Salesforce Data Cloud práctico

Capítulo 1. Orígenes de Salesforce Data Cloud

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Salesforce Data Cloud (abreviado Data Cloud) es una plataforma de datos de clientes casi en tiempo real que puede proporcionar valor a varios equipos funcionales diferentes dentro de una organización. Una plataforma de datos de clientes (CDP) es principalmente un almacén de datos, unrepositorio para almacenar y gestionar de forma persistente colecciones de datos que dan soporte a casos de uso de marketing y experiencia del cliente.

Un CDP reúne en un único repositorio todos los datos de primera mano disponibles sobre los clientes, procedentes del software de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de una organización, sitios web, plataformas de automatización, software de marketing por correo electrónico y sistemas de punto de venta (TPV). A continuación, introduce datos de terceros y, a veces, de segundos para aumentar los datos de origen. A continuación, el CDP agrega toda la información para crear perfiles de clientes unificados que puedan utilizarse para crear valor empresarial en toda la organización de diversas formas.

En 2013, el término plataforma de datos de clientes (CDP) fue acuñado por David Raab, a quien se suele llamar "el padre de las CDP". Las CDP aparecieron por primera vez en en el Hype Cycle de Gartner en 2016, y ese mismo año, David Raab fundó el Instituto de Plataformas de Datos de Clientes.

En 2019, Salesforce lanzó Customer 360 Audiences, su primer producto CDP. En 2021, Martin Kihn fue coautor con Chris O'Hara del libro Customer Data Platforms: Use People Data to Transform the Future of Marketing Engagement (Wiley, 2020). Entre otras cosas, Martin es SVP de Estrategia de Salesforce Marketing Cloud. En 2024, Gartner publicó su Cuadrante Mágico de Gartner inaugural para Plataformas de Datos de Clientes, en el que Salesforce fue nombrado líder en la categoría CDP.

Salesforce es conocido desde hace tiempo como el líder mundial en software CRM. Sus productos son utilizados por más de 150.000 clientes en todo el mundo para aprovechar el poder de la automatización y la IA. Al aprovechar los datos en tiempo real, sus productos se utilizan además para hacer que las experiencias de los clientes sean más personales, valiosas y memorables.

Salesforce tiene una historia rica e interesante que comenzó en 1999. En fue la primera empresa de software como servicio (SaaS) creada desde cero y hoy es una de las empresas de cloud computing más valiosas del mundo. El enfoque inicial de Salesforce de crear soluciones en la nube, considerado revolucionario en su momento, es ahora una práctica habitual. La longevidad y el éxito continuado de Salesforce pueden atribuirse a su vibrante comunidad de usuarios, así como a su capacidad para innovar rápidamente.

Salesforce ha introducido muchas soluciones de productos creadas exclusivamente para la comunidad de usuarios empresariales no técnicos. El marco basado en componentes Salesforce Lightning, Flow Builder, Dynamic Forms y Dynamic Actions, así como la oferta de plataforma como servicio (PaaS) Force.com, son algunas de las ofertas de bajo código/sin código de Salesforce . Este tipo de soluciones están diseñadas para que los desarrolladores ciudadanos (usuarios empresariales con poca o ninguna experiencia profesional en codificación) puedan diseñar, crear y lanzar rápidamente aplicaciones sin necesidad de comprender o gestionar los sistemas subyacentes. El uso de soluciones low-code/no-code tiene muchas ventajas, como la obtención de valor más rápida, la reducción de costes y la mejora de la innovación.

Salesforce innova de muchas formas mejorando los productos existentes, creando nuevos productos y adquiriendo empresas de éxito que encajan de forma natural con las ofertas de productos existentes de Salesforce. Entre las adquisiciones recientes de Salesforce se incluyen Slack, Tableau y MuleSoft. Como la mayoría de las empresas que ofrecen un conjunto completo de productos, Salesforce cambia a menudo la marca de sus productos existentes para alinearlos mejor con la cartera global de productos y simplificar su terminología. El cambio de marca de Salesforce Data Cloud no es una excepción.

Evolución de la plataforma Data Cloud de Salesforce

La plataforma actual de Salesforce Data Cloud comenzó como Customer 360 Audiences,un producto de Salesforce Marketing Cloud lanzado el 19 de noviembre de 2019. Los profesionales del marketing utilizaron esta primera versión de Salesforce CDP para crear y gestionar de forma más eficaz la segmentación de audiencias.

Customer 360 Audiences (C360A) se utilizaba con frecuencia con Interaction Studio powered by Thunderhead, otroproducto de Salesforce Marketing Cloud que ofrecía a los profesionales del marketing la posibilidad de extraer fuentes externas y modelar los datos. Unos meses después, Salesforce anunció que había adquirido Evergage, una plataforma de CDP y de personalización en tiempo real. Interaction Studio pasó a funcionar con Evergage en lugar de Thunderhead.

En mayo de 2021, C360A pasó a llamarse Salesforce CDP en . Este cambio de marca se produjo al mismo tiempo que se añadieron al producto funciones de resolución de identidades. La resolución de identidades es lo que permite construir una única fuente de verdad para una visión completa de 360 grados del cliente. Más tarde, Salesforce cambió el nombre de Salesforce CDP a Salesforce Customer Data Platform, que era sólo un cambio de nombre.

