Una sólida estrategia de marketing para clientes es imprescindible. Sin embargo, todavía hay muchos anuncios mal dirigidos que molestan a sus posibles clientes. Según un estudio de McKinsey, el 71 % de los consumidores esperan que las empresas entreguen anuncios personalizados, y el 76% se frustra cuando esto no sucede. Existen diversas formas de lograr relevancia en la publicidad, y una de ellas es utilizar un buen modelo de datos de clientes. ¡Siga leyendo para conocer los beneficios de tenerlo en su lugar!
¿Qué es un Modelo de Datos de Cliente?
Un modelo de datos de cliente (CDM) define cómo se almacena la información sobre sus clientes en la base de datos (DB). Al igual que cualquier otro modelo de datos, consta de puntos de datos relevantes para el tema (que en este caso es el cliente), como transacciones, atributos y eventos, representados en la figura a continuación. También contiene información sobre ciertas propiedades de esos puntos de datos, como el número de transacciones, y sobre las relaciones entre los puntos de datos. Antes de crear una base de datos, crea un modelo de datos y basa la arquitectura de tu DB en él.
Un modelo de datos de cliente puede verse así:
Cada una de estas variables contiene diferentes tipos de datos del cliente. Por ejemplo, puede contener datos de identidad, como nombre, dirección, correo electrónico y número de teléfono, o datos de participación, como la cantidad de veces que los clientes visitaron su tienda en el último mes y su compra promedio.
Algunos de sus datos pueden ser cuantitativos, como cuántas veces un cliente visitó su tienda en el último mes. Otros datos pueden ser cualitativos, como el contenido de las reseñas de los clientes. Además, los datos de los clientes pueden ser específicos del dominio, como las preferencias de diseño de automóviles, e incluir información de terceros, como perfiles demográficos y financieros.
Un elaborado modelo de datos de cliente le ayuda a combinar todos estos datos y aprovechar al máximo. Desglosemos esto a continuación.
¿Por qué Necesita un Buen Modelo de Datos de Cliente?
Con un buen CDM, todos los datos necesarios sobre sus clientes están limpios, consistentes y disponibles en un solo lugar. Como resultado, puede convertir fácilmente esta información en inteligencia para fundamentar su proceso de toma de decisiones empresariales y responder rápidamente a las necesidades de los clientes, mejorando su experiencia. Un informe afirma que las empresas que utilizan análisis extensos en marketing tienen más probabilidades de crecer más rápido que sus competidores. Pero sin un CDM adecuado, simplemente no puede utilizar herramientas de inteligencia de clientes impulsadas por datos.
Además, con un modelo de datos de cliente sólido, puede crear fácilmente un perfil de cliente de 360 grados, una representación unificada de datos de varios puntos de contacto relacionados con un cliente en particular. Con ello, puede resolver rápidamente los desafíos de marketing más comunes, como la venta cruzada y la retención.
Nuestra opinión es que un buen CDM es esencial para cualquier negocio: fortalece la posición de la empresa en el mercado y hace más felices a los clientes. Pero, ¿cómo se crea un modelo de datos de cliente?
Cómo Crear un Modelo de Datos de Cliente
Para construir un buen modelo de datos de cliente, debe recopilar datos de cliente de diversas fuentes y asegurarse de que estén limpios, consistentes y disponibles en un solo lugar. De esta manera, será adecuado para el análisis.
En primer lugar, debe asignar datos de diferentes fuentes a un objeto de cliente en su base de datos. Si encuentra el mismo nombre de cliente en dos fuentes, mantenga una instancia y enlace la otra a ella, en lugar de tener múltiples campos con el mismo nombre.
Pero, ¿cómo sabría que los registros de dos fuentes pertenecen al mismo cliente? Aquí es donde las propiedades de identidad primaria para cada cliente, denominadas claves de coincidencia, resultan útiles. Le ayudan a encontrar información sobre el mismo cliente en múltiples fuentes de datos. ¿Cómo? Veamos la figura a continuación.
