Te has pasado la vida buscando reliquias arqueológicas. Dentro del Arca hay tesoros que sobrepasan tus sueños. Quieres verla abierta tanto como yo. Indiana, nosotros sólo pasamos por la historia. Esto... esto es historia.

Esa misma épica que te invade cuando vuelves a ver alguna película de Indiana Jones, es la que recorre tu cuerpo cuando escuchas por primera vez el término Golden Record. Pero, ¿qué es? ¿Un disco de un grupo pop de los 90s, un tesoro, una utopía, una dieta milagrosa o el método definitivo para que tus campañas tengan éxito?

El golden record es un registro completo de un cliente, lead o suscriptor de tu base de datos. El mejor de los mejores registros, en términos simples, o si os gusta la épica como a mí, la única fuente de la verdad. En este sentido, la “verdad” es una referencia confiable de la integración y consolidación de toda la información relevante del cliente o registro y a la que se puede recurrir cuando se quiere estar seguro de que se tienen los datos más actualizados sobre un cliente o registro en particular. Un golden record combina datos relevantes de múltiples sistemas y fuentes de datos en una sola vista más precisa, más completa y más veraz.

Este concepto de golden record también conocido como single customer view tiene especial relevancia para los profesionales de marketing, ya que disponer de datos precisos, oportunos y confiables en la orquestación del customer experience (CX) es vital. De este modo, es mucho más probable que las marcas interactúen con sus clientes en el lugar, momento adecuado y aportando valor en cada contacto. Y es que, como marca que quiere dar un salto de calidad en el customer experience management, necesitarás estar preparado para procesar una gran cantidad de datos de clientes para tener una foto clara y completa de tus clientes.

¡Aviso a navegantes e intrépidos aventureros! Los proyectos de golden record son los típicos interminables debido a que los retos de la omnicanalidad y la gestión de la identidad que abordan las marcas en el mundo digital son cada vez más ingentes y provocan que tener una foto completa y no en trozos de los clientes sea cada vez una misión más titánica.

La ruta hasta la cámara del tesoro. Del MDM al CDP

Los datos necesitan gestionarse. Además para que sean útiles, necesitamos entenderlos, analizarlos y, lo que es más importante, saber que son fiables. Una Master Data Management (MDM) es el proceso y la tecnología asociada a la eliminación de la duplicación de datos en una empresa y la creación de una vista canónica de esos datos, también denominada single version of truth o golden record.

Esta versión de oro de un registro se logra a través de varias técnicas, como la ingesta de datos (de cualquier fuente y con cualquier cadencia), la limpieza y estandarización de los datos, la gestión de reglas deterministas y probabilísticas para encontrar duplicados, así como la gestión de la persistencia de los datos.

Las plataforma MDM proporcionan funciones de ETL (extrac, transform and load), calidad de datos, integración de datos, gestión de claves persistentes y creación de golden record y, asimismo, están preparadas para ser escalables con el fin de soportar los volúmenes de datos crecientes y una mayor cadencia de los mismos.

Todas esas capacidades de las MDM y con el añadido de la orientación hacia la gestión integral de datos para acciones marketing y la orquestación del CX, se han traspasado a parte de las soluciones de la creciente industria de las Customer Data Platform (CDP).

De hecho, uno de las funciones clave de los CDP es la de unificar los datos de distintos silos para crear un perfil único para cada cliente. En el CDP puedes agregar desde datos de compras, hasta el historial de navegación web y móvil, conversaciones de chat, llamadas telefónicas del servicio de atención al cliente, las actividades de redes sociales, los datos del programa de fidelización, integrar tu ERP, etc.

Además, un CDP no solo integrará y consolidará los datos, sino que también es un hub que envía datos a otras sistemas para que la experiencia de cliente sea coherente y transversal.