En septiembre de 2022, el producto fue renombrado de nuevo a Salesforce Genie Data Cloud. Este cambio de marca coincidió con la presentación por parte de Salesforce de Genie como su nueva plataforma de datos en tiempo real a hiperescala. Fue un anuncio importante, y representó una bifurcación en la que la unidad de mantenimiento de existencias (SKU) de Salesforce CDP seguía existiendo, pero también se creó una nueva SKU de Genie Data Cloud. La SKU CDP conservaba el modelo de precios basado principalmente en el número de licencias, mientras que la SKU Genie era el primer modelo de precios de Salesforce basado en el consumo. Es importante destacar que no existía una paridad total de funciones entre las dos SKU.

La razón principal de la diferencia en la paridad de funciones era la diferencia de arquitectura. La SKU CDP daba acceso a funciones construidas sobre una base de datos transaccional, que era la arquitectura tradicional de Salesforce. Sin embargo, la nueva SKU de Data Cloud ofrecía acceso a una plataforma de datos a hiperescala casi en tiempo real que se había construido desde cero para soportar una nueva arquitectura que resolvería muchos de los retos existentes con la arquitectura actual(Figura 1-1). El Capítulo 2 explica en detalle la nueva arquitectura de Nube de Datos.

Figura 1-1. La nueva arquitectura de Nube de Datos hace posibles más funciones

Unos meses después, hacia febrero de 2023, Salesforce cambió el nombre del producto a Salesforce Customer Data Cloud(Figura 1-2). Esta vez, el cambio de marca eliminó Genie del nombre. Poco después, se eliminó la palabra "Cliente" del nombre del producto. Sin embargo, la convención de nomenclatura "Customer Data Cloud" se utilizó para las licencias y conjuntos de permisos en las organizaciones de producción de Data Cloud varios meses después de que se eliminara la palabra "Customer" del nombre del producto.

Figura 1-2. Evolución de Salesforce Data Cloud

En el momento del último cambio de marca, que eliminó el nombre Genie, Salesforce desarrolló inicialmente SKU de productos de Data Cloud independientes, principalmente con fines de marketing. En concreto, Salesforce anunciaba la disponibilidad de Data Cloud para Marketing, Data Cloud para Tableau, Data Cloud para Sanidad y Bring Your Own Lake (BYOL) Data Cloud. Sin embargo, no había diferencias de plataforma entre las ofertas de Data Cloud para las distintas SKU.

Cambios frecuentes y rápidos

Es emocionante, pero también un reto, mantenerse al día en de los numerosos y rápidos cambios que se están produciendo en la plataforma Salesforce Data Cloud. A lo largo de este libro, he hecho referencia a recursos adicionales disponibles para apoyar tu viaje a Data Cloud a largo plazo.

Se produjeron dos modificaciones importantes al mismo tiempo que el cambio de marca de una SKU de CDP a la SKU de Data Cloud. En primer lugar, la SKU de Data Cloud no requería que una organización adquiriera Salesforce Marketing Cloud, mientras que la SKU de CDP era una oferta que sólo estaba disponible para quienes hubieran adquirido Salesforce Marketing Cloud. En segundo lugar, el modelo de precios de Salesforce cambió por primera vez a un modelo de consumo basado en el uso.

Es importante destacar que, debido a la diferencia en la estructura de precios entre la antigua SKU de plataforma de datos de clientes y la nueva SKU de Data Cloud, algunas de las nuevas funciones y características de Salesforce Data Cloud no estarán disponibles en la antigua SKU de plataforma de datos de clientes. Para acceder a todas las funciones nuevas, es necesario actualizar a la nueva SKU de Data Cloud.

Hay algunas funciones de Data Cloud que estarán limitadas o no estarán disponibles en la SKU antigua. A lo largo de este libro, las características y funcionalidades de Salesforce Data Cloud se describirán para la SKU más actual. Cuando se conozcan y siempre que sea posible, se indicarán las limitaciones de la antigua SKU.

Dónde encaja Salesforce Data Cloud en la pila tecnológica de Salesforce

Como veremos en capítulos posteriores, la aplicación Salesforce Data Cloud es accesible como una aplicación en la plataforma principal de Salesforce . Aunque los usuarios acceden a la aplicación Data Cloud después de iniciar sesión en la plataforma principal de Salesforce, los datos ingeridos por Data Cloud se almacenan en realidad en un lago de datos externo gestionado por Salesforce(Figura 1-3). El almacenamiento del lago de datos externo de Salesforce se trata en detalle en el Capítulo 2.

Figura 1-3. Ejemplo de plano de alto nivel de Salesforce Data Cloud

Salesforce Data Cloud se utiliza más a menudo junto con las aplicaciones principales de Salesforce CRM, incluidos los objetos de Sales Cloud y Service Cloud. También existen casos de uso de Nube industrial en los que las Nube de ventas y Nube de servicios más tradicionales se sustituyen por Nubes industriales especializadas con metadatos y flujos de trabajo más relevantes para sectores específicos. Algunos ejemplos son Salesforce Health Cloud y Financial Services Cloud.

Data Cloud se factura por separado de las licencias de Salesforce CRM y de la nube sectorial. Las licencias de Tableau, Marketing Cloud Engagement, Marketing Cloud Account Engagement, Marketing Cloud Personalization, B2C Commerce Cloud, Loyalty Management Cloud y Marketing Cloud Growth son licencias adicionales que deben obtenerse si tu organización planea hacer uso de esas plataformas y herramientas.

