Conocer mejor a tus clientes sin saberlo todo: los datos de primera mano en 6 lecciones

Es tentador para los profesionales del marketing creer que cuantos más datos recopilen, mejor comprenderán a sus clientes. Pero la realidad es bien distinta: la recopilación excesiva genera complejidad, silos y fatiga de CRM. Según el barómetro de la AFCDP, el 65% de las empresas francesas admiten que recopilan más información de la que realmente utilizan. Esta constatación ilustra un desequilibrio: el conocimiento del cliente se basa en la acumulación y no en la pertinencia.

La clave no está en multiplicar los datos, sino en hacer un uso inteligente de los datos que cuentan: los datos de primera mano, derivados directamente de las interacciones entre la marca y sus clientes. Observados a través del comportamiento y el compromiso del cliente, estos datos pueden utilizarse para construir segmentaciones más fiables y alimentar campañas que puedan activarse. Replantear la segmentación a partir de datos de primera mano significa buscar la eficacia y la coherencia. También allana el camino para una relación con el cliente más sostenible, en la que los datos se convierten en una palanca para la experiencia del cliente, no en un fin en sí mismo.

1. Recaudación excesiva o ilusión de control

Durante mucho tiempo, la promesa del marketing basado en datos se ha confundido durante mucho tiempo con la idea de que se necesitan más y más datos para comprender mejor a los clientes. Esta lógica de recopilación excesiva crea una ilusión de control, cuando en realidad suele conducir a lo contrario (pérdida de tiempo, mayor complejidad y silos técnicos).

En la era del RGPD y el fin de las cookies de tercerosel exceso de datos ya no tiene sentido. Lo que cuenta hoy no son los volúmenes, sino la calidad y la pertinencia de los datos recogidos directamente de los clientes. Aquí es donde los datos de primera mano resultan esenciales: son fiables, procesables y, sobre todo, se derivan de la relación de confianza entre la marca y sus clientes.

2. La presión del marketing, síntoma de un desequilibrio en las relaciones

Los clientes están saturados de solicitudes de marketing. Newsletters repetitivas, campañas mal dirigidas, mensajes redundantes: todos ellos síntomas de una relación desequilibrada entre marcas y consumidores. Lo que llamamos"fatiga CRM" no es un capricho pasajero, sino un desenganche gradual alimentado por una sobreabundancia de mensajes mal dirigidos.

Los consumidores ya no esperan que el marketing sea omnipresente, sino relevante. Con razón: el 64 % de los clientes dicen estar hartos de mensajes que consideran demasiado frecuentes o mal orientados (según el libro blanco sobre tendencias de los clientes 2023 de KPAM). Lo que les molesta no es la intención comercial en sí, sino su ejecución cuando se vuelve mecánica, redundante o desconectada de sus expectativas. Un menor número de solicitudes mejor calibradas es mejor: hoy en día, la precisión es mucho más importante que la repetición.

Basarse en datos de primera mano puede reequilibrar esta relación. Los datos procedentes de la interacción directa (compras, visitas, interacciones) reflejan los verdaderos intereses de los clientes. Al centrar las campañas en estas señales tangibles, podemos limitar el exceso de solicitudes, mejorar la calidad de las interacciones y restaurar el valor de cada conversación.

3. Compromiso: una brújula más fiable que los datos declarativos

Históricamente, la segmentación de marketing se ha basado en datos declarativos: edad, sexo, lugar de residencia, situación familiar o profesional. Estos datos, aunque útiles para la segmentación, no dicen nada sobre el nivel real de interés de un individuo por una marca o un producto en un momento dado.

Hoy en día, los profesionales del marketing con más éxito prefieren un enfoque más dinámico: las señales de compromiso. Éstas son las que revelan el apetito, la receptividad y la intención. Entre los indicadores más explotables :

• Recencia de la interacción: un cliente que ha hecho clic en una campaña hace 24 horas no tiene el mismo potencial que alguien que lleva 6 meses inactivo.
• Profundidad de la navegación: una visita a la página de un producto es menos atractiva que añadirlo a la cesta o hacer una simulación.
• La frecuencia de los contactos iniciados: abrir un correo electrónico, interactuar en una aplicación, llamar al servicio de atención al cliente, etc.