Permitirme un consejo. Para gustos colores y con los CDP pasa un poco lo mismo. Existen muchos y no todos son iguales ni cubren las mismas funcionalidades y casos de uso. Por lo que, a la hora de analizar soluciones de CDP os aconsejo bucear en los contenidos del Customer Data Institute que sin duda os ayudarán a conocer de antemano las capacidades de diferentes proveedores.

Las trampas a superar. Los 3 pasos para llegar al Golden Record

Los fieles seguidores de Madtech Soul, sí es que existen 😉, saben que en este medio nos gusta ser proactivos y que también queremos animaros a asumir retos. Así que coger un látigo y vuestro mejor sombrero, porque a continuación abordaros las principales trampas que encontraréis en la búsqueda del Golden Record.

1a trampa. Completa el puzzle

Aquí me viene a la mente la televisiva frase, con una pequeña variación, de: Mi padre lo “integra” todo, todo y todo.

Y es que, los datos son la base del marketing y el CX en la actualidad. Pero debido al creciente volumen de datos de los clientes, reunirlos todos es un gran desafío. A pesar de la dificultad, todos estaréis de acuerdo que integrar información de diversas fuentes de datos tanto offline como digitales, desde las redes sociales hasta los programas de fidelización o de IoT, es necesario para crear experiencias personalizadas relevantes.

Los silos de datos se crean cuando construimos “muros” entre dos o más conjuntos de datos y/o sistemas. Cuando se “muros” mediante la integración de datos de clientes se obtiene un gran premio: una vista completa del journey de los cliente y, en consecuencia, provoca que la experiencia mejore exponencialmente.

Sin la integración de datos, si deseas analizar datos para responder a preguntas sobre los clientes, el proceso será difícil y requerirá mucho tiempo. Seguramente tendrás que acceder a varios sistemas, descargar unos cuantos informes, limpiar todos los datos y crear su propio informe unificado con tablas dinámicas de Excel. En ese momento, después de todo ese trabajo, podrás analizar los datos. Todo ello siendo positivos y rezando para que no te haya equivocado en algún copy & paste o algunos de los numerosos pasos manuales. La integración de datos elimina todo eso y permite concentrarse en la última parte: analizar los datos

La plataforma que uséis o construyáis debe poder conectar todos los tipos y fuentes de datos de los clientes, independientemente de si están estructurados o no, sean internos o externos, por lotes o en streaming.

API, SQL, NoSQL, Web Service, CSV, JSON, XML… ¿Quién dijo miedo? El stack de MadTech que construyas debe poder integrar todas las fuentes de datos y sistemas que están presentes en todo el customer journey.

2a trampa. Encuentra la salida en la cámara repleta de bichos

Esta es una trampa mítica de cualquier película de búsquedas de tesoro que se precie. Dentro del desorden y la suciedad de este espacio está la solución. Exactamente pasa lo mismo con todos los proyectos de data: siempre toca limpiar y ordenar -estandarizar- antes de conseguir los retos que te propongas.

No es necesario buscar mucho para encontrar investigaciones que respalden el argumento de que los datos incorrectos son perjudiciales para las empresas y organizaciones. Estudios exhaustivos nos dicen que la mala información ya no es simplemente una cuestión de mejorar la eficiencia operativa, sino también una misión crítica.

Si tus datos no están limpios, son incorrectos y están desactualizados, tus mensajes no llegarán de forma óptima y con valor a los destinatarios a los que se dirigen. Y, en consecuencia, gastarás más dinero y obtendrás tasas de engagement más bajas, reduciendo drásticamente el retorno de la inversión. Como veis, un mal negocio.

Si tratas de ejecutar estrategias de marketing con datos de baja calidad, nunca tendrás la capacidad de proporcionar experiencias relevantes y personales a tus clientes, no podrás conocer el método de contacto preferido de un lead potencial, no estarás seguro de que el mensaje está llegando a una audiencia que quiere o necesita recibirlo, etc. Comprender la diferencia entre clean data (canela en rama) y dirty data (garbage) y los efectos que pueden tener en los resultados es solo el primer paso.

