Popular Plataforma de Dados do Cliente AI tools in Marketing include Hightouch, Lytics, Scal-e e Tracardi, helping you work more efficiently.
O Scal-e é uma plataforma de marketing ágil na nuvem, construída em torno de uma poderosa Plataforma de Dados do Cliente (CDP). Permite que marcas B2B e B2C unifiquem dados de clientes de todos os pontos de contato, criando uma visão 360°. Isso possibilita marketing hiperpersonalizado, campanhas omnicanal automatizadas e programas de fidelidade eficazes, impulsionando a aquisição e retenção de clientes.
Gestão de Relacionamento com o Cliente
Lytics é uma Plataforma de Dados do Cliente (xCDP) alimentada por IA que permite às marcas oferecer experiências personalizadas em tempo real. Unifica dados de clientes de todas as fontes, gera insights profundos usando IA e ativa esses dados em canais de marketing e plataformas CMS para impulsionar o engajamento, conversões e lealdade.
Plataforma de Dados do Cliente
Tracardi é uma Plataforma de Dados do Cliente (CDP) de código aberto e API-first, projetada para unificar dados de clientes de múltiplas fontes. Ajuda as empresas a quebrar silos de dados, criar perfis de cliente de 360 graus e permitir o engajamento personalizado em tempo real. Com versões gratuitas e comerciais, oferece uma solução flexível, escalável e acessível para marketing, vendas e suporte orientados por dados, com automação sem código e amplas capacidades de integração.
Gestão de Relacionamento com o Cliente
Hightouch é uma plataforma líder de Customer Data Platform (CDP) Composable e Decisão por IA. Capacita as equipes de marketing a ativar dados diretamente de seu data warehouse, permitindo personalização em tempo real, campanhas direcionadas e experiências de cliente orientadas por IA sem copiar dados ou depender de equipes de engenharia.
Integração de DadosUma Plataforma de Dados do Cliente (CDP) é um sistema que coleta e unifica dados primários de clientes de múltiplas fontes para construir uma visão única, coerente e completa de cada cliente. Ela ingere dados de pontos de contato como websites, aplicativos móveis, sistemas de CRM e lojas físicas, e depois usa a resolução de identidade para vincular esses dados a perfis individuais. Este perfil unificado permite que as empresas criem campanhas de marketing personalizadas, melhorem o atendimento ao cliente e tomem decisões baseadas em dados. Diferente de outras ferramentas de marketing, uma CDP fornece um banco de dados de clientes persistente e acessível para ser aproveitado por vários sistemas.
As CDPs são usadas principalmente por equipes de marketing, e-commerce e experiência do cliente em empresas B2C e B2B. Elas são essenciais para setores como varejo, finanças, viagens e mídia, que precisam gerenciar grandes volumes de dados de clientes em múltiplos canais. Aplicações comuns incluem a orquestração de campanhas de marketing multicanal, a personalização do conteúdo do site e o fornecimento aos agentes de suporte de um histórico completo de interações.
Ao selecionar uma Plataforma de Dados do Cliente, considere suas capacidades de integração com seu stack de tecnologia existente. Avalie a sofisticação de seu motor de resolução de identidade e se ele suporta o processamento de dados em tempo real. Analise a interface do usuário para garantir que seja acessível a usuários de marketing não técnicos. Por fim, considere a escalabilidade da plataforma para lidar com o crescimento do volume de dados e sua conformidade com regulamentações de privacidade de dados como GDPR e LGPD.
Um gerente de marketing de e-commerce usa uma Plataforma de Dados do Cliente para oferecer uma experiência de navegação personalizada. A CDP coleta dados comportamentais em tempo real, como produtos visualizados, itens adicionados ao carrinho e compras anteriores. Quando um cliente conhecido retorna ao site, a CDP ativa esses dados, permitindo que o motor de personalização do site exiba instantaneamente recomendações de produtos relevantes, banners personalizados e ofertas sob medida. Isso cria uma experiência mais envolvente, aumentando as taxas de conversão e o valor médio do pedido ao mostrar aos clientes exatamente o que lhes interessa.
Um gerente de campanha visa reengajar usuários que abandonaram seus carrinhos de compras. Usando a CDP, ele cria um segmento dinâmico de todos os usuários que adicionaram um item ao carrinho nas últimas 24 horas, mas não concluíram a compra. A CDP então ativa esse segmento em múltiplos canais simultaneamente: aciona um e-mail de lembrete automático, adiciona os usuários a uma audiência personalizada para anúncios de retargeting em mídias sociais e envia uma notificação push com uma oferta especial para usuários que têm o aplicativo móvel instalado. Essa abordagem consistente e multicanal aumenta significativamente as chances de recuperação do carrinho.
