Privacidad, Agilidad e IA: Tendencias emergentes en CDP

Es probable que la creación mundial de datos supere 180 zettabytes en 2025, y una parte significativa de esta cifra comprende datos empresariales que ayudan a las empresas a impulsar sus esfuerzos de servicio al cliente. El análisis adecuado de los datos en tiempo real recopilados a través de las actividades de los clientes, como búsquedas, compras o consultas, ayuda a las empresas a identificar patrones de comportamiento y a adaptar las estrategias para ofrecer a los clientes la mejor experiencia.

Y esto exige aprovechar la tecnología más adecuada para ayudar a recopilar y gestionar los datos con precisión.

De todas las herramientas que pueden ayudar a racionalizar la recopilación y gestión de datos, las plataformas de datos de clientes (PDC) impulsadas por IA pueden cambiar las reglas del juego.

Convertir los Números en Narrativas con las Plataformas de Datos de Clientes

Las CDP constituyen el punto de contacto entre los clientes y las empresas. Estas plataformas recopilan datos relacionados con el historial de compras de los clientes, las aplicaciones móviles, las redes sociales y otras fuentes diversas. Las CDP recopilan todos estos datos, los unifican en una única base de datos y proporcionan un perfil completo de los consumidores individuales.

Las empresas pueden transformar la experiencia del cliente con la ayuda de la IA generativa. Las aplicaciones de IA generativa en CDP implican LLM (grandes modelos lingüísticos) que pueden ajustarse con precisión al dominio de una empresa para obtener información valiosa sobre las preferencias y elecciones de los clientes.

Los CDP potenciados por IA tienen la capacidad de realizar tareas como la unificación de datos, la realización de análisis predictivos y la segmentación de clientes. A continuación, las empresas utilizan esta información para adaptar sus mensajes y crear las mejores experiencias para los clientes.

La interacción conversacional autónoma impulsada por la IA generativa también garantiza el cumplimiento de las estrictas directrices de privacidad de los datos de los clientes.

Tendencias emergentes en el panorama de la CDP para 2024

Los ingresos de la industria de CDP aumentaron de 1.300 millones de dólares a 2.300 millones de dólares de 2020 a 2023. Un estudio realizado en septiembre de 2022 demostró que 44% de vendedores, profesionales y editores de todos los países utilizaron CDP para ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes.

Los CDP siguen dominando el espacio de los datos de los clientes. Por tanto, las empresas deben estar al tanto de las tendencias emergentes de los CDP y ofrecer una experiencia de cliente sin fisuras, garantizando al mismo tiempo la agilidad y la privacidad de los datos.

Analicemos algunas tendencias emergentes de CDP que las empresas deben tener en cuenta en 2024.

1. CDP basados en IA para mejorar la experiencia del cliente

Los CDP potenciados por IA pueden comprender el comportamiento de los clientes haciendo un seguimiento de su historial de compras, preferencias, etc. La IA generativa también puede ayudar a anticipar el comportamiento y las preferencias de los clientes analizando sus datos históricos. La IA puede aprovechar el modelo predictivo, con cuya ayuda las empresas pueden elaborar estrategias de marketing acordes para satisfacer las necesidades de los clientes.

Cada vez más empresas incorporarán la IA conversacional a sus esfuerzos de marketing en 2024 para aumentar el compromiso y proporcionar experiencias relevantes y encantadoras a los clientes. Cuando los clientes están satisfechos con el servicio de una empresa, la tasa de transacciones está destinada a aumentar.

El robot de Axis Bank impulsado por IA, ¡Aha!ha contribuido a revolucionar las interacciones con los clientes y a ofrecerles experiencias personalizadas, lo que ha dado lugar a un aumento de 31 veces en nuevos usuarios y de 50 veces en transacciones. 31 veces más de nuevos usuarios y 50 veces más de transacciones..

