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Best 4 Plataforma de Datos del Cliente AI tools for Marketing

Popular Plataforma de Datos del Cliente AI tools in Marketing include Hightouch, Lytics, Scal-e y Tracardi, helping you work more efficiently.

Scal-e
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Scal-e

Scal-e es una plataforma de marketing ágil en la nube construida en torno a una potente Plataforma de Datos de Clientes (CDP). Permite a las marcas B2B y B2C unificar los datos de los clientes desde todos los puntos de contacto, creando una vista de 360°. Esto posibilita un marketing hiperpersonalizado, campañas omnicanal automatizadas y programas de fidelización eficaces, impulsando en última instancia la adquisición y retención de clientes.

Gestión de Relaciones con Clientes
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Lytics
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Lytics

Lytics es una Plataforma de Datos de Clientes (xCDP) impulsada por IA que permite a las marcas ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real. Unifica los datos de los clientes de todas las fuentes, genera insights profundos usando IA y activa estos datos en los canales de marketing y plataformas CMS para impulsar el engagement, las conversiones y la lealtad.

Plataforma de Datos del Cliente
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Tracardi
Freemium

Tracardi

Tracardi es una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) de código abierto y API-first, diseñada para unificar datos de clientes de múltiples fuentes. Ayuda a las empresas a romper los silos de datos, crear perfiles de cliente de 360 grados y habilitar la interacción personalizada en tiempo real. Con versiones gratuitas y comerciales, ofrece una solución flexible, escalable y asequible para marketing, ventas y soporte basados en datos, con automatización sin código y amplias capacidades de integración.

Gestión de Relaciones con el Cliente
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Hightouch
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Hightouch

Hightouch es una plataforma líder de Plataforma de Datos de Clientes (CDP) Componible y Decisión por IA. Permite a los equipos de marketing activar datos directamente desde su almacén de datos, facilitando la personalización en tiempo real, campañas dirigidas y experiencias de cliente impulsadas por IA sin copiar datos ni depender de equipos de ingeniería.

Integración de Datos
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About Plataforma de Datos del Cliente

Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) es un sistema que recopila y unifica datos de clientes de origen (first-party) desde múltiples fuentes para construir una vista única, coherente y completa de cada cliente. Ingiere datos de puntos de contacto como sitios web, aplicaciones móviles, sistemas CRM y tiendas físicas, y luego utiliza la resolución de identidad para vincular estos datos a perfiles individuales. Este perfil unificado permite a las empresas crear campañas de marketing personalizadas, mejorar el servicio al cliente y tomar decisiones basadas en datos. A diferencia de otras herramientas de marketing, una CDP proporciona una base de datos de clientes persistente y accesible para que la aprovechen diversos sistemas.

Funciones Clave

  • Ingesta de Datos: Recopila datos de clientes en tiempo real de diversas fuentes en línea y fuera de línea, como sitios web, aplicaciones, sistemas POS y CRM.
  • Resolución de Identidad: Une fragmentos de datos de diferentes dispositivos y canales para crear un perfil persistente y unificado para cada cliente individual.
  • Segmentación de Audiencias: Permite a los especialistas en marketing crear segmentos de clientes dinámicos basados en datos demográficos, transaccionales y de comportamiento para campañas dirigidas.
  • Activación de Datos: Envía perfiles unificados y segmentos de audiencia a otras herramientas en el stack de marketing, como plataformas de correo electrónico, redes publicitarias y motores de personalización.

Casos de Uso

Las CDP son utilizadas principalmente por equipos de marketing, comercio electrónico y experiencia del cliente en empresas B2C y B2B. Son esenciales para industrias como el retail, las finanzas, los viajes y los medios que necesitan gestionar grandes volúmenes de datos de clientes a través de múltiples canales. Las aplicaciones comunes incluyen la orquestación de campañas de marketing multicanal, la personalización del contenido del sitio web y la provisión a los agentes de soporte de un historial completo de interacciones.