Supongamos que tiene una fuente de datos con nombres de clientes (Fuente de datos 1), otra con información de contacto (Fuente de datos 2) y otra que contiene información sobre compras recientes (Fuente de datos 3). Puede utilizar los campos de nombre y apellido combinados como clave de coincidencia para las Fuentes de Datos 1 y 2, mientras que puede utilizar una dirección de correo electrónico para relacionar las Fuentes de Datos 2 y 3.
Como puede ver a continuación, la edad se almacena de manera diferente en dos de las fuentes de datos (una vez como entero y una vez como cadena). Esto constituye una discrepancia de datos, y necesitará utilizar un algoritmo para la resolución de conflictos.
Después de agregar todas las propiedades disponibles, debe eliminar toda la información irrelevante (suponga que no necesita la mezcla de café favorita del cliente ni la dirección de su hogar):
Una vez que haya recopilado y limpiado sus datos, finalmente puede construir su modelo de datos. Cada registro en su modelo necesitará un identificador único, como se muestra en la figura a continuación:
El diseño de su modelo de datos dependerá de las necesidades de su negocio y de las tareas que realizará con mayor frecuencia en su base de datos. Por ejemplo, es posible que necesite poder exportar eventos de comportamiento repetitivos en un formato específico si planea utilizar el aprendizaje automático para la predicción del comportamiento.
¿Qué Hace que un Buen Modelo de Datos de Cliente?
Un buen modelo de datos de cliente tiene las siguientes características:
- Buena calidad de datos. Los datos deben estar bien refinados: al mapear fuentes de datos a objetos de datos, considere todos los valores duplicados como una sola propiedad, incluso si existen variaciones en la ortografía.
- Adecuado para el propósito. Los datos organizados hacen que su análisis sea más eficiente. Incluya solo propiedades relevantes y elimine la redundancia. Por ejemplo, si vende juguetes, mantenga un registro de si los hijos del cliente asisten a una escuela privada o pública, pero no almacene la mezcla de café favorita del cliente. Esto también le ahorrará costos de almacenamiento de datos.
- Eficiente en tiempo. Debe almacenar sus variables de segmentación de manera concisa para aumentar la velocidad de segmentación. Por ejemplo, si planea segmentar según la dirección, almacene los parámetros de país, ciudad y dirección de la calle como propiedades separadas de la base de datos, en contraste con almacenar toda la dirección como una sola cadena.
- Fácil de entender y mantener. Recuerde que la comprensión de un modelo de datos por parte de una persona puede no ser la misma que la de otra. Si tiene relaciones complejas entre entidades dentro de su base de datos, asegúrese de que las relaciones sean lo suficientemente claras para quien utilice los datos en el futuro.
- Portable. Su modelo de datos debe poder implementarse fácilmente en bases de datos comúnmente utilizadas e integrarse con herramientas analíticas populares. De lo contrario, no podrá beneficiarse de las tecnologías de vanguardia y quedará rezagado con respecto a la competencia. La portabilidad también le permitirá aprovechar oportunidades de migración si decide cambiar a otra plataforma tecnológica en el futuro.
Conclusión
Diseñar un CDM es una tarea desafiante. Debe abordarlo minuciosamente, con una comprensión clara de los objetivos de su negocio y una descripción detallada de su audiencia. Aunque crear un CDM puede llevar más tiempo de lo que esperaba, no debe dudar en hacerlo; aumentará el valor de su negocio.
Puede ser desafiante preservar un CDM al migrar entre sistemas de asistencia técnica. Nuestro software de asistencia técnica garantiza que su modelo de datos de cliente permanezca intacto después de la migración. Nuestra herramienta asegura una transferencia de datos cuidadosa que preserva la estructura de sus datos. Y terminará con una mejor plataforma de asistencia técnica que mejora su servicio de atención al cliente.
