Los sistemas de la integración de los datos del cliente (CDI) juegan un rol gravitante en los negocios actuales, puesto que son el mecanismo corporativo central para capturar y distribuir datos de cliente de manera adecuada. Como otros elementos en la capa de los servicios de una arquitectura moderna de información, un sistema de este tipo debe ser independiente y permitir que los datos estén disponibles para todos quienes los requieran.

La integración de los datos del cliente (o Customer Data Integration - CDI) es el proceso de consolidación y manejo de información del cliente desde todas las fuentes disponibles para una organización, incluyendo detalles del contacto, datos de referencia del valor del cliente y la información recopilada a partir de diversas interacciones, como acciones de marketing directo, por ejemplo.

Bien manejado, un CDI debe asegurar que todos los departamentos relevantes de la compañía tengan acceso constante a una visión actualizada y lo más completa posible de la información disponible del cliente. Como tal, CDI es un elemento esencial para el manejo de la relación del cliente (Customer Relationship Management - CRM).

¿Qué Datos Incluir?

Los sistemas de la integración de los datos del cliente juegan un rol gravitante en los negocios actuales, puesto que son el mecanismo corporativo central para capturar y distribuir datos de cliente de manera adecuada. Como otros elementos en la capa de los servicios de una arquitectura moderna de información, un sistema CDI debe ser independiente y permitir que los datos estén disponibles para todos quienes los requieran.

Normalmente, algunos de los datos que manejan las organizaciones son atributos del cliente, como su nombre, domicilio, edad, renta y algunos de sus intereses particulares.

En el caso de empresas cliente, los datos serían, además de los señalados, como el nombre, referencias de la industria, el número de empleados y la propiedad, entre otros. Sin embargo, hay definiciones más ambiciosas respecto de los datos que debe manejar una empresa. En estos casos suelen agregarse las transacciones, historial y referencias de las compras del cliente. Este tipo de datos, aunque no son cualidades permanentes, aluden a comportamientos ocurridos en un cierto plazo y se distribuyen igualmente a través de un sistema de CDI, en tanto con ellos se pueden mejorar las interacciones con el cliente.

Información de Contexto

Si se entiende a los datos del cliente como cualquier cosa que ayude a manejar interacciones con él, el alcance de la definición se amplía dramáticamente. El manejo de la interacción se basa en entender las necesidades del cliente, por lo tanto, todo lo que se refiera a una necesidad debe incluirse dentro del sistema de CDI.

Las necesidades se indican a veces explícitamente, pero se deducen más a menudo de comportamientos y de cualidades. El comportamiento es generalmente el indicador de mayor alcance porque es más específico. En este caso el cliente “x” compró un producto “y”, por lo que debe haber una necesidad satisfecha por dicho producto. Pero no siempre es así, ya que un producto puede ser comprado para otro o por una oferta específica, entre otras razones.

De allí que un aspecto importante sea el contexto de la compra. Por lo tanto, si una solución CDI busca distribuir la mejor información del cliente, el modelo debe incluir información del contexto, lo cual si bien no es una tarea fácil, tampoco es imposible, especialmente si se considera que las actuales tecnologías permiten obtener un registro minucioso de cada transacción y asociarla a un punto de venta específico, a una ubicación física del cliente, aun cuando la transacción sea a través de la Web.

La información de contexto se puede combinar con otros datos del cliente directamente dentro del sistema CDI. La fecha y la localización son básicas, pero se pueden agregar otras categorías que ayuden a interpretar, como las relacionadas con temporadas, lugares, liquidaciones, etcétera. Esto puede estar fuera del mismo sistema CDI, pero debe ser parte de los datos integrados que maneja.

La Necesidad de Evolucionar

Aunque muchas compañías han estado recopilando los datos del cliente durante muchos años, el manejo de esos datos, en términos reales, no ha variado mucho o se ha realizado con mayor eficacia.

Consecuentemente, las empresas pueden mantener datos anticuados, redundantes, e inconsistentes con la realidad actual de sus clientes. De hecho, según una reciente investigación de Forrester Research, aunque el 92% de las compañías manifiesta que una visión integrada de los datos del cliente es "crítica" o "muy importante”, sólo el 2% de ellas han trabajado realmente para alcanzar esa meta, mientras un 10% ha alcanzado ese objetivo en forma parcial.