2. Mayor atención a la privacidad de los datos

La incorporación de la IA ha revolucionado la forma en que los clientes pueden comunicarse con las empresas. Todos los sectores, desde la moda y el estilo de vida hasta la banca, utilizan chatbots de IA para recopilar información sobre las preferencias de los clientes y ofrecerles soluciones personalizadas.

Por ejemplo, varios bancos de renombre utilizan robots impulsados por IA que responden a las consultas bancarias de los clientes y les ofrecen ofertas personalizadas y contextuales que pueden interesarles.

Sin embargo, hay varias preocupaciones en torno a los riesgos de seguridad que pueden introducir estas tecnologías impulsadas por la IA. Garantizar la privacidad de los datos ayuda a establecer una relación entre los clientes y las empresas. Las empresas deben garantizar que la información personal de los clientes se almacena de forma segura.

Haciendo hincapié en esta cuestión crítica de la protección de datos de los clientes, la Unión Europea ha ordenado el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) en 2018. El mayor escrutinio de las leyes y normativas sobre privacidad de datos ha presionado a las empresas para que recopilen los datos de los usuarios y los almacenen de forma responsable y ética.

En 2024, las empresas harán hincapié en la protección de los datos personales en el espacio CDP. Algunas plataformas de CDP ofrecen un entorno compatible con la GDPR integrado con IA generativa para obtener una visión más profunda del comportamiento de los clientes sin comprometer la seguridad de los datos ni la eficiencia.

3. Agilidad de datos para un procesamiento rápido y en tiempo real

El CDP ayuda a obtener una visión unificada de los perfiles de los clientes mediante la integración de datos de distintas fuentes. Sin embargo, esta integración entre plataformas puede llevar algún tiempo, y los resultados así producidos pueden ser inexactos.

En 2024, las empresas probablemente apuntarán a la agilidad de los datos y al procesamiento de datos en tiempo real en el panorama de los CDP. Se trata de un método eficaz de análisis de datos, ya que éstos se procesan en cuanto se capturan. Como resultado, las empresas pueden recopilar y extraer valor de montañas de datos de forma rápida y eficaz.

Los principales CDP actuales recopilan datos B2C y B2B de diferentes sistemas y realizan un procesamiento en tiempo real para que los perfiles se activen en múltiples canales. Esto permite recomendaciones personalizadas, mejorando así la experiencia del usuario.

4. CDP con capacidades omnicanal

Los clientes prefieren que las empresas sean accesibles a través de varias plataformas, como aplicaciones de redes sociales, sitios web, correo electrónico, aplicaciones en la tienda e incluso SMS. Las empresas, por tanto, tienen que estar preparadas para satisfacer esta expectativa de los clientes y ofrecer una experiencia coherente en los distintos canales.

Esto puede conducir a una mayor demanda de CDP con capacidades omnicanal. Estos CDP pueden recopilar información de distintos canales y proporcionar una visión unificada de las preferencias de los clientes, para que las empresas puedan elaborar sus estrategias de marketing en consecuencia.

De cara al futuro

Se espera que el mercado de plataformas de datos de clientes crezca a una TCAC del 17.9% entre 2022 y 2030. Los CDP dejarán de ser meras herramientas de recogida de datos en 2024. Las aplicaciones de IA generativa en CDP permitirán a las empresas conocer mejor a sus clientes y proporcionarles el trato más personalizado. Esto ayudará a las empresas a elaborar estrategias para la sostenibilidad a largo plazo y lograr un crecimiento constante. También permitirá a la empresa ser lo bastante ágil y flexible para adaptarse a las necesidades y preferencias siempre cambiantes de los clientes.

Sin embargo, las CDP deben cumplir la normativa de protección de datos y adoptar medidas de seguridad sólidas a medida que aumentan las transacciones. Por tanto, en el futuro, las CDP deberán centrarse más en la seguridad y privacidad de los datos, al tiempo que integran tecnologías como la IA generativa y el ML para conocer mejor el comportamiento de los clientes.

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