La gestión de datos maestros de clientes (CMDM) es una función crítica para las empresas que desean mantener un registro preciso, unificado y estructurado de sus clientes. Sirve de columna vertebral para múltiples funciones empresariales, como ventas, marketing, finanzas y atención al cliente. Una mala gestión de los datos de los clientes puede dar lugar a ineficiencias, pérdidas de ingresos, riesgos de cumplimiento y malas experiencias de los clientes.
Soluciones de datos maestros de clientes están diseñadas para hacer frente a estos retos proporcionando plataformas centralizadas y herramientas inteligentes que garantizan la coherencia, eliminan los duplicados y permiten la sincronización de datos en tiempo real en todos los sistemas. Estas soluciones ayudan a las organizaciones a establecer una única fuente de verdad para la información de los clientes, lo que mejora la toma de decisiones y el compromiso de los clientes en todos los puntos de contacto.
Con la transformación digital, las empresas deben cambiar hacia un sistema de datos maestros de clientes más estructurado, accesible y en tiempo real. Un maestro de clientes bien mantenido permite elaborar informes precisos, agilizar las operaciones, personalizar la experiencia del cliente y mejorar el cumplimiento normativo.
Modelo de datos maestros de clientes
Un modelo de datos maestros de clientes es un marco estructurado que almacena información clave sobre un cliente. Está diseñado para proporcionar una visión única, unificada y precisa del cliente en varios departamentos y aplicaciones.
Atributos clave de un modelo de datos maestros de clientes
Información básica del cliente:
ID de cliente - ID único asignado a una entrada de cliente única
Nombre (Nombre, Segundo nombre, Apellidos / Razón social) - Nombre y apellidos
Nombre de la empresa - Sólo aplicable a clientes B2B
Tipo de cliente (particular, empresa, gobierno, sin ánimo de lucro)
Información de contacto (teléfono, correo electrónico, sitio web)
Direcciones de facturación y envío
Datos financieros y crediticios
Límite de crédito
Condiciones de pago (neto 30, neto 60, etc.)
Número de identificación fiscal (NIF)
Datos bancarios
Métodos de pago (ACH, transferencia bancaria, tarjeta de crédito, etc.)
Información jurídica y de conformidad
Número de registro mercantil
Códigos de clasificación industrial (NAICS, SIC)
Datos de conformidad con GDPR/CCPA
Calificación del riesgo
Interacción con el cliente e historial
Historial de compras
Tickets de soporte y reclamaciones
Preferencias de marketing
Puntuación del compromiso del cliente
Segmentación y preferencias
Nivel de fidelización de clientes
Canal de comunicación preferido
Descuentos especiales o acuerdos de precios
Modelo de datos maestros de clientes en SAP
SAP trata el Maestro de clientes como un módulo configurable independiente. Almacena información relacionada con los clientes de forma sistemática y permite una fácil recuperación y mantenimiento. Los datos del Maestro de clientes SAP se clasifican en diferentes vistas para facilitar las funciones empresariales. Algunos de los campos por defecto disponibles en Maestro de Clientes SAP incluyen:
Información general
Esto incluye datos esenciales del cliente que se comparten entre varias sociedades y áreas de ventas.
Nombre (particular o empresa)
Dirección (calle, ciudad, código postal, país)
Datos de contacto (teléfono, fax, correo electrónico, sitio web)
Clasificación industrial (NAICS, SIC)
Término de búsqueda (descripción breve para facilitar la búsqueda)
Datos para la declaración de impuestos (IVA, GST, certificados de exención)
Datos del área de ventas
Esta sección contiene los detalles necesarios para las transacciones de venta y el procesamiento de pedidos. Es específica de un Organización de ventas, canal de distribución y división.
Organización de ventas (define la estructura de informes de ventas)
Canal de distribución (venta directa, revendedor, en línea, etc.)
División (agrupación de productos)
Grupo de precios (descuentos, acuerdos de precios especiales)
Condiciones de envío (modo de entrega preferido)
Grupo de clientes (niveles de fidelidad, tipo de negocio)
Determinación de la salida (Preferencias de factura y documento)
Datos de la sociedad
Esto incluye detalles financieros y contables relacionados con el cliente.
Cuenta de conciliación (vincula las cuentas del cliente con las del libro mayor)
Condiciones de pago (neto 30, neto 60, efectivo por adelantado, etc.)
Procedimientos de reclamación (recordatorio automático y políticas de cobro)
Área de control de créditos (límites y evaluación de la solvencia)
Códigos de jurisdicción fiscal (basados en la ubicación del cliente)
Método de pago (ACH, transferencia bancaria, tarjeta de crédito, etc.)
