Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

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¿Cómo crear un compromiso continuo con el cliente?

Actualmente los consumidores comparten más datos que nunca con las empresas, más de 2.5 trillones de bytes de datos todos los días. La velocidad con la que se genera está nueva información crece exponencialmente, por eso, más del 80% de los datos disponibles se crearon tan solo en los últimos 2 años.

Todo lo que hacemos en Internet deja un rastro y estas asombrosas cantidades de información se deben a interacciones explicitas, como crear un perfil e ingresar datos personales, y también a interacciones implícitas, como abrir un correo electrónico o marcar una página web como favorita. Sabemos que las empresas aprovechan este mundo de información para conocer a sus consumidores y detectar oportunidades para el desarrollo de estrategias; sin embargo, actualmente repunta la preocupación de las personas por el tratamiento y privacidad de sus datos, lo que dificulta aún más tener en los inventarios datos de calidad.

Investigaciones recientes demuestran que los consumidores sienten que los datos personales que comparten se utilizan más para beneficio exclusivo de las empresas, que para ellos mismos. Esto representa el principal motivo de desconfianza por parte de los clientes. * Pero el lado positivo de estas mismas investigaciones, destaca que la mayoría de las personas estarían dispuestas a compartir más datos si se garantiza que estos se utilizarán para enriquecer sus experiencias con las marcas y proporcionar beneficios. *

La clave para lograr un compromiso real con los clientes y obtener su lealtad, son los datos conectados para brindar las experiencias que desean. Esta metodología en combinación con datos de calidad, puede ayudarnos a comprender mejor el quién, el qué, el dónde y el cuándo del marketing para que nuestros mensajes sean lo más efectivos posible.

La unificación de datos como medio para organizar la información y procesar las decisiones de marketing, consigue desbloquear todo el potencial de los datos y forma parte del elemento protagonista de las plataformas de análisis actuales. Ahora los conceptos de CDP/DMP abarcan muchas más áreas, gracias a que han sido enriquecidos con tecnologías de ciencias de datos, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

La tecnología desconectada, los datos desiguales y erróneos, así como los sistemas heredados que ya no compaginan con las necesidades actuales, son a menudo los grandes obstáculos para maximizar el uso correcto de los datos. Una plataforma potente de análisis, nos ayudara a transformar la información en experiencias personalizadas para nuestros clientes y crear un compromiso continuo de su parte.

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*https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4020_To-share-or-not-to-share/DUP_To-share-or-not-to-share.pdf

CRM vs DMP, ¿Qué es lo que hay que saber?

A medida que surgen más soluciones para la gestión de Datos y que el mercado demanda técnicas más complejas para la lectura de la información, la selección de la mejor opción se vuelve mucho más complicada.  Elegir la plataforma correcta para trabajar con nuestros datos requiere de una evaluación objetiva de cada una de las necesidades que tenemos como empresa.

En esta entrada vamos a explorar algunas de las características más importantes de 2 de las plataformas más populares para la gestión de Datos: el CRM y el DMP.

Objetivo principal:

CRM. El Customer Relation Management o CRM, centraliza toda la interacción con el cliente y la información sobre las conversiones que genera. Un CRM gestiona y conecta las cuentas, los atributos de los clientes y los puntos de contacto con la marca a nivel usuario, todo esto se construye con el histórico de información disponible y las interacciones generadas a diario en los canales web.

DMP. La Plataforma de Gestión de Datos o DMP, ayuda a comprar, vender y gestionar la publicidad digital y optimizar el gasto en medios. Un DMP concentra principalmente información de audiencias anónimas y datos de rendimiento de campañas para crear segmentos basados en criterios específicos y conectar estos segmentos con plataformas publicitarias.

¿Quién necesita uno?

CRM. A pesar de que un CRM es una plataforma que se creó específicamente para los equipos de venta, en la actualidad han evolucionado lo suficiente para ser totalmente útiles para el área de Marketing, ya que les posibilita tomar la información de los clientes y estructurarla en estrategias creadas especialmente para ellos.