Um agente de suporte ao cliente recebe uma consulta de um cliente frustrado. Em vez de depender apenas do sistema de tickets, o software de helpdesk do agente é integrado à CDP. Isso fornece ao agente uma visão completa do histórico do cliente em uma única interface, incluindo compras recentes, atividade de navegação no site e interações de suporte anteriores. Com esse contexto, o agente pode entender a raiz do problema mais rapidamente, evitar fazer perguntas repetitivas e oferecer uma solução mais relevante e empática, levando a uma maior satisfação do cliente e tempos de resolução mais rápidos.
Um especialista em publicidade digital deseja otimizar seu orçamento para campanhas de aquisição de clientes. Ele usa a CDP para criar um segmento de audiência dinâmico de todos os clientes existentes que fizeram uma compra nos últimos 90 dias. Esse segmento é então sincronizado como uma lista de supressão (ou audiência de exclusão) com suas plataformas de publicidade como Google Ads e Facebook Ads. Como resultado, a empresa para de exibir anúncios de aquisição caros para pessoas que já são clientes fiéis, realocando esse orçamento para a aquisição de usuários genuinamente novos e melhorando significativamente o retorno sobre o investimento em anúncios (ROAS) da campanha.
Um especialista em operações de marketing B2B precisa de uma maneira mais precisa de pontuar leads. Ele usa uma CDP para combinar dados comportamentais de seu site (ex: páginas visitadas, conteúdo baixado) com dados firmográficos de seu CRM (ex: tamanho da empresa, setor). Este conjunto de dados unificado é então alimentado em um modelo de IA preditivo para criar uma pontuação de lead mais sutil. A CDP pode então atualizar automaticamente essa pontuação no CRM em tempo real. Como resultado, a equipe de vendas pode concentrar seus esforços nos leads com maior propensão a converter, melhorando a eficiência das vendas e encurtando o ciclo de vendas.
Um analista de dados de um serviço baseado em assinatura quer entender o que impulsiona o valor do cliente a longo prazo. Ele usa a CDP para consolidar todos os dados do cliente, incluindo canal de aquisição, escolha inicial do produto, uso de recursos, histórico de tickets de suporte e renovações de assinatura, em uma única visão unificada. Ao analisar este conjunto de dados abrangente, o analista pode identificar padrões e construir modelos precisos de CLV. Essas percepções ajudam a equipe de marketing a identificar os segmentos de clientes e canais de aquisição mais valiosos, permitindo que eles concentrem os esforços de retenção e os gastos com marketing de forma mais eficaz.
Uma Plataforma de Dados do Cliente (CDP) é um tipo de software que cria um banco de dados de clientes persistente e unificado, acessível a outros sistemas. Seu papel principal é coletar dados primários de múltiplas fontes (como seu site, aplicativo e CRM), limpar e combinar esses dados em um único perfil de cliente e, em seguida, disponibilizar esses perfis para uso das equipes de marketing, vendas e atendimento ao cliente. Essencialmente, ela constrói uma visão de 360 graus de cada cliente.
A principal diferença está em seu propósito e nos dados que eles manipulam. Um sistema de CRM (Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente) é projetado para gerenciar as interações com os clientes, principalmente para equipes de vendas e serviços. Ele armazena dados como informações de contato, histórico de comunicação e estágios de negociação. Um CDP, por outro lado, é projetado para gerenciar dados de clientes de todas as fontes (comportamentais, transacionais, demográficas) para criar um perfil unificado. Um CRM é um sistema de engajamento, enquanto um CDP é um sistema de registro para todos os dados do cliente.
Um CDP e um DMP atendem a diferentes funções de marketing. Um CDP foca na coleta e unificação de informações de identificação pessoal (PII) primárias, como nomes, e-mails e histórico de compras, para criar perfis de clientes persistentes. É usado para personalização em todos os canais. Um DMP, em contraste, trabalha principalmente com dados anônimos de terceiros (como cookies e IDs de dispositivo) para fins publicitários, como segmentação de audiência e modelagem de público semelhante. Os dados de um DMP são muitas vezes de curta duração, enquanto os perfis de um CDP são construídos para o gerenciamento de relacionamento com o cliente a longo prazo.
As CDPs são mais benéficas para empresas que interagem com clientes em múltiplos canais e têm várias fontes de dados que precisam unificar. Os principais usuários incluem:
A escolha da CDP certa envolve a avaliação de vários fatores-chave com base nas necessidades do seu negócio. Primeiro, avalie suas capacidades de integração para garantir que ela possa se conectar com seu stack de marketing existente (CRM, serviço de e-mail, plataformas de anúncios). Segundo, examine seus métodos de resolução de identidade para ver com que precisão ela pode unificar os perfis dos clientes. Terceiro, considere sua necessidade de dados em tempo real em vez de processamento em lote. Finalmente, avalie a interface do usuário e a facilidade de uso, especialmente para os profissionais de marketing não técnicos que serão os principais usuários da plataforma.