Sitio web de SAP tiene varios recursos y guías para entender cómo se estructura un Maestro de Clientes y guías para personalizarlo en el nuevo S4/Hana
Modelo de datos maestros de clientes en otros ERP
Estos son algunos recursos para saber más sobre cómo se gestionan y configuran los datos maestros de clientes en otros sistemas ERP.
ERP Oracle: Utiliza la Gestión de Datos de Clientes (GDC) con estructuras jerárquicas para gestionar las relaciones. [Guía del desarrollador]
Microsoft Dynamics 365: Utiliza entidades de clientes para obtener información de 360 grados sobre los clientes. [Guía del desarrollador]
Salesforce: Dispone de objetos Cuenta y Contacto para gestionar los datos de los clientes. [Guía del desarrollador]
¿Cómo se benefician los equipos de un Maestro de clientes unificado?
Marketing: Promociones personalizadas basadas en la segmentación de clientes.
Por ejemplo: Una empresa minorista analiza el historial de compras y las preferencias de los clientes para ofrecer cupones de descuento personalizados a través del correo electrónico y notificaciones móviles.
Caso práctico: Una marca de comercio electrónico de moda segmenta a sus clientes en función de sus compras anteriores y les recomienda productos acordes con sus preferencias.
Finanzas: Evaluación precisa del riesgo de crédito y facturación.
Por ejemplo: Una entidad financiera utiliza una vista unificada del cliente para evaluar su solvencia mediante el análisis del historial de transacciones, los préstamos pendientes y los comportamientos de pago.
Caso práctico: Una multinacional garantiza el pago puntual de las facturas identificando a los clientes con historial de retrasos en los pagos y ajustando los límites de crédito en consecuencia.
Operaciones: Agilización de la tramitación de pedidos y mejora del servicio al cliente.
Por ejemplo: Una empresa de logística integra los datos de los clientes en distintas plataformas para garantizar un seguimiento y una entrega eficaces de los pedidos.
Caso práctico: Un proveedor de piezas de automoción reduce los errores de envío verificando la exactitud de la dirección del cliente y su historial de compras antes de despachar los pedidos.
Conformidad: Mejor cumplimiento de la legislación sobre protección de datos.
Por ejemplo: Un proveedor sanitario garantiza el cumplimiento del GDPR manteniendo un repositorio de datos de clientes único y seguro que se ajusta a la normativa sobre privacidad de datos.
Caso práctico: Las entidades bancarias auditan periódicamente los registros de clientes para garantizar el cumplimiento de la normativa KYC (Conozca a su cliente), reduciendo así los riesgos normativos.
Introducción a un proyecto de datos maestros de clientes
Normalmente, los clientes que se ponen en contacto con nosotros para un proyecto de datos maestros de clientes tienen una configuración subóptima para gestionar sus datos de clientes, lo que invariablemente da lugar a una gran cantidad de problemas heredados en la base de datos que deben remediarse antes de establecer nuevos procesos.
Así pues, un proyecto de datos maestros de clientes suele seguir un enfoque doble;
Tratamiento de los datos heredados
Evaluación e identificación:
Realice una auditoría de datos para localizar registros duplicados, redundantes y obsoletos.
Por ejemplo: Una empresa de telecomunicaciones identifica y fusiona registros de clientes duplicados para evitar la facturación redundante.
Normalización y estandarización de datos:
Defina formatos estándar para nombres, direcciones y datos de contacto en todos los sistemas.
Por ejemplo: Un minorista multinacional unifica los formatos de las direcciones de los clientes para garantizar la coherencia de los datos de envío.
Depuración y validación de datos:
Utilizar herramientas como Trillium, Informatica y Talend para limpiar y validar registros.
Caso práctico: Una institución financiera aprovecha Informatica MDM para validar y corregir las identificaciones fiscales de los clientes.
Regulación de los datos de los futuros clientes
Establecer modelos de propiedad y gestión de datos:
Asigne funciones específicas para la gobernanza y la supervisión de los datos.
Por ejemplo: Un proveedor sanitario asigna administradores de datos para gestionar la integridad de los historiales de los pacientes.
Aproveche las herramientas de enriquecimiento de datos basadas en IA:
Utilice fuentes de datos externas como ZoomInfo y Dun & Bradstreet para enriquecer los detalles que faltan.
Caso práctico: Un fabricante B2B enriquece perfiles de clientes incompletos con datos financieros de la empresa en tiempo real.
Aunque es posible ejecutar un proyecto de datos maestros de clientes internamente, generalmente requiere una plétora de plataformas de software, suscripciones SaaS, accesos a varias bases de datos privadas y mucho más.