Si su organización no tiene previsto utilizar plataformas como Tableau o Marketing Cloud, no necesitará adquirir esas licencias para acceder a Salesforce Data Cloud. Ponte en contacto con tu representante de cuentas de Salesforce o con tu socio de implementación de Salesforce para obtener información más detallada sobre qué licencias de Salesforce serían necesarias para tus casos de uso específicos.

La Figura 1-3 destaca algunos de los componentes básicos de una implementación típica de la Nube de Datos. Marketing Cloud Engagement y Tableau se incluyen en el ejemplo de plano de alto nivel, pero no son necesarios. Veremos en capítulos posteriores cómo funciona realmente Salesforce Data Cloud a medida que profundicemos en más de las posibles entradas y salidas de la plataforma. Para que te hagas una idea ahora de algunas de las diversas entradas de datos de las que hablaremos, aquí tienes una lista de entradas de fuentes comunes de Data Cloud:

• Salesforce CRM, que podría incluir la tradicional Salesforce Sales and Service Cloud, o podría incluir Health Cloud, Education Cloud, Financial Services Cloud, Nonprofit Cloud u otras nubes específicas del sector de Salesforce.
• Nube de gestión de la fidelización de Salesforce
• Nube de comercio B2C de Salesforce
• Nube de Inventario Omnicanal
• Salesforce Marketing Cloud Engagement (antes ExactTarget)
• Salesforce Marketing Cloud Account Engagement (antes Pardot)
• Edición de crecimiento de Salesforce Marketing Cloud
• Personalización de Salesforce Marketing Cloud (antes Interaction Studio)
• Almacenamiento externo en la nube como Amazon S3, Microsoft Azure Storage, Google Cloud Storage (GCS) o PostgreSQL
• Intercambio bidireccional de datos con plataformas de datos como Snowflake, Google BigQuery y Amazon Redshift
• Fuentes originales externas como Adobe Campaign, Attentive, Emarsys, Epsilon, Oracle Responsys, Vibes, Google Ads, Meta Ads, etc.

Durante los últimos casi 25 años, Salesforce ha creado un producto maduro con muchos tipos diferentes de ofertas de soluciones, algunas de las cuales son bastante complejas. Este libro se adentrará en Salesforce Data Cloud. Si descubres que tienes lagunas en tus conocimientos sobre Salesforce o necesitas completar tus conocimientos en otras áreas, puedes aprovechar la formación gratuita en Salesforce Trailhead, participar en la Comunidad Trailblazer o leer el libro Practical Salesforce Architecture de Paul McCollum (O'Reilly, 2023). Si eres empleado de un socio de Salesforce, puedes acceder a los materiales de formación de Partner Learning Camp. Si eres militar, veterano o cónyuge, también puedes acceder a Salesforce Military para obtener oportunidades de formación y asistencia gratuitas.

Actualmente, Salesforce Data Cloud puede formar parte de la solución para muchos casos de uso diferentes, no sólo para Marketing Cloud. Sin embargo, dado el origen de Data Cloud, no es sorprendente que muchas implementaciones de Data Cloud hasta ahora hayan abordado casos de uso orientados a resolver problemas de los profesionales del marketing. A lo largo de este libro, destacaremos los diferentes casos de uso que pueden abordarse utilizando esta Nube de datos de Salesforce, al tiempo que reconocemos que los casos de uso actuales siguen estando muy centrados en resolver algunos problemas importantes de marketing de .

Dónde encaja la Plataforma de Datos de Clientes en la Pila Martech

Una pila tecnológica de marketing (Martech stack) es una colección de soluciones de software especializadas que los profesionales del marketing utilizan exclusivamente para el marketing. También incluye muchos sistemas o plataformas de software polivalentes que dan soporte a objetivos empresariales críticos. Un ejemplo es el software CRM de una organización.

La solución CRM de una organización suele ser utilizada por equipos ajenos al de marketing, como los de atención al cliente, ventas, operaciones y finanzas. Cada uno de estos equipos puede conservar información única sobre un cliente, y si los equipos de la organización comparten algunos componentes de la pila tecnológica, como el CRM, pueden centralizar la información sobre el cliente. Esto permite una visión más completa del cliente por parte de la organización.

Esto es importante porque cada interacción con un cliente o cliente potencial repercute en los esfuerzos de marketing de una organización. Por ello, la definición moderna de quién utiliza la pila Martech se ha ampliado más allá del marketing y ahora incluye a agentes de atención al cliente, especialistas en facturación y científicos de datos. Veremos que esto es especialmente cierto en el caso de los CDP, que se desarrollaron para resolver problemas específicos del marketing, pero que ahora admiten muchos otros tipos de casos de uso, como la detección del fraude y los resultados de los pacientes sanitarios.

La pila Martech moderna de hoy

La pila Martech empezó humildemente como una simple lista de clientes introducida en una base de datos digital. Luego floreció con la llegada y el avance de Internet como herramienta de marketing global. La tecnología sigue evolucionando, y se añaden nuevas herramientas y sistemas a la pila en un esfuerzo por seguir el ritmo de los cambios. La Figura 1-4 incluye ocho de los componentes más comunes de una pila Martech moderna. Una de las incorporaciones más recientes a la pila Martech es el CDP.