DMP. Esta plataforma es utilizada por anunciantes, agencias y medios para optimizar su conocimiento y adquisición de clientes. Debido a que un DMP gira en torno a data anonimizada, es poco probable que sea utilizada por equipos de Marketing que no tengan algún enfoque de publicidad pagada.

Limitaciones:

CRM: Estas herramientas se desarrollaron para almacenar información sobre la participación de los clientes, no para activarla. Además, las plataformas no gestionan la información en tiempo real porque no son capaces de procesar grandes cantidades de datos y unificarlos cuando estos vienen de fuentes diversas. Un CRM solo funciona con usuarios conocidos, lo que imposibilita cruzar la información de los clientes con data anonimizada, lo cual es de suma importancia hoy en día.

DMP. Esta herramienta limita su uso a la publicidad y como se centran en segmentos anónimos y amplios, no pueden respaldar estrategias de participación y retención de los clientes.  Además, los DMP solo almacenan datos durante un período de tiempo limitado, lo que dificulta la precisión de la orientación.

Independientemente del objetivo de cada plataforma, las soluciones deben dejar de ser aisladas y permitir la unificación, enriquecimiento y activación de los datos con lectura en tiempo real. La Enhanced Data Platform de Yopter ofrece la mejor opción, al procesar y modelar la información, para después disponerla en cualquiera de los repositorios propios de nuestros Partners y Clientes. Así, puedes enriquecer y monetizar tu Data y continuar trabajando con las plataformas que ya conoces.

Conoce más de los distintos modelos con los que trabajamos en yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com, nos encantaría ayudar.

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Errores a evitar en el análisis e interpretación de Datos

La diversidad de consumidores con gustos, intereses y necesidades diferentes es cada vez más grande y las empresas se esfuerzan diariamente para conocerlos y anticiparse a ellos para lograr satisfacerlos. Uno de los aspectos fundamentales para tener éxito en el mercado actual, es entender a tus Audiencias para orientar correctamente todos los esfuerzos comerciales.

Gracias al análisis de datos, las compañías pueden acceder a información concreta que facilita la toma de decisiones y la construcción de estrategias basadas en criterios rigurosos. Sin embargo, aprovechar las oportunidades que la gestión de Datos pone a nuestra disposición requiere de una ejecución efectiva y la identificación de los errores más comunes para lograr evitarlos oportunamente.

¿Qué hay que evitar para hacerlo de la mejor manera?

  • Separar los Datos del resto de la compañía: Es muy común que los Datos y el negocio principal se encuentren en mundos separados, lo que provoca una falta total de comprensión para el resto de la empresa, sobre las ventajas y el potencial de las herramientas de gestión de datos. Esta desvinculación evita que los hallazgos e Insights que proporcionan los datos se puedan accionar en el desarrollo del negocio y por lo tanto, se vuelven ineficaces para tomar decisiones.
  • Comenzar a lo grande: Aunque todos quisiéramos iniciar con grandes proyectos y análisis a gran escala, lo recomendable es situar el punto de partida con planes más pequeños que involucren datos más locales. Esta practica nos permite ganar experiencia, reducir errores y pulir procesos para cuando llegue la hora de explorar bases de Datos más grandes.
  • Omitir el diseño de una estrategia:  No es viable trabajar con un enfoque basado únicamente en la toma de decisiones inmediata. Mirar hacia atrás e identificar verdaderas necesidades evita que se inviertan recursos en vano y dirigir esfuerzos en problemas que no valen la pena.
  • Falta de compromiso:  Para que el análisis de información cumpla su objetivo, es fundamental crear una cultura empresarial basada en los Datos. Conseguir este nuevo enfoque requiere de un líder que haga efectiva la transformación y comprenda que los resultados obtenidos de la correcta gestión de datos pueden afectar positivamente a diferentes áreas de la compañía.
  • No contar con el equipo correcto: Cuando una empresa toma la decisión de cambiar a un enfoque Data Driven debe considerar que su estructura interna también requiere transformarse. Aunque se tengan las mejores herramientas de interpretación de Datos, si no se cuenta con los perfiles profesionales óptimos para llevar los hallazgos a la acción, no se podrá obtener los mejores resultados.