En la mayoría de los casos, los conocimientos, el ancho de banda técnico y la disponibilidad de recursos para renovar un Maestro de clientes son limitados y es mucho mejor trabajar con un especialista para abordar los matices del proyecto.
En cualquier caso, he aquí algunas plataformas de datos maestros que pueden ayudar a abordar los datos maestros de clientes
Soluciones de software para CMDM
Suites MDM: Informatica MDM, SAP MDG, IBM InfoSphere MDM
Por ejemplo: Una empresa de logística global integra SAP MDG para centralizar los datos maestros de los clientes.
Herramientas de enriquecimiento de datos: Experian, Melissa Data
Caso práctico: Una agencia de crédito utiliza Experian para validar y añadir los datos del historial de crédito que faltan.
Plataformas de gobernanza de datos: Collibra, Alation
Por ejemplo: Un bufete de abogados garantiza el cumplimiento de la normativa gestionando las políticas de datos a través de Collibra.
Con la Confianza de Líderes de la Industria en Todo el Mundo
Estrategias para gestionar un maestro de clientes
Además de los procesos mencionados, hay algunas estrategias que merece la pena conocer y que pueden ayudar fácilmente a gobernar y normalizar los datos de los clientes.
He aquí algunos de estos enfoques.
Adoptar un enfoque de fuente única de la verdad
Los sistemas de datos maestros se basan en un único registro de oro [saber másDado que los datos de los clientes residen independientemente en varios sistemas dispares, un CRM, un CDP y otras fuentes de datos similares, es más prudente trabajar en una única base de datos para evitar duplicaciones y otros problemas.
Implantación de controles de acceso basados en funciones
Una de las principales causas de la mala calidad de los datos de un maestro de clientes, o de cualquier sistema de datos maestros multidominio, es la mala gestión de los datos;
El letargo natural y el escaso control de calidad a la hora de introducir y editar datos son propensos a producirse, y precisamente por ello las organizaciones necesitan implantar un sistema basado en funciones y asistido por procesos tecnológicos para validar las entradas, alertar de la información contradictoria, enriquecer los datos que faltan de forma autónoma y activar alertas para las aprobaciones en función de la matriz de aprobación configurada.
Integrar profundamente los sistemas de IA en los procesos
Tal vez sólo un puñado de industrias y disciplinas se vean tan afectadas por la introducción de la Inteligencia Artificial como la gestión de datos.
Uno de los mayores retos y centros de coste en las implantaciones de MDM estaba directamente relacionado con el esfuerzo humano. Resultaba extremadamente complicado que un algoritmo "entendiera" un registro MDM y lo procesara sin intervención humana.
Sin embargo, con el auge de la Inteligencia Artificial, existen varios casos de uso independientes para la IA en MDM, a saber
1. Clasificación autónoma: Los sistemas de IA pueden extraer automáticamente detalles como el nombre, los apellidos, el número de apartamento, el nombre de la calle y el país de origen de un registro de cliente a partir de texto libre no estructurado.
2. Enriquecimiento: Los agentes de IA en ejecución continua son capaces de detectar la información que falta en cualquier registro maestro de cliente y pueden rellenar la información que falta a partir de fuentes de datos propias o de terceros sin intervención humana; esto funciona especialmente bien cuando se integra directamente con las API, como veremos más adelante.
3. Puntuación de datos: Todavía estamos muy lejos del día en que un ejército de agentes de inteligencia artificial gestione de forma autónoma tu maestro de clientes, por lo que una revisión humana manual es algo bastante indispensable por el momento.
Sin embargo, los sistemas de IA pueden ayudar a aumentar la eficiencia puntuando los registros de datos, haciendo que las revisiones humanas sean mucho más escalables y eficaces.
Integrar API con bases de datos propias y de terceros
Los datos de un cliente son amplios y complejos, con varios campos que abarcan información personal, datos bancarios, registros legales e incluso datos firmográficos para clientes b2b.
Es muy habitual que estos registros no contengan "información completa" y que los sistemas basados en software aprovechen automáticamente las API proporcionadas por fuentes de terceros para obtener información variada;
1. Bases de datos de contactos: Bases de datos como ZoomInfo, D&B almacenan datos de usuarios individuales repletos de direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.
2.Información fiscal y financiera: D&B almacena información transaccional y financiera como el número TIN
3. Información de crédito: Equifax, Transunion y otras agencias también proporcionan informes de crédito y otra información relacionada que puede integrarse en el maestro de clientes a través de APIs
En las grandes empresas, las fuentes de datos de primera parte, como el CRM o el CDP, son almacenes de información y pueden ser excelentes fuentes de información que se pueden retransmitir al sistema CMD.