Figura 1-4. La pila Martech moderna de hoy

Los CDP existen desde hace algo más de una década y han sido adoptados por las empresas que necesitan gestionar de forma centralizada los datos de sus clientes para cumplir las nuevas normativas sobre privacidad. Algunos CDP incluyen funciones modernas, como la orquestación del recorrido del cliente, el modelado de similitudes y la automatización del marketing. Muchos CDP incluso vienen de serie con capacidades de IA Generativa y Predictiva, o las admiten. Es probable que las CDP no resuelvan todos tus casos de uso, pero pueden servir como fuente centralizada de tus datos de cliente unificados para informar al resto de tu pila tecnológica.

El futuro de la pila Martech

Los profesionales del marketing tienen a su disposición muchas nuevas y potentes tecnologías que pueden aprovechar para el futuro. La realidad virtual y la realidad aumentada son formas nuevas y apasionantes de comercializar con los clientes, y las capacidades de datos casi en tiempo real permiten ahora a los profesionales del marketing observar la actividad de los clientes sin tener que esperar horas o días para elaborar informes.

Las capacidades de ML e IA de bajo código/sin código son opciones de diversas empresas de SaaS. Estas capacidades analíticas avanzadas pueden ayudar de muchas maneras. Por un lado, pueden proporcionar más información sobre los esfuerzos de marketing omnicanal y el impacto de esos multicanales en el recorrido general del cliente. Incluso los canales de marketing tradicionales se han renovado tecnológicamente. Se puede añadir un código de respuesta rápida (QR) al material de marketing impreso tradicional, y las vallas publicitarias totalmente digitalizadas ya no son una rareza.

Tu pensamiento inicial podría ser que estas herramientas tecnológicamente avanzadas seguramente han permitido a los profesionales del marketing transmitir mensajes más relevantes, eficaces y oportunos a los clientes. En realidad, eso es más la excepción que la regla. Las razones principales son el problema de los datos de los clientes y la explotación excesiva de la tecnología, que juntos han impedido al sector del marketing alcanzar el nirvana de cliente adecuado, mensaje adecuado, momento adecuado. Trataremos esto en detalle más adelante.

Establecer una visión completa de 360 grados de un cliente no ha sido una prioridad para la mayoría de las organizaciones porque han tenido alternativas más baratas que son eficaces. Los anuncios de televisión, la publicidad por radio y la publicidad impresa son relativamente caras en comparación con las alternativas de marketing digital, como las redes sociales, el marketing por correo electrónico y la optimización de motores de búsqueda (SEO). A medida que la tecnología se abarata, el coste del marketing digital se abarata aún más. Por tanto, los profesionales del marketing tienen más incentivos para sobrecargar al público objetivo con mensajes en todos los canales posibles, en lugar de gastar dinero en construir una visión de 360 grados de cada cliente.

Como veremos, la explotación excesiva de la tecnología por parte de los vendedores ha causado un gran revuelo. Los consumidores se han sentido abusados y que se ha violado su derecho a la intimidad. Han empezado a denunciar el spam con más frecuencia, a darse de baja de listas de correo electrónico, a bloquear las cookies digitales y el seguimiento, y a desactivar las notificaciones. También han respondido utilizando direcciones de correo electrónico secundarias y/o direcciones temporales desechables, lo que agrava aún más el problema de los datos de los clientes. Como resultado, los gobiernos han intervenido con normativas que hacen cumplir el derecho a la privacidad.

La buena noticia es que disponemos de opciones para resolver estos dos problemas. Antes de hablar de ellas, profundicemos un poco más en los problemas para que podamos comprender y apreciar mejor la urgencia con la que debemos actuar.

El problema de los datos de los clientes

Las organizaciones deleitan a los clientes cuando son capaces de resolver sus problemas rápidamente y hacer que las experiencias de sus clientes sean más personales, valiosas y memorables. Sin embargo, es difícil, si no imposible, que una organización consiga estas cosas cuando no tiene una visión coherente y completa de su cliente.

Losproblemas de datos de clientes son los que hacen imposible obtener una visión completa del cliente. Se producen principalmente debido a los silos de datos separados y a la proliferación de varios dispositivos cruzados por individuo. Así, los profesionales del marketing o bien no reconocen a un individuo como alguien conocido, o bien no tienen una imagen completa del cliente porque no pueden hacer coincidir las piezas de datos existentes sobre él. A modo de aclaración, consideremos los dos tipos principales de datos sobre el cliente: conocidos y desconocidos.

Datos de clientes conocidos

Los datos conocidos de los clientes suelen estar compuestos por información personal identificable (IPI), como una dirección de correo electrónico que el cliente facilitó voluntariamente cuando realizó una compra o se inscribió en boletines y programas de fidelización. Estos datos conocidos de primera mano son increíblemente valiosos; es información real sobre una persona real recibida con consentimiento.

Sin embargo, surgen problemas cuando estos puntos de datos existen en silos separados. Es probable que los departamentos de ventas y servicios, los sitios web de comercio y los formularios web de marketing almacenen los datos conocidos de los clientes en formatos y ubicaciones diferentes. En un esfuerzo por unir la IPI y otros datos de clientes conocidos para cada una de estas unidades de negocio, marcas o regiones, los datos originales de cada fuente pueden replicarse muchas veces, en toda la organización.

Entonces, cuando los datos de origen se actualizan en un lugar, las copias existentes en otros lugares rara vez se actualizan. Imagina que un cliente se ha mudado recientemente y ha actualizado su número de teléfono y dirección postal en el departamento de ventas, pero esos datos no se actualizan en el departamento de atención al cliente. Así, cuando el cliente llama a un departamento diferente y proporciona su nuevo número de teléfono a un agente, no aparece como cliente conocido, y todo el rico historial sobre el cliente no está disponible para el agente.