Aprovechar todo el potencial de la Data requiere de cambios significativos que nos posibiliten modificar el modo de hacer las cosas, pero sin pasos en falso y siempre evitando los errores que lleven a tomar decisiones incorrectas para el desarrollo del negocio.

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¿Cómo esta siendo el Big Data en Marketing en 2021?

Los Datos se han abierto un espacio en todos los sectores productivos del mundo hasta volverse una pieza clave en las estrategias de Marketing actuales. Además, el boom de los datos ha demostrado la importancia de conocer a los consumidores y lo fundamental que resulta la información para saber qué hacer, cómo y cuándo.

El año 2020 fue sin duda una plataforma que impulsó enormemente al Big Data, y a pocos días de terminar el primer trimestre del 2021, el desarrollo continuo de nuevas tecnologías ha permitido consolidar el uso de herramientas y estrategias que generan un valor diferencial para las marcas que las usan. Las empresas están buscando desarrollar sus capacidades para capturar, almacenar y procesar información para poder centrarse en el valor del dato.

Esto también supone grandes retos y desafíos para el Business Intelligence que son importantes conocer para saber cómo afrontarlos. A continuación, enlistamos los puntos más importantes que enmarcaran la industria de los datos este año.

  • Más privacidad. Las reformas a las regulaciones para la protección de la privacidad de los internautas llegaron a cambiar el juego. Las normativas de origen europeo están marcando el camino, además, los mismos consumidores están más consientes de los datos que generan con su navegación. Por todo esto, la batalla entre identidad y privacidad esta haciendo que las compañías se preocupen por encontrar un equilibrio entre conocer a sus clientes y respetar su privacidad.
  • Plataformas conectadas. Las plataformas de datos no pueden permanecer aisladas dentro de la cadena de valor, propia del Dato. La industria se mueve hacía la interconexión de plataformas, dentro de un ecosistema que agregue valor a la experiencia del cliente y al análisis en general.
  • Muerte de las cookies. Con la próxima desaparición de las cookies, todos nos preguntamos hacía dónde va la industria y que soluciones se implementaran para suplir su función.  El 2021 será un año donde dominen las opciones alternativas y se comiencen a vender nuevas soluciones; todas las grandes compañías estarán en la carrera por la búsqueda de la mejor alternativa mientras esperamos la desaparición definitiva de las cookies.
  • Data Quality. Con tanta información que se genera a diario, el paradigma de lo que realmente es importante está cambiando. La cantidad de datos disponibles seguirá siendo un factor clave en el juego, sin embargo, es momento de priorizar la calidad de la información y centrarse en Insights realmente importantes y valiosos. Esto también supone un punto de valor en la relación con los consumidores: dejar de intentar saberlo todo de ellos, para enfocarse en saber lo que de verdad importa.
  • Inteligencia activa. Ya es una realidad para varias compañías la recolección y transformación de sus datos, sin embargo, migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta un catálogo de activación sigue siendo un gran rato, por lo que es importante avanzar hacia procesos de inteligencia activa que automatice el camino del dato, desde la fuente hasta el Data Lake.

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¿Qué necesitas saber para desarrollar estrategias de medición y análisis de Datos?

Cuando buscamos tomar decisiones más inteligentes, debemos ubicar a los datos y a una buena herramienta de analítica en el centro de cada decisión que tomemos. Al contar con bases de datos robustas y la tecnología adecuada, podemos entender los Insights a profundidad, ponerlos en contexto y equilibrarlos con las necesidades específicas de cada momento.

