O que é uma plataforma de dados de clientes?
Uma plataforma de dados de clientes (CDP) é um software que integra dados de clientes de várias fontes. Ela cria uma visão unificada de todas as atividades, interações e pontos de contato dos clientes com seus produtos e serviços. Mesmo antes de tomarem decisões de compra, os clientes da era digital interagem com as marcas e empresas por meio de vários canais: visitas a sites, e-mails, sites de terceiros, anúncios on-line e chat ao vivo. Para criar perfis de clientes unificados, um CDP combina dados comportamentais (como cliques), dados transacionais (como compras) e dados demográficos (como detalhes de contato). Sua organização pode usar essas informações para entender as preferências do cliente e criar campanhas de marketing, conteúdo e experiências de usuário personalizados.
Quais são os benefícios de uma plataforma de dados de clientes?
As plataformas de dados de clientes fornecem às organizações as ferramentas necessárias para se adaptarem ao comportamento do consumidor em constante mudança. Elas podem coletar dados de qualquer lugar e usá-los em qualquer lugar para análises avançadas.
Aqui estão alguns benefícios das plataformas de dados de clientes.
Consistência de dados
Se você tiver várias aplicações voltadas para o cliente, talvez tenha silos de dados. Isso significa que departamentos individuais têm uma visão limitada de seus clientes.
Por exemplo, imagine que um cliente procura almofadas em uma loja on-line de uma marca, mas depois entra em uma loja física para comprar as almofadas. O sistema on-line não sabe o que o cliente compra pessoalmente, mesmo que os dados de compra do cliente sejam capturados no sistema transacional. A loja on-line recomenda os mesmos produtos novamente e não recebe nenhuma interação. A recomendação de um produto relacionado (como capas de almofada em vez de almofadas) pode ter obtido melhores resultados.
Ao consolidar os dados em uma única plataforma de gerenciamento de dados, as empresas podem manter informações consistentes, atualizadas e precisas sobre seus clientes. Essas informações podem abranger todos os departamentos e pontos de contato. A consistência diminui o potencial de dados conflitantes e garante que todas as equipes trabalhem com a mesma base de informações.
Eficiência aprimorada
As CDPs aprimoram os recursos de automação dentro de uma organização. Elas removem redundâncias e erros de dados e consolidam as informações de várias fontes de dados em um formato unificado. Os dados podem fluir mais rapidamente de e para outros sistemas. Isso é útil se você usa plataformas de automação de marketing, provedores de serviços de e-mail e software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).
Sua organização pode criar e conectar uma pilha de tecnologia flexível, integrar-se a outras ferramentas de marketing, vendas e serviços e criar um fluxo operacional mais simplificado. As empresas podem escalar suas operações sem sacrificar a qualidade dos insights dos clientes.
Suporte para conformidade
As regulamentações de privacidade de dados existentes e emergentes exigem que as empresas forneçam aos consumidores o direito de acessar suas informações pessoais e apagá-las. Pode ser difícil atender a essas exigências quando os dados do cliente estão divididos em vários sistemas de dados.
Um banco de dados de clientes unificado melhora a conformidade, centralizando a forma como você gerencia os dados do cliente. Os dados podem ser usados, atualizados ou excluídos conforme exigido por lei. A governança de dados centralizada melhora a segurança em toda a coleta de dados de clientes.
Quais são os casos de uso de uma plataforma de dados de clientes?
Muitas organizações usam a plataforma de dados de clientes como um hub de dados inteligente que democratiza os dados de clientes em toda a organização. Todos na sua organização podem usar dados primários de propriedade da sua organização e dados secundários comprados ou compartilhados por um parceiro. Você também pode usar dados de terceiros adquiridos de um provedor público para contextualizar futuras interações com clientes.
Veja abaixo alguns exemplos de casos de uso.
