¿Qué es un CDP (Customer Data Platform) y para qué sirve?

Según estudios de mercado, el 66% de los consumidores afirma que abandonaría una marca si su experiencia no es personalizada. A su vez, se puede considerar como una certeza que el principal diferenciador entre industrias y organizaciones dentro de la misma es la experiencia del usuario que brinda cada una.

¿Qué es un CDP?

Es un software que recopila y unifica datos propios de clientes de distintas fuentes para obtener una visión 360. Este producto permite activar experiencias personalizadas para los usuarios y generar una resolución de identidad. Es decir, que ante las distintas fuentes de datos ingestadas, un CDP permite la asociación de cada usuario con sus características, convirtiendo a un usuario desconocido en uno conocido.

Recomendamos revisar esta nota para entender más profundamente este concepto y sus múltiples funcionalidades.

¿Cómo se implementa un CDP?

La respuesta a esta pregunta es: depende. Esto quiere decir que la forma en la que se implemente un CDP va a depender completamente de las conexiones que se realicen. El punto fundamental para maximizar los beneficios del CDP está en sus integraciones. Cuando mencionamos “implementación de CDP”, nos referimos a crear conexiones a fuentes de datos. Y estas fuentes pueden ser variadas, teniendo en cuenta la forma en la que mide sus datos cada empresa: no importa si estos provienen de Analytics, bases de datos on premise, Almacenes de datos en la nube, plataformas publicitarias, gestores de campañas o el sistema de CRM, al implementar un CDP buscamos centralizar todas estas fuentes en un solo lugar.

Sin embargo, con esta definición, solo cubrimos una parte de la implementación: la recopilación de datos. La otra parte se basa en exportar estos datos, generando conexiones a plataformas de activación o de visualización.

Un ejemplo de CDP: Lytics

Para entender mejor cómo funciona y se implementa esta herramienta, tomemos de ejemplo uno de los CDP más conocidos: Lytics.

Lytics aporta una gran cantidad de conectores out-of-the-box, pero resalta algunas opciones más tradicionales: implementar un tag en Google Tag Manager para recolectar datos de navegación con eventos automáticos o custom, exportar datos a BigQuery, etc.

Sin embargo, esta novedosa herramienta excede a Google Analytics 4 al incluir integraciones con AWS, Azure, Facebook, Salesforce y más. Incluso ofrece integraciones personalizadas para activar los datos de la manera que nos quede más práctica, como webhooks configurables, server-to-server file transfers, mobile SDK y sincronización con data warehouses.

Implementar tags

Para integrar Google Tag Manager (GTM) a Lytics, la plataforma brinda un pixel, para insertar en un tag de custom HTML, con el cual se mandarán eventos al CDP. Aquí el paso a paso sobre cómo setear el JS tag en GTM.

Integraciones

BigQuery: Lytics permite importar tablas o vistas de BigQuery, como así también exportar audiencias creadas en la plataforma hacia BigQuery, mediante la creación de jobs. Para más información sobre este punto, revisar la documentación.

Google Cloud Storage: Permite importar archivos CSV o JSON y exportar audiencias en formato CSV, mediante la creación de jobs. Aquí se puede revisar la documentación.

Otras integraciones: a continuación se muestran algunas de las integraciones para herramientas de ads o marketing nativas en Lytics. En caso de no encontrar la requerida en la plataforma, existen integraciones personalizadas, tales como utilizar webhooks, server-to-server file transfer, JS Tag, Mobile SDK y Data Warehouse integration. Más info en esta liga.

• AWS
• Databricks
• Facebook
• Google Ads
• Google Drive
• Iterable
• LinkedIn
• Azure
• Oracle
• Salesforce
• Twitter