Muchos pensaréis que me ha quedado muy bonito, pero que todavía no sé qué puedo hacer para mejorar la calidad de mis datos. Tranquilos pequeños padawans, la fuerza es poderosa en vosotros.

Aquí tenéis las directrices NCIA para tener un conjunto mínimo de prácticas que te ayudarán a mejorar la calidad de vuestros dato: “4 claves para dejar atrás el garbage in, garbage out en tu estrategia de marketing data-driven” (post que escribí para mis amig@os de Después del Dato).

Tranquilos, NCIA, no es una agencia gubernamental que os vaya a perseguir, sino que son las siglas de: (N)ormalizados, (C)ompletos, (I)dentificativos y (A)ctuales.

3a trampa. Elige el Golden Record auténtico.

Cómo diría Tolkien: un registro para gobernarlos a todos. Es tan así, que uno de los mayores secretos del marketing y la gestión del CX es tener la certeza de que te diriges a la persona adecuada y que tiene la mejor información para decidir cómo interactuar con ella.

La clave en esto lo tiene el match, es decir las distintas técnicas y procesos que se pueden usar para identificar registros que, en el fondo, son la misma persona y actúan como distintos trozos de una misma foto.

Una persona de media hoy en día posee múltiples dispositivos conectados. Teléfonos inteligentes, tabletas, ordenadores portátiles, televisores inteligentes, consolas de videojuegos, etc. Además, los consumidores pueden usar cualquier combinación de éstos y otros dispositivos todos los días.

Esta huella de datos de clientes fragmentada y basada en dispositivos crea un tremendo desafío para los especialistas en marketing que buscan brindar experiencias personalizadas en todos los canales. Pero ciertamente no es insuperable. La resolución de identidad permite a los especialistas en marketing unir conjuntos de datos dispares y hacer coincidir a los consumidores con sus registros únicos.

Básicamente existen dos tipos de modelos de match:

1. Determinista. Es el método directo de identificar y ha sido siempre la opción preferida de las marcas. Este método utiliza, entre otros, datos extraídos directamente de redes sociales o formularios de información y registro. En el mundo online, por ejemplo permite relacionar a un usuario con su dispositivo o navegador, garantizando un alto nivel de precisión en datos personales como el nombre, dirección o sexo del comprador.

2. Probabilístico. Es un conjunto de datos que indica quiénes podrían llegar a ser los registros únicos. En este caso, las coincidencias son simplemente aquellas que han mostrado alguno de los identificadores del cliente, tales como patrones de navegación, dirección IP y tipo de dispositivo. La lista de coincidencias probabilísticas potenciales es mucho más grande que la de las coincidencias determinísticas, lo que hace que sea mucho más inexacta. Aun así, si la recopilación de datos se gestiona de manera eficaz, las coincidencias probabilísticas pueden tener una alta probabilidad de ofrecer registros sólidos adecuados. Por otro lado, los resultados pueden ser decepcionantes si la recopilación de datos es pobre y las suposiciones incorrectas.

Sobre métodos probabilísticos muchos CDP incorporan módulos para utilizar distintas técnicas como match fonético, fuzzy match o propensity match.

Muy bien. Ahora ya tenemos los ingredientes para formar la vista única de cliente fusionando repetidores, así que toca cocinar mezclando esos ingredientes. Veamos que opciones de combinación (merge, es decir fusión) podemos aplicar.

• Hard Merge. Dentro de un hard merge, hay 2 subtipos de estrategia de consolidación que se pueden aplicar. Los registros se pueden fusionar utilizando una estrategia de fusión solo hacia adelante o una estrategia de fusión hacia atrás. Ambos subtipos de fusión dan como resultados conjuntos de datos consolidados.