Esto se complica aún más porque un mismo cliente puede tener diferentes variaciones de nombre, como "Robert" y "Bob", junto con múltiples direcciones de correo electrónico y números de teléfono. Este tipo de variaciones pueden darse dentro de una misma plataforma dentro de una organización, como un CRM compartido por distintos departamentos internos, y también pueden darse dentro de plataformas de terceros conectadas a la organización.

Las consecuencias de tener silos de datos separados a menudo se interponen en el camino de proporcionar una experiencia agradable a través de los puntos de contacto y el tiempo. Sin embargo, es importante tener una visión precisa y completa de un cliente conocido, porque los esfuerzos de marketing para deleitar a un cliente establecido son considerablemente menos costosos que captar un cliente nuevo.

Ésta es una de las razones por las que los datos existentes sobre clientes conocidos constituyen la columna vertebral de cualquier estrategia de datos de origen. Un CDP es excelente a la hora de unir datos de clientes conocidos procedentes de silos de datos separados, y en la siguiente sección hablaremos del uso de un CDP para construir una estrategia de datos de origen .

Datos de audiencia desconocidos

Los públicos desconocidos son clientes establecidos o clientes potenciales que se relacionan con la organización de alguna manera, pero cuya actividad de relación actual no da lugar a identificadores únicos que puedan asignarse específicamente a individuos en el sistema de la organización. Cada cliente puede haber visitado un sitio web o haber hecho clic en un anuncio, por ejemplo, pero no haber realizado una compra en ese momento en ese dispositivo concreto.

Tal vez retomaron su investigación más tarde en el día en un dispositivo diferente que creó otro identificador único que no se puede emparejar con un individuo. Todos estos identificadores únicos existen de forma aislada, a menos que y hasta que el individuo sea conocido por nosotros en ese dispositivo. En ese momento, la resolución de identidades para públicos desconocidos puede producirse asociando identificadores desconocidos seudónimos con datos conocidos.

Encajar las piezas

Resolver el problema de los datos de los clientes que provoca al tener silos de datos separados requiere una estrategia única y unificadora que implique la resolución de identidades, que puede proporcionar una CDP. Una CDP es una adición relativamente nueva a la pila Martech y no debe confundirse con una plataforma de gestión de datos (DMP). Una DMP recopila y organiza los datos de audiencia de diversas fuentes, incluidas las fuentes online, offline y móviles; los datos organizados en una DMP pueden utilizarse después para la segmentación y la activación.

Tanto los CDP como los DMP permiten a las organizaciones examinar datos agregados para comprender mejor cómo se mueven los clientes en su conjunto por el embudo de ventas. Ambos recopilan tipos similares de datos web y digitales anónimos, pero un CDP conecta a un visitante anónimo con el perfil unificado de un consumidor establecido una vez que ese visitante se da a conocer. Los CDP utilizan principalmente datos de primera parte y algunos de segunda parte, mientras que los DMP utilizan sobre todo datos de tercera parte con algunos de segunda parte.

Las DMP se basan en gran medida en la tecnología de cookies para identificar comportamientos y se han utilizado con frecuencia cuando los profesionales del marketing necesitan datos de terceros para la captación y conversión de clientes a corto plazo. Los CDP, en cambio, se utilizan para reunir conjuntos de datos individuales aislados(Figura 1-5). Por eso, querrás trabajar con una CDP si necesitas una captación de clientes a largo plazo que requiera datos de primera parte.

Figura 1-5. Reunir un perfil unificado conocido y datos de audiencia desconocidos

Los profesionales del marketing han seguido confiando en las DMP, en lugar de desarrollar una estrategia de datos de origen, debido a la continua dependencia de una tecnología de cookies relativamente barata. Muchos profesionales del marketing siguen confiando en las cookies de marketing digital como parte importante de su estrategia de datos de clientes. Como aprenderemos en la siguiente sección, ha habido muchos argumentos en contra del uso de cookies de terceros. Como resultado, el consenso es contrario a su uso, por lo que no hay mejor momento que éste para que tu organización revise el uso de las cookies de marketing digital. Entonces, ¿qué son exactamente las cookies de marketing digital?

Cookies de marketing digital

Los sitios web crean cookies de marketing digital, que son pequeños archivos de texto JavaScript que recogen y almacenan la actividad del usuario, para seguir su comportamiento. Las cookies contienen un identificador único que permite a un sitio web identificar al individuo cuando vuelve al sitio web. Las cookies pueden incluir información como nombres de usuario y contraseñas, que facilitan el inicio de sesión en varios sitios. Las cookies también pueden contener información como la actividad de compra y qué artículos se dejaron en un carrito de la compra digital.

Existen diferentes tipos de cookies. La mayoría son cookies de origen, que sólo funcionan en un dominio, o cookies de terceros, que rastrean a los usuarios en varios dominios.

Cookies de primera, segunda y tercera parte

Las cookies de origen no se comparten con otros sitios web o socios publicitarios de . En su lugar, se crean y utilizan sólo en un único dominio. Los datos de las cookies de origen son importantes porque contienen información como la configuración de idioma e identificadores personales que pueden mejorar la experiencia del usuario y proporcionar un servicio más personalizado. Es posible eliminar las cookies de origen en cualquier momento, pero si lo haces, tendrás que volver a iniciar sesión en los sitios web que visites.