Cómo Elegir

Al seleccionar una Plataforma de Datos del Cliente, considere sus capacidades de integración con su stack tecnológico existente. Evalúe la sofisticación de su motor de resolución de identidad y si admite el procesamiento de datos en tiempo real. Analice la interfaz de usuario para asegurarse de que sea accesible para usuarios de marketing no técnicos. Finalmente, considere la escalabilidad de la plataforma para manejar el crecimiento de su volumen de datos y su cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos como GDPR y CCPA.

Featured tool rankings

Plataforma de Datos del Cliente use cases

1

Personalizar la experiencia del sitio web en tiempo real

Un gerente de marketing de comercio electrónico utiliza una Plataforma de Datos del Cliente para ofrecer una experiencia de navegación personalizada. La CDP recopila datos de comportamiento en tiempo real, como productos vistos, artículos agregados al carrito y compras anteriores. Cuando un cliente conocido regresa al sitio, la CDP activa estos datos, permitiendo que el motor de personalización del sitio web muestre instantáneamente recomendaciones de productos relevantes, banners personalizados y ofertas a medida. Esto crea una experiencia más atractiva, aumentando las tasas de conversión y el valor promedio del pedido al mostrar a los clientes exactamente lo que les interesa.

2

Orquestar campañas de marketing multicanal

Un gerente de campañas busca volver a atraer a los usuarios que abandonaron sus carritos de compra. Usando la CDP, crea un segmento dinámico de todos los usuarios que agregaron un artículo a su carrito en las últimas 24 horas pero no completaron la compra. Luego, la CDP activa este segmento en múltiples canales simultáneamente: activa un correo electrónico de recordatorio automático, agrega a los usuarios a una audiencia personalizada para anuncios de retargeting en redes sociales y envía una notificación push con una oferta especial a los usuarios que tienen la aplicación móvil instalada. Este enfoque consistente y multicanal aumenta significativamente las posibilidades de recuperación del carrito.

3

Mejorar el soporte al cliente con una vista de 360 grados

Un agente de soporte al cliente recibe una consulta de un cliente frustrado. En lugar de depender únicamente del sistema de tickets, el software de mesa de ayuda del agente está integrado con la CDP. Esto proporciona al agente una vista completa del historial del cliente en una única interfaz, incluidas las compras recientes, la actividad de navegación en el sitio web y las interacciones de soporte anteriores. Con este contexto, el agente puede comprender la raíz del problema más rápido, evitar hacer preguntas repetitivas y ofrecer una solución más relevante y empática, lo que conduce a una mayor satisfacción del cliente y tiempos de resolución más rápidos.

4

Reducir el gasto publicitario inútil con listas de supresión

Un especialista en publicidad digital quiere optimizar su presupuesto para campañas de adquisición de clientes. Utiliza la CDP para crear un segmento de audiencia dinámico de todos los clientes existentes que han realizado una compra en los últimos 90 días. Este segmento se sincroniza luego como una lista de supresión (o audiencia de exclusión) con sus plataformas publicitarias como Google Ads y Facebook Ads. Como resultado, la empresa deja de mostrar costosos anuncios de adquisición a personas que ya son clientes leales, reasignando ese presupuesto a la adquisición de usuarios genuinamente nuevos y mejorando significativamente el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) de la campaña.

5

Desarrollar modelos predictivos de puntuación de leads

Un especialista en operaciones de marketing B2B necesita una forma más precisa de puntuar los leads. Utiliza una CDP para combinar datos de comportamiento de su sitio web (p. ej., páginas visitadas, contenido descargado) con datos firmográficos de su CRM (p. ej., tamaño de la empresa, industria). Este conjunto de datos unificado se introduce luego en un modelo de IA predictivo para crear una puntuación de lead más matizada. La CDP puede entonces actualizar automáticamente esta puntuación en el CRM en tiempo real. Como resultado, el equipo de ventas puede centrar sus esfuerzos en los leads con la mayor propensión a convertir, mejorando la eficiencia de las ventas y acortando el ciclo de ventas.

