Afrontar el data journey y generar valor en real time con el CDP de Tealium
En el mundo de un sinfín de touchpoints e interacciones con los usuarios, los Customer Data Platform o CDP buscan ofrecer una visión única y unificada de las necesidades de nuestros clientes. ¿Estás familiarizado con un CDP?
En este artículo repasamos las claves de estas herramientas y en particular, pondremos el foco en Tealium CDP, para pasar a la práctica con un caso de uso.
¿En qué reside el “hype” de los CDP?
Una clave del éxito de estas plataformas de gestión de datos de “customers” (usuarios conocidos y desconocidos) o CDPs reside en la aportación de “valor e inmediatez” durante todo el viaje de éstos.
Estas plataformas permiten el acompañamiento a las marcas en todo su data journey: ingestar datos desde cualquier fuente con facilidad, analizarlos y enriquecerlos desde la propia plataforma u orquestar y activar dichos datos (audiencias), con el fin de obtener mejores resultados en cuanto a objetivos de negocio se refiere.
Es decir, hablamos de convertir el dato en inteligencia activable en real time. Permitir, por tanto, la creación de experiencias integrales y basadas en datos.
En resumen, un CDP DEBE realizar principalmente las siguientes funciones:
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- Recolectar e integrar datos de clientes: ofrecer la posibilidad de combinar datos de cualquier fuente de datos, ya sea interna o externa.
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- Unir los elementos unificados del cliente creando una Identidad única: perfil en tiempo real de un cliente/no cliente persistente y unificado.
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- Segmentar para ofrecer la capacidad de generar Audiencias clave a la hora de personalizar experiencias.
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- Aportar Inteligencia de Negocio en cuanto a sistemas de Machine Learning y AI.
- Orquestrar las comunicaciones a usuarios conocidos y desconocidos, de tal forma que eficientemos el journey del usuario, sin malgastar recursos y mejorar objetivos.
- Activar el perfil unificado, ofreciendo experiencias personalizadas en tiempo real en todos los canales y destinos.
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Además un CDP DEBERÍA responder a aspectos relativos a la privacidad y data governance, entre otros. Importante también tener en cuenta el acceso y el almacenaje de datos dentro de la propia plataforma.
Suena bien, ¿verdad? ¡Lo difícil viene ahora!
Un CDP no trabaja solo, puesto que tiene que ir acompañado de expertos en analítica digital para poder sacar el máximo partido de la herramienta. Un buen equipo de data y marketing debe conocer el negocio y establecer una base de datos que responda a las necesidades de éste, tanto a nivel analítico como a nivel de explotación en otras áreas (publicidad, sistemas de terceros, etc.)
Hablamos en este caso de la construcción lógica de un data layer en el que residen aquellas variables relevantes de negocio que usaremos dentro del CDP. Sin esta visión o concepción de la generación de una capa de datos no se podrá aprovechar todas las capacidades que nos brinda un CDP.
No entraremos en su definición ni diferencias, pero nos referimos a los datos de First Party y Zero Party, que han cobrado más relevancia ahora bajo el nuevo paradigma de medición y publicidad que nos acontece.
¿Cómo nos ayuda el CDP de Tealium?
El CDP de Tealium proporciona una solución abierta y flexible para poder ofrecer experiencias personalizadas escalables y de alto valor para las marcas.
Tealium es un “Hub Universal” y un “CDP” compuesto por EventStream, AudienceStream y el Tag Manager iQ que permite conectar datos móviles, web y de cualquier fuente de datos de terceros.
Desde nuestro punto de vista, el CDP de Tealium obedece a los requisitos que entendemos que DEBE cumplir y tener un CDP. En el esquema inferior se puede ver cómo Tealium puede adecuarse a cada una de las fases que comentamos anteriormente aunque, por supuesto, dentro de cada una tenga fortalezas y debilidades.
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A continuación, vamos a analizarlo bajo las dos palabras clave que mencionamos al comienzo: valor e inmediatez.
Pongamos a trabajar primero ese “valor” o inteligencia basada en datos con la que se puede lograr, sin duda, un notable impacto en los resultados de negocio (por ejemplo, reducción de costes o aumento de conversiones).