El problema es que aun cuando hoy los computadores son claramente más rápidos y existen también mejores métodos de proceso, la tecnología asociada a los sistemas CDI realmente no ha cambiado mucho en los últimos años.

La mayoría de las compañías, grandes y pequeñas, todavía están utilizando tecnología tradicional para la segmentación de sus clientes. Los problemas asociados a esta realidad son la calidad, integridad y exactitud de los datos, así como su agrupación, tanto de los clientes como de las actividades, siendo un factor importante la velocidad de acceso a esa información.

En efecto, en el fondo, la problemática es de qué le sirve a una compañía hacer el esfuerzo de obtener datos de calidad del cliente, si después se tarda semanas o meses en formular programas asociados a ellos. Cada minuto de tardanza diluye la eficacia de los esfuerzos más loables.

Desafíos Técnicos

Como está dicho, la característica más crítica de una solución de CDI eficaz es su capacidad de permitir a las organizaciones desarrollar un modelo de datos del cliente a lo ancho de toda la empresa, que proporcione un sistema de registro de todos los datos principales del cliente.

Para ser eficaz a través de una organización, desde un punto de vista técnico, una plataforma de CDI debe apoyar una amplia gama de las estructuras de datos del cliente contenidos en fuentes múltiples. Los proveedores de soluciones de CDI usualmente se enfocan en ayudar a las empresas a construir un modelo de los datos de la empresa a partir de una de las aplicaciones de la organización.

Este enfoque requiere que la empresa adopte los modelos predeterminados con modificaciones de poca importancia, lo cual conlleva dos desafíos. El primero de ellos es el cambio. Es extremadamente difícil cambiar o extender el modelo de datos que se incluye en algunas de las soluciones de CDI. Esto hace que sea muy complejo consolidar los datos desde otras aplicaciones y fuentes de datos que estén fuera del alcance de la solución del proveedor del sistema CDI.

En una empresa grande, por ejemplo, en donde es común tener datos del cliente separados a través de 20 ó 30 fuentes diferentes, aplicaciones de un mismo proveedor corresponden típicamente sólo al 10 ó el 20% del total de las fuentes. El resto de ellas, incluyendo las fuentes de datos externas, deben ser mapeadas y transformadas para alimentar datos en el “customer hub” asociado al proveedor de la solución.

El “customer hub” corresponde al sistema encargado de recolectar, de entre todas las aplicaciones existentes, los datos del cliente y entregarlos a una aplicación específica, normalmente un CRM, en un formato estándar. Por lo tanto, estandarizar para adaptar todo al modelo de los datos de un proveedor significa, a la larga, más trabajo.

En segundo lugar, puesto que los modelos de datos del proveedor de la aplicación fueron desarrollados originalmente para soportar aplicaciones propietarias, resultan demasiadas complejas y contienen también muchas funcionalidades anexas que no se requieren para la solución de CDI.

Esto no sólo duplica innecesariamente muchos datos en el “customer hub” y deteriora el funcionamiento del sistema, sino que también añade nuevos mapeos, más importaciones y nuevas fuentes de datos, muchas de ellas complejas.

ROI Tangible

A pesar de las dificultades y más allá de los desafíos específicos asociados a la implementación de un sistema de CDI eficaz, lo cierto es que la crítica importancia para el negocio del buen manejo de los datos del cliente está haciendo que la alta gerencia sea uno de los principales impulsores de estas soluciones.

Así lo demuestra un estudio de Aberdeen Group de junio del 2006, denominado “Manejo de los Datos del Cliente: Cómo los Líderes Obtienen un ROI Tangible”. En dicha investigación se señala que más del 85% de los encuestados planea invertir en soluciones para administrar los datos del cliente en los próximos 24 meses.

La necesidad de crear una forma operacional más eficaz para el análisis de datos y el soporte de decisiones haría, de acuerdo a la consultora, que altos ejecutivos de negocios participen en el proceso de selección de estas tecnologías.

Y no es para menos, ya que la investigación de Aberdeen revela que el uso de información oportuna, completa y exacta del cliente conduce a mejorar el nivel de servicio, reducir costos operacionales, incrementar ganancias y obtener una mayor satisfacción de cliente y mejorar las tasas de retención de clientes.