O que é uma Customer Data Platform? Um pouco de história

O Database Marketing

Vocês se lembram do conceito de Database Marketing dos anos 90? Naquela época não tínhamos um módulo de Marketing no CRM porque não havia CRM. O CRM era apenas Vendas ou Televendas ou Salesforce Automation (SFA). As páginas da web não forneciam tantos dados e não havia integração entre o web analytics e os sistemas de vendas. Da mesma forma, houve grande interesse na criação de um banco de dados para a criação de campanhas e análise de dados para relatórios de Business Intelligence.

Se lembram? O que naquela época chamávamos de Data Warehouse. Sinto que agora estou explicando para a minha filha o que era uma “fita cassete” para gravar música para as festas que costumávamos fazer em Porto Rico naquela época.

Bem, é parecido. Meus amigos me pediam uma seleção de músicas, eles me davam seus discos e nós gravávamos para tocar nas festas. Nesse processo de gravação fomos conhecendo os artistas, o conteúdo das músicas, e o mais importante, passamos a conhecer os interesses de todos os nossos amigos, da Salsa ao Heavy Metal.

O mesmo aconteceu com o Database Marketing. No processo de trazer os dados para o Data Warehouse, foi criado um Operational Data Store (ODS) que continha dados sobre compras, sistemas de vendas, sistemas de cartão de crédito, call center e outros sistemas de back office.

Nesta ODS, de acordo com os períodos de limpeza dos dados, esses dados foram salvos para que os departamentos de Marketing pudessem utilizá-los na realização de campanhas de marketing direto e telemarketing, e algum e-mail marketing.

E é aí que o conceito de Database Marketing começou. Os líderes de marketing começaram a conhecer os interesses de seus clientes. Eles começaram a segmentar, criar métricas, criar modelos preditivos, construir listas e configurar campanhas.

E se avançarmos vários anos, veremos que os CRMs agora têm um módulo de vendas e atendimento ao cliente, mas seu módulo de Marketing se limita a criar listas de bancos de dados de CRM e importar listas de Database Marketing como “Leads”.

De repente, outras categorias de software de marketing nasceram: Marketing Automation e Inbound Marketing. Não me lembro qual veio primeiro, mas acho que foi a automação de marketing. Como você já sabe, este software automatiza e-mails com regras de negócios e usando dados digitais para qualificar o cliente de acordo com seu potencial e depois movê-lo para o CRM usando a classificação de “Lead”.

E nesse processo são capturados dados digitais para conhecer o cliente, segmentá-lo e executar campanhas. Dependendo da maturidade do software de Automação de Marketing, os dados digitais não eram suficientes, e outras soluções surgiram no mercado para aprender mais sobre o cliente de acordo com seus cookies e melhorar os dados do cliente com endereços, localizações, telefones, dados financeiros, executivos, etc.

Depois veio o boom do Marketing Digital e dos Anúncios Digitais, as redes sociais e tudo o que é analítico. Da mesma forma, nasceu a tecnologia Data Management Platform, que está praticamente tentando conhecer direta ou indiretamente o cliente de acordo com seu comportamento com o marketing digital e / ou publicidade digital.

Paralelamente a isso nasceu a tecnologia Master Data Management, que é poder ter o Customer 360 ou Golden Record do seu único cliente com base nos diferentes CRMs e sistemas de backoffice que as empresas possuem.

Ah! Mas tudo isso está acontecendo ao mesmo tempo em que estamos migrando para soluções em nuvem com milhares de soluções de marketing, vendas, suporte e back office na nuvem.

Acho que vocês já entenderam: A plataforma de dados do cliente já existia. Tudo começou com o marketing de banco de dados. Sempre estivemos atentos aos dados dos clientes, o que mudou agora é que o mercado amadureceu e todas essas tecnologias foram fundidas no que agora é chamado de Customer Data Platform. O CDP não substitui o CRM, ele o complementa.

E chegamos ao que é uma Customer Data Platform

Como você pode ver, o Database Marketing agora evoluiu para a Customer Data Platform. A ideia dessas plataformas é ser capaz de entender o cliente em todos os seus pontos de contato e canais ao longo do ciclo de relacionamento com o cliente.

Não só nos canais de marketing, mas em todos os tipos de canais e departamentos, desde um SMS até a um clique em um anúncio digital, desde o download do aplicativo móvel até visitar a loja. Podemos começar com uma CDP para marketing, mas temos que ser capazes de escalar para uma CDP que ofereça suporte a todo o ecossistema de engajamento do cliente.

Mas vamos voltar às “fitas cassete”. Agora tudo isso 100% na nuvem, com gerenciamento de recomendações e playlists, entre tantas outras funções e tecnologias que foram mescladas. É o que chamamos de Spotify, Apple Music, YouTube Music, Amazon Music, SoundCloud.

Quais são os componentes mais importantes de uma Customer Data Platform?