1) Enrichment (Inteligencia de Negocio / Valor):
Como comentamos anteriormente, la capa de datos y los datos de 1st y Zero party es lo que más importa, por lo que tendremos que trabajar con ellos.
Muchos CDPs (no todos) presentan un modelo de trabajo basado en eventos, dentro de los cuales se pueden especificar variables de negocio. Pero en el caso de Tealium en particular, tenemos la posibilidad de “jugar” con dichos eventos y también con las propias variables o atributos del usuario de forma diferenciada. Es decir, se presenta como una capa de datos en la interfaz, de tal modo que de forma visual puedas utilizarla de una forma muy sencilla.
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Como vemos en la imagen anterior (más info), existen multitud de tipos de atributos o “data types” con los que poder segmentar a los usuarios y establecer reglas de negocio que podamos usar para activación, supresión y/o personalización de diferentes casos de uso.
Compartimos uno de nuestros ejemplos favoritos: “el Tally”
La siguiente tabla ilustra el ejemplo de un recuento denominado "categoría de producto comprada", que nos indica el número de veces que se compró cada categoría de producto. Además, este recuento de forma automática ofrece por defecto una categoría de producto favorita con el nombre de la entrada que contiene el valor más alto.
Gracias a esta clase de personalización, en cuanto a atributos se refiere, y sobre la interfaz, abre una posibilidad inmensa a los equipos de marketing para poder generar insights sobre las propias variables de negocio que se envían al CDP, sin necesidad de generar queries o tocar bases de datos (es decir, sin necesidad de tocar código).
IMPORTANTE: si dispones de Tealium iQ podrás aumentar las capacidades de tu data layer con dichas variables del CDP dentro de éste, lo que ofrece posibilidades infinitas a la hora de crear load rules, extensiones y tags en iQ con el objetivo de crear experiencias personalizadas.
Estas capacidades del CDP son una gran ventaja competitiva, pero Tealium presenta también una solución propia de AI / Machine Learning denominada Tealium Predict: una herramienta, que trabaja sobre los datos completos del CDP, permitiendo hacer predicciones basadas en datos y valorar la probabilidad de cualquier comportamiento de cliente utilizando todo el perfil del cliente, no sólo como una solución puntual.
Además, se define como un ML transparente y potente, pero simple y sin cajas negras, lo que ayuda a que cualquier marketer pueda usarlo sin necesidad de utilizar código, y que sea fácilmente activable. Así, de nuevo, permite a las marcas ahorrar en recursos disponibles, tiempo y dinero.
Algunos ejemplos de casos de uso: segmentación impulsada por el aprendizaje automático, aumento de la tasa de compra y conversión, retención de clientes y reducción del abandono, optimización del embudo (customer journey) o análisis predictivo e insights del cliente.
2) Inmediatez (Integración y Activación):
Ya he generado mi inteligencia de negocio, pero, por ejemplo, ¿cómo activo dicha inteligencia en Real Time para personalizar experiencias 1 to 1, ya sea bajo actividad publicitaria (paid y owned media) o en experiencias on-site?
Tealium ofrece la posibilidad de integración nativa con numerosos vendors de publicidad, analítica, big data y crm, entre otros, aportando un valor clave porque no necesitaremos desarrollar conexiones ad-hoc (igualmente ofreciendo la posibilidad de realizar numerosas acciones nativas de dichos vendors).
No obstante, si no existe conector Tealium aporta la posibilidad de crear conexiones ad-hoc de una forma muy sencilla y sin necesidad de tener un conocimiento técnico muy extenso.
Cabe mencionar que al enviar datos a sistemas de terceros, Tealium ofrece la posibilidad de usar datos a nivel de “visit o visitor” según las necesidades de éstos. Lo cual ofrece un valor añadido más, ya que depende del caso de uso que se requiera activar, usaremos un tipo de dato u otro.
