Una estrategia sólida de marketing dirigida al cliente es fundamental. Sin embargo, aún existen muchos anuncios mal dirigidos que resultan molestos para tus potenciales clientes. Según un estudio de McKinsey, el 71 % de los consumidores espera que las empresas ofrezcan anuncios personalizados, y el 76 % se frustra cuando esto no sucede. Existen diversas maneras de lograr la relevancia de los anuncios, y una de ellas es utilizar un buen modelo de datos de clientes. ¡Sigue leyendo para descubrir los beneficios de implementarlo!
¿Qué es un modelo de datos de clientes?
Un modelo de datos de clientes (CDM) define cómo se almacena la información sobre sus clientes en la database (BD). Como cualquier otro modelo de datos, consta de puntos de datos relevantes para el sujeto (que en este caso es el cliente), como transacciones, atributos y eventos, que se muestran en la figura siguiente. También contiene información sobre ciertas propiedades de dichos puntos de datos, como el número de transacciones y las relaciones entre ellos. Antes de crear una database, se crea un modelo de datos y se basa la arquitectura de la BD en él.
Un modelo de datos de clientes podría verse así:
Fuente: www.crystalloids.com
Cada una de estas variables contiene diferentes tipos de datos de clientes. Por ejemplo, puede contener datos de identidad (como nombre, dirección, correo electrónico y número de teléfono) o datos de interacción (como el número de visitas de los clientes a su tienda durante el último mes y su compra promedio).
Algunos de sus datos pueden ser cuantitativos, como cuántas veces un cliente ha visitado su tienda en el último mes. Otros pueden ser cualitativos, como el contenido de las reseñas de los clientes. Los datos de los clientes también pueden ser específicos de un dominio, como las preferencias de diseño de automóviles, e incluir información de terceros, como perfiles demográficos y financieros.
Un modelo de datos de clientes elaborado le ayuda a combinar todos estos datos y optimizarlos. Analicemos esto a continuación.
¿Por qué necesita un buen modelo de datos de clientes?
Con un buen CDM, todos los datos necesarios sobre tus clientes están limpios, son consistentes y están disponibles en un solo lugar. Como resultado, puedes convertir fácilmente esta información en inteligencia para fundamentar tu proceso de toma de decisiones empresariales y responder rápidamente a las necesidades de los clientes, mejorando así su experiencia. Un informe indica que las empresas que utilizan análisis exhaustivos en marketing tienen más probabilidades de crecer más rápido que sus competidores. ¡Pero sin un CDM adecuado, simplemente no puedes usar herramientas de inteligencia de clientes basadas en datos!
Además, con un sólido modelo de datos de clientes, puede crear fácilmente un perfil de cliente integral: una representación unificada de los datos de diversos puntos de contacto relacionados con un cliente en particular. Esto le permite resolver rápidamente los desafíos de marketing más comunes, como la venta cruzada y la retención.
Nuestro argumento es que un buen modelo de datos de clientes (CDM) es esencial para cualquier negocio: fortalece la posición de la empresa en el mercado y aumenta la satisfacción del cliente. Pero, ¿cómo se crea un modelo de datos de clientes?
Cómo crear un modelo de datos de clientes
Para crear un buen de datos de clientes , debes recopilar datos de diversas fuentes y asegurarte de que sean limpios, consistentes y estén disponibles en un solo lugar. De esta manera, serán aptos para el análisis.
Primero, debe asignar datos de diferentes fuentes a un objeto cliente en su database. Si encuentra el mismo nombre de cliente en dos fuentes, conserve una ocurrencia y vincule la otra, en lugar de tener varios campos con el mismo nombre.
Pero, ¿cómo saber si los registros de dos fuentes pertenecen al mismo cliente? Aquí, las propiedades de identidad principales de cada cliente, denominadas claves de coincidencia, resultan muy útiles. Ayudan a encontrar información sobre el mismo cliente en múltiples fuentes de datos. ¿Cómo? Veamos la siguiente figura.
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 una con información sobre compras recientes (Fuente de datos 3). Puede usar los campos de nombre y apellido combinados como clave de coincidencia para las Fuentes de datos 1 y 2, mientras que puede usar una dirección de correo electrónico para las Fuentes de datos 2 y 3.
Como puede ver a continuación, la edad se almacena de forma diferente en dos de las fuentes de datos (una vez como entero y otra como cadena de texto). Esto constituye una discrepancia de datos, y deberá utilizar un algoritmo para la resolución de conflictos.
Después de agregar todas las propiedades disponibles, debe eliminar toda la información irrelevante (supongamos que no necesita la mezcla de café favorita del cliente ni su dirección particular):
Tras recopilar y depurar los datos, finalmente podrá crear su modelo de datos. Cada registro del modelo necesitará un identificador único, como se muestra en la siguiente figura:
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 database. Por ejemplo, si planea usar aprendizaje automático para la predicción del comportamiento, es posible que necesite poder exportar eventos de comportamiento repetitivos en un formato específico.
¿Qué constituye un buen modelo de datos de clientes?
Un buen modelo de datos de clientes tiene las siguientes características:
- Buena calidad de datos. Los datos deben estar bien refinados: al asignar fuentes de datos a objetos de datos, considere todos los valores duplicados como una sola propiedad, incluso si existen variaciones ortográficas.
- adecuados para su propósito. Los datos organizados optimizan el análisis. Incluya solo las propiedades relevantes y elimine la redundancia. Por ejemplo, si vende juguetes, registre si los hijos del cliente asisten a una escuela privada o pública, pero no almacene su mezcla de café favorita. Esto también le permitirá ahorrar en costos de almacenamiento de datos.
- Ahorra tiempo. Debe almacenar sus variables de segmentación de forma concisa para aumentar la velocidad de segmentación. Por ejemplo, si planea segmentar por dirección, almacene los parámetros de país, ciudad y dirección postal como database , en lugar de almacenar la dirección completa como una sola cadena.
- Fácil de entender y mantener. Recuerda que la comprensión de un modelo de datos puede variar de una persona a otra. Si tienes relaciones complejas entre entidades dentro de tu database, asegúrate de que sean lo suficientemente claras para quienes utilicen los datos posteriormente.
- Portabilidad. Tu modelo de datos debe poder implementarse fácilmente en databasee integrarse con herramientas analíticas populares. De lo contrario, no podrás aprovechar las tecnologías de vanguardia y te quedarás atrás respecto a la competencia. La portabilidad también te permitirá aprovechar las oportunidades de migración si decides cambiar a otra plataforma tecnológica en el futuro.
Conclusión
Diseñar un CDM es una tarea desafiante. Debe abordarlo con minuciosidad, con una comprensión clara de sus objetivos comerciales y una descripción detallada de su público objetivo. Aunque crear un CDM puede llevar más tiempo del previsto, no dude en hacerlo; aumentará el valor de su negocio.
Puede resultar complicado preservar un modelo de datos de cliente (CDM) durante la migración entre mesas de ayuda. Nuestro software de mesa de ayuda garantiza que su modelo de datos de cliente permanezca intacto tras la migración. Nuestra herramienta asegura una transferencia de datos cuidadosa que preserva la estructura de sus datos. El resultado será una mesa de ayuda más moderna y eficiente que mejorará su servicio de atención al cliente.
