CDP: ¿Qué datos manipula?

En los últimos años, el customer journey se ha ido fragmentando. De hecho, se dice que el 90% de los usuarios de la web saltan de un dispositivo a otro para completar una tarea, y según datos de Cisco, se estima que hay aproximadamente ocho dispositivos en red por persona en los Estados Unidos. Un número que se espera que aumente a 13,6 por persona en el 2022.

Cada vez más empresas recurren a los Customer Data Platform (CDP) para poder conectar todo tipo de fuentes de datos de los clientes, ya sea de sitios web, aplicaciones móviles, dispositivos, servidores y más. Pero, ¿qué tipo de datos se introducen en un CDP?

A continuación, un listado con las fuentes CDP más conectadas de Segment.


Popular CDP sources_segment

Fuentes de web y móviles

Como podrás comprobar, JavaScript encabeza la lista. Este dato no es muy sorprendente, ya que JavaScript es el método de recolección de datos omnipresente para una fuente de datos de clientes limpia, versátil y procesable. Y es que muchas herramientas (incluyendo Google y Segment) dependen de fragmentos de código JavaScript incrustados en los sitios web para recoger datos sobre quiénes son los usuarios, qué están haciendo, dónde lo están haciendo, etc. Así pues, se puede resumir que los sitios web, ya sean de escritorio como móviles, son el principal lugar donde las empresas recogen datos.

Después de JavaScript, se encuentran en segundo y tercer lugar las aplicaciones de Android e iOS. Ambas fuentes de datos se usan para recolectar datos de comportamiento de los usuarios de las aplicaciones. 

En cuanto a la HTTP API, se puede usar para recoger datos en cualquier sitio web o aplicación si no se quiere usar una fuente nativa en Segment como JavaScript, Android, etc.

Así pues, se puede afirmar que las fuentes de datos que son versátiles y móviles encabezan este listado porque los usuarios de hoy en día están en línea con múltiples dispositivos.

 

Fuentes server-side

Los CDPs no se usan únicamente para el marketing y recoger datos de comportamiento, sino también para el trabajo técnico de los equipos de desarrollo e ingeniería.

Las fuentes principales:

  • Python, un lenguaje de programación multiparadigma, que se clasifica como el lenguaje de codificación más demandado.
  • Node.js, un entorno de ejecución para JavaScript que es popular porque permite ejecutar aplicaciones escalables en tiempo real.
  • HP y Ruby, lenguajes de propósito general muy populares usados para crear aplicaciones.

Todas estas fuentes se usan para crear aplicaciones y para recoger datos sobre el comportamiento de los usuarios dentro de ellas. El uso de estas fuentes indica que los negocios probablemente están recogiendo datos dentro de una aplicación o software registrada para entender cómo se usa. Una vez más, dominan las fuentes de datos versátiles.

Fuentes Cloud

El resto de las fuentes de datos del listado son lo que llamamos "fuentes de la nube" (Cloud), una amplia variedad de herramientas de marketing centradas en las etapas del customer journey.

  • Facebook Ads: las empresas que utilizan esta fuente de datos recogen datos de sus anuncios para medir su éxito en la sensibilización y el tráfico.

  • Stripe: las empresas lo usan como fuente de datos, recogiendo datos en el punto de compra, que es la etapa de conversión del customer journey.

  • Grupo de softwares de gestión de clientes y de apoyo: HubSpot, Intercom y Zendesk. Estas herramientas se especializan en las etapas de compromiso y retención del customer journey. Cuando las empresas utilizan las herramientas como fuentes de datos, están recopilando datos sobre puntos de contacto como chats de atención al cliente, emails y más.

Estas fuentes de datos rompen con la versatilidad y apuestan por focalizarse en etapas específicas del customer journey. Estos datos se recogen en puntos de contacto claramente definidos, como cuando se hace clic en un anuncio, se abre un correo electrónico o se compra un producto/servicio.

 

El comportamiento de los clientes ha cambiado, por lo que actualmente ya no solo sirve con analizar las páginas web y aplicaciones móviles. Porque a día de hoy, los clientes están presentes en muchas plataformas: email, anuncios en FB, chatbots… Y es por esto que se estima un crecimiento de los CDPs.

ANTERIOR
SIGUIENTE

TIPS DE EXPERTOS

Suscríbete para impulsar tu negocio.

ÚLTIMOS ARTÍCULOS

Novedades INBOUND HubSpot 2025: cómo la IA transforma tu CRM

El gran cambio: de datos aislados a decisiones completas

Seamos sinceros: la mayoría de las empresas no deciden con datos completos. Usan un 20 por ciento y dejan el resto escondido en correos, llamadas o tickets. Eso significa que cuando la dirección revisa el pipeline, marketing analiza conversiones o servicio atiende a un cliente, lo hacen con una visión incompleta.

Marketing personalizado a escala: lo que significa aplicar IA en tus datos

La personalización ya no es opcional. Las marcas que entienden esto ya están integrando IA en sus sistemas de marketing. No para enviar correos con el nombre correcto. Sino para construir experiencias únicas en cada canal, en tiempo real, basadas en datos reales.

La percepción global de la IA: entre el escepticismo de los países desarrollados y el optimismo emergente

El último informe de Stanford HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) refleja un contraste muy marcado en cómo distintos países perciben el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo y la productividad. 

Datos sintéticos: cómo transformar la información en valor empresarial

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning dependen cada vez más de datos de alta calidad. Sin embargo, obtener grandes volúmenes de información real puede ser costoso, lento y, en muchos sectores, limitado por regulaciones de privacidad. Aquí es donde entran en juego los datos sintéticos, una tecnología que permite generar información artificial con propiedades similares a los datos reales, ofreciendo soluciones versátiles para entrenar modelos, automatizar procesos y proteger la privacidad.

data
Mallorca 184, 08036
Barcelona, Spain