A veces, el sitio web que visita un cliente le pedirá que acepte una cookie para continuar y, en algunos casos, es posible que el visitante del sitio web no pueda utilizar funciones clave del sitio web si no acepta. Cuando se les pide que acepten las cookies, a los visitantes se les dan opciones sobre qué cookies aceptar si se está capturando más de un tipo de cookie. Dado que las cookies de origen están diseñadas para mejorar la experiencia del usuario de un sitio web y se limitan a un único dominio, la mayoría de la gente suele confiar en las cookies de origen y aceptarlas.

Las cookies de terceros, por otra parte, son creadas en un dominio pero compartidas por todos los dominios de terceros que utilizan el mismo código de seguimiento. La función principal de una cookie de terceros es mostrar publicidad como resultado de la información recopilada mediante el seguimiento de la actividad de un usuario.

La mayoría de los navegadores web aceptan automáticamente las cookies de origen, pero las cookies de terceros, que también pueden borrarse de un navegador web en cualquier momento, ya están siendo bloqueadas por algunos navegadores como Safari y Mozilla Firefox. Google, el principal navegador de Internet del mundo, tiene previsto eliminar completamente todas las cookies de terceros en la segunda mitad de 2024, tal como se describe en la iniciativa Privacy Sandbox for the Web. Esta iniciativa, liderada por Google pero suspendida por los reguladores británicos (véase la siguiente subsección), eliminará gradualmente las cookies de terceros y ayudará a limitar otras formas de seguimiento restringiendo la cantidad de información a la que pueden acceder los sitios web.

La preocupación por la privacidad y los requisitos normativos relacionados causados por la explotación excesiva de la tecnología son la causa de que muchos navegadores web estén empezando a bloquear las cookies de terceros. Como era de esperar, esto plantea retos a los anunciantes.

Las cookies de segunda parte son menos frecuentes en , pero se espera que se hagan más populares a medida que las cookies de tercera parte dejen de existir. Las cookies de segunda parte se crean en un dominio y sólo se utilizan en ese dominio, pero los datos de primera parte recopilados son compartidos por el propietario del sitio web con sus socios de confianza.

El futuro de las cookies

Ya hemos visto cambios en cómo se utilizan las cookies de . A principios de 2020, la mayoría de los sitios web empezaron a pedir a los visitantes que aceptaran las cookies. Este cambio fue impulsado, en parte, por la preocupación por la privacidad del usuario que dio lugar a la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y a la Ley de Regulación General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea (UE).

Google tenía previsto eliminar por completo las cookies de terceros a finales de 2024. Sin embargo, en abril de 2024, la Autoridad de Competencia y Mercados del Reino Unido (CMA) ordenó a Google que detuviera temporalmente la eliminación de las cookies de terceros por motivos anticompetitivos. En julio de 2024, Google anunció una nueva vía para Privacy Sandbox en la web que podría retrasar indefinidamente la eliminación de las cookies de terceros. En lugar de eliminar por completo las cookies de terceros, Google ha propuesto una forma diferente de conseguir una experiencia web más privada. Se está debatiendo con los reguladores cuál será el camino a seguir.

Además de los esfuerzos de Google por crear una experiencia web más privada para las personas , Apple ha introducido la Prevención de Seguimiento Inteligente (PTI) 2.0, que imposibilita el uso de cookies de terceros para el seguimiento entre sitios. Las actualizaciones recientes de Apple iOS también han dado a los usuarios la posibilidad de gestionar sus propios datos compartidos en sus aplicaciones. Ambos cambios hacen posible una mejor protección y son una victoria para la privacidad del consumidor, pero representan un nuevo reto para los profesionales del marketing.

La buena noticia es que la muerte de las cookies de terceros, tal y como las conocíamos, probablemente obligará a los profesionales del marketing a desarrollar una sólida estrategia de datos de origen y a ser más intencionados a la hora de crear audiencias e interactuar con ellas. En lugar de centrarse principalmente en la publicidad digital barata para impulsar las ventas, los profesionales del marketing tendrán que centrarse más en la optimización de la tasa de conversión y en crear mejores experiencias para los clientes. Construir relaciones a largo plazo con los clientes y ofrecer un marketing más personalizado también podría ayudar a las organizaciones a fidelizar más a sus clientes y aumentar su valor de por vida.

Impulsado por la preocupación por la privacidad de los datos y los cambios normativos de , el acceso barato y fácil a los datos de terceros está en vías de desaparición. Es hora de que las organizaciones consideren estrategias de marketing alternativas, como la adopción de una estrategia de datos de origen.

Construir una estrategia de datos de primera parte

Una estrategia de datos de origen implica recopilar datos de clientes y utilizarlos para mejorar los esfuerzos de marketing para construir relaciones más sólidas con los clientes mediante la personalización y la creación de más valor para el cliente. Crear una estrategia de datos de origen siempre ha sido importante para los profesionales del marketing, pero ahora lo es aún más. Hay una nueva sensación de urgencia debido a la desaparición de las cookies de terceros y a unas normativas de privacidad de datos y requisitos de cumplimiento más estrictos. Como resultado, los profesionales del marketing están explorando nuevas y mejores formas de proporcionar las mejores experiencias digitales mediante la creación de relaciones más personalizadas con los clientes y los clientes potenciales.

Un CDP está en el centro de la construcción de una estrategia de datos de origen, y el enfoque de este libro será explorar Salesforce Data Cloud con mucho detalle. Es posible que nunca necesite más que Salesforce Data Cloud para construir su estrategia de datos de origen, pero si necesita más, hay formas de ir más allá de su implementación satisfactoria de Salesforce Data Cloud para ampliar su estrategia de datos de origen.