Tomada de decisão adequada
As organizações podem gerar e possuir análises avançadas sem depender de terceiros. Elas podem descobrir padrões ocultos de dados históricos para prever comportamentos ou preferências futuras dos clientes. Isso ajuda você a criar estratégias proativas de marketing ou serviços.
Por exemplo, as análises podem revelar que os clientes que compram um produto específico compram determinados produtos relacionados dentro de um mês após a compra original. Você pode enviar automaticamente os lembretes do segundo produto para esses clientes por e-mail para atender às necessidades deles.
Resultados de marketing aprimorados
Os profissionais de marketing geralmente desejam diminuir o custo de aquisição de clientes e melhorar o retorno sobre os gastos com publicidade, o valor da vida útil do cliente e o tamanho médio do pedido. Uma CDP pode ajudar a atingir essas metas.
Com uma plataforma centralizada de gerenciamento de dados de clientes, você pode segmentar sua base de clientes com mais precisão em fatores como dados demográficos, comportamento de compra e métricas de engajamento. Com essa segmentação, você pode criar programas de fidelidade ou estratégias de retenção que realmente repercutam em seus clientes.
Por exemplo, você pode otimizar os gastos com publicidade segmentando anúncios para aqueles com maior probabilidade de conversão. Você também pode redirecionar anúncios com base no comportamento específico de clientes ou ativar campanhas de marketing que atendam às necessidades dos clientes.
Interações personalizadas
As empresas podem oferecer recomendações ou conteúdos personalizados de produtos extraindo dados do perfil único de cliente unificado de cada cliente. Isso proporciona aos clientes experiências mais personalizadas.
Por exemplo, sites de comércio eletrônico podem usar o histórico de navegação, o comportamento de compra e as preferências do cliente para sugerir produtos ou promoções relevantes. As equipes de atendimento ao cliente podem acessar rapidamente todas as interações e o histórico relevantes do cliente para uma experiência de suporte mais rápida e personalizada.
Como funciona uma plataforma de dados de clientes?
As plataformas de dados de clientes funcionam coletando dados de várias fontes para criar um resumo histórico da jornada de cada cliente com sua organização. A arquitetura da plataforma de dados de clientes normalmente tem os seguintes componentes.
Ingestão de dados
A plataforma coleta perfeitamente informações de várias fontes, como sistemas de CRM, plataformas de comércio eletrônico, ferramentas de análise da web e canais de mídia social.
Os dados podem ser transmitidos em tempo real ou ingeridos em lotes, dependendo dos recursos da plataforma. Os dados em tempo real são inseridos e processados continuamente à medida que são gerados, ao passo que os dados em lote podem ser carregados em lotes periódicos de alto volume.
Integração de dados
Depois que uma plataforma ingere dados, é essencial unificá-los e decifrá-los. Para processar os dados, a plataforma os limpa de quaisquer anomalias, desduplica informações redundantes e mescla registros relacionados
Essa etapa é facilitada por processos robustos de extração, transformação e carregamento (ETL) e extração, carregamento e transformação (ELT). Eles convertem os diversos dados em um formato padronizado e criam perfis de clientes coesos. Diferentes mecanismos são usados para que o sistema possa identificar clientes sem revelar informações confidenciais a partes não autorizadas.
Armazenamento de dados
Os dados são armazenados com segurança durante todo o processo de integração. As soluções de gerenciamento de dados do cliente geralmente usam data warehouses ou data lakes avançados para armazenar as informações. Um data warehouse pode preparar os dados para análise de marketing. Em comparação, um data lake pode armazená-lo em formato bruto para que ferramentas posteriores possam ser analisadas e usadas mais tarde.
As soluções de armazenamento são projetadas para serem escaláveis e eficientes. Elas ajudam a garantir o acesso rápido e seguro aos dados.
Segmentação de dados
A segmentação de dados é o processo de dividir um vasto conjunto de dados de clientes em grupos menores e mais gerenciáveis com base em critérios específicos.
