Para hablar de CDP, primero debemos entender el contexto actual, problemas que nos encontramos y qué soluciones tenemos en cada caso. Para la parte de contexto, podemos resumir que tenemos:
- Cambios normativos: reglamentos como el GDPR o CCPA que han impactado en cómo se pueden recoger y utilizar los datos.
- Actualizaciones: el aumento de los controles está afectando a la recopilación tradicional de datos (por ejemplo, las cookies de terceros y los identificadores de dispositivos).
- Control de la privacidad: los usuarios exigen más control y transparencia sobre los datos recogidos y utilizados para la personalización de los anuncios.
La consecuencia principal y directa en el actual ecosistema digital está clara:
- Cookieless: pérdida del tracking de nuestros usuarios y con ello de su actividad y comportamiento.
- Cookieless world third party: con limitaciones como ITP o ETP nuestras estrategias de marketing basadas en audiencias y cookies de terceros, serán las más afectadas.
Ante esto, encontramos diversas soluciones para cada problema o momento. Desde la recogida inicial del dato en base a consentimiento expreso del usuario con soluciones como Consent Mode junto con GA4, para paliar toda la pérdida de información de nuestros usuarios con modelado de datos, hasta el uso de una medición ServerToServer para recopilar toda el dato como first party data y ser nosotros los propietarios del mismo.
Es aquí, ante este concepto de first party data, dónde tiene sentido y encaja el CDP como una solución tecnológica para la gestión de nuestros datos y su posterior activación. Dicho esto, el CDP debe ser entendido como una solución y no como una herramienta en sí. Desde luego las hay, y muy buenas en el mercado, pero desde Making Science queremos daros nuestros punto de vista de lo que para nosotros es un CDP y como os recomendamos abordarlo.
A continuación os mostraros una imagen de cómo, de forma muy simplificada, funciona un CDP:
Partimos de la base de que actualmente tenemos mucha información (mucha más de la que analizamos y activamos) y esta información está alojada en múltiples fuentes, las cuales son independientes y pocas veces se hablan entre sí. La información en diferentes silos provoca casos como duplicación de conversaciones según dónde la consultes, dificulta la obtención de una imagen clara del journey de nuestros usuarios, genera problemas a la hora de atribuir ventas o más importante, no ayuda a decidir cómo repartir el budget en el mix de marketing y optimizar la inversión.
Con el CDP lo que podrás obtener es un espacio común a todos tus datos, cuyo fin inicial es normalizar y unificar la información para obtener una imagen única de nuestros clientes entre todos los puntos de contacto que generamos. Esto nos va a permitir activar el dato acorde a cada cliente, ser capaces de cubrir sus necesidades según el momento de compra o el punto de madurez del propio cliente con la marca.
La gran ventaja del CDP es que permite trabajar la data como propia, es decir, como first party data, siendo nosotros los propietarios del dato. Para ello obviamente tendremos que plantear una estrategia de medición relacionada con soluciones como las antes mencionadas de Consent Mode o ServerToServer. Dado que trabajar un CDP requiere varios desarrollos, es aquí donde pasamos a una segunda fase de la cual os hacemos 2 preguntas importantes:
- Sabiendo qué es y cómo funciona a grandes rasgos un CDP, si decido trabajar con uno, ¿qué objetivo espero alcanzar? O quizás deba preguntarme, ¿qué problemas espero resolver? A fin de cuentas es una solución tecnológica, por lo que primero debemos identificar qué problemas queremos resolver.
- ¿Qué CDP utilizo? ¿Cómo lo obtengo?
Para responder a la segunda pregunta, para empresas con un alto desarrollo tecnológico posiblemente sea viable generar su propio CDP a partir de su stack de herramientas. Otras, puede que prefieran acudir al mercado en busca de soluciones ya desarrolladas. En cualquier caso, nosotros os planteamos 4 factores a tener en cuenta para tomar esta decisión:
- Tiempo ¿qué es más rápido? ¿Cuándo voy a tener operativo mi CDP? Para soluciones de mercado, dependerá de las opciones de conexión con las herramientas de vuestro ecosistema digital. Para uno ad hoc, primero ver que opciones de conexión existen y el esfuerzo necesario para crearlas. Esto deriva en el segundo factor:
Conexiones: ¿qué opción me va a permitir un mejor enlazado con mi actual stack de herramientas? Si ya trabajáis con una solución de mercado en otras herramientas esto deberá ser más sencillo, sino debéis evaluar el esfuerzo para generar esas conexiones out of the box.
- Escalabilidad: a futuro, ¿cuál me va a dar más flexibilidad para adaptarme a los cambios? Para soluciones de mercado, dependerá de la evolución de estos en sus adaptaciones. Uno ad hoc, deberá daros más facilidad en este aspecto.
- Coste: ¿cuál es la solución más rentable? A considerar no solo el coste monetario inicial, sino el coste de evolución del CDP con vuestros objetivos y stack de herramientas.
Esto no dejan de ser unas pinceladas de todo lo que implica el CDP como una solución más en el actual panorama digital. No es una decisión sencilla, pero desde Making Science queremos compartir con vosotros como entendemos que debe ser abordada esta solución, siempre con foco en generar soluciones acordes tanto al mercado como a vuestras necesidades particulares.
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