6

Analizar el valor de vida del cliente (CLV)

Un analista de datos para un servicio basado en suscripción quiere entender qué impulsa el valor del cliente a largo plazo. Utiliza la CDP para consolidar todos los datos del cliente, incluido el canal de adquisición, la elección inicial del producto, el uso de funciones, el historial de tickets de soporte y las renovaciones de suscripción, en una única vista unificada. Al analizar este conjunto de datos completo, el analista puede identificar patrones y construir modelos precisos de CLV. Estas percepciones ayudan al equipo de marketing a identificar los segmentos de clientes y los canales de adquisición más valiosos, permitiéndoles enfocar los esfuerzos de retención y el gasto en marketing de manera más efectiva.

Plataforma de Datos del Cliente FAQ

¿Qué es una Plataforma de Datos del Cliente (CDP)?

Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) es un tipo de software que crea una base de datos de clientes persistente y unificada que es accesible para otros sistemas. Su función principal es recopilar datos de origen (first-party) de múltiples fuentes (como su sitio web, aplicación y CRM), limpiar y combinar esos datos en un único perfil de cliente, y luego hacer que estos perfiles estén disponibles para que los equipos de marketing, ventas y servicio al cliente los utilicen. Esencialmente, construye una vista de 360 grados de cada cliente.

¿Cuál es la diferencia entre un CDP y un CRM?

La principal diferencia radica en su propósito y los datos que manejan. Un sistema CRM (Gestión de Relaciones con el Cliente) está diseñado para gestionar las interacciones con los clientes, principalmente para los equipos de ventas y servicio. Almacena datos como información de contacto, historial de comunicaciones y etapas de negociación. Un CDP, por otro lado, está diseñado para gestionar datos de clientes de todas las fuentes (comportamentales, transaccionales, demográficas) para crear un perfil unificado. Un CRM es un sistema de interacción, mientras que un CDP es un sistema de registro para todos los datos del cliente.

¿En qué se diferencia un CDP de un DMP (Plataforma de Gestión de Datos)?

Un CDP y un DMP cumplen diferentes funciones de marketing. Un CDP se centra en recopilar y unificar información de identificación personal (PII) de origen, como nombres, correos electrónicos e historial de compras, para crear perfiles de clientes persistentes. Se utiliza para la personalización en todos los canales. Un DMP, en cambio, trabaja principalmente con datos anónimos de terceros (como cookies e ID de dispositivos) con fines publicitarios, como la segmentación de audiencias y el modelado de similitudes. Los datos de un DMP suelen ser de corta duración, mientras que los perfiles de un CDP se construyen para la gestión de relaciones con los clientes a largo plazo.

¿Quién debería usar una Plataforma de Datos del Cliente?

Las CDP son más beneficiosas para las empresas que interactúan con los clientes a través de múltiples canales y tienen varias fuentes de datos que necesitan unificar. Los usuarios clave incluyen:

  • Equipos de marketing: Para crear campañas personalizadas, segmentar audiencias y orquestar los viajes del cliente.
  • Gerentes de comercio electrónico: Para personalizar las experiencias del sitio web, recomendar productos y recuperar carritos abandonados.
  • Profesionales de la experiencia del cliente (CX): Para garantizar una experiencia consistente e informada en todos los puntos de contacto.
  • Analistas de datos: Para construir modelos integrales para cosas como el valor de vida del cliente (CLV) y la predicción de abandono.

¿Cómo elegir la Plataforma de Datos del Cliente adecuada?

Elegir la CDP adecuada implica evaluar varios factores clave según las necesidades de su negocio. Primero, evalúe sus capacidades de integración para asegurarse de que pueda conectarse con su stack de marketing existente (CRM, servicio de correo electrónico, plataformas publicitarias). Segundo, examine sus métodos de resolución de identidad para ver con qué precisión puede unificar los perfiles de los clientes. Tercero, considere su necesidad de datos en tiempo real frente al procesamiento por lotes. Finalmente, evalúe la interfaz de usuario y la facilidad de uso, especialmente para los especialistas en marketing no técnicos que serán los principales usuarios de la plataforma.