Construir 1st Party Data es un importante primer paso para iniciar un proceso de análisis y medición de datos, sin embargo, conocer los views o el tiempo promedio que un cliente pasa en nuestra web no es suficiente cuando no entendemos el contexto o no ponderamos estas métricas en relación a los objetivos que estamos buscando cumplir. Por eso, es igualmente importante saber leer de forma correcta dichas métricas, asignar referencias como base de comparación y aprender de ellas para robustecer las próximas acciones.

A medida que las nuevas tecnologías se consolidan, los datos ganan terreno como aliados indiscutibles de los tomadores de decisiones. Las plataformas de automatización con Inteligencia Artificial, permiten identificar comportamientos clave y parametrizarlos para alinearlos a las nuevas necesidades que van surgiendo en los clientes. Este proceso permite encontrar los Insights que eventualmente ayudaran a mejorar las estrategias en todos los ejes de una organización Data Driven. Además, las herramientas Learning Machine posibilitan el estudio de los datos en tiempo real y brindan inmediatez en la toma de decisiones, lo cual, es imprescindible en un contexto que cambia permanentemente.

La Data representa una oportunidad para hacerse más preguntas e indagar sobre aspectos clave que podríamos no estar tomando en cuenta, por eso, hay que atreverse a tomar riesgos y aprovechar el uso de los Datos para enriquecer el conocimiento y no solo utilizarlos como un medio de confirmación de lo que ya sabemos.

Con el aprendizaje que nos dejó el 2020, ahora más que nunca, hay que invertir en la tecnología que nos permita analizar y monetizar nuestros datos y explorar los beneficios de la automatización

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¿Cómo ganar Madurez Digital?

El ritmo de los avances tecnológicos progresa todos los días a una velocidad cada vez mayor. Por tal motivo, ganar madurez en este sentido y de la mano de las herramientas adecuadas, nos permitirá implementar las mejores practicas para maximizar resultados, comprender mejor a los clientes y convertir nuestra Big Data en tácticas accionables.

El contexto actual supone algunos desafíos importantes, como el comportamiento cambiante de los consumidores o las nuevas regulaciones destinadas a mejorar la experiencia de los usuarios y al mismo tiempo respetar su privacidad. Para hacerle frente a estos retos, es necesario que las empresas inviertan en acciones que les posibiliten ganar terreno en desarrollo tecnológico y aumentar sus capacidades de Marketing Digital. Además, las organizaciones que tienen menor alcance en la transformación digital, cuentan principalmente con Datos de terceros que limitan su visión y dificultan encontrar una lógica detrás del comportamiento de los clientes en los puntos de contacto.

3 estrategias para comenzar a ganar Madurez Digital en materia de Datos

  • Datos de origen como guía: Lo primero que podemos hacer es aprovechar nuestra 1st Party Data para obtener un panorama claro de los comportamientos y los cambios en las diferentes Audiencias, de modo que sea posible comprender a nuestros clientes, saber cómo varían sus necesidades y que factores influyen en estos cambios. Para poder lograr este objetivo, es necesario buscar tecnología que proporcione análisis dinámicos y actualizados de forma periódica.
  • Conectar los Datos para conocer el Shopper Journey: Conforme las necesidades de los clientes cambian, también lo hace su recorrido de compra. Conectar los datos de geolocalización de varias ubicaciones y mapear áreas especificas de influencia para la empresa, ofrecerá un panorama más completo del viaje del cliente y el uso correcto de Modelos de Atribución.
  • Colaboración: Aprovechar el máximo potencial de los Datos requiere cierto grado de especialización y tener un conocimiento profundo de cómo utilizar las herramientas disponibles. Es necesario adoptar una cultura interna de trabajo ágil y concienzudo para que la inversión de recursos valga la pena. Si no se dispone de los recursos necesarios para mejorar las habilidades internas, también se puede optar por generar alianzas estratégicas que permitan acceder a especialistas capacitados que ayuden a conectar los Datos    con la tecnología adecuada.