Com toda essa fusão de tecnologias e integrações para a construção do que é uma CDP, hoje existem pelo menos 9 funções mínimas.

9 componentes que uma Customer Data Platform deve ter:

1. Integrações e ETL: com o uso de conectores e chamadas API, ser capaz de se conectar a qualquer sistema na nuvem e on-premise, e ser capaz de processar de forma inteligente a extração e transformação de dados com base em metadados e catálogos de dados uniformes.
2. Qualidade de dados: Processo de gestão da qualidade de dados por meio de perfis de dados para mantê-los limpos não só no nível de integração, mas em tempo real nos diferentes locais de contato com o cliente.
3. Gestão de Identidade: Hoje em dia a empresa dispõe de diferentes formas para o cliente se cadastrar no e-commerce, no sistema de backoffice, nos aplicativos mobile e nos portais do site. A CDP deve ter um processo de identidade e cadastro para esses aplicativos por meio de cadastros de e-mail, Facebook, Google, Twitter e LinkedIn, entre outros. A ideia é identificar a preferência de login do cliente corretamente.
4. Gerenciamento Único de Cliente: Poder ter o ID único do cliente, para evitar duplicatas do cliente em todos os diferentes sistemas e com isso facilitar o perfil e a segmentação.
5. Perfil e segmentação do cliente: calcule, combine e cruze todos os tipos de dados do cliente de todos os sistemas e canais, para convertê-los em métricas e critérios para traçar o perfil e segmentar seu comportamento, seu envolvimento, seus dispositivos, suas atividades, suas interações, suas transações, seus dados inferidos e sentimento, entre outros tipos de dados.
6. Preferências de contato e privacidade: Todos esses dados do cliente em um nível digital e transacional acabam por fazer com que seja necessário que o cliente controle seus dados conforme exigem leis como a nossa LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Uma CDP deve ter uma Central de Preferências e Privacidade para que o cliente possa optar o que receber e do que não participar, entender o uso de seus cookies e de seus dados em todo o ecossistema da empresa.
7. Acesso aos Dados do Cliente: Além de ter a visão do Cliente 360 ​​dentro do CRM, devemos ter a funcionalidade de acessar esses dados de qualquer canal ou sistema legacy para capacitar nossos funcionários com as informações do cliente.
8. Analytics: Os dados na CDP são sincronizados com a estratégia de Big Data e BI. Isso implica o uso de IA, Machine Learning e Deep Learning em todos esses 9 componentes.
9. Gestão e Execução de Jornadas e Campanhas: Ser capaz de criar campanhas e jornadas ao longo do ciclo de relacionamento com o cliente em tempo real e em qualquer sistema e / ou ponto de contato com todo o poder de customização que a CDP nos proporciona.

Casos práticos e benefícios de uma Customer Data Platform

Com essas 9 funções mínimas de uma CDP, há muitos benefícios. Alguns desses benefícios que considero importantes são:

1. Consolidar os dados das ilhas. Eu não diria acabar com as ilhas, mas iniciar o processo.
2. Capacitar o funcionário a ser centrado no cliente.
3. Começar a criar uma cultura de dados.
4. Reduzir os custos operacionais melhorando a qualidade dos dados e o desempenho das campanhas.
5. Ter uma mensagem única direcionada ao cliente usando o conteúdo de banco de dados.
6. Cumprir as leis e políticas de privacidade e proteção de dados.
7. Otimizar o ciclo de relacionamento com jornadas personalizadas.
8. Aumentar as vendas com base em dados e métricas, em tempo real.

Em relação aos casos de uso, alguns dos que considero importantes são:

1. Evite os famosos anúncios de retargeting quando o cliente já comprou o produto.
2. Upselling e Cross-selling com base no perfil completo do cliente, não apenas com base na atividade do site. Isso se aplica a todos os canais.
3. Ofereça ofertas personalizadas com base em modelos preditivos.
4. Ofereça recomendações de produtos e serviços.
5. Não coloque o cliente em uma jornada quando seu NPS (Net Promoter Score) está abaixo da média dos outros clientes e / ou sua última comunicação com o call center foi péssima.
6. Gerenciar a orquestra da omnicanalidade.

Como podem ver, esses casos de uso são básicos, mas requerem uma grande coordenação de dados na CDP para serem executados. E eles carregam uma cultura focada no cliente. Uma CDP sem uma cultura focada no cliente não vai funcionar.

Resumo e plano de ação

Como um guia, use essas 9 funções que uma CDP precisa ter como um checklist inicial. Faça um inventário de todas as tecnologias que capturam dados do cliente no nível digital e transacional. Comece criando uma lista de requisitos e casos de uso ou histórias de clientes.

Leia e estude os conceitos e metodologias das CDPs. E, finalmente, crie uma equipe multifuncional para ter um projeto básico que possa identificar orçamentos e próximas etapas.

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