Por lo tanto, los datos de primera mano derivados del comportamiento real (visitas al sitio, compras repetidas, interacciones con campañas) proporcionan una medida más precisa y actualizada. El compromiso se convierte así en una brújula fiable para orientar las relaciones con los clientes. Analizando lo que hacen los clientes, y no sólo lo que dicen, podemos adaptar la presión del marketing, proponer ofertas pertinentes y construir una experiencia fluida y coherente.

4. Señales débiles: anticiparse con IA predictiva

El compromiso observable -clics, aperturas, compras- es sólo una parte de la historia. Más allá del comportamiento visible, los datos de primera mano revelan una riqueza más sutil: las señales débiles. Estas señales débiles pueden ser la frecuencia de visitas a un sitio sin conversión, la consulta repetida de la misma categoría de productos o un descenso gradual de las interacciones en un programa de fidelización.

Un cliente que visita regularmente la misma categoría sin realizar una compra, que disminuye el ritmo al que abre los correos electrónicos o que vuelve a consultar un producto concreto sugiere una intención o un riesgo. Individualmente, estas señales son difíciles de interpretar. Pero combinadas y puestas en perspectiva por la IA predictiva, se convierten en potentes indicadores.

Gracias a la IA, los profesionales del marketing pueden detectar posible churn, predecir intenciones de compra, detectar ventas adicionales o identificar los momentos clave para desencadenar una interacción. En lugar de esperar a que aparezca el cliente, la IA permite actuar en el momento adecuado, basándose únicamente en el valor de los datos de primera mano existentes.

Lejos de fomentar la recopilación excesiva, este enfoque maximiza lo que ya existe y transforma los datos en inteligencia procesable.

5. Hacia un enfoque más pertinente de la segmentación

La segmentación se ha basado durante mucho tiempo en criterios sociodemográficos o declarativos. Pero en un momento en que abundan los datos, este enfoque está mostrando sus limitaciones.

Los datos de primera mano proporcionan una base más sólida: reflejan el comportamiento real y permiten construir segmentaciones dinámicas. El ejemplo más evidente es la segmentación RFM (Recency, Frequency, Amount), que clasifica a los clientes en función de su compromiso transaccional. Este enfoque ya puede utilizarse para identificar perfiles clave (VIP, inactivos, recientes) y adaptar la estrategia en consecuencia.

La segmentación generada por IA, alimentada por datos de primera mano, hace que los mensajes sean más pertinentes.

6. El CDP: orquestar los datos de los clientes

Dada la complejidad del recorrido del cliente, la Customer Data Plateform (CDP ) se está convirtiendo en una herramienta indispensable. Centraliza y deduplica los datos de primera mano de todas las fuentes (sitio web, comercio electrónico, puntos de venta, CRM, programas de fidelización) para construir una visión única del cliente.

Esta visión consolidada no sólo facilita la activación de segmentaciones como RFM, sino que también permite explotar plenamente las señales débiles mediante IA predictiva. En lugar de multiplicar bases de datos dispersas, la CDP transforma los datos en inteligencia procesable, reduciendo la fatiga de CRM y optimizando la relevancia de las campañas.

Al hacer que los datos sean más accesibles e inteligibles, la CDP también libera tiempo para los equipos de marketing, que pueden concentrarse en la estrategia y la creatividad en lugar de procesar silos de datos. La CDP se convierte así en el pivote entre los datos y su activación inteligente.

Lograr el equilibrio adecuado

Conocer mejor a sus clientes ya no significa saberlo todo sobre ellos. El reto del marketing basado en datos no es recopilar más y más, sino encontrar el equilibrio adecuado entre cantidad y relevancia.

Muy pocos datos limitan la personalización, pero demasiados datos conducen a la complejidad y al exceso de solicitudes. Los datos de primera mano, mejorados por la CDP e informados por la IA predictiva, representan el equilibrio adecuado. Permite anclar las estrategias de marketing en una lógica sostenible, en la que cada interacción es pertinente, específica y respetuosa con la relación con el cliente.

Al optar por centrarse en el valor y no en el volumen, las marcas están transformando los datos en un auténtico motor de confianza, fidelidad y rendimiento.