Ampliación de la estrategia de datos de primera parte

Los datos de primera parte que surgen de la interacción directa de un consumidor con la organización ayudan ciertamente a los profesionales del marketing a comprender bastante sobre sus clientes, pero a menudo se necesita más información para obtener una imagen completa de cada cliente. Los datos de segundas y terceras partes ayudan a rellenar las lagunas.

Un CDP está en el centro de tu estrategia de datos de primera parte y reúne datos de clientes de primera, segunda y tercera parte para construir una visión única del cliente. Una sala blanca de datos puede ser una extensión de la estrategia de datos de origen de una organización, ya que proporciona acceso a los mismos datos de terceros que están siendo eliminados por las leyes de privacidad y el fin de las cookies. Cuando se utilizan juntos, un CDP y una sala blanca de datos ofrecen a las organizaciones la oportunidad de procesar y analizar los datos de forma más eficaz, sin dejar de gestionarlos de forma conforme a la normativa.

Definición de sala blanca de datos

El objetivo de una sala blanca de datos es ayudar a las organizaciones a procesar y analizar los datos agregados que proceden de socios de confianza. En esencia, una sala blanca de datos se construye para crear un intercambio de datos privado, seguro y anónimo para las partes implicadas. Ninguna de las partes tiene acceso directo a los datos de la otra, pero los resultados de los cotejos de datos permiten a todos los socios enriquecer sus propios datos.

Los profesionales del marketing pueden utilizar las salas limpias de datos por varias razones. Utilizando datos agregados, pueden determinar mejor el valor del ciclo de vida del cliente y comprender cómo interactúan los clientes con determinadas marcas, y pueden identificar potencialmente audiencias similares y crear nuevos segmentos. Las salas limpias de datos también pueden ser útiles para detectar el gasto publicitario malgastado y evitar la duplicación de esfuerzos en los distintos canales.

Tipos de salas limpias de datos

Las salas limpias de datos más comunes son los jardines amurallados de los editores de medios publicitarios, como Google Ads Data Hub y Amazon Marketing Cloud. Con estos tipos de salas limpias de datos, puedes analizar el rendimiento de tus anuncios desde la plataforma individual del editor. Sin embargo, no es posible analizar el rendimiento desde una perspectiva multiplataforma, y también puede haber restricciones sobre cómo puedes utilizar los datos.

Algunos proveedores de tecnología publicitaria (Adtech) ofrecen salas limpias de datos a medida. Te recomendamos que actúes con la diligencia debida antes de contratar una sala blanca de datos a medida, para asegurarte de que tiene la seguridad que esperas y de que los datos serán seudonimizados adecuadamente para salvaguardar la privacidad de tu cliente.

Las marcas y los propietarios de contenidos suelen construir salas limpias de datos privadas, y los conjuntos de datos de varios socios pueden compartirse para crear una visión omnicanal del cliente. Walmart Connect, NBCUniversal One Platform y las salas limpias de datos de Disney son ejemplos de salas limpias de datos privadas construidas en la plataforma Snowflake. Como estas salas limpias de datos son agnósticas a la nube, pueden conectarse y funcionar con cualquier entorno de nube que pueda utilizar una marca anunciante.

Salas limpias de datos y plataformas de datos de clientes trabajando juntos

Es posible que una organización conecte su CDP a una sala limpia de datos para permitir que sus datos de origen sean anonimizados y analizados junto con fuentes de terceros. Dependiendo del tipo de sala blanca de datos que se utilice, los profesionales del marketing podrían crear segmentos y construir audiencias específicas para compartirlas con el CDP de la organización, desde donde se pueden enviar a plataformas de marketing conectadas para su activación.

Ampliar la estrategia de datos de origen con salas limpias de datos sólo es posible una vez que hayas unificado y armonizado los datos individuales de tus clientes de . Para ello, necesitarás adquirir un CDP.

Enfoques de adquisición de plataformas de datos de clientes

Elegir un enfoque de adquisición de CDP para tu organización es una decisión importante porque las implantaciones de CDP pueden ser muy costosas tanto en tiempo como en dinero. Si tu organización ya ha seleccionado Salesforce Data Cloud, entonces estás preparado para el Capítulo 2.

Sin embargo, si tu organización aún está evaluando productos de CDP, lo más probable es que estés decidiendo entre un CDP componible y una suite de CDP. Si es así, esta sección te proporcionará algunas directrices generales y sugerencias útiles para seleccionar el enfoque de CDP adecuado.

¿Construir, comprar o componer?

Hay tres enfoques principales para adquirir un CDP. En un extremo, un CDP puede construirse completamente desde cero, generalmente con un coste considerable tanto en tiempo como en dinero. En el otro extremo, comprar un paquete de CDP suele ser la forma más rápida de poner en marcha un CDP. En algún punto intermedio está la tercera opción: construir una solución CDP componible utilizando piezas de tecnología tipo Lego .

Es probable que se tengan en cuenta varios factores a la hora de evaluar los planteamientos para adquirir un CDP, y cada organización tiene un proceso único para tomar este tipo de decisiones. Dicho esto, hay algunas directrices generales para seleccionar el CDP adecuado que son aplicables a la mayoría de las organizaciones.