Datos maestros de clientes VS Gestión de relaciones con los clientes
Aunque tanto los sistemas de datos maestros de clientes como los sistemas CRM gestionan la información de los clientes, tienen propósitos diferentes y ofrecen funcionalidades distintas dentro de una organización y son utilizados para diferentes casos de uso por diferentes equipos.
He aquí un breve extracto que detalla la diferencia entre ambos.
| Característica | Sistema de datos maestros de clientes | Sistema de gestión de las relaciones con los clientes |
|---|---|---|
| Propósito | Proporciona un repositorio centralizado y autorizado de datos de clientes, garantizando la coherencia y la precisión en toda la organización. | Gestiona las interacciones con los clientes actuales y potenciales, centrándose en las actividades de ventas, marketing y atención al cliente. |
| Tipo de datos | Almacena los principales atributos de los clientes, como números de identificación, nombres legales, información de contacto y datos financieros. | Captura datos dinámicos, como interacciones con los clientes, historial de compras, solicitudes de servicio y respuestas a campañas de marketing. |
| Usuarios | Utilizado por equipos de gobernanza de datos, departamentos de TI y sistemas que requieren datos de clientes validados. | Utilizado principalmente por los equipos de ventas, marketing y atención al cliente para gestionar las interacciones cotidianas con los clientes. |
| Integración | Actúa como fuente de datos para los sistemas CRM, garantizando que todas las aplicaciones relacionadas con los clientes accedan a información coherente y precisa. | Consume datos del Sistema de Datos Maestros de Clientes para proporcionar a los usuarios información actualizada sobre los clientes durante las interacciones. |
Datos maestros de clientes VS Plataforma de datos de clientes
La Plataforma de Datos de Clientes es un concepto bastante novedoso y it surgió en torno a 2013 cuando el término fue acuñado por primera vez por David Raab, consultor de tecnología de marketing y fundador del CDP Institute.
Los PDC se introdujeron para hacer frente a la creciente necesidad de datos de clientes unificados, persistentes y accesibles a través de múltiples canales de marketing, ventas y atención al cliente. El objetivo era eliminar los silos de datos y crear un visión única y completa de los clientes que las empresas podrían utilizar para mejorar la personalización, la segmentación y la captación de clientes.
Por tanto, es fácil ver la confusión que existe debido al solapamiento de objetivos en torno a los Datos Maestros de Clientes y una Plataforma de Datos de Clientes. En la tabla siguiente se detallan algunos de las diferencias entre ellos
| Categoría | Plataforma de datos de clientes (CDP) | Base de datos maestra de clientes (CMD) |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Mejora el marketing y la captación de clientes mediante la recopilación de datos y la segmentación en tiempo real. | Garantiza gobernanza, exactitud y coherencia de los datos manteniendo un fuente única de la verdad. |
| Enfoque | Experiencia del cliente y personalización | Integridad de los datos y gobernanza |
| Fuentes de datos | Plataformas de marketing (CRM, redes sociales, interacciones en sitios web, campañas de correo electrónico, plataformas publicitarias, registros de atención al cliente). | Fuentes de toda la empresa (ERP, CRM, facturación, atención al cliente, bases de datos externas). |
| Tratamiento de datos | Agrega, unifica y segmenta los datos de los clientes para utilizarlos en tiempo real en marketing y captación. | Limpia, normaliza, desduplica y gestiona los datos de los clientes para garantizar su exactitud. |
| Casos prácticos |
- Experiencias de cliente personalizadas - Automatización del marketing y segmentación - Seguimiento del recorrido del cliente - Campañas omnicanal |
- Precisión y coherencia de los datos - Cumplimiento normativo (GDPR, CCPA) - Registros de clientes unificados en ERP, CRM y sistemas financieros - Garantizar de confianza datos para uso empresarial |
| Tiempo real frente a estático | Obras en en tiempo realcapturar las interacciones dinámicas de los clientes para la personalización y el análisis. | Proporciona una estática pero autorizada perfil del cliente, garantizando la precisión para sistemas transaccionales y operativos. |
| Propiedad y usuarios | Equipos de marketing y experiencia del cliente utilícelo para la participación personalizada y el análisis. | Equipos de TI, Gobernanza de Datos y Cumplimiento Normativo gestionarlo para garantizar la fiabilidad de los datos en toda la empresa. |
| Ámbito de integración | Se integra con herramientas de automatización del marketing, plataformas de análisis y sistemas de publicidad digital. | Se integra con Sistemas ERP, CRM, financieros, de cadena de suministro y operativos para garantizar la exactitud de los datos. |