Em sua forma mais simples, a segmentação de dados em uma CDP envolve a categorização de clientes com base em critérios predeterminados, como estes:
- Informações demográficas, como idade, sexo, localização e ocupação
- Dados comportamentais, como histórico de compras, visitas a sites e interações com produtos
- Informações psicográficas, como estilo de vida, valores e interesses
- Dados transacionais, como hábitos de consumo, frequência de compras e valor médio do pedido
No entanto, com o desenvolvimento tecnológico recente, é possível usar inteligência artificial e machine learning (IA/ML) para segmentação de público. As categorias de clientes são previstas e ajustadas com base na atividade do cliente em tempo real.
Consumo de dados
Um CDP usa componentes de consumo de dados e você pode usar dados coletados por outros componentes para fins comerciais. Em outras palavras, uma CDP ajuda você a executar os insights que você obtém dela. Esses insights podem ajudar você a criar uma nova campanha de marketing, ajustar uma estratégia de vendas ou aprimorar a experiência do cliente em uma plataforma digital.
As tecnologias de consumo podem ser incorporadas à arquitetura CDP ou você pode se integrar a sistemas externos de automação de marketing.
Como uma plataforma de dados de clientes se compara a outras tecnologias de marketing?
Uma plataforma de dados de clientes funciona melhor em conjunto com outras tecnologias de marketing. Explicamos como algumas dessas tecnologias interagem a seguir.
CDP vs. CRM
Os sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) gerenciam as interações da empresa com clientes atuais e potenciais. Eles se concentram principalmente em vendas, serviços e construção de relacionamentos.
Tradicionalmente, os CRMs se concentravam na segmentação e no consumo manuais com acesso limitado a várias fontes de dados. Os CRMs convencionais são uma fonte de entrada para uma CDP com um escopo muito mais amplo. Recentemente, grandes plataformas de CRM adotaram uma abordagem de CDP, confundindo rapidamente os limites entre CRM e CDP.
CDP vs. DMP
Uma plataforma de gerenciamento de dados (DMP) coleta dados de terceiros de fontes externas, como cookies, comportamentos on-line e anúncios digitais. Geralmente, ela torna os dados anônimos para criar segmentos de público. Ela armazena dados por um curto período, normalmente de 30 a 90 dias, devido à natureza transitória dos cookies de terceiros e à intenção de capturar comportamentos recentes.
As DMPs são uma ferramenta de publicidade para exibir anúncios de forma mais otimizada para novos clientes com informações demográficas desconhecidas. Em comparação, as CDPs são ferramentas de marketing para melhorar o engajamento com clientes conhecidos. Os dados da DMP oferecem uma visão mais profunda das características de seu público mais amplo, o que pode informar a segmentação da CDP.
Como a AWS pode apoiar os requisitos da plataforma de dados de seus clientes?
Com as soluções Customer 360 na Amazon Web Services (AWS), você pode acelerar a implantação de uma plataforma de dados de clientes.
Escolha entre serviços da AWS, aplicações de parceiros líderes e ofertas de serviços profissionais prontos para uso que ajudam você a criar uma visão unificada de seus clientes. Por exemplo, é possível usar:
- Amazon AppFlow para automatizar fluxos bidirecionais de dados de clientes entre aplicações de software como serviço (SaaS) e sua CDP com apenas alguns cliques
- AWS Data Exchange para encontrar, acessar e aumentar a velocidade de geração de valor para conjuntos de dados de clientes de terceiros na nuvem
- Amazon Personalize para criar e implantar rapidamente recomendações selecionadas e segmentação inteligente de usuários em escala usando machine learning
- Amazon Pinpoint para oferecer comunicações com clientes em vários canais, segmentos e campanhas em grande escala
Saiba como combinar esses serviços com outras ofertas existentes da AWS para criar uma plataforma de dados de clientes personalizada para suas necessidades.
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