Además, el CDP de Tealium nos ofrece otras características que aportan valor a la hora de activar dichos datos. Como ejemplo, podemos citar la posibilidad de crear grupos de priorización de acciones, realizar frequency capping, retrasar acciones en función de reglas, crear audiencias a pasado o ingestar datos de actividad publicitaria sin necesidad de incluir nuevas fuentes (click & view through tracking), entre otras capacidades que hacen muy completa esta fase de activación.
Veamos un ejemplo práctico
Pongamos un ejemplo sencillo de “Loyalty” (sin entrar en priorizaciones, supresión de audiencias o cálculos de cancelaciones/devoluciones que habría que tener en cuenta) donde una marca no categoriza sus clientes y nos piden que realicemos un ejercicio sencillo y rápido para fidelizarlos y que vuelvan a comprar. Para ello segmentaremos usuarios desde la propia plataforma, basándonos en tres variables. Gracias a estas tres variables, que se alimentan durante todo el data journey de los usuarios, podremos ofrecer experiencias acorde al status al que pertenezcan dentro de dicha marca.
En este caso hablamos de un modelo típico RFM (Recencia, Frecuencia y Valor monetario) en que dichas 3 variables se irán completando durante la vida útil del cliente, a través de la capa de datos del cliente.
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- ¿Cuándo fue la última vez que el usuario compró? - Utilizamos en este caso una variable timeline, donde podemos establecer, incluso, una fecha de expiración.
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- ¿Cuántas veces el usuario ha comprado? - Utilizamos una variable tally que incrementa por 1 cada vez que el usuario realiza una compra.
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- Valor Monetario. ¿Cuánto ha gastado el usuario? - Utilizamos una variable de tipo tally Incremental, donde en función de una variable timeline realizamos un “Rolling Sum” para obtener el total.
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En función de ello se crean tres grupos diferenciados: Bronce, Silver y Gold, ayudándonos a la creación de audiencias a través de diferentes reglas pre-establecidas de negocio (tengamos en cuenta que este puede ser un ejercicio ya determinado desde el CRM, pero repetimos, es un ejemplo de cualificación y segmentación de usuarios).
NOTA: es un ejemplo de ejercicio ya que este podría ser llevado a cabo a través de Data Access y un ejercicio analítico a través de los datos previamente tratados en la interfaz, con un posterior envío de datos desde Python, entre otros casos.
Posteriormente, se decide activar dichos usuarios si no han comprado en un periodo determinado, a través de una plataforma de marketing automation. Y podemos enviar datos en Real Time siempre que haya una actualización del “Scoring” del usuario, donde se realizarán diferentes acciones acorde al grupo al que pertenezcan (ejemplo: promociones con un descuento mayor para gold y menor para bronce).
Del mismo modo, al poder trackear lo que el usuario ha realizado después de la acción desencadenada, ya sea por onboarding, por tracking de url o por una reentrada al site, se volverá a recibir información sobre el usuario y se procederá a realizar nuevas acciones (next best action). Éstas podrán venir determinadas dentro de un modelo de ML a través de Tealium Predict. Es el caso, por ejemplo, de una compra completada donde queramos predecir el “churn rate”.
En resumen, este sería el esquema :
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Conclusiones
Como veis implementar un CDP no es difícil y “jugar” con él tampoco, pero se necesita de un cierto acompañamiento en la generación de valor porque se debe tener en cuenta las diferentes fuentes de datos que se quieren ingestar, hacia dónde queremos enviar datos (audiencias) o de los datos que poseemos con cuáles podemos jugar.
Como hemos visto, el CDP de Tealium es un “pure player” del mundo CDP y presenta una serie de capacidades clave a la hora de poder afrontar el data journey de los usuarios, que no es más que la unión de todos los puntos de contacto dentro de un mismo lugar.
Cuando hablamos de un lugar donde reunir todos estos datos, no hablamos de un data warehouse o parecido, si no de un “lugar” donde establecer perfiles únicos por usuario/cliente para poder ofrecer valor e inmediatez en las comunicaciones a lo largo del journey de cada usuario.
Jorge Baeza
Data & Analytics Consultant
No podría recordar el día que aprendí todas las siglas del mundo "madtech"... ¡Aprendiendo feliz de este mundo sin fin!
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