Iniciar el recorrido para ser una empresa Data Driven puede parecer bastante complicado en un inicio, pero son acciones que realmente valen la pena. Invertir en herramientas de análisis de datos garantizara que podamos comprender mejor la información y utilizarla de manera más inteligente para crear un enfoque amplio y duradero respecto de la personalización de las estrategias.

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4 formas de utilizar Datos para optimizar Campañas

Una de las tendencias más fuertes para el 2021, es la continuidad de la migración de nuestras actividades diarias al mundo digital. Este estilo de vida traerá como consecuencia, el engrosamiento aún mayor de la Data disponible y la puesta en marcha de acciones que posibiliten su aprovechamiento para generar estrategias de valor.

Las herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial, ofrecen a los profesionales del Marketing un entendimiento preciso y profundo de los consumidores, que hace unos cuantos años no hubiéramos imaginado posible. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo los Datos pueden optimizar de forma significativa los esfuerzos de marketing:

  1. Uso de IA para crear segmentos granulares: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial permiten escalar la personalización de la segmentación, más allá de factores demográficos. Alimentadas con la creciente cantidad de datos que poseen las marcas, estas herramientas encuentran audiencias de manera consistente. Hay 2 aplicaciones principales de IA para lograr este objetivo:
    • Puntuación de Propensión: Calcula las probabilidades de que un cliente realice una acción determinada, mediante el análisis de su comportamiento anterior con el propósito de encontrar patrones clave que permitan agruparlos.
    • Lookalike Audiences: Se toman segmentos de alto rendimiento de los clientes y se encuentran nuevos clientes con atributos similares para crear “Perfiles de Clientes Ideales”. Estos modelos, por ejemplo, pueden ser muy útiles para adquirir usuarios de una fuente de datos de terceros.
  2. Mensajes One to One:  Los usuarios buscan experiencias personalizadas en todos los dispositivos y canales en los que navegan, esta tarea puede convertirse en un desafío muy grande por los múltiples rastros que dejan. La solución: las recomendaciones predictivas, para mandar mensajes realmente 1 a 1, que toman los datos del cliente, sus interacciones y el contenido que buscan para generar recomendaciones basadas en algoritmos.
  3. Envío de comunicaciones en el momento preciso: Superar el ruido de los miles de mensajes que se muestran a diario, se logra a través de la optimización de los tiempos de envío según los comportamientos que generan conversiones. Es decir, enviar comunicaciones a cada usuario en el momento en el que es más probable que interactúe profundamente con la marca, basándose en su comportamiento más reciente.
  4. Selección del mejor canal: A través de la asignación de puntuaciones predictivas basadas en la participación de los distintos canales, podemos averiguar la probabilidad de que los clientes interactúan con los diversos mensajes que lanzamos y cuáles de ellos resultan más exitosos.

Este listado es solo una pequeña muestra del poder que tienen los datos en las decisiones empresariales. Si quieres conocer más de las posibilidades que ofrece trabajar con Datos, ¡Escríbenos, nos encantaría ayudar!

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De los datos a la acción: ¿Cómo hacer Marketing basado en Datos?

Crear estrategias basadas en Datos permite lograr resultados sorprendentes y potenciar enormemente las estrategias, sin embargo, aun viviendo en la era de la información, todavía hay muchas empresas que toman decisiones basadas en la intuición. Este actuar resulta bastante comprensible ya que es más fácil dejarse llevar por el instinto, pero es momento de cambiar el paradigma y tomar decisiones más sensatas.

Las organizaciones que basan sus decisiones en Datos tienen 3 veces más probabilidades de registrar mejoras significativas*, por eso los verdaderos líderes de Marketing y Análisis han dejado de lado los presentimientos para darle pasó a resultados sustentados. El uso de herramientas tecnológicas como los DMP o EDP se ha popularizado en los últimos años, cerrando la brecha hacía la madurez digital de las organizaciones y aprovechando el máximo potencial de la información disponible.

