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Escrito por

Erik Rigola

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CRM y Datalakes: ¿Cómo configurar la mejor solución para tu negocio?

Que la pandemia ha sido un vector de aceleración de la transformación digital de las empresas es una obviedad. Que durante esta aceleración muchas empresas se han dado cuenta de la importancia del dato (propio) también. Ello en parte por el miedo a que Google Chrome dejará de soportar las cookies a finales de 2023 (hace un tiempo decían que sería a finales de 2022) – aunque la solución de las cookies está en el FLoC -.

La casi obsesión por conseguir datos propios nos ha llevado a un entorno en que las empresas tienen que empezar a utilizar herramientas y sistemas que les permitan almacenar datos de clientes de forma estructurada y lógica para que estas se puedan explotar para incrementar el customer lifetime value.

Con todo ello, estamos viviendo un momento de máxima expansión de los CRM y las arquitecturas de las bases de datos como “customer data platform”, “data lakes”, “data marts” o “data wharehouses” que lleva dos grandes cuestiones:

 

Diferencias entre CRM, customer data platform, data lake, data warehouse y data mart

Empecemos por el principio, explicando que es cada uno de estos términos para estar alineados y entendernos.

CRM (Customer Relationship Management): se trata de un sistema de gestión de la relación con el cliente. Podríamos llegar a decir que son una evolución de lo que antiguamente se llamaba SFA (Sales Force Automation), sistema de automatización de la fuerza de ventas.

A día de hoy, son sistemas que nos permiten monitorizar en qué punto del journey de compra se encuentra el cliente (desde la fase de conocimiento hasta la fidelización) para poder impactarle tanto de forma activa como reactiva y, además, de forma automatizada.

Normalmente se estructuran en tres grandes módulos:

  • Marketing: pensados para activar tácticas y campañas, también automáticas, para captar leads y aumentar el conocimiento de los mismos para poder segmentarlos debidamente. Y para poder desarrollar las comunicaciones relacionales vía mail.

  • Sales: permiten al equipo de ventas gestionar los puntos de contacto que tienen con el cliente. Pueden incluir desde sistemas de planificación de rutas, hacer seguimiento de emails o seguimiento y grabación de llamadas a la vez que ayudan a automatizar las ventas (normalmente impulsando el up-selling y el cross-selling)

  • Service: ideal para los equipos de atención al cliente que deben gestionar potenciales consultas o incidencias del cliente e impulsar la satisfacción general en el proceso de compra.


Todos los módulos alimentan una ficha única del cliente, por lo que cualquier agente de cualquier departamento puede acceder a toda la información del mismo: etapa del funnel en la que se encuentra, tasa de apertura de emails, compras realizadas (valor y ticket medio), satisfacción o incidencias anteriores, entre otras.

Customer Data Platform: sistema de gestión de bases de datos que consolida los datos de clientes, aunque estos sean provenientes de diferentes fuentes para crear un perfil entorno a un cliente en particular.

Data lake: se trata de una base de datos en la que se vierten TODOS – no solo de clientes – los datos de una compañía, incluyendo datos de inventario, rendimiento de las líneas de fabricación, emails, imágenes, ingresos, pedidos, pagos de cliente, etc. En estas bases de datos se vuelca mucha información que no necesariamente está bien estructurada, ni si quiera se explota a pleno rendimiento.

Data warehouse: es complementario a un data lake, seria el “sitio” en el que se pone orden para estructurar los datos y poder explotarlos de forma ordenada. No necesariamente bajo requisitos concretos de negocio, sino de una forma lógica. Normalmente la estructuración lógica sirve para que un determinado departamento pueda explotarlos.

Data mart: resulta ser la subsección concreta en la que se estructuran los datos en base a las particularidades y necesidades de un departamento. De hecho, incluso pueden contar con fuentes diferenciadas y descentralizadas. La ventaja de mantener cierta independencia es que el departamento en cuestión tan solo tiene acceso a “sus datos”, no a los del resto de la compañía.

Esta tercera opción es la más específica de entre los modelos de datos y suele estar orientada a proyecto a corto plazo si se construyen de forma independiente.

 

Cómo elegir la solución ideal para explotar la relación con el cliente

Evidentemente, depende de muchos factores como el tipo de empresa, el tamaño, el sector al que se dedica y los retos a los que se enfrenta tanto a corto como a largo plazo.

Se debe empezar cuestionando qué se quiere conseguir con una arquitectura de datos y, por su puesto, con herramientas de explotación como es un CRM.

Bajo mi punto de vista lo más indispensable es definir, desde el negocio, cuál debe ser el modelo de relación con el cliente ideal o si debo diferenciar modelos en función de los buyer persona o en caso de desarrollar negocio B2B, B2B2C y B2C. Sin entrar al detalle de cómo definir el modelo de relación con clientes, este proceso debería terminar con una serie de requerimientos de negocio del estilo: “la fuerza de ventas debes ser capaz de introducir pedidos de clientes, a la vez que estos también pueden hacer pedidos a través de la tienda online”, para que estos sean traducidos a a requerimientos tecnológicos del estilo: “debemos conectar vía APIs el CRM con el ERP para transferir los pedidos y con la plataforma de E-Commerce”.

Una vez definidos los requerimientos tecnológicos, debe hacerse una auditoría para validar que las fuentes de datos y sistemas son con “conectables entre sí”.

A partir de aquí, comparto algunos modelos en base a las necesidades o tipologías de empresas:

Por ejemplo, una pyme que requiere de optimizar los esfuerzos de la fuerza de ventas a la par que explotar de forma más efectiva sus campañas de marketing, con un CRM tiene suficiente. Pues, probablemente, no hace falta que cuente con complejas arquitecturas de BBDD.

En cambio, una gran empresa no productora, podría perfectamente construir su arquitectura contra un CDP (Customer Data Platform) conectado su CRM, puesto que la arquitectura estará plenamente orientada al cliente sin tener en cuenta procesos de fabricación. En este caso, hay que tener en cuenta que se construye la arquitectura cobre un software de un proveedor externo que aplicará cargos económicos por la explotación de datos o por la creación de cada nuevo registro.

Por otro lado, una empresa productora puede tener cierto interés en que el CRM alimente una BBDD única para que otros sistemas conectados como ERPs o herramientas de planificación puedan retroalimentarse, necesitará construir un data warehouse con sus particulares data marts.

Este mismo modelo sería válido para cualquier empresa que quiere mantener una independencia en cuanto a los datos que recoge. De hecho, hay cierta práctica de construir un data lake que capte el mayor número de datos posibles, aunque por ahora “no sirvan” o los equipos de negocio no sepan cómo explotarlos en el corto plazo, puede convertirse en una mina de oro en el futuro cuando se defina cómo explotarlos.

A todo ello, es imprescindible concretar cuál debe ser el modelo de relación con los clientes desde el punto de vista del negocio, para hacer una traducción de los requisitos tecnológicos y construir la arquitectura idónea.

 

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