¿Por qué un cliente necesita una plataforma de CDP (Customer Data Platform)?

En un mundo cada vez más digitalizado, sabemos que las empresas intentan gestionar, retener, analizar y captar clientes o usuarios con herramientas de analítica o de CRM, entre otras. ¿Pero para qué buscar los datos en diferentes herramientas independientes pudiendo unificar los datos que estas te proporcionan en una sola plataforma? Si, hoy hablaremos de las CDP.

Pero primero de todo, ¿qué es una CDP? 

Una CDP (Customer Data Platform) es una plataforma de datos de clientes que permite crear una base de datos de estos extraídos de diferentes fuentes para crear perfiles de clientes y optimizar el tiempo y la comunicación hacia ellos, entre otras funcionalidades.

¿En qué se diferencia una CDP de una herramienta de CRM o de una herramienta de Analítica?

Una CDP reúne todos los datos de sus clientes en un solo lugar para así poder activar campañas personalizadas y centradas en el cliente, en cambio una de CRM obtiene sólo los datos de los clientes o potenciales clientes, sin recoger los de usuarios anónimos o datos offline. 

Las CDP tampoco son lo mismo que las herramientas de analítica digital (como Google Analytics o Adobe Analytics) porque estas permiten recoger datos anónimos y las CDP pueden personalizar las interacciones con los clientes, utilizando datos de múltiples fuentes.

Así que las CDP tienen una visión completa con datos de extremo a extremo, por lo que todas estas herramientas se complementan y para nada son excluibles entre sí. Las CDP aprovechan todos estos datos para crear una visión 360 grados para conocer y personalizar las acciones a realizar para cada cliente.

CDP - ANALÍTICA - CRM - OTRAS FUENTES

Las 5 funcionalidades más importantes de las CDP

Las CDP no sirven solamente para almacenar datos, sus múltiples funciones hacen que sea una herramienta muy potente a la hora de impactar a la audiencia y por eso cada vez más organizaciones contarán con estas tecnologías, gracias a sus principales funcionalidades que mencionaré a continuación:



  • Unificación y diversidad de datos: Agrega todos los datos de todas las fuentes de datos en una misma base de datos. Puede que sea su característica más importante porque es capaz de recopilar y centralizar diferentes datos de todos los puntos de contacto de cada cliente. 
  • Segmentación de clientes: Es capaz de segmentar a los clientes según sus características, comportamientos, preferencias…
  • Personalización para cada cliente: La segmentación permite personalizar la experiencia de cada cliente, algo que incrementa las posibilidades de conversión (se estima que 2 de cada 3 clientes esperan personalización a lo largo de su recorrido online).
  • Protección y seguridad de los datos: Los datos de los clientes estarán unificados en la misma base de datos por lo que garantiza a los consumidores un mayor control y tratamiento de su información de una forma más transparente.
  • Datos en tiempo real: Pueden gestionar datos en tiempo real, actualizándose automáticamente y respondiendo de manera más rápida a las necesidades y comportamientos cambiantes de los clientes.

 

Hasta aquí el artículo de hoy, en los próximos artículos seguiremos hablando sobre esta herramienta, así que, si os ha interesado, ¡estad atentos a nuestro Blog!

 

ANTERIOR
SIGUIENTE

TIPS DE EXPERTOS

Suscríbete para impulsar tu negocio.

ÚLTIMOS ARTÍCULOS

OpenAI lanza hardware sin pantalla: así afectará a datos, UX y SEO.

El reciente anuncio de OpenAI y Jony Ive ha dejado claro que estamos a punto de cruzar un nuevo umbral en la historia de la tecnología. No por lo que se ha mostrado, sino precisamente por lo que no se ha mostrado: un dispositivo que no tiene pantalla, no necesita teclado, y no se parece a nada que hayamos usado antes.

Investigación Avanzada con la nueva integración de ChatGPT en HubSpot

En el competitivo universo de la gestión de relaciones con los clientes (CRM), HubSpot ha dado un paso decisivo al integrar ChatGPT con su nueva funcionalidad: el conector de investigación profunda. Esta herramienta permite a las empresas analizar sus propios datos de forma avanzada, sin la necesidad de un equipo de datos o analistas especializados.

Google transforma su buscador con Inteligencia Artificial avanzada

En mayo de 2025, Google dio un paso decisivo hacia la transformación del principal motor de búsqueda del mundo. En su esperado evento anual para desarrolladores, Google I/O, la compañía de Mountain View presentó una batería de innovaciones basadas en inteligencia artificial (IA) que no solo mejoran la experiencia del usuario, sino que están llamadas a redefinir la forma en que interactuamos con la información digital.

Agrupa tus datos como un pro: clustering con K-Means y BigQuery ML

Trabajar con grandes volúmenes de datos de marketing —ya sea tráfico web, keywords, usuarios o campañas— puede parecer abrumador. A menudo, estos datos no vienen organizados ni categorizados de forma útil, y enfrentarnos a ellos puede sentirse como tratar de entender una conversación en un idioma desconocido.

data
Mallorca 184, 08036
Barcelona, Spain