o Data Analyst para explorar los datos y predecir el comportamiento del cliente
  • Un Chief Data Officer (CDO) encargado del seguimiento de la calidad de los datos
  • Un DPO (delegado de protección de datos), indispensable. Vela por que la base de datos cumpla con el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).

 

Paso 2: Adoptar la privacidad por diseño y por defecto

Se trata de tener en cuenta los requisitos en materia de protección de datos personales desde el diseño de la base de datos. Hágase una serie de preguntas:

  • ¿Estoy tratando con datos sensibles? ¿Datos que identifican directamente? ¿Datos anónimos?
  • ¿Puedo justificar por qué estoy recogiendo estos datos?
  • ¿Puedo demostrar el consentimiento de cada uno de mis contactos?
  • ¿Hay una purga regular de datos irrelevantes? ¿Se respeta el plazo de conservación de datos?
  • ¿Se han implantado reglas de protección de datos? Se trata de la minimización y seudonimización de los datos para que el tratamiento cumpla con los requisitos del RGPD y garantice la protección de los derechos de los interesados.
  • ¿Existe transferencia de datos a terceros o fuera de la UE?
  • ¿Quién tiene acceso a los datos ?

 

Con el RGPD, los subcontratistas con los que colabora ahora son responsables. Compruebe sus obligaciones organizativas y técnicas, es decir:

  • ¿Cuál es la política de exportación de datos?
  • ¿Qué equipos se han implementado para detectar violaciones de datos?
  • ¿Qué estrategia de comunicación se ha previsto en caso de filtraciones? En otras palabras, ¿se respetará el plazo de 72 horas?

 

Paso 3: Identificar los objetivos y las necesidades

Antes de lanzarse de cabeza a la implementación de un proyecto de datos de clientes, resulta fundamental definir con mucha precisión:

  • Sus objetivos: adquirir nuevos contactos, convertir los potenciales clientes en clientes, fomentar recompras, reducir la tasa de rescisión, establecer una relación con el cliente, aumentar la cifra de negocios web, reactivar, mejorar la tasa de insatisfacción, recompensar a los clientes, realizar ventas cruzadas, publicitar todas las ofertas…
  • Los canales utilizados: correo electrónico, SMS, notificación web, notificación móvil, correo dirigido, puntos de reparto de paquetes, llamada saliente, llamada entrante, pantalla, redes sociales, personalización del sitio web…
  • Las herramientas que se conectarán a la base: herramientas para activar campañas de marketing (enrutamiento de correo electrónico, SMS, notificación móvil), herramientas para activar campañas publicitarias (DSP, SSP…), herramientas de personalización de sitios web, herramientas de informes de type data visualization, DMP, etc.

 

Paso 4: ¿Qué datos son relevantes para recuperar?

Se trata de realizar una auditoría de datos y un mapeo de sus sistemas de información. Los datos conservados deben estar dentro de los objetivos establecidos en el paso 3. Recuperará todos los datos de clientes que resulten útiles para fines de segmentación o marketing personalizado.

  • Datos declarativos
  • Datos sociodemográficos
  • Datos relacionados con compras web o físicas
  • Datos relacionados con las reacciones de las campañas de marketing: aperturas, clics, conversión, puntuación de reactivación, puntuación de apetencia…
  • Datos de navegación relacionados con sus sitios web: páginas visitadas
  • Datos contextuales
  • Datos internos: el catálogo de productos …

Enumerar también los identificadores usados en cada base de datos para identificar posibles reconciliaciones.

 

Paso 5: Reconciliar los datos alrededor de un identificador único

La cuestión que se plantea en esta etapa es cómo reconciliar todos estos datos entre ellos para beneficiarse de una vista del cliente única. El verdadero marketing de cliente solo es posible al vincular con éxito los ID de los diferentes puntos de contacto entre ellos: cookie web, cookie móvil, dirección de correo electrónico, ID de dispositivo (ID de publicidad, IDFA), número de teléfono, cuenta de cliente … Existen varias posibilidades para vincular los identificadores:

  • El enfoque determinista basado en las claves de reconciliación entre los identificadores (normalmente la dirección de correo electrónico). Se trata de hacer el onboarding de forma progresiva en momentos clave, como al iniciar sesión o al abrir un correo electrónico. Este enfoque es muy fiable pero largo y con un volumen limitado.
  • El enfoque probabilístico que intenta conectar diferentes dispositivos a un individuo escuchando señales “débiles” como el sistema operativo, la dirección IP… Este enfoque se considera aproximado, pero con un volumen mayor.
  • Utilizar las herramientas de Facebook (audiencia personalizada) o Google.
  • Recurrir a proveedores de CRM onboarding respaldados por redes de socios, incluyendo proveedores de envío de correos electrónicos, sitios editoriales o gigantes del comercio electrónico.

 

Paso 6: Controlar y optimizar la calidad de los datos

La multiplicidad y la heterogeneidad de las fuentes de datos amplifican las inexactitudes en estas. Líneas en blanco, valores atípicos, sensores defectuosos, errores tipográficos… Tener una base de datos de clientes completa y actualizada resulta fundamental para beneficiarse de ella. ¿Cuáles son los datos no cualitativos? ¿Los datos concuerdan? Y seguir la evolución de ciertos indicadores como la tasa de datos completados, la tasa de duplicados, la tasa de devoluciones PND (correos no distribuidos o NPAI postal), la tasa de correos electrónicos NPAI, la tasa de fiabilidad…

Para obtener más información sobre los KPI, puede leer el siguiente artículo : http://www.cabestan.com/kpi-de-qualite-de-donnee-crm/

 

Paso 7: Analizar los datos

Pasemos a la fase de inteligencia de datos: análisis, modelado y visualización. El análisis descriptivo de los datos normalmente da como resultado una segmentación relevante de la base de clientes. El análisis exploratorio identifica vínculos entre datos para predecir comportamientos. Los vínculos entre los datos conducen a modelos de puntuación, los más conocidos son la puntuación de apetencia, la puntuación de riesgo y la puntuación de cancelación.

La conexión con una herramienta de visualización de datos para recuperar y compartir información de manera eficaz resulta fundamental y favorece la toma de decisiones.

 

* Cracking the data conundrum (Descifrando el enigma de los datos)