  Hay beneficios claros si eliges esta opción, como la reducción del tamaño de la base de datos, consultas más eficientes y la facilidad de extracción de estos campos consolidados. Sin embargo, también existen importantes inconvenientes, como por ejemplo 1) pérdida de datos 2) fusión irreversible 3) no todas las estrategias de autoridad funcionan bien con este tipo de fusión.

• Soft Merge (asociación). Las estrategias de soft merge se basan en una asociación que se creará entre los diferentes registros. Permiten que los diferentes registros se agrupen. Al igual que para el hard merge, hay también 2 subtipos de estrategia principales que se pueden aplicar: una asociación completa o una asociación con condiciones de filtrado.

  Una de las principales ventajas de utilizar una estrategia de soft merge es que la asociación siempre se puede deshacer. Sin embargo, tiene algunas desventajas de espacio y rendimiento de tal manera que todos los registros deberían mantenerse y crear consultas que necesitarían buscar registros asociados y luego aplicar la estrategia de autoridad en estos registros.

Sí me permitís un consejo. Hoy estoy que lo regalo. Para los casos de uso de datos de cliente en marketing y CX, la opción más recomendable es un Soft Merge con Asociación Completa debido a los siguientes motivos:

1. Una asociación completa proporciona un registro de asociación para las diferentes entidades proporcionadas. Por ejemplo, una tabla [id1, id2] que permite asociar cualquier registro con otro. Además, esta tabla puede permitir que cualquier registro recupere información a cualquier registro de usuario asociado, y se podría aplicar una estrategia de autoridad a los diferentes valores en dicho registro.

2. Es una solución que encaja muy bien para construir Golden Records para escenarios con complejidad On/Off y omnicanalidad. Por ejemplo, se tendría la capacidad de hacer coincidir una sesión anónima (navegación en web) con una identidad de usuario conectada (un login). La clave de identidad que se proporcionaría antes del inicio de sesión es un valor de cookie específico, como una identificación de cliente de Google Analytics, mientras que una vez que se inicia sesión se proporciona una nueva identidad a la que debe asociarse.

3. La asociación completa permite extraer actividades en curso a través de las diferentes identidades, pero también permite aprovechar los datos históricos a través de ella.

¿Qué contiene el tesoro del Golden Record?

Sujeta con fuerza el ansiado Golden Record. Ábrelo poco a poco como un cofre del tesoro y utiliza todos los beneficios que contiene.

La creación de una base de datos repleta de contactos Golden Record y, por ende, disponer de Single Customer Views es el Santo Grial de la estrategia de gestión de los datos de cliente en un CDP.

Estos son algunos de los numerosos beneficios que puedes esperar disfrutar con un Golden Record creado a partir de una base de datos limpia, consistente y unificada.

• Mejor toma de decisiones. En lugar de preguntarse cuánto vale cada cliente para el negocio y qué es probable que compren, simplemente lo sabrás.

• Experiencias de clientes mejoradas. En el entorno de marketing actual, donde la experiencia del cliente se identifica como el principal diferenciador para las marcas, proporcionar una experiencia al cliente más personalizada y sin fricciones que la competencia es un camino para adquirir y retener más clientes.

• Tasas de engagement más altas. Una base de datos limpia produce mejores resultados porque toda los registros basura se han eliminado. Además, gracias al Golden Record, la personalización es precisa y presentará a los clientes las ofertas en las que estarán más interesados.

• Mayor retención de clientes. Con una única fuente de “verdad” para los clientes en la que las identidades y los atributos están conectados, se pueden construir relaciones más sólidas que ofrece una personalización que aporta un valor relevante.

• Mejora de la gestión de la privacidad. Cumplir con las preferencias de privacidad de los clientes individuales es casi imposible cuando sus datos incluyen registros duplicados de múltiples fuentes que se almacenan en varios silos. Mantener la privacidad de los datos también es una preocupación creciente, especialmente con toda la legislación en vigor y la que vendrá. Tener un Golden Record simplifica y automatiza las preferencias sobre privacidad y la protección de datos.