Limitar el enfoque

Puede ser posible descartar rápidamente al menos uno y quizás más de los tipos de adquisición de CDP, navegando por el diagrama de flujo de toma de decisiones que aparece en la Figura 1-6. Puedes empezar preguntándote si tu organización dispone de los recursos con la experiencia y los conocimientos adecuados para crear aplicaciones de nivel empresarial desde cero.

Figura 1-6. Determinar si construir, comprar o componer un CDP

Construir un CDP desde cero requiere mucho tiempo y dinero, por lo que no te parecerá un enfoque que ahorre costes. Hay pocas razones por las que quieras plantearte construir un CDP desde cero; realmente es un proceso intensivo. Una razón para considerarlo podría ser si necesitas una aplicación CDP única que te dé una ventaja competitiva.

Plataformas componibles de datos de clientes frente a una suite de plataformas de datos de clientes

Es mucho más probable que tu organización compre o componga un CDP. Para considerar de forma realista el enfoque componible, tu organización necesita disponer de recursos con suficientes conjuntos de habilidades técnicas para mantener el CDP tras su implantación. Cuantos más componentes CDP individuales utilice tu organización para construir la solución CDP, más variados serán los conjuntos de habilidades necesarios.

Cada organización tendrá probablemente un conjunto único de requisitos para su CDP, pero hay cinco componentes comunes a la mayoría de los CDP. La Figura 1-7 define los componentes comunes del sistema CDP, pero también es importante considerar dónde existen tus fuentes de datos y si los datos tendrán que salir de tu sistema seguro como parte del cumplimiento de los requisitos del CDP.

Figura 1-7. Componentes comunes del CDP

Tu equipo de desarrollo también tendrá que poseer la experiencia necesaria en CDP para saber qué componentes seleccionar y cómo construir un CDP componible. De lo contrario, tendrás que plantearte comprar una solución CDP.

Para muchas organizaciones, la situación no suele ser tan clara como para saber rápidamente si la vía de adquisición preferida es construir o comprar. Lo más frecuente es que haya que realizar un análisis más detallado para determinar qué parte, si es que hay alguna, de los sistemas y plataformas existentes puede utilizarse para satisfacer los requisitos de CDP de una organización. En el diagrama de flujo(Figura 1-6), la pregunta central es "¿Son necesarios pocos cambios para que el sistema existente cumpla los requisitos de CDP?". Si el sistema actual cumple la mayoría de los requisitos CDP y no es una solución hecha a medida, entonces puede merecer la pena explorar un enfoque componible.

Otras consideraciones sobre costes y rendimiento

Además de evaluar las lagunas en los requisitos, probablemente querrás tener en cuenta el coste, la eficacia, la capacidad de mantenimiento y la escalabilidad. Las distintas piezas necesarias para completar una solución CDP componible pueden ser menos costosas que comprar una suite CDP completa, pero el coste podría acabar siendo excesivo si hay que añadir demasiados componentes, son costosos de integrar con el sistema actual, o los gastos generales aumentan significativamente. Los gastos generales aumentan porque surgen más dependencias de habilidades cuando añades varios componentes nuevos, y se necesita más mantenimiento cuando existen más conectores. También hay más proveedores que gestionar y con los que interactuar. La escalabilidad es más difícil con los CDP componibles, porque todas las piezas deben escalar tanto individual como conjuntamente.

Comprar una solución CDP significa que siempre tendrás que pagar por las licencias. Sin embargo, comprar un CDP suele suponer un menor coste total de propiedad y una aceleración del tiempo de rentabilización. Se necesitan menos habilidades únicas porque un paquete de CDP suele incluir opciones preconstruidas, de bajo código/sin código, y porque el mantenimiento de la plataforma del sistema corre a cargo del vendedor. Adquirir un sistema de CDP comprándolo suele entrañar un riesgo mucho menor que construirlo o componerlo, porque el vendedor puede demostrar las capacidades de una plataforma construida y lista para ser utilizada. Comprar un paquete de CDP significa, sin embargo, que dependes del vendedor para priorizar las peticiones de nuevas funciones y las necesidades de mantenimiento. La Figura 1-8 resume algunas de las principales diferencias entre los enfoques.

Figura 1-8. Enfoques de adquisición de CDP

Comprar un CDP suele ser un gran planteamiento, pero hacerlo significa que dependerás del proveedor para que te proporcione toda la experiencia y el soporte. Por tanto, una consideración muy importante a la hora de decidir a qué proveedor concreto comprar una solución CDP es evaluar la probabilidad de que el proveedor siga invirtiendo en su plataforma CDP en el futuro.

Dado que éste es un libro práctico sobre Salesforce Data Cloud, asumiremos que su organización ya ha decidido implementar Salesforce Data Cloud o que está considerando seriamente Data Cloud como su CDP de elección. Por lo tanto, en adelante, nos sumergiremos sólo en en Salesforce Data Cloud como solución CDP.

Resumen

En este capítulo hemos descubierto por qué ahora es el momento de que los profesionales del marketing implanten una CDP para resolver el problema de los datos de los clientes. De los tres enfoques de adquisición de CDP, el enfoque "Comprar" suele seleccionarse para ayudar a acortar el tiempo de obtención de valor.

Uno de los CDP más conocidos que se pueden adquirir es Salesforce Data Cloud, que es el tema central de este libro. En este capítulo, hemos conocido la evolución de Salesforce Data Cloud, y en el próximo capítulo, profundizaremos en los fundamentos de la plataforma Salesforce Data Cloud.