Los datos no solo muestran información, sino que pueden derivar en acciones reales. Aquí hay algunos aspectos importantes que debes considerar para comenzar a idear la mejor estrategia Data Driven.

  • Una plataforma robusta de gestión: Tener los datos concentrados en un solo sitio es una buena forma de simplificar las cosas. Esta herramienta debe unificar las distintas fuentes de datos, asignar un valor a cada una y contar con funciones de analítica que permitan ver KPI´s clásicos y no tan clásicos, es decir, la visualización de todas las interacciones provechosas, que revelen conocimiento que no notamos a simple vista y una visión 360°.
  • Automatización: El marketing digital y la gestión de datos requiere automatización, velocidad y eficiencia. Si no contamos con herramientas capaces de captar y analizar información en tiempo real, difícilmente podremos obtener el resultado esperado para seguir avanzando.
  • Segmentar tu Audiencia: La microsegmentación te permitirá generar contenido hiper personalizado, orientado a las necesidades de cada grupo; a mayor diferenciación, mayor especialización en las estrategias. Los segmentos de Audiencia se pueden crear usando 3 tipos de fuentes de datos: de plataforma, de terceros y propios.
  • Generar Modelos de Atribución: Es fundamental entender la relación que hay entre los clientes y los diferentes puntos de contacto con la marca. Interpretar los distintos recorridos de los clientes, puede resultar en un entendimiento completo de su Shopper Journey y el desarrollo de mejores estrategias, como por ejemplo, invertir en los canales de publicidad que generan más conversiones.

Utilizar tecnología avanzada y el aprendizaje automático para incrementar la velocidad con la que obtenemos información valiosa, nos permitirá actuar en consecuencia y centrarnos en lo que realmente importa.

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*Encuesta internacional de análisis y datos de PwC, “Big Decisions”

¿Cuáles son los primeros pasos para convertirte en una empresa Data Driven?

Las compañías que tienen enfoque Data Driven están centradas en el conocimiento de su consumidor, debido a que esto aporta un gran valor para todas sus estrategias. Cuando logramos identificar a nuestros usuarios y clientes potenciales, podemos conocer las tecnologías con las que se relacionan y los comportamientos habituales que tienen; esto posibilita definir cuáles son las herramientas más adecuadas para enriquecer, activar y contactar a nuestros clientes.

Cada vez que alguien interactúa con alguna de nuestras plataformas, debemos guardar la información de esas acciones. Dicha información nos permitirá generar segmentación basada en los comportamientos digitales y físicos de nuestros usuarios. Aquí surge la importancia de producir datos propios, de los que tengamos el control y la seguridad de su buen uso. La 1st Party Data es sin duda, la fuente más valiosa de conocimiento, sobre todo porque la obtenemos de primera mano.

¿Qué debemos estar construyendo con nuestra 1st Party Data?

Hay que crear un perfil del cliente que contenga datos cualitativos, cuantitativos y comportamentales, tales como: Trakeo en punto de venta, Estilo de Consumo, Datos Sociodemográficos, Intereses, Actividades Digitales e Información Transaccional.

Por ello, hemos desarrollado una metodología de extracción de datos para todos nuestros aliados, con la que se crea un banco de información integral en el que no sólo se recopilan las actividades digitales de tus usuarios, sino que las analiza a través de taxonomías comportamentales que enriquecen y unifican tus datos, otorgándote conocimiento valioso traducido en reportes y gráficos listos para ser aprovechados en la construcción de estrategias.

El panorama actual, resalta lo importante que es que las empresas generen un banco de datos propio, con el cual sean capaces de ofrecer a sus clientes experiencias únicas y mantener la cadena de valor de sus productos.

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